Clientul este forța motrice a oricărei afaceri. Să știi ce cred despre produsul și serviciul tău va ajuta organizația ta să meargă un drum lung. Cu instrumentele de analiză a sentimentelor, puteți afla cu ușurință despre clienții dvs. din datele de feedback.
Analiza sentimentelor joacă un rol important în înțelegerea publicului și a clienților. Această metodă vă permite să culegeți informații esențiale din date în vrac neorganizate cu ajutorul aplicațiilor.
Să ne aprofundăm în minarea de opinii, tipurile sale, impotența, provocările, metodele de lucru și exemplele din viața reală.
Cuprins
Ce este analiza sentimentelor?
Analiza sentimentelor înseamnă identificarea emoției sau a sentimentului prin analiza textului și mining. Este, de asemenea, cunoscut sub numele de minerit de opinie. Companiile pot folosi această abordare pentru a-și clasifica opiniile cu privire la produsele și serviciile lor. Pe lângă determinarea sentimentelor, această analiză poate aduna polaritatea, subiectul și opinia textului.
Miningul de opinii folosește tehnologii AI, ML și data mining pentru a extrage informații personale din text neorganizat și nestructurat, cum ar fi e-mailuri, chat-uri de asistență, canale de social media, forumuri și comentarii pe blog. Nu este nevoie de procesarea manuală a datelor, deoarece algoritmii folosesc metode automate, bazate pe reguli sau hibride pentru a genera sentimentele.
Gramatical ca instrument de analiză a sentimentelor
Pe lângă faptul că este un instrument de remediere a greșelilor gramaticale și de punctuație, Grammarly este, de asemenea, capabil să funcționeze ca un instrument de analiză a opiniilor. Dacă ați folosit integrarea Grammarly pe e-mailul dvs., este posibil să fi văzut un emoji în partea de jos a e-mailului dvs. care a marcat conținutul dvs. de e-mail ca prietenos, formal, informal etc.
Acest emoji arată rezultatele analizei tonului sau sentimentelor textului dvs. Grammarly folosește un set de reguli și învățarea automată pentru a localiza semnalele din scrisul tău care influențează tonul sau sentimentul. Vă analizează cuvintele, scrierea cu majuscule, punctuația și formularea pentru a vă spune cum le va găsi destinatarul.
În afară de e-mailuri, poate detecta sentimentul oricărui text pe care îl scrieți și vă poate spune sentimentul dominant de emoție inclus în acel text. Folosind-o, poți alege tonul potrivit care te va ajuta să construiești relații sănătoase cu ceilalți.
Importanța analizei sentimentelor
Urmărirea în timp real a sentimentelor
În timp ce achiziționarea de noi clienți este mai costisitoare decât păstrarea celor existenți, acesta din urmă necesită și o monitorizare constantă. Ceea ce simte cineva despre brandul tău astăzi s-ar putea schimba mâine. Exploatarea opiniilor vă permite să cunoașteți sentimentul lor în timp real și să luați imediat măsuri.
Produse și servicii mai bune
Sentimentul clienților vă permite să examinați răspunsurile și feedback-ul clienților. Datele vă vor ajuta să dezvoltați produse mai bune și să oferiți servicii îmbunătățite pentru clienți. De asemenea, îmbunătățește productivitatea echipei prin identificarea rapidă a sentimentelor și temelor.
Obțineți date acționabile
Analiza sentimentelor vă permite să obțineți date acționabile. Rețelele sociale în aceste zile sunt pline de date, deoarece oamenii continuă să vorbească despre mărci și să le eticheteze. Analizarea acestor date pentru sentiment înseamnă cunoașterea imaginii mărcii și a performanței produsului.
Campanii de marketing organizate
Cu ajutorul minării de opinii, vă puteți evalua campaniile de marketing. Rezultatele sale vă permit să luați măsuri în funcție de sentimentele clientului. Aceste informații ajută companiile să își îmbunătățească strategia de marketing. De exemplu, poți derula o campanie specială pentru persoanele interesate să-ți cumpere produsele și să aibă o noțiune pozitivă despre compania ta.
