Ärgerliches Gezwitscher

Auch AT&T hat jetzt Kundenäußerungen auf Twitter als Informationsquelle entdeckt: Der Telefonnetzbetreiber will damit Probleme in der Netzverfügbarkeit schneller und genauer als bisher lokalisieren.

Neben der Konkurrenz gibt es für Unternehmen kaum etwas Gefährlicheres als unzufriedene Kunden. Erst recht, wenn sie ihren Unmut auch noch im Netz öffentlich machen. Der US-Telefonnetzbetreiber AT&T will den Ärger nun konstruktiv nutzen: Er ermittelt in einem Feldversuch aus den Kurznachrichten auf Twitter, wo und wann seine Kunden Probleme mit der Netzverfügbarkeit haben.

Auch andere Firmen gehen inzwischen dazu über, die Tweets der weltweit rund 175 Millionen Nutzer systematischer auszuwerten. Meist geht es ihnen aber nur darum, wie Verbraucher über Produktmarken denken. AT&T hingegen will mit seiner selbstentwickelten Software die Stimmung in der „Tweetosphäre“ möglichst exakt vermessen.

Als der Telekommunikationsriese 2007 mit Apple den Deal abschloss, das iPhone in den USA exklusiv zu vertreiben, entpuppte sich dies als Fluch und Segen zugleich. Auf der einen Seite verschaffte das neue Statussymbol für die mobile Datenwelt AT&T zahlreiche neue Kunden. Auf der anderen Seite übertrugen diese neuen Kunden so viele Daten, dass das Netzwerk in Ballungsräumen wie New York und San Francisco bald regelmäßig überlastet war. Die Folge: immer wieder unterbrochene Anrufe und lahmende Datenverbindungen.

Zwar überwacht AT&T softwaregesteuert die Verbindungsqualität in seinem Netzwerk, und Kunden können Probleme einer Hotline melden. Mit dem neuen Ansatz bekomme man aber in Echtzeit wichtige Zusatzinformationen, anhand derer Wartungsarbeiten besser priorisiert werden könnten, sagt Jia Wang vom Internet and Systems Networking Research Center von AT&T. „Wir versuchen drei Dinge herauszufinden: wo treten Probleme auf, welcher Art sind sie, und wann sind sie passiert?“ sagt Wang.

Dazu zapfen sie und ihre Kollegen den Nachrichtenstrom über die Programmierschnittstellen an, die Twitter der Allgemeinheit zur Verfügung stellt. Auf einer ersten Ebene werden alle Tweets herausgezogen, die mit mobilen Diensten von AT&T zu tun haben. Auf der zweiten Ebene analysiert die Software, um welche Art von Problemen es geht. Wörter wie „Anruf weg“ oder „3G“ signalisieren zum Beispiel mangelnde Konnektivität. Die Ergebnisse dieser automatisierten Analyse hätten bislang in 90 Prozent der Fälle gestimmt, fanden die Forscher heraus.

Anhand des Zeitstempels und der Ortsangabe von Tweets können sie die Probleme auch lokalisieren. Diese Daten werden zu einer Karte verarbeitet (siehe Bild) und mit denen aus System-Aufzeichnungen und Anrufen beim Kundendienst abgeglichen.Das neue System erfasst die Probleme im Schnitt 20 Minuten schneller, als dies über Kundenanrufe geschieht.

„Wir erfahren, worauf es den Leuten ankommt und was sie über unser Netz denken“, freut sich Jennifer Yates, die in den AT&T Labs Forschungsprojekte zum Netzwerk-Management leitet. Am häufigsten ärgerten sich Kunden auf Twitter über unterbrochene Telefonate, gefolgt von zu langsamen Datenverbindungen. Aber auch andere Probleme würden angesprochen, für die Kunden normalerweise nicht den Support anriefen, so Yates.

„Wir arbeiten nun daran, wie wir diese Ergebnisse in unsere existierende Monitoring-Struktur einbauen können“, sagt Yates. Das Verfahren soll die iPhone-App „Mark the Spot“ ergänzen, mit der AT&T-Kunden Probleme melden können. Die so ermittelten Daten werden bereits bei der Planung neuer Sendemasten berücksichtigt. Yates geht davon aus, dass sich die Twitteranalyse bald herumspricht. „Ich hoffe, dass unsere Kunden es zu schätzen wissen, dass wir uns für sie interessieren.“

Michelle DeHaaff von Attensity, einer Firma, die Twitter-Analysesoftware herstellt, findet den Ansatz von AT&T ungewöhnlich. Normalerweise würden Unternehmen ihre Produktqualität nicht am Feedback auf Twitter messen. Allerdings müsse AT&T noch bessere Werkzeuge einsetzen, um zweideutige Formulierungen in den Kurznachrichten erfassen zu können. „Eine Liste mit Schlagwörtern reicht nicht“, sagt DeHaaff. Dafür sei semantische Software nötig, wie sie Attensity entwickelt.

Yates widerspricht dem auch nicht. AT&T teste bereits verschiedene Methoden zur Spracherkennung, sagt sie. „Die werden uns helfen, die knappe Sprache in Tweets zu verstehen und mit anderen Quellen wie Kundendienstberichten abzugleichen.“ (nbo)