Klient jest siłą napędową każdego biznesu. Wiedza o tym, co myślą o Twoim produkcie i usłudze, pomoże Twojej organizacji przejść długą drogę. Dzięki narzędziom do analizy nastrojów możesz łatwo dowiedzieć się o swoich klientach na podstawie informacji zwrotnych.
Analiza nastrojów odgrywa dużą rolę w zrozumieniu odbiorców i klientów. Ta metoda pozwala zbierać kluczowe informacje z niezorganizowanych danych zbiorczych za pomocą aplikacji.
Zanurzmy się w eksplorację opinii, jej rodzaje, impotencję, wyzwania, metody pracy i przykłady z życia wzięte.
Spis treści:
Co to jest analiza nastrojów?
Analiza sentymentu oznacza identyfikację emocji lub sentymentu poprzez analizę tekstu i eksplorację. Jest również znany jako eksploracja opinii. Firmy mogą wykorzystać to podejście do kategoryzacji swoich opinii na temat swoich produktów i usług. Oprócz określenia sentymentu, ta analiza może zebrać polaryzację tekstu, temat i opinię.
Eksploracja opinii wykorzystuje technologie AI, ML i data mining do wydobywania danych osobowych z niezorganizowanego i nieustrukturyzowanego tekstu, takiego jak wiadomości e-mail, czaty wsparcia, kanały mediów społecznościowych, fora i komentarze na blogach. Nie ma potrzeby ręcznego przetwarzania danych, ponieważ algorytmy wykorzystują metody automatyczne, oparte na regułach lub hybrydowe do generowania opinii.
Grammarly jako narzędzie do analizy nastrojów
Poza tym, że jest narzędziem do naprawiania błędów gramatycznych i interpunkcyjnych, Grammarly może również funkcjonować jako narzędzie do badania opinii. Jeśli korzystasz z integracji Grammarly w swoim e-mailu, być może zobaczyłeś na dole wiadomości emotikon, który oznaczył treść wiadomości e-mail jako przyjazną, formalną, nieformalną itp.
Ten emoji pokazuje wyniki analizy tonu lub sentymentu Twojego tekstu. Grammarly używa zestawu reguł i uczenia maszynowego, aby zlokalizować sygnały w twoim piśmie, które wpływają na ton lub sentyment. Analizuje Twoje słowa, wielkość liter, interpunkcję i frazę, aby powiedzieć, jak odbiorca je znajdzie.
Oprócz e-maili może wykryć sentyment dowolnego tekstu, który piszesz i powiedzieć Ci dominujący sentyment emocji zawarty w tym fragmencie. Za jego pomocą możesz dobrać odpowiedni ton, który pomoże Ci budować zdrowe relacje z innymi.
Znaczenie analizy nastrojów
Śledzenie nastrojów w czasie rzeczywistym
O ile pozyskiwanie nowych klientów jest droższe niż utrzymanie dotychczasowych, to ci ostatni również wymagają stałego monitorowania. To, co ktoś dziś myśli o Twojej marce, jutro może się zmienić. Eksploracja opinii pozwala poznać ich nastroje w czasie rzeczywistym i natychmiast podjąć działania.
Lepsze produkty i usługi
Nastroje klientów umożliwiają przeglądanie odpowiedzi i opinii klientów. Dane pomogą Ci opracować lepsze produkty i zaoferować lepszą obsługę klienta. Ponadto zwiększa produktywność zespołu, szybko identyfikując nastroje i motywy.
Uzyskaj przydatne dane
Analiza nastrojów pozwala uzyskać przydatne dane. W dzisiejszych czasach media społecznościowe są pełne danych, ponieważ ludzie wciąż mówią o markach i je tagują. Analiza tych danych pod kątem sentymentu oznacza wiedzę o wizerunku marki i wydajności produktu.
Wyselekcjonowane kampanie marketingowe
Dzięki eksploracji opinii możesz ocenić swoje kampanie marketingowe. Jego wyniki pozwalają na podjęcie działań zgodnie z odczuciami klienta. Te spostrzeżenia pomagają firmom ulepszyć ich strategię marketingową. Na przykład możesz przeprowadzić specjalną kampanię dla osób zainteresowanych zakupem Twoich produktów i mieć pozytywne wyobrażenie o Twojej firmie.
