Kluczem do sukcesu każdej firmy są jej klienci. Zrozumienie ich opinii o Twoich produktach i usługach stanowi fundament rozwoju. Narzędzia do analizy nastrojów pozwalają na łatwe poznanie preferencji klientów na podstawie zebranych informacji zwrotnych.
Analiza sentymentu, inaczej badanie opinii, jest bardzo ważnym elementem w procesie rozumienia potrzeb i preferencji konsumentów. Dzięki specjalnym aplikacjom, można wyciągnąć istotne wnioski z różnorodnych, nieuporządkowanych danych.
Zapraszam do zagłębienia się w świat analizy opinii: jej rodzajów, znaczenia, wyzwań, metodologii oraz konkretnych przykładów zastosowań.
Czym jest analiza nastrojów?
Analiza nastrojów to proces identyfikowania emocji i odczuć wyrażanych w tekście. Jest to również określane jako eksploracja opinii. Przedsiębiorstwa mogą wykorzystać tę metodę do kategoryzowania opinii na temat swoich produktów i usług. Oprócz samego sentymentu, analiza ta może ustalić polaryzację tekstu, jego temat oraz wyrażone opinie.
Eksploracja opinii wykorzystuje sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz eksplorację danych do wydobywania istotnych informacji z nieuporządkowanych tekstów, takich jak e-maile, rozmowy z obsługą klienta, media społecznościowe, fora dyskusyjne i komentarze na blogach. Zastosowanie algorytmów automatycznych, opartych na regułach lub hybrydowych, eliminuje potrzebę ręcznego przetwarzania danych.
Grammarly jako narzędzie do analizy nastrojów
Grammarly, znane przede wszystkim jako narzędzie do korekty gramatycznej i interpunkcyjnej, może również pełnić rolę narzędzia do analizy opinii. Jeśli korzystasz z integracji Grammarly w swojej poczcie e-mail, na dole wiadomości mógł pojawić się emotikon, który określał ton wypowiedzi jako przyjazny, formalny, nieformalny itp.
Ten symbol reprezentuje wynik analizy tonu lub nastroju Twojego tekstu. Grammarly wykorzystuje szereg reguł i algorytmów uczenia maszynowego, aby zidentyfikować elementy w Twoim piśmie, które wpływają na ton lub nastrój. Analizuje dobór słów, wielkość liter, interpunkcję i sposób frazowania, aby przewidzieć, jak treść zostanie odebrana przez odbiorcę.
Grammarly może przeanalizować dowolny tekst i określić dominujący sentyment, niezależnie od tego, czy jest to e-mail, dokument, czy wpis w mediach społecznościowych. Pomaga to w dostosowaniu tonu wypowiedzi, co ułatwia budowanie pozytywnych relacji z innymi.
Znaczenie analizy nastrojów
Śledzenie nastrojów w czasie rzeczywistym
Pozyskiwanie nowych klientów jest bardziej kosztowne niż utrzymanie obecnych, dlatego tak ważne jest ich stałe monitorowanie. Opinie o marce mogą ulegać zmianom, dlatego eksploracja opinii pozwala na bieżąco analizować nastroje i szybko reagować na ewentualne problemy.
Lepsze produkty i usługi
Analiza nastrojów klientów pozwala na dokładne zrozumienie ich potrzeb i oczekiwań. Dzięki tym danym można udoskonalić produkty, podnieść jakość obsługi klienta oraz zwiększyć efektywność pracy zespołu poprzez szybkie identyfikowanie problemów i potrzeb.
Uzyskanie przydatnych danych
Analiza nastrojów dostarcza cennych, praktycznych informacji. W dzisiejszych czasach media społecznościowe są pełne danych, gdzie użytkownicy dzielą się opiniami i oznaczają marki. Analiza tych informacji pod kątem sentymentu umożliwia poznanie wizerunku marki i ocenę efektywności produktów.
