Cuprins
Se spune că o afacere bună își ascultă întotdeauna clienții.
Dar ce înseamnă cu adevărat ascultarea?
Unde vorbesc oamenii despre afacerea ta pentru a asculta în primul rând?
Și cum procedați nu numai să le ascultați, ci și să le auziți - să le înțelegeți cu adevărat??
Acestea sunt câteva dintre întrebările care deranjează zilnic proprietarii de afaceri, marketerii, experții în dezvoltarea afacerilor, aripile de publicitate și alte părți interesate cheie. Abia de curând am început să obținem răspunsuri la toate aceste întrebări pe care ni le punem de ani de zile. Astăzi, nu numai că putem să ne ascultăm clienții și să fim atenți la ceea ce au de spus despre produsele sau serviciile noastre, dar să luăm măsuri corective, să recunoaștem și chiar să recompensăm oamenii care au ceva valid sau lăudabil de spus.
Putem face acest lucru cu o tehnică numită analiza sentimentelor. Un concept de lungă durată, analiza sentimentelor a devenit un cuvânt la modă și apoi un nume cunoscut în spectrul afacerilor după apariția și predominanța platformelor de social media și a Big Data. Astăzi, oamenii sunt mai vocali cu privire la experiențele, sentimentele și emoțiile lor cu privire la produse și servicii mai mult ca niciodată și este pe acest element pe care îl valorifică analiza sentimentelor.
Dacă sunteți nou în acest subiect și doriți să explorați în detaliu ce Analiza sentimentului este, ce ar putea însemna pentru afacerea dvs. și mai mult, ați ajuns la locul potrivit. Suntem siguri că până la sfârșitul postării, veți avea informații utile asupra subiectului.
Să începem
Ce este analiza sentimentelor?
Analiza sentimentelor este procesul de deducere, măsurare sau înțelegere a imaginii pe care produsul, serviciul sau marca dvs. o poartă pe piață. Analizează emoțiile și sentimentele umane prin interpretarea nuanțelor din recenziile clienților, știrile financiare, social media etc. Dacă acest lucru sună prea complicat, să o rafinăm mai mult.
Analiza sentimentelor este, de asemenea, considerată minare de opinie. Odată cu creșterea rețelelor sociale, oamenii au început să vorbească mai deschis despre experiențele lor cu produse și servicii online prin bloguri, vlog-uri, povești de rețele sociale, recenzii, recomandări, rezumate, hashtag-uri, comentarii, mesaje directe, articole de știri și diverse alte platforme. Când acest lucru se întâmplă online, lasă o amprentă digitală a expresiei unei experiențe individuale. Acum, această experiență poate fi pozitivă, negativă sau pur și simplu neutră.
Analiza sentimentelor este extragerea tuturor acestor expresii și experiențe online sub formă de texte. Cu un eșantion mare de opinii și expresii, o marcă poate capta cu precizie vocea publicului țintă, poate înțelege dinamica pieței și chiar poate cunoaște unde se află pe piață în rândul utilizatorilor finali.
Pe scurt, analiza sentimentelor scoate la iveală părerea pe care oamenii o au despre o marcă, produs, serviciu sau toate acestea.
Canalele de social media sunt comori cu informații despre afacerea dvs. și, cu tehnici simple eficiente de analiză, puteți afla orice aveți nevoie despre marca dvs.
În același timp, trebuie să înlăturăm o concepție greșită despre analiza sentimentelor. Spre deosebire de ceea ce pare, analiza sentimentelor nu este un instrument sau o tehnică într-un singur pas care vă poate aduce instantaneu opinii și sentimente în jurul mărcii dvs. Este un amestec de algoritmi, tehnici de extragere a datelor, automatizare și chiar procesarea limbajului natural (NLP) și necesită implementări complexe.
De ce este importantă analiza sentimentelor?
Din punct de vedere al perspectivei, este un cadou destul de simplu că oamenii au puterea de a vorbi despre marca sau afacerea dvs. online. Atunci când au un anumit volum de audiență, sunt șanse foarte mari să influențeze încă 10 persoane să aibă încredere sau să ignore marca ta.
Având în vedere că internetul oferă transparență atât pentru cei buni, cât și pentru cei răi, este vital pentru o afacere să se asigure că mențiunile negative sunt eliminate sau modificate, iar cele bune sunt proiectate pentru vizionare. Statisticile și rapoartele dezvăluie, de asemenea, că clienții tineri (generația Z și nu numai) sunt foarte dependenți de canalele de social media și de influenți atunci când vine vorba de a cumpăra ceva online. În acest caz, analiza sentimentelor nu numai că devine vitală, ci foarte posibil și un instrument vital.
