IBM und Twitter bieten ab sofort neue Cloud-Daten-Services, die es Unternehmen und Entwicklern ermöglichen, bessere Erkenntnisse aus Twitter-Daten zu gewinnen. Dank Watson Analytics können bereits über 100 Kunden aus Tweets neue Erkenntnisse für ihr Geschäft gewinnen.
"Die Partnerschaft von IBM und Twitter ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus Twitter-Daten zu gewinnen, um Kunden besser zu verstehen und zu betreuen", sagt Chris Moody, bei IBM für die Twitter Data Strategy zuständig. "Damit helfen wir Unternehmen unter anderem dabei, bessere Produkte zu designen."
Um Twitter-Daten für das Business tatsächlich nutzen zu können, müssen Unternehmen in der Lage sein, Signale vom Rauschen zu trennen - oder anders gesagt: das Wesentliche vom Rest der Informationsflut zu unterscheiden. IBM ermöglicht das durch die Anreicherung und Analyse der Twitter-Daten mit Informationen aus öffentlichen und geschäftsinternen Quellen, wie etwa Wettervorhersagen, Absatzzahlen oder dem Produktbestand. So können Korrelationen aufgedeckt und Erkenntnisse für den Geschäftsalltag abgeleitet werden.
Die neuen IBM Analyse-Services in der Cloud bringen Unternehmen Vorteile unter anderem für das Erstellen von Apps: Entwickler und Unternehmer können mit dem neuen IBM Service "Insights for Twitter" in Bluemix Twitter Inhalte durchsuchen und mit Data-Mining-Erkenntnissen zusammenführen.
Das deutsche IBM Entwicklungszentrum in Böblingen bei Stuttgart lieferte für diesen Service den Prototypen und die Analyseplattform sowie im Verbund mit kanadischen Kollegen den Service. Des weiteren entwickelten die deutschen Experten Analyseschritte, die durch automatische Sprachverarbeitung in mehreren Sprachen die Stimmung eines Tweets sowie Geschlecht und Familienstand des jeweiligen Autors erkennen. Die dafür notwendigen Analyseschritte werden anschließend in die Analyseplattform integriert, die mehr als 10.000 Tweets pro Sekunde empfangen, analysieren und für Kunden bereitstellen kann.
Udo Hertz, Leiter des Bereichs Analytics im Entwicklungszentrum: "Wir haben in unserem Team langjährige Erfahrung bei den Themen Social Media Analytics und Cloud. Deshalb konnten wir innerhalb kürzester Zeit die Idee zu einem Konzept, den notwendigen Technologien sowie einem marktfähigen Service entwickeln."
Darüber hinaus ist die Verknüpfung von Analysen mit Twitter-Daten möglich: Die automatische Datengewinnung und deren Analyse ermöglicht es Watson Analytics, Twitter-Daten unmittelbar in jedes Projekt zu integrieren. Dadurch können versteckte inhaltliche Muster und Beziehungen identifiziert werden, um Entwicklungen zu erklären und vorherzusagen. Hier arbeiteten die deutschen Experten an der Entwicklung einer semantischen Datenanalyse für Twitter, die den Benutzern automatisch relevante Einblicke gewährt.
Ein weiteres Plus ist das Analysieren von Twitter-Daten: Mit Hilfe von BigInsights können Twitter-Daten mit dem IBM Hadoop-as-a-Service Angebot kombiniert werden.
Neue Erkenntnisse führen zu besseren Entscheidungsprozessen
Die Partnerschaft von IBM und Twitter bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, Entscheidungen mit Erkenntnissen zu untermauern: zum einen durch das Monitoring der weltweiten Twitter-Kommunikation, zum anderen durch die Analysefähigkeiten der IBM Tools. Drei Beispiele, die die Vorteile aufzeigen:
1) Die Vorhersage von Vetragskündigungen: Die meisten Telekommunikations- und Medienunternehmen haben komplexe Analysemodelle entwickelt, um Fluktuationsraten bei ihren Kunden zu erklären und vorherzusagen. Durch die Kombination von Twitter-Daten und Informationen zum Wetter konnten die IBM Analysen Kündigungen mit dem Wetter in Verbindung bringen. Beeinflussten zum Beispiel heftige Regenfälle die Netzleistung von Telekommunikationsunternehmen, twitterten Kunden darüber schon, noch bevor sie den Kundenservice verständigten.
2) Erklären von Verkaufszahlen: Mitarbeiterfluktuation im Einzelhandel hat einen direkten Einfluss auf die Zufriedenheit auch der loyalsten Kunden. IBM Analyse-Modelle haben gezeigt, dass Kunden über ihre Beziehungen zu Verkäuferinnen und Verkäufern im Lebensmitteleinzelhandel twittern. Verlässt einer der Verkäufer das Unternehmen, zeigt sich, dass Kunden häufig negativ darauf reagieren und letztlich ihre Einkäufe irgendwo anders tätigen.
Es wurden Twitter-Daten und die finanzielle Lage von Geschäften und Restaurants untersucht und festgestellt, dass Unzufriedenheit über die Mitarbeiterfluktuation die Verkaufszahlen negativ beeinflusst, weil Fluktuation vor allem die treusten Kunden verärgert.
3) Die Vorhersage von Modetrends: Durch die Analyse von Twitter-Inhalten einflussreicher Mode-Blogger sowie Verkaufszahlen und den Marktanteilen von Modeunternehmen konnte IBM erklären, warum sich manche Produkte gut verkaufen und andere nicht. Dadurch lassen sich Vermarktungsstrategien und zukünftige Produktentwicklungen verbessern.
