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DynaSocial Social Media Analytics
KNIME Enterprise Applications in der Praxis
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Agenda
1 Potenziale
2 DynaSocial - Social Media Monitoring & Analytics
3 DynaSocial Text Mining Prozess (KNIME Server)
5 Realtime Email-Klassifikation mit KNIME Server
6 Aktuelle Ausbaustufen
4 Visualisierung in DynaSocial
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Potenziale
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Potenziale
Was bieten Soziale Netzwerke Ihrem Unternehmen:
» Nutzung wertvoller, unverfälschter Kundenmeinungen
» Chance, aktiv und in Echtzeit auf Konsumenten zu reagieren
» Reichweitenoptimierung und gezielte Ansprache
» Zugang zu bisher nicht direkt erreichbaren Zielgruppen
» Möglichkeit Multiplikatoren zu gewinnen – Marktplatzprinzip
» Möglichkeit, Tendenzen und Trends frühzeitig zu erkennen
schnell darauf zu reagieren und Risiken zu minimieren
» Integration der Kunden in Unternehmenskommunikation
» Ganzheitliches Monitoring der Aktivitäten, Identifikation der relevanten Beiträge, Themen und Verfasser, sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen im Hinblick auf Ihre Kommunikation, Produkte, Kundenprozesse (bspw. Kündigungsprozess) und Sales
„Social Intelligence“ wird zum Erfolgsfaktor:
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Projektbeispiel Sixt: Social Earthquake (1)
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Projektbeispiel Telekom: Social Earthquake (2)
0
200
400
600
800
1000
1. Mrz. 8. Mrz. 15. Mrz. 22. Mrz. 29. Mrz. 5. Apr. 12. Apr. 19. Apr. 26. Apr.
Facebook Anzahl Nachrichten in März & April 2013
Negativ
Neutral
Positiv
Gerüchteküche: Drosselung von DSL-Anschlüssen? Der Blog Fanboys.fm veröffentlicht Informationen über die kommende Datendrossel. (21.3. – 23.3.)
DSL-Drossel: Die Pressemeldung zur kommende „Datendrossel“. Löst einen Proteststurm aus. (22.4. – 27.4.)
Mit Bekanntgabe der Entscheidung für eine Volumenbegrenzung reagieren viele User mit Protesten. Vorbeben sind deutlich zu erkennen!
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DynaSocial - Social Media Monitoring & Analytics
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DynaSocial – Individuell wie der Kunde
Integration beliebiger kundenindividueller Kanäle
Flexible Darstellungen (Dashboards & Interaktive Analysen)
frei konfigurierbare Filter & Parameter
Unternehmensspezifische KPI‘s
Weitreichende analytische Funktionalitäten
Generisches Big Data Model
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Generisches Big Data Model
Social Media Analytics Data Management
Social Media Analytics Dashboard
Mit hybrider Architektur zu Social Media Excellence
Text Enrichment & Classification Network Insights
Advanced Social Media Analytics Text Mining & Network Mining
Social Media Analytics Content Extractor
kundenindividuelle Quellen
Social Media Data Provider
Social Service Platforms
Emails Integrierte Social Inbox über alle Social Touchpoints
Social Engagement
Data Sources Sentiments & Classifications Reports & Dashboard
DynaSocial Configuration Center
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» Generisches offenes multidimensionales Datenmodell, welches beliebig erweitert werden kann
Zusätzliche Social Data Sources