Care sunt diferitele tipuri de analiză a sentimentelor?
Ca și sentimentele – analiza sentimentelor poate fi complexă; este, de asemenea, extrem de specifică și orientată spre obiective. Pentru a obține cele mai bune rezultate și inferențe din campaniile dvs. de analiză a sentimentelor, trebuie să vă definiți obiectivele și scopurile cât mai precis posibil. Există mai mulți parametri când vine vorba de feedback-ul consumatorilor pe care vă puteți concentra și ceea ce alegeți poate influența direct tipul de campanie de analiză a sentimentelor pe care ajungeți să o implementați.
Pentru a vă face o idee rapidă, iată diferitele tipuri de parametri de analiză a sentimentelor -
- Polaritate – concentrați-vă pe recenziile pe care marca dvs. le primește online (pozitive, neutre și negative)
- Emoțiile - concentrați-vă pe emoția pe care produsul sau serviciul dvs. aprinde în mintea clienților dvs. (fericiți, tristi, dezamăgiți, entuziasmați și multe altele)
- Urgenţă – concentrați-vă pe imediatitatea utilizării mărcii dvs. sau găsirea unei soluții eficiente la problemele clienților dvs. (urgente și de așteptare)
- intenţie – concentrați-vă pe a afla dacă utilizatorii dvs. sunt interesați să vă folosească produsul sau marca sau nu
Puteți alege fie să utilizați acești parametri pentru a vă defini campania de analiză, fie să veniți cu alți super-specifici bazați pe nișa dvs. de afaceri, concurență, obiective și multe altele. Odată ce v-ați hotărât asupra acestui lucru, puteți ajunge să vă abonați la unul dintre următoarele tipuri de analiză a sentimentelor.
Detectarea emoțiilor
Această metodă determină emoția din spatele utilizării mărcii dvs. într-un scop. De exemplu, dacă au cumpărat articole de îmbrăcăminte din magazinul dvs. de comerț electronic, ar putea fie să fie mulțumiți de procedurile dvs. de expediere, de calitatea îmbrăcămintei sau de gama de selecții sau să fie dezamăgiți de acestea. În afară de aceste două emoții, un utilizator s-ar putea confrunta și cu orice emoții specifice sau cu un amestec de emoții din spectru. Detectarea emoțiilor funcționează pentru a afla care este acel anume sau o serie de emoții. Acest lucru se face cu ajutorul algoritmilor și lexiconelor de învățare automată.
Unul dintre deficiențele acestui tip este că utilizatorii au o multitudine de moduri de a-și exprima emoțiile – prin text, emoji, sarcasm și multe altele. Modelul dvs. ar trebui să fie foarte evoluat pentru a detecta emoția din spatele expresiilor lor unice.
Analiză fină
O formă mai directă de analiză implică aflarea polarității asociate mărcii dvs. De la foarte pozitiv la neutru la foarte negativ, utilizatorii ar putea experimenta orice atribut în ceea ce privește marca dvs. și aceste atribute ar putea lua o formă tangibilă sub formă de evaluări (de exemplu, bazate pe stele) și tot ce trebuie să facă modelul dvs. este să mine aceste diferite forme. de evaluări din diverse surse.
Analiză bazată pe aspecte
Recenziile conțin adesea feedback și sugestii solide care ar putea conduce la creșterea afacerii dvs. pe piață, permițându-vă să descoperiți lacune despre care nu știați niciodată că există. Analiza sentimentelor bazată pe aspecte vă duce un pas mai departe în a ajuta la identificarea acestora.
Cu cuvinte simple, utilizatorii subliniază în general unele lucruri bune sau rele în recenziile lor, în afară de evaluări și exprimarea emoțiilor. De exemplu, o recenzie despre afacerea dvs. de călătorie ar putea menționa: „Ghidul a fost foarte util și ne-a arătat toate locurile din regiune și chiar ne-a ajutat să ne îmbarcăm zborurile.” Dar, ar putea fi, de asemenea,” Asociatul de la biroul de turism a fost extrem de nepoliticos și letargic. A trebuit să așteptăm o oră înainte de a obține itinerariul nostru pentru acea zi.”