Monitorowanie wizerunku marki
Świat biznesu jest dziś tak konkurencyjny, że utrzymanie wizerunku marki jest trudne. Możesz wykorzystać eksplorację opinii, aby określić, jak klient postrzega Twoją firmę i podjąć odpowiednie kroki.
Rodzaje analizy nastrojów
W zależności od potrzeb Twojej firmy możesz wykonać dowolny model badania opinii, aby uchwycić różne emocje.
Analiza drobnoziarnista
Ten model jest przydatny do określania dokładności biegunowości. Pomaga w badaniu recenzji i ocen otrzymywanych od klientów. Firmy mogą zastosować tę analizę w różnych następujących kategoriach polaryzacji, takich jak wysoce pozytywna, pozytywna, negatywna, wysoce negatywna lub neutralna.
Analiza Aspektowa
Ten rodzaj analizy sentymentu oferuje głębszą analizę opinii klientów. Określa, o jakich aspektach biznesu lub pomysłach mówią klienci.
Jeśli jesteś sprzedawcą soków owocowych i otrzymałeś recenzję, która mówi: „Orzeźwiający, ale powinien zawierać biodegradowalną słomkę”. Ta analiza wykaże, że pozytywnie mówi o Twoim soku, ale negatywnie o opakowaniu.
Analiza wykrywania emocji
Korzystając z tego modelu, organizacje mogą wykrywać emocje zawarte w informacjach zwrotnych od użytkowników, takie jak złość, satysfakcja, frustracja, strach, zmartwienie, szczęście i panika. Ten system zwykle wykorzystuje leksykony, a niektóre zaawansowane klasyfikatory wykorzystują również algorytmy uczenia maszynowego.
Jednak do wykrywania emocji należy używać uczenia maszynowego zamiast leksykonów. Jedno słowo może przekazywać pozytywne lub negatywne znaczenie w oparciu o jego użycie. Podczas gdy leksykon może niedokładnie wykryć emocje, ML może słusznie określić emocje.
Analiza intencji
Korzystając z tego modelu, możesz dokładnie określić intencje konsumenta. Dzięki temu nie musisz tracić czasu i wysiłku za publiczność, która nie zamierza niczego szybko kupić. Zamiast tego możesz skupić się na klientach, którzy planują zakup Twoich produktów. Możesz użyć marketingu retargetingowego, aby przyciągnąć ich uwagę.
Jak działa analiza nastrojów?
Eksploracja opinii zwykle działa za pomocą algorytmu, który skanuje zdania i decyduje, czy jest ono pozytywne, neutralne czy negatywne. Zaawansowane narzędzia do eksploracji opinii zastępują algorytm statyczny lub konwencjonalny sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. W związku z tym ludzie z branży również nazywają eksplorację opinii jako sztuczną inteligencją emocji.
Analiza nastrojów opiera się obecnie na dwóch następujących modelach roboczych:
#1. Analiza sentymentu uczenia maszynowego
Jak sama nazwa wskazuje, technika ta wykorzystuje ML i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do uczenia się na podstawie różnych danych szkoleniowych. Dlatego dokładność modelu w dużej mierze zależy od jakości treści wejściowych i właściwego zrozumienia sentymentu zdań. Więcej na ten temat znajduje się poniżej w sekcji „Jak tworzyć analizę nastrojów za pomocą uczenia maszynowego”.
#2. Analiza nastrojów oparta na regułach
Jest to konwencjonalny sposób eksploracji opinii. Algorytm ma pewne wstępnie ustawione reguły identyfikowania sentymentu dla dowolnego zdania. System oparty na regułach wykorzystuje również NLP ręcznie poprzez listę słów (leksykonów), tokenizację, parsowanie i stemming.