Skuteczne kampanie marketingowe
Badanie opinii pozwala na ocenę skuteczności kampanii marketingowych. Na podstawie analizy nastrojów klientów można podejmować działania mające na celu poprawę strategii marketingowej. Przykładowo, można skierować specjalną kampanię do osób, które są zainteresowane zakupem produktów i mają pozytywne nastawienie do firmy.
Monitorowanie wizerunku marki
W konkurencyjnym świecie biznesu utrzymanie pozytywnego wizerunku marki jest dużym wyzwaniem. Eksploracja opinii pozwala określić, jak klienci postrzegają firmę i podjąć odpowiednie kroki w celu poprawy tego wizerunku.
Rodzaje analizy nastrojów
W zależności od potrzeb firmy, można wykorzystać różne modele analizy opinii w celu zbadania szerokiego spektrum emocji.
Analiza drobnoziarnista
Ten model precyzyjnie określa biegunowość opinii. Jest szczególnie przydatny w analizie recenzji i ocen klientów. Firmy mogą stosować tę analizę, klasyfikując polaryzację opinii w kategoriach takich jak: bardzo pozytywna, pozytywna, negatywna, bardzo negatywna lub neutralna.
Analiza Aspektowa
Ten rodzaj analizy sentymentu pozwala na bardziej dogłębne zrozumienie opinii klientów. Określa, jakie konkretne aspekty działalności firmy lub pomysły są przedmiotem dyskusji.
Przykładowo, jeśli firma sprzedająca soki owocowe otrzyma recenzję: „Orzeźwiający, ale powinien zawierać biodegradowalną słomkę”, analiza aspektowa wskaże, że opinia o smaku soku jest pozytywna, a o opakowaniu negatywna.
Analiza wykrywania emocji
Ten model pozwala na wykrywanie konkretnych emocji zawartych w opiniach użytkowników, takich jak złość, zadowolenie, frustracja, strach, niepokój, radość czy panika. Systemy te często korzystają ze słowników emocji (leksykonów), a bardziej zaawansowane wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego.
Wykrywanie emocji za pomocą uczenia maszynowego jest bardziej precyzyjne niż przy użyciu leksykonów. To samo słowo, w zależności od kontekstu, może mieć różne konotacje, co może być błędnie zinterpretowane przez leksykon. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie właściwie określić emocje w oparciu o kontekst.
Analiza intencji
Model ten pozwala na precyzyjne określenie intencji konsumenta. Dzięki temu można skupić się na klientach, którzy planują zakup produktów, zamiast tracić czas i zasoby na osoby niezdecydowane. Można wykorzystać remarketing, aby zwrócić uwagę klientów, którzy wykazali zainteresowanie ofertą.
Jak działa analiza nastrojów?
Eksploracja opinii najczęściej działa na zasadzie algorytmu, który analizuje zdania i przypisuje im kategorię pozytywną, negatywną lub neutralną. Bardziej zaawansowane narzędzia wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, które pozwalają na bardziej precyzyjną analizę, dlatego eksploracja opinii jest często nazywana emocjonalną sztuczną inteligencją.
Analiza nastrojów opiera się na dwóch głównych modelach:
#1. Analiza sentymentu z wykorzystaniem uczenia maszynowego
Technika ta wykorzystuje uczenie maszynowe oraz przetwarzanie języka naturalnego do nauki na podstawie różnych danych. Dokładność modelu jest ściśle zależna od jakości danych wejściowych oraz od właściwej interpretacji sentymentu w zdaniach. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w sekcji „Jak tworzyć analizę nastrojów za pomocą uczenia maszynowego”.
#2. Analiza nastrojów oparta na regułach
Jest to bardziej tradycyjna metoda eksploracji opinii. Algorytm posiada z góry ustalone reguły, które służą do identyfikacji sentymentu w zdaniu. System oparty na regułach wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego poprzez listy słów, tokenizację, parsowanie i stemming.