Data Dictionaries
Output aus analytischen Modellen (u.a. Klassifikationen & Netzwerk-analysen)
» Integration in vorhandene BI-Umgebungen möglich
» Zugriff für analytische Spezial-Applikationen (z.B. Netzwerk-Analysen mit KNIME oder Gephy) und Rückspielen der analytischen Erkenntnisse in das DynaSocial Big Data Model
DynaSocial Big Data Model
fact.Messages
PK IDMessagePK,FK4,FK5,FK8 IDClient
FK1 IDPlatformFK2 IDZeitFK3 IDSentimentFK4 IDAuthorFK5 IDProductFK6 IDLanguageFK7 IDMessageTypeFK9 IDCompany Message MessageTitle Reactions Likes Recommendation
dim.Platform
PK IDPlatform
Platform
dim.Time
PK IDZeit
Datum
dim.Sentiment
PK IDSentiment
Sentiment
dim.Author
PK IDAuthorPK,FK1 IDClient
Name Gender Birthdate Age Postcode IsCustomer IDCustomer RBPClass CLVClass Longitude Latitude
dim.Product
PK IDProductPK,FK1 IDClient
Product IDBrand Brand IDDivision Division IDDepartment Department IDCategory Category FirstDateOfSale Status AvgStarRating NoOfStarRatings Picture Quatity shipped Quantity returned Quantity shipped (CUM) Quantity returned (CUM) Quantity shipped (FLASH) Quantity returned (FLASH) IsReviewedFlag IsReviewedComment IsReviewedTimeStamp
dim.Language
PK IDLanguage
Language ISOCode
TextMining / -Klassifikationsergebnisse
dim.Keyword
PK IDKeywordPK,FK1 IDClient
Keyword IDCategory Category
fact.MessageKeywordMapping
PK,FK2 IDKeywordPK,FK1 IDMessagePK,FK1,FK2,FK3 IDClient
Admin. Bereich
Basis Modell
dim.MessageType
PK IDMessageType
MessageTypedim.Client
PK IDClient
Clientdim.Company
PK IDCompany
Company
fact.Messages
PK IDMessagePK,FK4,FK5,FK8 IDClient
FK1 IDPlatformFK2 IDZeitFK3 IDSentimentFK4 IDAuthorFK5 IDProductFK6 IDLanguageFK7 IDMessageTypeFK9 IDCompany Message MessageTitle Reactions Likes Recommendation
dim.Platform
PK IDPlatform
Platform
dim.Time
PK IDZeit
Datum
dim.Sentiment
PK IDSentiment
Sentiment
dim.Author
PK IDAuthorPK,FK1 IDClient
Name Gender Birthdate Age Postcode IsCustomer IDCustomer RBPClass CLVClass Longitude Latitude
dim.Product
PK IDProductPK,FK1 IDClient
Product IDBrand Brand IDDivision Division IDDepartment Department IDCategory Category FirstDateOfSale Status AvgStarRating NoOfStarRatings Picture Quatity shipped Quantity returned Quantity shipped (CUM) Quantity returned (CUM) Quantity shipped (FLASH) Quantity returned (FLASH) IsReviewedFlag IsReviewedComment IsReviewedTimeStamp
dim.Language
PK IDLanguage
Language ISOCode
TextMining / -Klassifikationsergebnisse
dim.Keyword
PK IDKeywordPK,FK1 IDClient
Keyword IDCategory Category
fact.MessageKeywordMapping
PK,FK2 IDKeywordPK,FK1 IDMessagePK,FK1,FK2,FK3 IDClient
Admin. Bereich
Basis Modell
dim.MessageType
PK IDMessageType
MessageTypedim.Client
PK IDClient
Clientdim.Company
PK IDCompany
Company
fact.Messages
PK IDMessagePK,FK4,FK5,FK8 IDClient
FK1 IDPlatformFK2 IDZeitFK3 IDSentimentFK4 IDAuthorFK5 IDProductFK6 IDLanguageFK7 IDMessageTypeFK9 IDCompany Message MessageTitle Reactions Likes Recommendation
dim.Platform
PK IDPlatform
Platform
dim.Time
PK IDZeit
Datum
dim.Sentiment
PK IDSentiment
Sentiment
dim.Author
PK IDAuthorPK,FK1 IDClient
Name Gender Birthdate Age Postcode IsCustomer IDCustomer RBPClass CLVClass Longitude Latitude
dim.Product
PK IDProductPK,FK1 IDClient
