Events · Social-Media-Analyse
Wissen, was der Saal denkt, solange die Veranstaltung noch läuft
Re-Work, ein internationaler Konferenzveranstalter, musste die Stimmung seines Publikums in den sozialen Medien während laufender Events verfolgen. Wir haben ein Echtzeit-Analysewerkzeug gebaut, das Meinungen beobachtet, Influencer erkennt und Trends aufspürt, und das manuelle Durchscrollen vollständig ersetzt hat.
Ergebnisse
Kunde: Re-Work
Ein internationales Eventunternehmen, das Konferenzen und Ausstellungen rund um Technologie und Innovation organisiert.
- Branche
- Events und Konferenzen
- Anwendungsfall
- Social-Media-Analyse für Events
- KI-Ansatz
- NLP mit Sentimentanalyse
- Datenquelle
- Social-Media-Plattformen
- Ergebnis
- Dashboard mit Echtzeit-Einblicken
- Produkt
- Twitter Board (theBlue.ai)
Kurz gefasst
Als es jemand bemerkte, war der Moment vorbei
- Auf einer Re-Work-Konferenz posten Hunderte Teilnehmende, Speaker und Aussteller ununterbrochen: Reaktionen auf Sessions, Feedback zur Logistik, Beschwerden über alles vom WLAN bis zum Catering.
- Bis dahin scrollte jemand aus dem Team durch Twitter, schätzte die Stimmung und markierte, was dringend wirkte. Langsam, lückenhaft und rein reaktiv.
- Das Werkzeug erfasst die Beiträge über Hashtags, Erwähnungen und Schlagwörter, bewertet jeden nach Stimmung und zeigt dem Team auf einen Blick, ob sie positiv, negativ oder gemischt ist.
- Es zeigt außerdem, wer die größte Reichweite hat, wo das Publikum sitzt und welches Thema gerade Fahrt aufnimmt, solange sich noch etwas tun lässt.
Die Ausgangslage
Die Aufgabe
Während der Events entstanden Tausende Beiträge, doch daraus zeitnah etwas Brauchbares zu ziehen, war manuell, langsam und unzuverlässig. Bis Feedback überhaupt auffiel, war es meist zu spät, darauf zu reagieren.
Re-Work organisiert Konferenzen und Ausstellungen, auf denen Hunderte Teilnehmende, Speaker und Aussteller einen stetigen Strom an Social-Media-Aktivität erzeugen: Reaktionen auf Sessions, Feedback zur Logistik, Erwähnungen von Speakern und Beschwerden über alles vom WLAN bis zum Catering.
Das in Echtzeit zu verstehen, zählt doppelt: um das Event zu verbessern, während es läuft, und um die nächsten besser zu planen.
Vor dem Projekt lief das manuell. Jemand scrollte durch Twitter, versuchte die Stimmung einzuschätzen und markierte alles Dringende. Bis negatives Feedback auffiel, war der Moment zum Reagieren meist schon vorbei.
Der Bau
Was wir gebaut haben
Wir haben unser Social-Media-Analysewerkzeug Twitter Board eingesetzt, um Re-Work eine Live-Sicht darauf zu geben, was Teilnehmende sagen, während sie es sagen.
Stimmung, bewertet im Moment des Eingangs
Das Werkzeug erfasst fortlaufend Beiträge zum Event über Hashtags, Erwähnungen und Schlagwörter und bewertet jeden einzelnen. Das Team sieht auf einen Blick, ob die Gesamtstimmung positiv, negativ oder gemischt ist, und kann in die Beiträge einsteigen, die sie prägen.
Wer tatsächlich gehört wird
Das System erkennt, welche Stimmen die größte Reichweite und Beteiligung erzeugen, Speaker, Teilnehmende, Journalisten und Branchenköpfe, damit das Team seine Aufmerksamkeit dort einsetzt, wo eine Antwort am meisten bewirkt.
Wo das Publikum ist
Dashboards zeigen, aus welchen Regionen die Aktivität kommt. Das verrät Re-Work, wie sich das Publikum verteilt und wo die regionale Beteiligung am stärksten ist.
Trends, bevor sie offensichtlich sind
Das Werkzeug macht aufkommende Themen und Diskussionsstränge in Echtzeit sichtbar: eine Session, über die gesprochen wird, ein Logistikproblem, das sich zuspitzt, oder ein unerwartetes Thema, das Fahrt aufnimmt.
Was sich geändert hat
Das Ergebnis
Vorher
Manuelles Social-Media-Monitoring und reaktive Antworten. Keine strukturierten Stimmungsdaten, und Feedback wurde, wenn überhaupt, nach dem Event ausgewertet.
Nachher
Ein Echtzeit-Dashboard mit Stimmungsbewertung, Influencer-Tracking, geografischen Einblicken und Trendwarnungen, alles während das Event läuft.
Re-Work wechselte von reaktivem zu vorausschauendem Eventmanagement. Negatives Feedback lässt sich angehen, solange das Event läuft, und ein positiver Moment lässt sich verstärken, während er passiert.
Die Nachbereitung stützt sich auf strukturierte Daten statt auf Eindrücke.
Der Wert reicht über das einzelne Event hinaus: Gesammelte Stimmungs- und Beteiligungsmuster fließen in Entscheidungen über künftiges Programm, die Auswahl der Speaker und die Zielgruppenansprache.
Fragen zu diesem Projekt
Social-Media-Analyse für Events. Während der Events entstanden Tausende Beiträge, doch daraus zeitnah etwas Brauchbares zu ziehen, war manuell, langsam und unzuverlässig. Bis Feedback überhaupt auffiel, war es meist zu spät, darauf zu reagieren.
Live-Beobachtung der Gespräche während eines Events: Echtzeit. Stimmungsbewertung und Trenderkennung ohne manuelle Prüfung: Auto. Geografische Sicht darauf, woher die Beteiligung kommt: Geo. Die Stimmen mit der größten Reichweite automatisch erkannt: Influencer.
NLP mit Sentimentanalyse. Eingesetzte Technik: Natural Language Processing, Sentimentanalyse, Social-Media-API-Integration, Echtzeit-Datenverarbeitung, Influencer-Erkennung, Dashboards und Visualisierung.
Eingesetzte Technik
Sprechen Sie mit dem Team dahinter
theBlue.ai meldet sich innerhalb eines Werktags.
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