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Dem US-Analystenhaus Gartner zufolge machen unstrukturierte Daten aus Blogs, Social-Media-Quellen, E-Mails und anderen Kommunikationskanälen heute bereits 80 Prozent des weltweiten Datenaufkommens aus. Diese Daten bilden für Unternehmen eine wichtige Quelle, um Marketingkampagnen, Werbeaktionen und Serviceaktivitäten eng an der Stimmung am Markt ausrichten zu können und Trends frühzeitig zu erkennen.
Kundenstimmung in Echtzeit aufspüren
Die SAP Rapid-Deployment-Lösung für Sentiment Intelligence mit SAP HANA bietet Vertriebs- und Marketingabteilungen die Möglichkeit, Daten aus Social-Media-Netzwerken, Communities, Wikis oder Blogs direkt und sehr schnell zu analysieren. Geschäftsanalysten und Entscheidungsträger können zeitnah die für sie relevanten Informationen ausfindig machen.
Die unstrukturierten Kundenäußerungen lassen sich sowohl auf Smartphones, Tablets als auch an stationären Desktop-Computern auswerten. Die Einstellung der Kunden zu Produkten und Marken wird grafisch übersichtlich veranschaulicht. Zugleich können diese Daten mit den strukturierten Daten zu Vertriebs- oder Marketingkampagnen in der Anwendung SAP Customer Relationship Management (SAP CRM) verknüpft werden, was noch tiefere Einblicke ermöglicht.
Die vorkonfigurierte SAP Rapid-Deployment-Lösung für Sentiment Intelligence mit SAP HANA besteht aus mehreren Komponenten.
In weniger als sechs Wochen implementiert
Dazu zählen Funktionen der "SAP BusinessObjects Data Services" für die Datenintegration und die semantische Analyse sowie die Frontend-Lösung "SAP BusinessObjects Explorer" für die Suche und die grafische Visualisierung der Daten. Hinzu kommt die In-Memory-Plattform SAP HANA für die Echtzeitanalysen.
Mit der SAP RDS-Lösung lassen sich HTML-, XML- und Textdaten aus Twitter, Facebook, SAP StreamWork sowie jedem anderen Web-Kanal, der eine öffentlich zugängliche Programmierschnittstelle hat, wie RSS-Feeds, Foren, Blogs und Wikis, laden und auswerten. Das neue Softwareprodukt soll in weniger als sechs Wochen implementiert sein und anschließend minutengenaue Kundendaten für Entscheidungen liefern.