Product IDBrand Brand IDDivision Division IDDepartment Department IDCategory Category FirstDateOfSale Status AvgStarRating NoOfStarRatings Picture Quatity shipped Quantity returned Quantity shipped (CUM) Quantity returned (CUM) Quantity shipped (FLASH) Quantity returned (FLASH) IsReviewedFlag IsReviewedComment IsReviewedTimeStamp
dim.Language
PK IDLanguage
Language ISOCode
TextMining / -Klassifikationsergebnisse
dim.Keyword
PK IDKeywordPK,FK1 IDClient
Keyword IDCategory Category
fact.MessageKeywordMapping
PK,FK2 IDKeywordPK,FK1 IDMessagePK,FK1,FK2,FK3 IDClient
Admin. Bereich
Basis Modell
dim.MessageType
PK IDMessageType
MessageTypedim.Client
PK IDClient
Clientdim.Company
PK IDCompany
Company
fact.Messages
PK IDMessagePK,FK4,FK5,FK8 IDClient
FK1 IDPlatformFK2 IDZeitFK3 IDSentimentFK4 IDAuthorFK5 IDProductFK6 IDLanguageFK7 IDMessageTypeFK9 IDCompany Message MessageTitle Reactions Likes Recommendation
dim.Platform
PK IDPlatform
Platform
dim.Time
PK IDZeit
Datum
dim.Sentiment
PK IDSentiment
Sentiment
dim.Author
PK IDAuthorPK,FK1 IDClient
Name Gender Birthdate Age Postcode IsCustomer IDCustomer RBPClass CLVClass Longitude Latitude
dim.Product
PK IDProductPK,FK1 IDClient
Product IDBrand Brand IDDivision Division IDDepartment Department IDCategory Category FirstDateOfSale Status AvgStarRating NoOfStarRatings Picture Quatity shipped Quantity returned Quantity shipped (CUM) Quantity returned (CUM) Quantity shipped (FLASH) Quantity returned (FLASH) IsReviewedFlag IsReviewedComment IsReviewedTimeStamp
dim.Language
PK IDLanguage
Language ISOCode
TextMining / -Klassifikationsergebnisse
dim.Keyword
PK IDKeywordPK,FK1 IDClient
Keyword IDCategory Category
fact.MessageKeywordMapping
PK,FK2 IDKeywordPK,FK1 IDMessagePK,FK1,FK2,FK3 IDClient
Admin. Bereich
Basis Modell
dim.MessageType
PK IDMessageType
MessageTypedim.Client
PK IDClient
Clientdim.Company
PK IDCompany
Company
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DynaSocial Management Dashboard
Aktivitätsübersicht
Verteilung der Stimmung (Sentiment Ratio)
Key Influencer
Verteilung auf Plattformen
Trend im Vergleich zur Konkurrenz (Share of Voice)
Geographische Verteilung
Stimmung insgesamt
Top Keywords
Flexible Zeitraumauswahl
…
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DynaSocial Management Dashboard (Projektbeispiel)
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DynaSocial – Transparenz bis auf die Einzel-Message
Detailanalysen sind möglich auf Basis…
…von Kanälen
unternehmenseigene und externe Produktbewertungsportale,
Datenprovider, Foren, Blogs etc.
… für bestimmte
Angebote
Marken
Produkte
Konkurrenten
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DynaSocial Text Mining Prozess (KNIME Server)
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DynaSocial Text Mining Prozess
Text-Datenquellen
Bereitstellung der Datenquellen: • Facebook • Twitter • Emails • Weitere Quellen
bzw. Daten-provider wie GNIP, Datasift etc.
Für Machine Learning • Bereitstellung
Trainingsdaten für Klassifikation (u.a. Sentiment)
Text Anreicherung
Spracherkennung • Deutsch • Englisch • Weitere Sprachen Sprachabhängiges NLP POS Tagging • STTS Tagger • Penn Treebank
Tagger • etc. Text Bereinigung • Stop Words • Stemming • Sonderzeichen Sentiment Amplifier • Matching von
Sentiment- & Emoticon-Listen
Subject Matching
Text Tagging mit beliebigen Subjects • Produkte • Marken/Brands • Geschäftsvorfall • Service • Beschwerde • Anfrage • etc.
