Web- & Social-Media-Scraping

Web-Scraping ermöglicht Ihnen, automatisch öffentlich verfügbare Rückmeldungen von Websites wie Bewertungsplattformen, Foren, Community-Seiten, Kursbewertungen oder Programmrezensionsseiten zu sammeln. Die Plattform extrahiert kontinuierlich neue Kommentare, standardisiert den Inhalt und leitet ihn zur Analyse in die von Ihnen gewählte Feedback-Gruppe weiter.

Diese Funktion hilft Ihnen, Feedback zu erfassen, das außerhalb Ihrer Organisationbesteht, und stellt sicher, dass Sie nie wichtige Erkenntnisse aus externen Kanälen verpassen.

Was Web-Scraping sammelt

Je nach Seitenstruktur und Verfügbarkeit von Inhalten kann der Scraper sammeln:

• Freitext-Bewertungen

• Sterne- oder numerische Bewertungen

• Beitragstitel und Kommentarstränge

• Reviewer-Metadaten (Name, Profilinformationen, wenn öffentlich)

• Zeitstempel

• Kurs-/Programm-/Produktnamen

• Tags oder Kategorien von der Quellseite

Alle gesammelten Daten werden bereinigt, standardisiert und angereichert, bevor sie Ihrer Feedback-Gruppe hinzugefügt werden.

Wie Web-Scraping funktioniert

Web-Scraping erfordert eine Validierung durch das BoundaryAI-Team, um aktiviert zu werden, solange es sich noch in der Beta-Phase befindet.

1. Geben Sie die Details an

Geben Sie das genaue Thema oder die kundenspezifische Anfrage ein, die das System aus Online-Quellen scrapen soll.

Beispiele:

• „Kundenbeschwerden über Login-Ausfälle der mobilen App von ABC Bank“

• „Feedback zu den neuen Gebühren für Sparkonten der ABC Bank in sozialen Medien”

• „Nutzerdiskussionen über Verzögerungen bei der Kreditkartenfreigabe der ABC Bank“

• „Erwähnungen von dem Hypothekenantragsportal der ABC Bank Performance-Probleme”

2. Wählen Sie eine Feedback-Gruppe

Wählen Sie die Feedback-Gruppe, in der die gescrapten Daten gespeichert werden sollen. Alle gescrapten Kommentare werden zusammen mit Ihrem anderen Feedback analysiert.

3. Legen Sie die Scraping-Frequenz fest

Wählen Sie, wie oft die Plattform die Seite auf neue Bewertungen überprüfen soll:

• Täglich

• Wöchentlich

• Monatlich

Neu erkannte Bewertungen werden automatisch angehängt.

4. Verarbeitung & KI-Anreicherung

Sobald die Daten gescrapt sind, wird die Plattform automatisch:

• den Text bereinigen und strukturieren

• Sentiment-Analyse anwenden

• Flags und Themen anhängen

• Themen und Probleme identifizieren

• Zeitstempel und Quellmetadaten hinzufügen

Dies macht externe Bewertungen vollständig durchsuchbar und vergleichbar mit Ihrem internen Feedback.

Beste Vorgehensweisen

• Überprüfen Sie gescrapete Daten regelmäßig, um die Genauigkeit sicherzustellen.

• Kombinieren Sie webgescrapete Daten mit internem Feedback für reichhaltigere Erkenntnisse.

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