Az ügyfél minden üzlet hajtóereje. Ha tudja, mit gondolnak az Ön termékéről és szolgáltatásáról, az segíthet a szervezetének, hogy hosszú utat járjon be. A hangulatelemző eszközökkel könnyedén tájékozódhat ügyfeleiről a visszajelzési adatokból.
A hangulatelemzés nagy szerepet játszik a közönség és az ügyfelek megértésében. Ez a módszer lehetővé teszi, hogy az alkalmazások segítségével fontos betekintést nyerjen a rendezetlen tömeges adatokból.
Merüljünk el a véleménybányászatban, annak típusaiban, az impotenciában, a kihívásokban, a munkamódszerekben és a való életből származó példákban.
Tartalomjegyzék
Mi az a hangulatelemzés?
A hangulatelemzés az érzelem vagy érzelem azonosítását jelenti szövegelemzésen és bányászaton keresztül. Véleménybányászatnak is nevezik. A vállalatok ezt a megközelítést használhatják termékeikkel és szolgáltatásaikkal kapcsolatos véleményük kategorizálására. Az érzés-meghatározáson túl ez az elemzés összegyűjtheti a szöveg polaritását, tárgyát és véleményét.
Az Opinion Mining mesterséges intelligencia, ML és adatbányászati technológiát használ a személyes adatok bányászására a rendezetlen és strukturálatlan szövegekből, például e-mailekből, támogatási csevegésekből, közösségi média csatornákból, fórumokból és blogbejegyzésekből. Nincs szükség kézi adatfeldolgozásra, mivel az algoritmusok automatikus, szabályalapú vagy hibrid módszereket használnak az érzelmek kiadására.
Grammarly mint érzelemelemző eszköz
A nyelvtani és központozási hibák kijavításának eszköze mellett a Grammarly véleménybányászó eszközként is funkcionál. Ha Grammarly-integrációt használt az e-mailjeihez, előfordulhat, hogy az e-mail alján egy hangulatjelet látott, amely barátságos, formális, informális stb.
Ez az emoji a szöveg hangnem- vagy hangulatelemzésének eredményeit mutatja. A Grammarly egy sor szabályrendszert és gépi tanulást használ, hogy megtalálja az írásban a hangot vagy hangulatot befolyásoló jeleket. Elemzi a szavait, a nagybetűket, az írásjeleket és a kifejezéseket, hogy megtudja, hogyan találja meg a címzett.
Az e-maileken kívül képes észlelni az Ön által írt szövegek hangulatát, és elmondja Önnek az adott írásban szereplő érzelmek domináns hangulatát. Használatával kiválaszthatja a megfelelő hangot, amely segít egészséges kapcsolatok kialakításában másokkal.
A hangulatelemzés jelentősége
Valós idejű hangulatkövetés
Míg az új ügyfelek megszerzése költségesebb, mint a meglévők megtartása, ez utóbbiak folyamatos ellenőrzést is igényelnek. Amit ma érez valaki a márkáddal kapcsolatban, holnap megváltozhat. A véleménybányászat segítségével valós időben ismerheti meg véleményüket, és azonnal intézkedhet.
Jobb termékek és szolgáltatások
Az ügyfelek hangulata lehetővé teszi az ügyfelek válaszainak és visszajelzéseinek áttekintését. Az adatok segítenek jobb termékek kifejlesztésében, és jobb ügyfélszolgálatot kínálnak. Ezenkívül növeli a csapat termelékenységét az érzelmek és témák gyors azonosításával.
Szerezzen végrehajtható adatokat
A hangulatelemzés lehetővé teszi, hogy használható adatokhoz jusson hozzá. A közösségi média manapság tele van adatokkal, mivel az emberek folyamatosan beszélnek a márkákról és címkézik őket. Ezen adatok hangulatelemzése azt jelenti, hogy ismerni kell a márka imázsát és a termék teljesítményét.
Felügyelt marketingkampányok
A véleménybányászattal felmérheti marketingkampányait. Eredményei lehetővé teszik, hogy az ügyfél érzései szerint cselekedjen. Ezek a betekintések segítenek a vállalatoknak marketingstratégiájuk fejlesztésében. Futtathat például egy speciális kampányt azoknak az embereknek, akik érdeklődnek az Ön termékeinek megvásárlása iránt, és pozitív elképzeléseik vannak cégéről.
