Клиентът е движещата сила на всеки бизнес. Да знаете какво мислят за вашия продукт и услуга ще помогне на вашата организация да извърви дълъг път. С инструментите за анализ на настроението можете лесно да разберете за вашите клиенти от данните за обратна връзка.
Анализът на настроението играе голяма роля за разбирането на вашата аудитория и клиенти. Този метод ви позволява да събирате важна информация от неорганизирани групови данни с помощта на приложения.
Нека се потопим в извличането на мнения, неговите видове, импотентност, предизвикателства, методи на работа и примери от реалния живот.
Съдържание
Какво е анализ на настроението?
Анализът на настроението означава идентифициране на емоцията или чувството чрез анализ на текст и копаене. Известно е още като извличане на мнения. Компаниите могат да използват този подход, за да категоризират мненията си за своите продукти и услуги. Освен определянето на настроението, този анализ може да събере полярността, темата и мнението на текста.
Извличането на мнения използва AI, ML и технологии за извличане на данни за извличане на лична информация от неорганизиран и неструктуриран текст като имейли, чатове за поддръжка, канали за социални медии, форуми и коментари в блогове. Няма нужда от ръчна обработка на данни, тъй като алгоритмите използват автоматични, базирани на правила или хибридни методи, за да излъчат настроенията.
Grammarly като инструмент за анализ на настроението
Освен като инструмент за коригиране на граматически и пунктуационни грешки, Grammarly може да функционира и като инструмент за извличане на мнения. Ако сте използвали интеграция на Grammarly в имейла си, може да сте видели емоджи в долната част на имейла си, което маркира съдържанието на имейла ви като приятелско, официално, неформално и т.н.
Това емоджи показва резултатите от анализа на тона или настроението на вашия текст. Grammarly използва набор от правила и машинно обучение, за да локализира сигналите във вашето писане, които влияят на тона или настроението. Той анализира вашите думи, главни букви, препинателни знаци и фрази, за да ви каже как получателят ще го намери.
Освен имейлите, той може да открие настроението на всеки текст, който пишете, и да ви каже доминиращото чувство на емоция, включено в този текст. Използвайки го, можете да изберете правилния тон, който ще ви помогне да изградите здрави взаимоотношения с другите.
Значението на анализа на настроението
Проследяване на настроението в реално време
Докато привличането на нови клиенти е по-скъпо от задържането на съществуващите, последните също се нуждаят от постоянно наблюдение. Това, което някой чувства към вашата марка днес, може да се промени утре. Извличането на мнения ви позволява да разберете техните настроения в реално време и незабавно да предприемете действия.
По-добри продукти и услуги
Настроенията на клиентите ви позволяват да преглеждате отговорите и обратната връзка на клиентите. Данните ще ви помогнат да разработите по-добри продукти и да предложите подобрено обслужване на клиентите. Освен това подобрява производителността на вашия екип чрез бързо идентифициране на чувства и теми.
Вземете приложими данни
Анализът на настроението ви позволява да се сдобиете с приложими данни. Социалните медии в наши дни са пълни с данни, тъй като хората продължават да говорят за марки и да ги маркират. Анализирането на тези данни за настроения означава да знаете за имиджа на вашата марка и ефективността на продукта.
Подбрани маркетингови кампании
С извличането на мнения можете да оцените маркетинговите си кампании. Неговите резултати ви позволяват да предприемете действия според чувствата на клиента. Тези прозрения помагат на компаниите да подобрят своята маркетингова стратегия. Например, можете да проведете специална кампания за хора, които се интересуват от вашите продукти и имат положителна представа за вашата компания.
Мониторинг на имиджа на марката
Светът на бизнеса е толкова конкурентен в днешно време, че запазването на имиджа на вашата марка е обезсърчително. Можете да използвате извличане на мнения, за да определите как клиентът възприема вашата компания и да предприемете съответните стъпки.
Видове анализ на настроението
В зависимост от нуждите на вашата компания, можете да изпълните произволен модел за извличане на мнения, за да уловите различни емоции.
Дребнозърнест анализ
Този модел е полезен за извличане на точност на полярността. Помага ви да изучавате отзивите и оценките, които получавате от вашите клиенти. Компаниите могат да прилагат този анализ в различни следните категории на полярност, като силно положителни, положителни, отрицателни, силно отрицателни или неутрални.
Аспектно-базиран анализ
Този тип анализ на настроенията предлага по-задълбочен анализ на вашите клиентски отзиви. Той определя за кои аспекти на бизнеса или идеите говорят клиентите.
Ако сте продавач на плодов сок и сте получили рецензия, която казва: „Освежаващо, но трябва да включва биоразградима сламка.“ Този анализ ще установи, че той говори положително за вашия сок, но отрицателно за опаковката.
