Følelsesanalyse

Hvad, hvorfor og hvordan sentimentanalyse

De siger, at en god forretning altid lytter til sine kunder.

Men hvad betyder det virkelig at lytte?

Hvor taler folk om din virksomhed for at lytte i første omgang?

Og hvordan går du omkring ikke kun at lytte, men at høre dem - virkelig forstå dem??

Dette er nogle af de spørgsmål, der generer virksomhedsejere, marketingfolk, forretningsudviklingseksperter, reklamevinger og andre vigtige interessenter hver dag. Først for nylig begyndte vi at få svar på alle disse spørgsmål, vi har stillet i årevis. I dag kan vi ikke kun lytte til vores kunder og være opmærksomme på, hvad de har at sige om vores produkter eller tjenester, men tage korrigerende foranstaltninger, anerkende og endda belønne folk, der har noget gyldigt eller prisværdigt at sige

Vi kan gøre dette med en teknik kaldet sentimentanalyse. Et koncept, der allerede eksisterede, blev en følelsesanalyse til et buzzword og derefter et kendt navn i forretningsspektret efter fremkomsten og overvægten af ​​sociale medieplatforme og Big Data. I dag er folk mere høje om deres oplevelser, følelser og følelser på produkter og tjenester mere end nogensinde, og det er på dette element, som følelsesanalyse udnytter.

Hvis du er ny på dette emne og ønsker at udforske i detaljer hvad følelser analyse er, hvad det kan betyde for din virksomhed, og mere, du er kommet til det rette sted. Vi er sikre på, at du i slutningen af ​​indlægget har handlingsbar indsigt i emnet.

Lad os komme igang

Hvad er sentimentanalyse?

Følelsesanalyse er processen med at udlede, måle eller forstå det billede, dit produkt, din service eller dit mærke bærer på markedet. Det analyserer menneskelige følelser og følelser ved at fortolke nuancer i kundeanmeldelser, finansielle nyheder, sociale medier osv. Hvis dette lyder for kompliceret, lad os forfine det yderligere.

Følelsesanalyse

Sentimentanalyse betragtes også som minedrift. Med stigningen af ​​sociale medier er folk begyndt at tale mere åbent om deres oplevelser med produkter og tjenester online gennem blogs, vlogs, sociale mediehistorier, anmeldelser, anbefalinger, roundups, hashtags, kommentarer, direkte beskeder, nyhedsartikler og forskellige andre platforme . Når dette sker online, efterlader det et digitalt fodaftryk af den enkeltes udtryk for en oplevelse. Nu kan denne oplevelse være positiv, negativ eller simpelthen neutral.

Sentimentanalyse er minedrift af alle disse udtryk og oplevelser online i form af tekster. Med et stort sæt sæt meninger og udtryk kan et brand præcist fange sin målgruppes stemme, forstå markedsdynamik og endda lære at vide, hvor det står på markedet blandt slutbrugere.

Kort sagt bringer sentimentanalyser den mening, som folk har om et brand, produkt, service eller alle disse.

Sociale mediekanaler er skattekister med information om din virksomhed og med effektive enkle analyseteknikker kan du vide hvad du har brug for om dit brand.

Samtidig skal vi fjerne en misforståelse om sentimentanalyse. I modsætning til hvad det lyder, er følelsesanalyse ikke et et-trins værktøj eller teknik, der straks kan hente dig meninger og følelser omkring dit brand. Det er en blanding af algoritmer, data miningsteknikker, automatisering og endda Natural Language Processing (NLP) og kræver komplekse implementeringer.

Hvordan er følelsesanalyse vigtig, og hvordan er den nyttig for din virksomhed?

Fra udsigterne er det en ret simpel gave, at folk har magten til at tale om dit brand eller din virksomhed online. Når de har en bestemt mængde publikum, er chancerne højst sandsynlige, at de kan påvirke 10 flere mennesker til enten at stole på eller springe dit brand over.

Da internettet tilbyder gennemsigtighed for både godt og ondt, er det vigtigt for en virksomhed at sikre, at negative omtaler fjernes eller ændres, og at de gode projekteres til seerskab. Statistikker og rapporter afslører også, at unge kunder (Gen Z og derover) i høj grad er afhængige af sociale mediekanaler og påvirkere, når det kommer til at købe noget online. I så fald bliver sentimentanalyse ikke kun vital, men muligvis også et vigtigt redskab.

Hvad er de forskellige typer af sentimentanalyse?

Ligesom følelser - følelsesanalyse kan være kompleks; det er også ekstremt specifikt og målrettet. For at få de bedste resultater og slutninger ud af dine sentimentanalysekampagner skal du definere dine mål og mål så præcist som muligt. Der er flere parametre, når det kommer til forbrugerfeedback, du kan fokusere på, og hvad du vælger, kan direkte påvirke den type sentimentanalysekampagne, du ender med at implementere.