Mehr Informationen zur Zusammenarbeit von Twitter und IBM unter:
- http://www.ibm.com/...
- https://blog.twitter.com/ibm
- unter dem Hashtag: #IBMandTwitter
"Die Partnerschaft von IBM und Twitter ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus Twitter-Daten zu gewinnen, um Kunden besser zu verstehen und zu betreuen", sagt Chris Moody, bei IBM für die Twitter Data Strategy zuständig. "Damit helfen wir Unternehmen unter anderem dabei, bessere Produkte zu designen."
Um Twitter-Daten für das Business tatsächlich nutzen zu können, müssen Unternehmen in der Lage sein, Signale vom Rauschen zu trennen - oder anders gesagt: das Wesentliche vom Rest der Informationsflut zu unterscheiden. IBM ermöglicht das durch die Anreicherung und Analyse der Twitter-Daten mit Informationen aus öffentlichen und geschäftsinternen Quellen, wie etwa Wettervorhersagen, Absatzzahlen oder dem Produktbestand. So können Korrelationen aufgedeckt und Erkenntnisse für den Geschäftsalltag abgeleitet werden.
Die neuen IBM Analyse-Services in der Cloud bringen Unternehmen Vorteile unter anderem für das Erstellen von Apps: Entwickler und Unternehmer können mit dem neuen IBM Service "Insights for Twitter" in Bluemix Twitter Inhalte durchsuchen und mit Data-Mining-Erkenntnissen zusammenführen.
Das deutsche IBM Entwicklungszentrum in Böblingen bei Stuttgart lieferte für diesen Service den Prototypen und die Analyseplattform sowie im Verbund mit kanadischen Kollegen den Service. Des weiteren entwickelten die deutschen Experten Analyseschritte, die durch automatische Sprachverarbeitung in mehreren Sprachen die Stimmung eines Tweets sowie Geschlecht und Familienstand des jeweiligen Autors erkennen. Die dafür notwendigen Analyseschritte werden anschließend in die Analyseplattform integriert, die mehr als 10.000 Tweets pro Sekunde empfangen, analysieren und für Kunden bereitstellen kann.
Udo Hertz, Leiter des Bereichs Analytics im Entwicklungszentrum: "Wir haben in unserem Team langjährige Erfahrung bei den Themen Social Media Analytics und Cloud. Deshalb konnten wir innerhalb kürzester Zeit die Idee zu einem Konzept, den notwendigen Technologien sowie einem marktfähigen Service entwickeln."
Darüber hinaus ist die Verknüpfung von Analysen mit Twitter-Daten möglich: Die automatische Datengewinnung und deren Analyse ermöglicht es Watson Analytics, Twitter-Daten unmittelbar in jedes Projekt zu integrieren. Dadurch können versteckte inhaltliche Muster und Beziehungen identifiziert werden, um Entwicklungen zu erklären und vorherzusagen. Hier arbeiteten die deutschen Experten an der Entwicklung einer semantischen Datenanalyse für Twitter, die den Benutzern automatisch relevante Einblicke gewährt.
Ein weiteres Plus ist das Analysieren von Twitter-Daten: Mit Hilfe von BigInsights können Twitter-Daten mit dem IBM Hadoop-as-a-Service Angebot kombiniert werden.
Neue Erkenntnisse führen zu besseren Entscheidungsprozessen
Die Partnerschaft von IBM und Twitter bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, Entscheidungen mit Erkenntnissen zu untermauern: zum einen durch das Monitoring der weltweiten Twitter-Kommunikation, zum anderen durch die Analysefähigkeiten der IBM Tools. Drei Beispiele, die die Vorteile aufzeigen:
1) Die Vorhersage von Vetragskündigungen: Die meisten Telekommunikations- und Medienunternehmen haben komplexe Analysemodelle entwickelt, um Fluktuationsraten bei ihren Kunden zu erklären und vorherzusagen. Durch die Kombination von Twitter-Daten und Informationen zum Wetter konnten die IBM Analysen Kündigungen mit dem Wetter in Verbindung bringen. Beeinflussten zum Beispiel heftige Regenfälle die Netzleistung von Telekommunikationsunternehmen, twitterten Kunden darüber schon, noch bevor sie den Kundenservice verständigten.
2) Erklären von Verkaufszahlen: Mitarbeiterfluktuation im Einzelhandel hat einen direkten Einfluss auf die Zufriedenheit auch der loyalsten Kunden. IBM Analyse-Modelle haben gezeigt, dass Kunden über ihre Beziehungen zu Verkäuferinnen und Verkäufern im Lebensmitteleinzelhandel twittern. Verlässt einer der Verkäufer das Unternehmen, zeigt sich, dass Kunden häufig negativ darauf reagieren und letztlich ihre Einkäufe irgendwo anders tätigen.
Es wurden Twitter-Daten und die finanzielle Lage von Geschäften und Restaurants untersucht und festgestellt, dass Unzufriedenheit über die Mitarbeiterfluktuation die Verkaufszahlen negativ beeinflusst, weil Fluktuation vor allem die treusten Kunden verärgert.
3) Die Vorhersage von Modetrends: Durch die Analyse von Twitter-Inhalten einflussreicher Mode-Blogger sowie Verkaufszahlen und den Marktanteilen von Modeunternehmen konnte IBM erklären, warum sich manche Produkte gut verkaufen und andere nicht. Dadurch lassen sich Vermarktungsstrategien und zukünftige Produktentwicklungen verbessern.
Mehr Informationen zur Zusammenarbeit von Twitter und IBM unter:
- http://www.ibm.com/...
- https://blog.twitter.com/ibm
- unter dem Hashtag: #IBMandTwitter