Oto jak to działa:
Biblioteka leksykonów
Programista tworzy wewnątrz algorytmu bibliotekę pozytywnych i negatywnych słów. W tym celu można użyć dowolnego standardowego słownika. Tutaj pomogłoby, gdybyś był ostrożny przy podejmowaniu decyzji, które słowa są pozytywne, a które negatywne. Jeśli popełnisz jakiś błąd, dane wyjściowe będą wadliwe.
Tokenizacja tekstów
Ponieważ maszyny nie rozumieją ludzkiego języka mówionego, programiści muszą dzielić teksty na możliwie najmniejsze fragmenty, takie jak słowa. W związku z tym istnieje tokenizacja zdań, która dzieli teksty na zdania. Podobnie, tokenizacja słów dzieli terminy zdania.
Usuwanie niepotrzebnych słów
W tym momencie dużą rolę odgrywa lemmatyzacja i usuwanie odrzuconych słów. Lematyzacja to grupowanie podobnych słów w jedną grupę. Na przykład Am, Is, Are, Been, Were itp. są uważane za „być”.
Podobnie, usunięcie stopword usuwa nadmiar słów, takich jak For, To, A, At itp., które nie wprowadzają żadnych znaczących zmian pod względem sentymentu w tekście.
Komputerowe liczenie słów sentymentalnych
Ponieważ będziesz analizować terabajty tekstów w projekcie analizy sentymentu, musisz użyć programu komputerowego, aby skutecznie policzyć wszystkie pozytywne, negatywne i neutralne słowa. Pomaga również w łagodzeniu wszelkich błędów ludzkich w procesie.
Obliczanie punktacji nastrojów
Teraz zadanie eksploracji opinii jest proste. Program musi ocenić tekst. Wynik może być wyrażony w procentach, np. 0% jest negatywne, 100% pozytywne, a 50% neutralne.
Alternatywnie, niektóre programy używają skali od -100 do +100. W tej skali 0 jest neutralne, -100 jest negatywne, a +100 jest pozytywnym sentymentem.
Rzeczywiste zastosowania analizy nastrojów
Firmy cały czas gromadzą jakościowe dane, które wymagają prawidłowej analizy. Rzeczywiste przypadki użycia eksploracji opinii to:
- Analiza nastrojów służy do analizy rozmów z obsługą klienta. Pomaga firmom usprawnić przepływ pracy i poprawić jakość obsługi klienta.
- To, co mówią klienci na forach i w społecznościach internetowych, ma znaczenie dla firm. Używają tej metody, aby zrozumieć ogólne wrażenie klientów na tych platformach.
- Opinie klientów w mediach społecznościowych mogą stworzyć lub zepsuć biznes. Analiza nastrojów jest często wykorzystywana do identyfikacji tego, co publiczność mówi o firmie.
- Eksploracja opinii może identyfikować trendy rynkowe, wyznaczać nowe rynki i analizować konkurencję. Dlatego ludzie używają go do badań rynkowych przed wprowadzeniem nowych produktów lub marek.
- Recenzja produktów to kolejna arena, na której firmy wykorzystują analizę sentymentu. Dzięki temu firmy wiedzą, gdzie mogą ulepszyć swoje produkty.
- Ankiety dotyczące nowo wprowadzonego produktu lub wersji beta aplikacji zawierają informacje, których możesz użyć do ulepszenia produktu. Analiza opinii jest również pomocna w zbieraniu kluczowych danych z ankiet wśród klientów.
Twórz analizę nastrojów za pomocą uczenia maszynowego
Wstępne przetwarzanie tekstów
We wstępnym przetwarzaniu tekstu algorytm ML może wykorzystywać usuwanie słów pomijanych i lematyzację w celu usuwania niekrytycznych słów, które nie odgrywają żadnej roli w eksploracji AI.
Po przetworzeniu nieprzetworzonego tekstu program AI stosuje metodę wektoryzacji w celu przekształcenia słów sentymentu na wartości liczbowe. Termin branżowy dla tej numerycznej reprezentacji słów to Funkcje.
Bag-of-n-grams to powszechny sposób wektoryzacji. Jednak głębokie uczenie poczyniło wiele postępów w tej dziedzinie i wprowadziło algorytm word2vec, który wykorzystuje sieć neuronową.