Анализ на откриване на емоции
Използвайки този модел, организациите могат да открият емоциите, включени в обратната връзка на потребителите, като гняв, удовлетворение, чувство на неудовлетвореност, страх, безпокойство, щастие и паника. Тази система обикновено използва лексикони, докато някои усъвършенствани класификатори също използват алгоритми за машинно обучение.
Въпреки това, за да откриете емоции, трябва да използвате машинно обучение над лексикони. Една дума може да предава положително или отрицателно значение въз основа на нейната употреба. Докато лексиконът може да открие емоцията неточно, ML може правилно да определи емоциите.
Анализ на намерението
Използвайки този модел, можете да определите точно намерението на потребителите. В резултат на това не е нужно да отделяте време и усилия след публиката, която няма намерение да купува нещо скоро. Вместо това можете да се съсредоточите върху клиентите, които планират да купят вашите продукти. Можете да използвате маркетинг за пренасочване, за да привлечете вниманието им.
Как работи анализът на настроението?
Извличането на мнения обикновено работи чрез алгоритъм, който сканира изреченията и решава дали е положително, неутрално или отрицателно. Разширените инструменти за извличане на мнения заменят статичния или конвенционален алгоритъм с изкуствен интелект и машинно обучение. Следователно хората от индустрията също наричат извличането на мнения емоционален ИИ.
Понастоящем анализът на настроението следва следните два работни модела:
#1. Анализ на настроението при машинно обучение
Както подсказва името, тази техника използва ML и обработка на естествен език (NLP), за да се учи от различни входящи данни за обучение. Следователно, точността на модела силно зависи от качеството на входното съдържание и правилното разбиране на смисъла на изреченията. Повече за това е по-долу в раздела „Как да създадете анализ на настроението с помощта на машинно обучение“.
#2. Базиран на правила анализ на настроението
Това е конвенционалния начин за извличане на мнения. Алгоритъмът има някои предварително зададени правила за идентифициране на настроението за всяко изречение. Системата, базирана на правила, също използва NLP ръчно чрез списъка с думи (лексикони), токенизиране, анализиране и произтичане.
Ето как работи:
Библиотека с лексикони
Програмистът създава библиотека от положителни и отрицателни думи вътре в алгоритъма. Човек може да използва всеки стандартен речник, за да направи това. Тук би било полезно, ако сте внимателни, когато решавате кои са положителни или отрицателни думи. Ако допуснете някаква грешка, резултатът ще бъде с недостатъци.
Токенизиране на текстове
Тъй като машините не могат да разберат човешкия говорим език, програмистите трябва да разделят текстовете на възможно най-малкия фрагмент, като думи. Следователно има токенизация на изреченията, която разделя текстовете на изречения. По подобен начин токенизирането на думи разделя условията на изречението.
Премахване на ненужни думи
Лематизацията и премахването на стоп думата играят основна роля в този момент. Лематизацията е групирането на подобни думи в една група. Например Am, Is, Are, Been, Were и т.н. се считат за „бъди“.
По същия начин премахването на стоп дума премахва излишните думи като For, To, A, At и т.н., които не правят значителни промени по отношение на настроението в текста.
Компютъризирано преброяване на думите за чувство
Тъй като ще анализирате терабайти текстове в проект за анализ на настроението, трябва да използвате компютърна програма, за да преброите ефективно всички положителни, отрицателни и неутрални думи. Той също така помага за смекчаване на всякакви човешки грешки в процеса.
Изчисляване на оценка на настроението
Сега задачата за извличане на мнения е проста. Програмата трябва да оцени текста. Резултатът може да бъде в процентна форма, като 0% е отрицателен, 100% е положителен и 50% е неутрален.
Като алтернатива, някои програми използват скала от -100 до +100. В тази скала 0 е неутрално, -100 е отрицателно, а +100 е положително настроение.
Приложения в реалния живот на анализа на настроението
Компаниите продължават да събират качествени данни, които трябва да бъдат анализирани правилно. Реалните случаи на употреба на извличане на мнения са:
- Анализът на настроението се използва за анализиране на разговорите за поддръжка на клиенти. Той помага на бизнеса да рационализира работния си процес и да подобри обслужването на клиентите си.
- Това, което клиентите казват във форуми и онлайн общности, има значение за компаниите. Те използват този метод, за да разберат цялостното впечатление на клиентите от тези платформи.
- Отзивите на клиентите в социалните медии могат да направят или развалят бизнес. Анализът на настроението често се използва, за да се определи какво казва аудиторията за дадена компания.