Monitorizarea imaginii de marcă
Lumea afacerilor este atât de competitivă în zilele noastre încât păstrarea imaginii dvs. de marcă este descurajantă. Puteți utiliza analiza de opinii pentru a determina modul în care clientul vă percepe compania și pentru a lua măsuri în consecință.
Tipuri de analiză a sentimentelor
În funcție de nevoile companiei tale, poți realiza orice model de mining de opinie pentru a capta diverse emoții.
Analiză fină
Acest model este util pentru obținerea preciziei de polaritate. Vă ajută să studiați recenziile și evaluările pe care le primiți de la clienții dvs. Companiile pot aplica această analiză în diferite categorii de polaritate, cum ar fi foarte pozitiv, pozitiv, negativ, extrem de negativ sau neutru.
Analiză bazată pe aspecte
Acest tip de analiză a sentimentelor oferă o analiză mai profundă a recenziilor clienților dvs. Determină despre ce aspecte ale afacerii sau ideile vorbesc clienții.
Dacă sunteți vânzător de sucuri de fructe și ați primit o recenzie care spune „Înviorător, dar ar trebui să includă un pai biodegradabil”. Această analiză va descoperi că vorbește pozitiv despre sucul tău dar negativ despre ambalaj.
Analiza de detectare a emoțiilor
Folosind acest model, organizațiile pot detecta emoțiile incluse în feedback-ul utilizatorilor, cum ar fi furia, satisfacția, frustrarea, frica, îngrijorarea, fericirea și panica. Acest sistem folosește de obicei lexiconi, în timp ce unii clasificatori avansati folosesc și algoritmi de învățare automată.
Cu toate acestea, pentru a detecta emoțiile, ar trebui să utilizați învățarea automată în locul lexiconelor. Un cuvânt poate transmite sens pozitiv sau negativ pe baza utilizării sale. În timp ce lexicul poate detecta emoția incorect, ML poate determina pe bună dreptate emoțiile.
Analiza intentiei
Folosind acest model, puteți determina cu exactitate intenția consumatorului. Drept urmare, nu trebuie să petreceți timp și efort după publicul care nu intenționează să cumpere nimic în curând. În schimb, ajungi să te concentrezi asupra clienților care intenționează să-ți cumpere produsele. Puteți folosi marketingul de retargeting pentru a le atrage atenția.
Cum funcționează analiza sentimentelor?
Exploatarea opiniei funcționează de obicei printr-un algoritm care scanează propozițiile și decide dacă este pozitivă, neutră sau negativă. Instrumentele avansate de extragere a opiniilor înlocuiesc algoritmul static sau convențional cu inteligența artificială și învățarea automată. Prin urmare, oamenii din industrie se referă, de asemenea, la minarea de opinii ca fiind AI emoțională.
Analiza sentimentelor urmează în prezent următoarele două modele de lucru:
#1. Analiza sentimentelor de învățare automată
După cum sugerează și numele, această tehnică utilizează ML și procesarea limbajului natural (NLP) pentru a învăța din diverse intrări de antrenament. Prin urmare, acuratețea modelului depinde în mare măsură de calitatea conținutului de intrare și de înțelegerea corectă a sentimentului propozițiilor. Mai multe despre asta găsiți mai jos în secțiunea „Cum să creați o analiză a sentimentelor folosind învățarea automată”.
#2. Analiza sentimentelor bazate pe reguli
Este modul convențional de extragere a opiniei. Algoritmul are câteva reguli prestabilite pentru identificarea sentimentelor pentru orice propoziție. Un sistem bazat pe reguli utilizează, de asemenea, NLP manual prin lista de cuvinte (lexiconuri), tokenizare, parsing și stemming.