Márka imázs monitorozása
Az üzleti világ manapság annyira versenyképes, hogy a márka imázsának megőrzése ijesztő. A véleménybányászat segítségével meghatározhatja, hogyan érzékeli az ügyfél a cégét, és ennek megfelelően lépéseket tehet.
A hangulatelemzés típusai
Vállalata igényeitől függően bármilyen véleménybányászati modellt végrehajthat a különféle érzelmek megragadásához.
Finomszemcsés elemzés
Ez a modell hasznos a polaritás pontosságának meghatározására. Segít tanulmányozni az ügyfelektől kapott véleményeket és értékeléseket. A vállalatok ezt az elemzést a következő polaritási kategóriákban alkalmazhatják, például erősen pozitív, pozitív, negatív, erősen negatív vagy semleges.
Aspektus-alapú elemzés
Ez a fajta hangulatelemzés mélyebb elemzést kínál vásárlói véleményeiről. Meghatározza, hogy az üzleti élet vagy ötletek mely aspektusairól beszélnek az ügyfelek.
Ha Ön gyümölcslé-értékesítő, és olyan értékelést kapott, amely szerint „Üdítő, de tartalmaznia kell egy biológiailag lebomló szívószálat.” Ez az elemzés kideríti, hogy pozitívan beszél a gyümölcslevéről, de negatívan a csomagolásról.
Érzelemészlelés elemzése
Ezzel a modellel a szervezetek észlelhetik a felhasználói visszajelzésekben szereplő érzelmeket, például haragot, elégedettséget, frusztrációt, félelmet, aggódást, boldogságot és pánikot. Ez a rendszer általában lexikonokat használ, míg egyes fejlett osztályozók gépi tanulási algoritmusokat is használnak.
Az érzelmek észleléséhez azonban gépi tanulást kell használnia lexikonok helyett. Egy szó pozitív vagy negatív jelentést közvetíthet a használatától függően. Míg a lexikon pontatlanul érzékeli az érzelmeket, az ML helyesen tudja meghatározni az érzelmeket.
Szándékelemzés
Ezzel a modellel pontosan meghatározhatja a fogyasztói szándékot. Ennek eredményeként nem kell időt és erőfeszítést költenie a közönség után, aki nem szándékozik hamarosan semmit sem vásárolni. Ehelyett azokra az ügyfelekre kell összpontosítania, akik az Ön termékeinek megvásárlását tervezik. Használhatja a retargeting marketinget, hogy felkeltse a figyelmüket.
Hogyan működik a hangulatelemzés?
A véleménybányászat általában egy olyan algoritmuson keresztül működik, amely átvizsgálja a mondatokat, és eldönti, hogy az pozitív, semleges vagy negatív. A fejlett véleménybányászati eszközök mesterséges intelligenciával és gépi tanulással helyettesítik a statikus vagy hagyományos algoritmust. Ezért a szakmabeliek a véleménybányászatot érzelmi AI-nak is nevezik.
A hangulatelemzés jelenleg a következő két munkamodellt követi:
#1. Gépi tanulási hangulatelemzés
Ahogy a neve is sugallja, ez a technika az ML-t és a természetes nyelvi feldolgozást (NLP) használja a különféle képzési bemenetek tanulásához. Ezért a modell pontossága nagymértékben függ a bemeneti tartalom minőségétől és a mondatok hangulatának megfelelő megértésétől. Erről bővebben a „Hogyan készítsünk hangulatelemzést gépi tanulással” című részben olvashat.
#2. Szabályalapú hangulatelemzés
Ez a véleménybányászat hagyományos módja. Az algoritmusnak van néhány előre beállított szabálya bármely mondat hangulatának azonosítására. A szabályalapú rendszerek manuálisan is használják az NLP-t a szavak listája (lexikonok), a tokenizálás, az elemzés és a tőképző segítségével.