Ceea ce se află sub emoții sunt două concluzii majore din operațiunile tale de afaceri. Acestea ar putea fi remediate, îmbunătățite sau recunoscute prin analize bazate pe aspecte.
Analiza multilingvă
Aceasta este evaluarea sentimentelor în diverse limbi. Limba poate depinde de regiunile în care operați, țările în care expediați și multe altele. Această analiză implică utilizarea minării și a algoritmilor specifici limbii, a traducătorilor în absența acesteia, a lexiconelor de sentiment și multe altele.
[Citește și: Analiza multilingvă a sentimentelor – importanță, metodologie și provocări]
Cum funcționează analiza sentimentelor?
Analiza sentimentelor este un amestec de diverse module, tehnici și concepte tehnologice. Două implementări majore în spectrul analizei sentimentelor includ NLP și învățarea automată. În timp ce unul ajută la extragerea și conservarea opiniilor, celălalt antrenează sau execută acțiuni specifice pentru a descoperi perspective din acele opinii. Pe baza volumului de date pe care îl aveți, puteți implementa unul dintre cele trei module de analiză a sentimentelor. Precizia modelului pe care îl alegeți depinde foarte mult de volumul de date, așa că este întotdeauna cea mai bună practică să îi acordați atenție.
Bazat pe reguli
Aici definiți manual o regulă pentru modelul dvs. pentru a efectua o analiză a sentimentelor asupra datelor pe care le aveți. Regula ar putea fi un parametru despre care am discutat mai sus – polaritate, urgență, aspecte și multe altele. Acest model implică integrarea conceptelor NLP, cum ar fi lexiconele, tokenizarea, analizarea, stemmingul, etichetarea părților de vorbire și multe altele.
Într-un model de bază, cuvintelor polarizate li se definește sau i se atribuie o valoare – bune pentru cuvintele pozitive și rele pentru cuvintele negative. Modelul numără numărul de cuvinte pozitive și negative dintr-un text și, în consecință, clasifică sentimentul din spatele opiniei.
Unul dintre deficiențele majore ale acestei tehnici este că cazurile de sarcasm pot fi trecute drept opinii bune, modificând funcționalitatea generală a analizei sentimentelor. Deși acest lucru poate fi remediat prin construirea de modele avansate, deficiențele există totuși.
Automat
Acest aspect al analizei sentimentelor funcționează complet pe algoritmii de învățare automată. În acest sens, nu este nevoie de intervenția umană și de a stabili reguli manuale pentru ca un model să funcționeze. În schimb, este implementat un clasificator care evaluează textul și returnează rezultate. Acest lucru implică o mulțime de etichetare și adnotare a datelor pentru a ajuta modelele să înțeleagă datele pe care le furnizează.
Hibrid
Cele mai precise dintre modele, abordările hibride îmbină cele mai bune din ambele lumi – bazate pe reguli și automate. Sunt mai precise, funcționale și preferate de companii pentru campaniile lor de analiză a sentimentelor.
Ce înseamnă analiza sentimentelor pentru afacerea dvs.?
Analiza sentimentelor ar putea aduce un val de descoperiri în ceea ce privește afacerea dvs. și poziția sa pe piață. Când scopul final al existenței unei afaceri este de a face viața clienților mai ușoară, ascultarea acestora ne va ajuta doar să lansăm produse și servicii mai bune și, la rândul său, să ne ducem afacerea mai departe. Iată principalele concluzii despre ce ar putea face analiza sentimentelor pentru afacerea dvs.:
- ajută enorm la monitorizarea sănătății mărcii dvs. pe piață. Dintr-un singur tablou de bord, puteți înțelege rapid dacă sănătatea mărcii dvs. este bună, neutră sau epuizată.
- Vă ajută să vă gestionați mai bine reputația mărcii și să abordați rapid preocupările și crizele ORM
- Sprijină dezvoltarea unor campanii de marketing mai bune, permițându-vă să înțelegeți pulsul audienței dvs. și să profitați de el
- Analiza concurenței poate fi optimizată prin analiza sentimentelor într-o măsură semnificativă
- Cel mai important dintre toate, serviciul pentru clienți poate fi îmbunătățit pentru mai multă satisfacție și operațiuni rapide
Cazuri de utilizare pentru analiza sentimentelor
Cu un concept atât de puternic în mână, ești la o decizie creativă departe de a implementa cel mai bun caz de utilizare al analizei sentimentelor. Cu toate acestea, există mai multe cazuri de utilizare testate și aprobate pe piață care rulează deja astăzi. Să ne uităm pe scurt la câteva dintre ele.