Fuzzy Matching über Dictionary Tagger • Matching von
Subject-Wortlisten
Sentiment Klassifikation
Text Vektorisierung • Ableitung einer
Vielzahl von Texteigenschaften zur Prognose der Sentiment-Klassen
Machine Learning • Klassifikation
mittels Predictive Analytics (u.a. Decision Tree)
Retraining Interface • Erfassung von
Fehlklassifika-tionen zur permanenten Optimierung der Klassifikationen
Bereitstellung Informationen
Text Data Mart • Ablage der
generierten Informationen im Text Data Mart
• Bereitstellung Informationen zur Visualisierung in DynaSocial
Ausbaustufen • Email-Routing • Kampagnen-
management • etc.
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DynaSocial Text Mining Prozess: Datenquellen
Text-Datenquellen Bereitstellung Informationen
Sentiment Klassifikation
Subject Matching
Text Anreicherung
Zugriff auf beliebige Text-Datenquellen als Basis für den Text Mining Prozess
» Emails
» Weitere Quellen bzw. Daten-provider wie GNIP, Datasift etc.
Exemplarischer Beitrag auf der Facebook Fanpage
Telekom Entertain
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DynaSocial Text Mining Prozess: Text Anreicherung
Text-Datenquellen Bereitstellung Informationen
Sentiment Klassifikation
Subject Matching
Text Anreicherung
STTS POS Tagger für deutsche Sprache
Original Facebook Eintrag
hasse[VVFIN] euren[ADJA] Laden[NN] tue[VVFIN] Wechselauftrag[NN] Portierung[NN] Voranbieter[NN] aufgegeben[VVPP] Telefon[NN] Internet[NN] Entertain[NN] kein[ADV] Telefon[NN] Internet[NN]
Entfernung von Stop Words & Sonderzeichen
Ich hasse euren Laden [----]. Oh ja, das tue ich wirklich. Wechselauftrag mit Portierung vom Voranbieter am 12.2. aufgegeben, für Telefon, Internet und Entertain. Seit 2.05. kein Internet und Telefon mehr [--]. Dank dem dritten Systemfehler konnte der hart erkämpfte Portierungstermin heute nicht eingehalten werden [--]. Wann erfahre ich das? Heute. Neuer Termin am 17.6. Über VIER MONATE nach dem Auftrag. Ist das euer Ernst?!? [---]
Sentiment Amplifier
Ich[PPER] hasse[VVFIN] euren[ADJA] Laden[NN].[SYM] Oh[ITJ] ja[ADV],[SYM] das[PDS ART] tue[VVFIN] ich[PPER] wirklich[ADJD].[SYM] Wechselauftrag[NN] mit[APPR] Portierung[NN] vom[APPRART] Voranbieter[NN] am[APPRART] 12.2.[CARD] aufgegeben[VVPP],[SYM] für[APPR] Telefon[NN],[SYM] Internet[NN] und[KON] Entertain[NN].[SYM] Seit[APPR] 2.05.[CARD] kein[ADV] Telefon[NN] und[KON] Internet[NN] …
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DynaSocial Text Mining Prozess: Klassifikation
Text-Datenquellen Bereitstellung Informationen
Sentiment Klassifikation
Subject Matching
Text Anreicherung
Subject Matching (Fuzzy Matching)
Original Facebook Eintrag
Ich hasse euren Laden. Oh ja, das tue ich wirklich. Wechselauftrag mit Portierung [GESCHÄFTSVORFALL] vom Voranbieter am 12.2. aufgegeben, für Telefon, Internet und Entertain [PRODUKT]. Seit 2.05. kein Internet und Telefon mehr. Dank dem dritten Systemfehler konnte der hart erkämpfte Portierungstermin [GESCHÄFTSVORFALL] heute nicht eingehalten werden. Wann erfahre ich das? Heute. Neuer Termin am 17.6. Über VIER MONATE nach dem Auftrag. Ist das euer Ernst?!?