Így működik:
Lexikontár
A programozó létrehozza a pozitív és negatív szavak könyvtárát az algoritmuson belül. Ehhez bármilyen szabványos szótárat használhatunk. Itt segítene, ha óvatos lenne, amikor eldönti, melyik a pozitív vagy a negatív szó. Ha bármilyen hibát követ el, a kimenet hibás lesz.
Szövegek tokenizálása
Mivel a gépek nem értik az emberi beszélt nyelvet, a programozóknak a szövegeket a lehető legkisebb töredékekre, például szavakra kell felosztaniuk. Ezért van olyan mondattokenizáció, amely a szövegeket mondatokra bontja. Hasonlóképpen, a szó tokenizálása felosztja a mondat kifejezéseit.
Felesleges szavak eltávolítása
Ezen a ponton a lemmatizálás és a stopszó eltávolítása játszik nagy szerepet. A lemmatizáció a hasonló szavak egy csoportba való csoportosítása. Például az Am, Is, Are, Been, Were stb. „legyen”.
Hasonlóképpen, a stopszó eltávolítása eltávolítja az olyan felesleges szavakat, mint a For, To, A, At stb., amelyek nem változtatnak jelentős mértékben a szöveg hangulatán.
Érzelmi szavak számítógépes számlálása
Mivel Ön terabájtnyi szöveget fog elemezni egy hangulatelemző projektben, számítógépes programot kell használnia az összes pozitív, negatív és semleges szó hatékony megszámlálásához. Segít a folyamat során előforduló emberi hibák enyhítésében is.
Hangulatpontszám kiszámítása
A véleménybányászat feladata most egyszerű. A programnak pontszámot kell adnia a szövegnek. A pontszám lehet százalékos formában, például a 0% negatív, 100% pozitív és 50% semleges.
Alternatív megoldásként egyes programok a -100-tól +100-ig terjedő skálát használják. Ebben a skálán a 0 semleges, a -100 a negatív, a +100 pedig a pozitív hangulat.
A hangulatelemzés valós életbeli alkalmazásai
A vállalatok folyamatosan gyűjtenek minőségi adatokat, amelyeket helyesen kell elemezni. A véleménybányászat valós használati esetei a következők:
- A hangulatelemzés az ügyfélszolgálati beszélgetések elemzésére szolgál. Segít a vállalkozásoknak egyszerűsíteni munkafolyamataikat és javítani az ügyfélszolgálati élményüket.
- A cégek számára fontos, hogy mit mondanak az ügyfelek a fórumokon és az online közösségekben. Ezt a módszert arra használják, hogy megértsék az ügyfelek általános benyomását ezeken a platformokon.
- A közösségi médiában található vásárlói vélemények vállalkozást hozhatnak létre vagy megbonthatnak. A hangulatelemzést gyakran használják annak meghatározására, hogy a közönség mit mond egy vállalatról.
- A véleménybányászat képes azonosítani a piaci trendeket, meghatározni új piacokat és elemezni a versenytársakat. Ezért az emberek piackutatásra használják, mielőtt új termékeket vagy márkákat dobnának piacra.
- A termékértékelés egy másik színtér, ahol a vállalatok hangulatelemzést alkalmaznak. Így a vállalkozások tudják, hol javíthatják termékeiket.
- Az újonnan bevezetett termékekkel vagy egy alkalmazás bétaverziójával kapcsolatos felmérések olyan információkat tartalmaznak, amelyek segítségével javíthatja a terméket. A véleménybányászat az ügyfelek felméréseiből származó kulcsfontosságú adatok összegyűjtésében is hasznos.
Hozzon létre hangulatelemzést a gépi tanulás segítségével
Szövegek előfeldolgozása
A szöveg-előfeldolgozás során az ML-algoritmus stopszó-eltávolítást és lemmatizálást alkalmazhat a nem kritikus szavak eltávolítására, amelyek nem játszanak szerepet az AI-bányászatban.
A nyers szöveg feldolgozása után az AI program vektorizálási módszert alkalmaz a hangulatszavak numerikussá alakításához. A szavak e numerikus megjelenítésére szolgáló iparági kifejezés: Features.
A vektorizálás általános módja a bag-of-n-grams. A mély tanulás azonban számos előrelépést tett ezen a területen, és bevezette a word2vec algoritmust, amely neurális hálózatot használ.