Oto jak to działa:
Biblioteka leksykonów
Programista tworzy w algorytmie bibliotekę słów o pozytywnym i negatywnym wydźwięku. Można w tym celu wykorzystać standardowe słowniki. Kluczowe jest, aby dokładnie określić, które słowa są pozytywne, a które negatywne, ponieważ każdy błąd na tym etapie przełoży się na nieprawidłowe wyniki analizy.
Tokenizacja tekstów
Ponieważ maszyny nie rozumieją języka ludzkiego, programiści muszą podzielić tekst na jak najmniejsze fragmenty, takie jak słowa. Tokenizacja zdań dzieli tekst na zdania, a tokenizacja słów dzieli zdania na poszczególne słowa.
Usuwanie niepotrzebnych słów
W tym kroku ważną rolę odgrywa lematyzacja i usuwanie tzw. stop words. Lematyzacja to grupowanie różnych form tego samego słowa (np. „byłem”, „jestem”, „będę” zostaną sprowadzone do formy podstawowej – „być”).
Usuwanie stop words polega na wyeliminowaniu nadmiarowych słów, takich jak „dla”, „do”, „a”, „w”, które nie wnoszą istotnej zmiany w kontekście sentymentu tekstu.
Komputerowe liczenie słów sentymentalnych
W projekcie analizy sentymentu, gdzie analizuje się duże ilości tekstu, konieczne jest zastosowanie oprogramowania do skutecznego zliczenia słów o pozytywnym, negatywnym lub neutralnym wydźwięku. Pomaga to wyeliminować błędy ludzkie.
Obliczanie punktacji nastrojów
Po przeprowadzeniu wszystkich poprzednich etapów, program dokonuje oceny sentymentu tekstu. Wynik może być przedstawiony w procentach, np. 0% oznacza sentyment negatywny, 100% pozytywny, a 50% neutralny.
Niektóre programy wykorzystują skalę od -100 do +100, gdzie 0 oznacza sentyment neutralny, -100 negatywny, a +100 pozytywny.
Rzeczywiste zastosowania analizy nastrojów
Firmy nieustannie gromadzą dane jakościowe, które wymagają odpowiedniej analizy. Przykłady zastosowań eksploracji opinii to:
- Analiza rozmów z działem obsługi klienta pomaga firmom w usprawnianiu przepływu pracy i podnoszeniu jakości obsługi.
- Opinie klientów na forach i w społecznościach online są istotne dla firm. Metoda ta pozwala zrozumieć ogólne wrażenie klientów na tych platformach.
- Opinie klientów w mediach społecznościowych mogą mieć ogromny wpływ na reputację firmy. Analiza sentymentu pozwala zidentyfikować opinie użytkowników na temat marki.
- Eksploracja opinii pomaga w identyfikowaniu trendów rynkowych, wyznaczaniu nowych rynków i analizie konkurencji. Z tego powodu jest często wykorzystywana w badaniach rynku przed wprowadzeniem nowych produktów lub marek.
- Analiza recenzji produktów pozwala firmom na identyfikację obszarów, które wymagają ulepszenia.
- Ankiety dotyczące nowych produktów lub wersji beta aplikacji dostarczają informacji zwrotnych, które można wykorzystać do udoskonalenia produktu. Analiza opinii jest przydatna w zbieraniu istotnych danych z ankiet przeprowadzanych wśród klientów.
Twórz analizę nastrojów za pomocą uczenia maszynowego
Wstępne przetwarzanie tekstów
Wstępne przetwarzanie tekstu z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego może obejmować usuwanie stop words i lematyzację, w celu wyeliminowania słów, które nie wpływają na analizę nastrojów.
Po przetworzeniu tekstu, algorytm sztucznej inteligencji wykorzystuje wektoryzację, aby przekształcić słowa w wartości liczbowe. Termin techniczny dla tej numerycznej reprezentacji słów to „cechy”.
„Bag-of-n-grams” to popularna metoda wektoryzacji. Rozwój głębokiego uczenia maszynowego wprowadził algorytm word2vec, który wykorzystuje sieć neuronową.