- Извличането на мнения може да идентифицира пазарните тенденции, да определи нови пазари и да анализира конкурентите. Следователно хората го използват за проучване на пазара, преди да пуснат нови продукти или марки.
- Прегледът на продукта е друга арена, където компаниите използват анализ на настроенията. Така фирмите знаят къде могат да подобрят продуктите си.
- Проучванията за новолансиран продукт или бета версия на приложение съдържат информация, която можете да използвате, за да подобрите продукта. Извличането на мнения също е полезно при събирането на важни данни от клиентски проучвания.
Създайте анализ на настроението с помощта на машинно обучение
Предварителна обработка на текстове
При предварителната обработка на текст алгоритъмът за ML може да използва премахване на спирачна дума и лематизация, за да премахне некритичните думи, които не играят никаква роля в добива на AI.
След обработката на необработения текст програмата AI прилага метод за векторизация, за да трансформира думите на настроението в числа. Индустриалният термин за това цифрово представяне на думи е Характеристики.
Bag-of-n-grams е обичайният начин за векторизация. Въпреки това дълбокото обучение постигна много напредък в тази област и въведе алгоритъма word2vec, който използва невронна мрежа.
Обучение на AI и прогнозиране
Треньорът на AI трябва да подаде набор от данни за обучение, маркирани с настроение. Данните включват главно много двойки функции. Двойки характеристики означават цифрово представяне на дума за чувство и съответния етикет: отрицателен, неутрален или положителен.
Прогноза за текст от реалния живот
Сега програмистът ще подаде невиждан или нов текст в ML системата. Той ще използва обучението си от данни за обучение, за да генерира тагове или класове за невиждани текстове.
Понякога система с изкуствен интелект може също да използва модели на алгоритъм за класификация като логистична регресия, наивен бейс, линейна регресия, поддържащи векторни машини и дълбоко обучение.
Сега, след като знаете за концепцията за анализ на настроенията в детайли, е време да разберете за най-добрите инструменти за извличане на мнения.
MonkeyLearn
MonkeyLearn е софтуер за анализатор на настроението, който може бързо да открие емоции в неорганизирани текстови данни. Използвайки този инструмент, компаниите могат да разберат незабавно за отрицателните коментари и да отговорят незабавно, за да създадат положително впечатление.
Можете да наблюдавате мислите на клиентите за вашите продукти, услуги или марка. По този начин времето за отговор на спешни запитвания за вашата компания също се увеличава в голяма степен. Освен това ви позволява да визуализирате прозрения за настроения.
MonkeyLearn поддържа интеграция със стотици приложения за анализ на текст, включително Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform и Service Cloud.
Аварио
Ако търсите надежден инструмент за анализ на настроенията за проследяване на социално слушане, Awario е приложението за вас. Той измерва настроението, изградено около вашата марка и как се променя с времето, за да можете да разберете репутацията си.
Използвайки този инструмент, можете да забележите негативни коментари в социалните медии и да им отговорите приоритетно. Той ви информира за реакциите на вашите клиенти към вашите маркетингови кампании и новоиздадени продукти.
Освен това фирмите могат да използват тази платформа, за да анализират своите конкуренти, за да идентифицират техните силни и слаби страни. Можете също така да получите статистическите данни за анализа в PDF формат и да ги споделите с други.
Тематичен
Thematic е платформа за анализ на обратна връзка, която можете да използвате и за анализ на настроенията. Той ви предлага пълна представа за вашите клиенти, използвайки управлявано от AI извличане на мнения. Използвайки този инструмент, можете да разберете отзивите на клиентите на централна платформа и да приоритизирате вашите отговори.
Тази платформа събира обратна връзка от проучвания, социални медии, чатове за поддръжка, отворени отговори на клиенти и рецензии. След това ги категоризира в различни теми и настроения с помощта на AI.
Следователно знаете какво е важно за клиентите. Тази платформа не се нуждае от обучение или ръчно кодиране, тъй като можете безпроблемно да разберете актуалните теми сред клиентите.
Заключителни думи
Настроенията на клиентите и намерението за покупка вървят ръка за ръка. Компаниите могат да проектират своя маркетингов план, като знаят положителното или отрицателното впечатление на своите потенциални и съществуващи клиенти. Анализът на настроението също ви помага при управлението на социалните медии и брандирането на компанията.
Сега, след като знаете значението на извличането на мнения и как работи, можете да внедрите този метод във вашия бизнес с помощта на най-добрите анализатори на настроения. Можете също да създадете решение за анализ на настроението с помощта на машинно обучение.
Ако се интересувате, разгледайте този списък с инструменти за обратна връзка с клиенти, за да подобрите продуктите си.