Iată cum funcționează:
O bibliotecă de lexicone
Programatorul creează o bibliotecă de cuvinte pozitive și negative în interiorul algoritmului. Se poate folosi orice dicționar standard pentru a face asta. Aici, ar fi de ajutor dacă ai fi atent când decideți care sunt cuvintele pozitive sau negative. Dacă faceți vreo greșeală, rezultatul va fi defect.
Tokenizarea textelor
Deoarece mașinile nu pot înțelege limbajul vorbit uman, programatorii trebuie să împartă textele în cel mai mic fragment posibil, cum ar fi cuvintele. Prin urmare, există o tokenizare a propoziției care împarte textele în propoziții. În mod similar, tokenizarea cuvântului împarte termenii unei propoziții.
Eliminarea cuvintelor inutile
Lematizarea și eliminarea cuvintelor oprite joacă un rol major în acest moment. Lematizarea este gruparea de cuvinte similare într-un singur grup. De exemplu, Am, Is, Are, Been, Were etc., sunt considerate „fi”.
În mod similar, eliminarea cuvintelor oprite elimină excesul de cuvinte precum For, To, A, At etc., care nu aduc modificări semnificative în ceea ce privește sentimentul în text.
Numărarea computerizată a cuvintelor sentimentelor
Deoarece veți analiza terabytes de texte într-un proiect de analiză a sentimentelor, trebuie să utilizați un program de calculator pentru a număra eficient toate cuvintele pozitive, negative și neutre. De asemenea, ajută la atenuarea oricăror erori umane în proces.
Calcularea scorului de sentiment
Acum, sarcina minării de opinie este simplă. Programul trebuie să acorde un punctaj textului. Scorul ar putea fi sub formă de procent, cum ar fi 0% este negativ, 100% este pozitiv și 50% este neutru.
Alternativ, unele programe folosesc scara de la -100 la +100. În această scară, 0 este neutru, -100 este negativ și +100 este sentiment pozitiv.
Aplicații în viața reală ale analizei sentimentelor
Companiile continuă să strângă date calitative care trebuie analizate corect. Cazurile de utilizare în viața reală a minării de opinii sunt:
- Analiza sentimentelor este folosită pentru a analiza conversațiile cu asistența clienților. Ajută companiile să-și eficientizeze fluxul de lucru și să-și îmbunătățească experiența în serviciul clienți.
- Ceea ce spun clienții pe forumuri și comunități online are importanță pentru companii. Ei folosesc această metodă pentru a înțelege impresia generală a clienților pe acele platforme.
- Recenziile clienților de pe rețelele sociale pot face sau distruge o afacere. Analiza sentimentelor este adesea folosită pentru a identifica ceea ce spune publicul despre o companie.
- Exploatarea opiniei poate identifica tendințele pieței, poate determina noi piețe și poate analiza concurenții. Prin urmare, oamenii îl folosesc pentru cercetări de piață înainte de a lansa noi produse sau mărci.
- Revizuirea produselor este o altă arena în care companiile folosesc analiza sentimentelor. Astfel, companiile știu unde își pot îmbunătăți produsele.
- Sondajele privind un produs nou lansat sau o versiune beta a unei aplicații conțin informații pe care le puteți folosi pentru a îmbunătăți produsul. Exploatarea opiniilor este, de asemenea, utilă în culegerea de date esențiale din sondajele clienților.
Creați o analiză a sentimentelor folosind învățarea automată
Preprocesarea textelor
În preprocesarea textului, un algoritm ML poate utiliza eliminarea cuvintelor oprite și lematizarea pentru a elimina cuvintele necritice care nu joacă niciun rol în miningul AI.
După procesarea textului brut, programul AI aplică o metodă de vectorizare pentru a transforma cuvintele de sentiment în cifre. Termenul industrial pentru această reprezentare numerică a cuvintelor este Caracteristici.
Bag-of-n-grams este modalitatea comună de vectorizare. Cu toate acestea, învățarea profundă a făcut multe progrese în acest domeniu și a introdus algoritmul word2vec care utilizează o rețea neuronală.