GESCHÄFTSVORFALL: Portierung
PRODUKT: Entertain IP TV
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DynaSocial Text Mining Prozess: Text Anreicherung
Text-Datenquellen Bereitstellung Informationen
Sentiment Klassifikation
Subject Matching
Text Anreicherung
Output aus Text Anreicherung
Original Facebook Eintrag
Ableitung klassifikationsrelevanter Prädiktoren, z.B. - Emoticons positiv/negativ - Länge der Message - Fragmente positiv/negativ - Likes - Worte positiv/negativ - Comments - Autorenbezogene Infos - Weitere linguistische Inputs
Klassifizierung mittels Decision Tree
Ergebnisklassifikation Text Vektorisierung (Transformation)
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DynaSocial Text Mining Prozess: Text Anreicherung
Text-Datenquellen Bereitstellung Informationen
Sentiment Klassifikation
Subject Matching
Text Anreicherung
Zentrale Ablage der Informationen in Text Data Mart Visualisierung in DynaSocial
Original Facebook Eintrag
+ +
Sentiment Geschäftsvorfall Produktbezug
+ Weitere Integrationsvarianten
» Social Campaigns mit DynaCampaign
» Subject-abhängige Email-Klassifikation & Email-Routing
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Visualisierung
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Management Dashboard & Standardreports
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» Interactive Realtime Analytics (In Memory Database)
» Slice & Dice on the fly
» Visuelle Geo-Analysen (Zoom-In/Zoom-Out)
Interaktive Analysen & Drill through
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Detailanalysen
» Aggregationen und Drill-Down
» Anzeige von Status, verschiedenste Visualisierungen
» Filtermöglichkeiten hierarchisch abbild- & kombinierbar
Einfachste Einbettung der Analysen in MS Excel
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Realtime Email-Klassifikation mit KNIME Server
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» Der KNIME-Server basierte Text Enrichment & Classification Workflow kann neben der Klassifizierung von Social Content auch zur Klassifizierung beliebiger elektronischer Texte (u.a. Emails) verwendet werden.
» Der Text Enrichment & Classification Workflow wird als Webservice bereitgestellt und kann aus anderen Applikationen einfach aufgerufen werden.
» Einheitliche Sentiment- und Klassifikationslogik für alle kundenbezogenen Messages
» Automatisierte Generierung von neuen Kontaktchancen aus der Automatisierung von Inbound-Email-Nachrichten (direktes Kundenmapping über Email-Adresse möglich)
» Automatisiertes Routing der Emails entsprechend der Sprache, des Identifizierten Produkts, des Geschäftsvorfalls und der Stimmung
Develop once, deploy everywhere!
Benefits
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Grobarchitektur am Beispiel MS Exchange Connector
KNIME Server
Microsoft Exchange Webservice
.NET Batch
Microsoft Outlook
2 Aufruf der .NET Prozedur und Übergabe des Email Contents an KNIME Server via Webservice Call
Eingehende Email
Aufruf des KNIME Text Enrichment & Classification Workflows und Rückgabe der Klassifizierung(en)
Die Klassifizierung wird an den Exchange Server zurückgeliefert und über Objekt-Kategorien persistent gespeichert.
Jegliche Clients, mit welchen der Zugriff auf den Exchange Server erfolgt, erhalten konsistent die identische Klassifizierung
1
4
3
5
Microsoft Outlook Webaccess
Weitere Email-Clients
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Livedemo
Realtime Email-Klassifikation
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Aktuelle Ausbaustufen
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Aktuelle Ausbaustufen
Multilinguales NLP
» Neben deutsch, englisch und französisch werden zukünftig auch italienisch, spanisch und chinesisch unterstützt.
Influencer Detection
» Influencer Identifikation nach DYMATRIX-eigenem Algorithmus
Social Earthquake Warning System / Social Hype Detection
» Früherkennung von Hypes durch Beobachtung der Nachrichtenverbreitung
» Abgleich mit Verbreitungsmustern vergangener Hypes/Hot Topics
Authenticity Score
» Authenticity-Score zur automatischen Erkennung von Fake-Bewertungen (u.a. Produktbewertungen, Hotel-Bewertungen etc.)
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