Trening sztucznej inteligencji i przewidywania
Trener AI musi podać zestaw danych treningowych oznaczonych sentymentem. Dane obejmują głównie wiele par funkcji. Pary cech oznaczają liczbową reprezentację słowa sentymentu i odpowiadającą mu etykietę: negatywną, neutralną lub pozytywną.
Przewidywanie tekstu z prawdziwego życia
Teraz programista wprowadzałby niewidoczny lub nowy tekst do systemu ML. Wykorzysta swoją naukę z danych treningowych do generowania tagów lub klas dla niewidocznych tekstów.
Czasami system AI może również wykorzystywać modele algorytmów klasyfikacji, takie jak regresja logistyczna, naiwne Bayesa, regresja liniowa, maszyny wektorów nośnych i głębokie uczenie.
Teraz, gdy znasz już szczegółowo koncepcję analizy sentymentu, nadszedł czas, aby poznać najlepsze narzędzia do eksploracji opinii.
MałpaUcz się
MonkeyLearn to oprogramowanie do analizowania nastrojów, które może szybko wykrywać emocje w niezorganizowanych danych tekstowych. Korzystając z tego narzędzia, firmy mogą szybko dowiedzieć się o negatywnych komentarzach i natychmiast odpowiedzieć, aby zbudować pozytywne wrażenie.
Możesz monitorować opinie klientów na temat Twoich produktów, usług lub marki. Tym samym czas reakcji na pilne zapytania Twojej firmy również znacznie się wydłuża. Pozwala także wizualizować spostrzeżenia dotyczące nastrojów.
MonkeyLearn obsługuje integrację z setkami aplikacji do analizy tekstu, w tym Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Arkusze Google, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform i Service Cloud.
Awario
Jeśli szukasz niezawodnego narzędzia do analizy sentymentu do śledzenia social listeningu, Awario jest aplikacją dla Ciebie. Mierzy nastroje wokół Twojej marki i to, jak zmienia się w czasie, dzięki czemu możesz zrozumieć swoją reputację.
Korzystając z tego narzędzia, możesz wykryć negatywne komentarze w mediach społecznościowych i odpowiedzieć na nie według priorytetu. Informuje Cię o reakcjach Twoich klientów na Twoje kampanie marketingowe i nowe produkty.
Co więcej, firmy mogą korzystać z tej platformy do analizy swoich konkurentów w celu zidentyfikowania ich mocnych i słabych stron. Możesz także pobrać statystyki analizy w formacie PDF i udostępnić je innym.
Tematyczny
Thematic to platforma do analizy opinii, której można używać również do analizy nastrojów. Oferuje pełny wgląd w klientów za pomocą eksploracji opinii opartej na sztucznej inteligencji. Korzystając z tego narzędzia, możesz zrozumieć opinie klientów na centralnej platformie i ustalić priorytety swoich odpowiedzi.
Ta platforma zbiera informacje zwrotne z ankiet, mediów społecznościowych, czatów wsparcia, otwartych odpowiedzi klientów i recenzji. Następnie dzieli je na różne tematy i nastroje za pomocą sztucznej inteligencji.
Dzięki temu wiesz, co jest ważne dla klientów. Ta platforma nie wymaga szkolenia ani ręcznego kodowania, ponieważ możesz bezproblemowo zrozumieć popularne wśród klientów motywy.
Ostatnie słowa
Nastroje klientów i zamiary zakupowe idą w parze. Firmy mogą zaprojektować swój plan marketingowy, znając pozytywne lub negatywne wrażenie swoich potencjalnych i obecnych klientów. Analiza nastrojów pomaga również w zarządzaniu mediami społecznościowymi i brandingiem firmy.
Teraz, gdy już wiesz, jak ważna jest eksploracja opinii i jak to działa, możesz wdrożyć tę metodę w swoim biznesie za pomocą najlepszych analizatorów sentymentu. Możesz również stworzyć rozwiązanie do analizy sentymentu za pomocą uczenia maszynowego.
Jeśli jesteś zainteresowany, sprawdź tę listę narzędzi do zbierania opinii klientów, aby ulepszyć swoje produkty.