Monitorizarea mărcilor
Analiza sentimentelor este o modalitate excelentă de a vă monitoriza marca online. În prezent, există mai multe canale prin care clienții își pot exprima opiniile și pentru a menține o imagine holistică a mărcii, trebuie să implementăm abordări Omni-channel ale monitorizării. Analiza sentimentelor poate ajuta afacerea noastră să-și răspândească aripi pe forumuri, bloguri, site-uri web de streaming video, platforme de podcast și canale de social media și să țină ochii – sau mai degrabă ureche – pentru menționarea mărcii, recenzii, discuții, comentarii și multe altele.
Monitorizarea social media
Este nevoie de o mie de oameni pentru a face un hashtag în tendințe. Cu atâta putere conferită rețelelor sociale, are sens doar să ascultăm ce au de spus oamenii despre afacerea noastră pe platformele sociale. De la Twitter și Facebook la Instagram, Snapchat, LinkedIn și multe altele, analiza sentimentelor poate fi făcută pe toate platformele pentru a asculta criticile și aprecierile (mențiuni sociale) și pentru a răspunde în consecință. Acest lucru ajută afacerea noastră să se implice mai bine cu utilizatorii noștri, să aducă o abordare umană a operațiunilor și să conecteze direct cu cei mai importanți factori interesați din afacerea noastră - clienții noștri.
Cercetare de piață
Analiza sentimentelor este o modalitate excelentă de a înțelege piața, lacunele acesteia, potențialul și multe altele pentru nevoile noastre specifice. Cu o cercetare precisă a pieței, face scopuri precum extinderea, diversificarea și introducerea de noi produse sau servicii mai eficiente și cu impact. Am putea prezice și evalua tendințele, înțelegem dinamica pieței, putem realiza nevoia unui nou produs, înțelegem puterea de cumpărare și alte atribute ale publicului nostru țintă și multe altele prin analiza sentimentelor.
Cum este folosită învățarea automată în analiza sentimentelor?
După cum am menționat, analiza sentimentelor este un concept complex și atunci când aveți seturi mari de date, nu puteți să nu vă gândiți că automatizarea întregului proces ar putea fi cea mai bună modalitate de a-l aborda. Desigur, dacă implementați o abordare automată a analizei sentimentului, este important să vă instruiți precis modelul de învățare automată pentru rezultate precise.
Aici apar complexitățile. Datele pe care le furnizați nu trebuie doar să fie structurate, ci și etichetate. Numai atunci când etichetați date, modelul dvs. poate înțelege structura propoziției, părțile de vorbire, cuvintele polarizate, contextul și alți parametri implicați într-o propoziție. Pentru aceasta, trebuie să lucrați în primul rând la etichetarea volumelor după volume de date.
Când vă etichetați datele, inteligența artificială sau modelul dvs. înțelege diferitele aspecte ale textelor și lucrează în mod autonom la înțelegerea sentimentului din spatele datelor pe care le furnizați. Vă puteți antrena datele adnotând anumite porțiuni din textele dvs. pentru a ajuta mașina să identifice ce trebuie. concentrați-vă și învățați din acel parametru anume. De asemenea, trebuie să adăugați metadate pentru a defini în continuare identificatorul.
Dacă intenționați să vă adnotați datele în interior, mai întâi trebuie să aveți în mână volume masive de date. Odată ce îl aveți, puteți utiliza Platforma Shaip pentru adnotarea datelor dvs. Cu toate acestea, acest proces ar putea fi complicat, deoarece trebuie fie să vă dedicați resursele acestei lucrări, fie să le cereți să facă eforturi suplimentare și să ducă la bun sfârșit treaba.
Dacă timpul dvs. de comercializare vine foarte curând și trebuie să căutați surse externe pentru nevoile dvs. de adnotare a datelor, resurse precum noi de la Shaip vă pot salva ziua. Cu procesele noastre experte de adnotare a datelor, ne asigurăm că modelele dvs. de învățare automată sunt alimentate cu cel mai precis set de date pentru rezultate precise. Echipa noastră adnotă datele în funcție de nevoile și cerințele dvs. pentru a oferi un rezultat orientat spre obiective. Deoarece acesta este un proces consumator de timp și plictisitor, vă sugerăm să luați legătura cu cerințele dvs. de adnotare a datelor pentru instruirea privind analiza sentimentelor.
Ajungeți astăzi.