A mesterséges intelligencia és a jóslat képzése
Az AI trénernek érzelmekkel megjelölt képzési adatokat kell betáplálnia. Az adatok főként számos funkciópárt tartalmaznak. A jellemzőpárok egy érzelmi szó és a hozzá tartozó címkék numerikus megjelenítését jelentik: negatív, semleges vagy pozitív.
Valós szöveg előrejelzése
Most a programozó láthatatlan vagy új szöveget táplál be az ML rendszerbe. A képzési adatokból való tanulását arra fogja használni, hogy címkéket vagy osztályokat generáljon a nem látott szövegekhez.
Néha egy mesterséges intelligencia rendszer olyan osztályozási algoritmus modelleket is használhat, mint a logisztikai regresszió, a naiv Bayes, a lineáris regresszió, a támogató vektorgépek és a mély tanulás.
Most, hogy részletesen ismeri a hangulatelemzés fogalmát, itt az ideje, hogy tájékozódjon a legnépszerűbb véleménybányászati eszközökről.
MonkeyLearn
A MonkeyLearn egy Sentiment Analyzer szoftver, amely gyorsan képes észlelni az érzelmeket a rendezetlen szöveges adatokban. Ezzel az eszközzel a vállalatok azonnal értesülhetnek a negatív megjegyzésekről, és azonnal reagálhatnak pozitív benyomást keltve.
Nyomon követheti az ügyfelek termékeivel, szolgáltatásaival vagy márkájával kapcsolatos gondolatait. Így a vállalata sürgős kérdéseire adott válaszidő is nagymértékben megnő. Lehetővé teszi érzelmi betekintések megjelenítését is.
A MonkeyLearn támogatja az integrációt több száz szövegelemző alkalmazással, beleértve a Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform és Service Cloud alkalmazásokat.
Awario
Ha megbízható hangulatelemző eszközt keres a társadalmi hallgatás nyomon követésére, az Awario az Ön számára készült alkalmazás. Méri a márkája köré épülő hangulatot, és azt, hogy az idővel hogyan változik, így megértheti hírnevét.
Ezzel az eszközzel észreveheti a negatív közösségi média megjegyzéseket, és elsőbbségi alapon válaszolhat rájuk. Tájékoztatja vásárlóinak a marketingkampányaira és az újonnan kiadott termékekre adott reakcióit.
Ezenkívül a vállalkozások ezt a platformot használhatják versenytársaik elemzésére, hogy azonosítsák erősségeiket és gyengeségeiket. Az elemzési statisztikákat PDF formátumban is letöltheti, és megoszthatja másokkal.
Tematikus
A Thematic egy visszacsatoláselemző platform, amelyet érzelmek elemzésére is használhat. Teljes betekintést nyújt ügyfeleibe az AI-vezérelt véleménybányászat segítségével. Ezzel az eszközzel megértheti az ügyfelek visszajelzéseit egy központi platformon, és rangsorolhatja válaszait.
Ez a platform felmérésekből, közösségi médiából, támogatási csevegésekből, nyílt végű vásárlói válaszokból és véleményekből gyűjti a visszajelzéseket. Ezután a mesterséges intelligencia segítségével különböző témákba és érzésekbe sorolja őket.
Ezért tudja, mi a fontos az ügyfelek számára. Ez a platform nem igényel képzést vagy kézi kódolást, mivel zökkenőmentesen megértheti az ügyfelek körében felkapott témákat.
Végső szavak
A vásárlói hangulat és a vásárlási szándék kéz a kézben jár. A vállalatok úgy alakíthatják ki marketingtervüket, hogy ismerik potenciális és meglévő ügyfeleik pozitív vagy negatív benyomását. A hangulatelemzés a közösségi média kezelésében és a vállalati márkaépítésben is segít.
Most, hogy ismeri a véleménybányászat fontosságát és működését, a legjobb hangulatelemzők segítségével bevezetheti ezt a módszert a vállalkozásába. A Machine Learning segítségével hangulatelemző megoldást is létrehozhat.
Ha érdekli, tekintse meg a vásárlói visszajelzési eszközök listáját termékei fejlesztéséhez.