Antrenarea AI și a predicției
Trainerul AI trebuie să alimenteze un set de date de antrenament etichetate cu sentimente. Datele includ în principal multe perechi de caracteristici. Perechi de caracteristici înseamnă o reprezentare numerică a unui cuvânt de sentiment și eticheta corespunzătoare: negativ, neutru sau pozitiv.
Predicția textului din viața reală
Acum, programatorul ar introduce text nevăzut sau nou în sistemul ML. Își va folosi învățarea din datele de antrenament pentru a genera etichete sau clase pentru texte nevăzute.
Uneori, un sistem AI poate utiliza, de asemenea, modele de algoritm de clasificare, cum ar fi regresia logistică, Bayes naiv, regresia liniară, mașinile vectoriale de suport și învățarea profundă.
Acum că știți despre conceptul de analiză a sentimentelor în detaliu, este timpul să aflați despre instrumentele de top pentru minarea opiniei.
MonkeyLearn
MonkeyLearn este un software Sentiment Analyzer care poate detecta rapid emoțiile în datele text neorganizate. Folosind acest instrument, companiile pot afla prompt despre comentariile negative și pot răspunde instantaneu pentru a crea o impresie pozitivă.
Puteți monitoriza părerile clienților despre produsele, serviciile sau marca dvs. Astfel, timpul de răspuns la întrebări urgente pentru compania dumneavoastră crește, de asemenea, în mare măsură. De asemenea, vă permite să vizualizați informații despre sentimente.
MonkeyLearn acceptă integrarea cu sute de aplicații pentru analiza textului, inclusiv Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform și Service Cloud.
Awario
Dacă sunteți în căutarea unui instrument de încredere de analiză a sentimentelor pentru a urmări ascultarea socială, Awario este aplicația pentru dvs. Măsoară sentimentul construit în jurul mărcii dvs. și modul în care acesta se schimbă în timp, astfel încât să vă puteți înțelege reputația.
Folosind acest instrument, puteți identifica comentariile negative pe rețelele sociale și puteți răspunde la ele cu prioritate. Vă informează despre reacțiile clienților dvs. la campaniile dvs. de marketing și produsele recent lansate.
Mai mult, companiile pot folosi această platformă pentru a-și analiza concurenții pentru a-și identifica punctele forte și punctele slabe. De asemenea, puteți obține statisticile de analiză în format PDF și le puteți partaja altora.
Tematic
Thematic este o platformă de analiză a feedback-ului pe care o puteți utiliza și pentru analiza sentimentelor. Vă oferă informații complete despre clienții dvs. folosind analizarea de opinii bazată pe inteligență artificială. Folosind acest instrument, puteți înțelege feedback-ul clienților pe o platformă centrală și puteți prioritiza răspunsurile dvs.
Această platformă colectează feedback din sondaje, rețele sociale, chat-uri de asistență, răspunsuri deschise ale clienților și recenzii. Apoi, le clasifică în diferite teme și sentimente folosind AI.
Prin urmare, știți ce contează pentru clienți. Această platformă nu are nevoie de instruire sau codare manuală, deoarece puteți înțelege perfect temele în tendințe printre clienți.
Cuvinte finale
Sentimentul clientului și intenția de cumpărare merg mână în mână. Companiile își pot proiecta planul de marketing cunoscând impresia pozitivă sau negativă a clienților potențiali și existenți. Analiza sentimentelor vă ajută și cu gestionarea rețelelor sociale și brandingul companiei.
Acum că știți importanța extragerii de opinii și cum funcționează, puteți implementa această metodă în afacerea dvs. cu ajutorul celor mai buni analizatori de sentimente. De asemenea, puteți crea o soluție de analiză a sentimentelor folosind Machine Learning.
Dacă sunteți interesat, consultați această listă de instrumente de feedback pentru clienți pentru a vă îmbunătăți produsele.