Trening sztucznej inteligencji i przewidywania
Trener sztucznej inteligencji wprowadza zestaw danych treningowych zawierających przykłady tekstów oznaczonych sentymentem. Dane obejmują pary „cech”: numeryczną reprezentację słowa sentymentu oraz odpowiadającą mu etykietę: negatywną, neutralną lub pozytywną.
Przewidywanie tekstu z prawdziwego życia
Po wytrenowaniu algorytmu, można wprowadzić nowy, nieznany tekst. System wykorzysta wiedzę z danych treningowych do przypisania odpowiedniej kategorii (tagu) do nowego tekstu.
Systemy sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać różne modele algorytmów klasyfikacji, takie jak regresja logistyczna, naiwny klasyfikator Bayesa, regresja liniowa, maszyny wektorów nośnych czy głębokie uczenie.
Teraz, gdy znasz podstawy analizy sentymentu, czas poznać najlepsze narzędzia do eksploracji opinii.
MonkeyLearn
MonkeyLearn to narzędzie do analizy nastrojów, które szybko wykrywa emocje w nieustrukturyzowanych tekstach. Firmy mogą dzięki niemu szybko reagować na negatywne komentarze, co pozwala budować pozytywny wizerunek marki.
Narzędzie to pozwala na monitorowanie opinii klientów o produktach, usługach lub marce. Umożliwia również szybką reakcję na pilne zapytania i wizualizację wyników analizy nastrojów.
MonkeyLearn integruje się z setkami aplikacji do analizy tekstu, m.in. Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Arkusze Google, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform i Service Cloud.
Awario
Awario to niezawodne narzędzie do analizy nastrojów w ramach monitoringu mediów społecznościowych. Narzędzie to śledzi zmiany sentymentu wokół marki w czasie, co pozwala na zrozumienie reputacji firmy.
Awario umożliwia wykrywanie negatywnych komentarzy w mediach społecznościowych i szybkie reagowanie na nie. Informuje o reakcjach klientów na kampanie marketingowe i nowe produkty.
Firmy mogą wykorzystać tę platformę do analizy konkurencji, identyfikacji jej mocnych i słabych stron. Możliwe jest również pobieranie statystyk w formacie PDF i udostępnianie ich innym osobom.
Thematic
Thematic to platforma do analizy opinii, którą można również wykorzystać do analizy nastrojów. Oferuje pełny wgląd w opinie klientów dzięki eksploracji opartej na sztucznej inteligencji. Za pomocą tego narzędzia można zrozumieć opinie klientów na centralnej platformie i odpowiednio ustalić priorytety odpowiedzi.
Platforma ta zbiera informacje zwrotne z ankiet, mediów społecznościowych, czatów, otwartych odpowiedzi klientów i recenzji. Następnie dzieli je na różne tematy i nastroje za pomocą sztucznej inteligencji.
Umożliwia to poznanie tego, co jest ważne dla klientów. Thematic nie wymaga dodatkowego szkolenia ani ręcznego kodowania. Użytkownik bez problemu zidentyfikuje motywy najczęściej pojawiające się w opiniach klientów.
Podsumowanie
Nastroje i intencje zakupowe klientów są ze sobą powiązane. Firmy, znając pozytywne i negatywne wrażenia potencjalnych i obecnych klientów, mogą skutecznie projektować plany marketingowe. Analiza nastrojów pomaga również w zarządzaniu mediami społecznościowymi i budowaniu wizerunku marki.
Teraz, kiedy już wiesz, jak ważna jest eksploracja opinii i jak działa, możesz wykorzystać tę metodę w swojej firmie. Możesz wybrać gotowe narzędzie lub samodzielnie stworzyć rozwiązanie oparte na uczeniu maszynowym.
Jeśli jesteś zainteresowany, sprawdź listę narzędzi do zbierania opinii klientów, aby ulepszyć swoje produkty.
newsblog.pl