For at give dig en hurtig idé er her de forskellige typer af parametre-analyseparametre -

  • Polaritet - fokuser på de anmeldelser, dit brand får online (positive, neutrale og negative)
  • Emotions - fokuser på den følelse dit produkt eller din tjeneste tænder i dine kunders sind (glad, trist, skuffet, ophidset og mere)
  • Uopsættelighed -fokus på umiddelbarheden af ​​at bruge dit brand eller finde en effektiv løsning på dine kunders problemer (presserende og ventetid)
  • Intention - fokus på at finde ud af, om dine brugere er interesserede i at bruge dit produkt eller brand eller ej

Du kan enten vælge at bruge disse parametre til at definere din analysekampagne eller komme med andre superspecifikke baseret på din forretningsniche, konkurrence, mål og meget mere. Når du har besluttet dig for dette, kan du ende med at abonnere på en af ​​følgende typer sentimentanalyse.

Følelsesdetektion

Denne metode bestemmer følelsen bag at bruge dit brand til et formål. For eksempel, hvis de købte tøj fra din e-handelsbutik, kunne de enten være tilfredse med dine forsendelsesprocedurer, kvalitet af tøj eller udvalg af valg eller være skuffede over dem. Bortset fra disse to følelser kunne en bruger også stå over for enhver specifik eller en blanding af følelser i spektret. Følelsesdetektering virker på at finde ud af, hvad den særlige eller en række følelser er. Dette gøres ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer og leksikoner.

En af manglerne af denne type er, at brugerne har en række måder at udtrykke deres følelser på - gennem tekst, emojier, sarkasme og mere. Din model skal være meget udviklet til at opdage følelser bag deres unikke udtryk.

Finkornet analyse

En mere direkte form for analyse indebærer at finde ud af polariteten forbundet med dit brand. Fra meget positiv til neutral til meget negativ, kunne brugerne opleve enhver attribut med hensyn til dit brand, og disse attributter kunne tage en håndgribelig form i form af ratings (f.eks - baseret på stjerner), og alt hvad din model skal gøre er at mine disse forskellige former af vurderinger fra forskellige kilder.

Aspektbaseret analyse

Anmeldelser indeholder ofte lydfeedback og forslag, der kan drive din forretningsvækst på markedet ved at lade dig afdække smuthuller, som du aldrig vidste eksisterede. Aspektbaseret sentimentanalyse tager dig et skridt videre med at identificere dem.

Med enkle ord påpeger brugere generelt nogle gode eller dårlige ting i deres anmeldelser bortset fra vurderinger og udtryk for følelser. For eksempel kan en anmeldelse af din rejsevirksomhed nævne, "Guiden var virkelig hjælpsom og viste os alle steder i regionen og hjalp os endda ombord på vores fly." Men det kan også være,”Rejsedeskoassistenten var ekstremt uhøflig og sløv. Vi måtte vente en time, før vi fik vores rejseplan for dagen. ”

Hvad der ligger under følelserne er to store takeaways fra din forretningsdrift. Disse kunne løses, forbedres eller genkendes gennem aspektbaseret analyse.

Flersproget analyse

Dette er vurderingen af ​​følelser på tværs af forskellige sprog. Sprog kan afhænge af de regioner, du opererer, lande du sender til og mere. Denne analyse involverer brug af sprogspecifikke minedrift og algoritmer, oversættere i mangel af det, følelsesleksikoner og mere.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Hvordan fungerer sentimentanalyse?

Sentimentanalyse er en blanding af forskellige moduler, teknikker og teknologikoncepter. To store implementeringer i spektret af sentimentanalyser inkluderer NLP og machine learning. Mens den ene hjælper med minedrift og kurering af meninger, træner den anden eller udfører specifikke handlinger for at afdække indsigt fra disse meninger. Baseret på den mængde data, du har, kan du implementere et af de tre sentimentanalysemoduler. Nøjagtigheden af ​​den model, du vælger, afhænger uhyre af datamængden, så det er altid den bedste praksis at være opmærksom på den.

Regelbaseret

Det er her, du manuelt definerer en regel for din model til at udføre sentimentanalyse på de data, du har. Reglen kunne være en parameter, vi diskuterede ovenfor - polaritet, haster, aspekter og mere. Denne model involverer integrationen af ​​NLP-begreber som leksikoner, tokenisering, parsing, stemming, tagging af taledele og mere.

I en grundlæggende model defineres eller tildeles polariserede ord en værdi - godt for positive ord og dårligt for negative ord. Modellen tæller antallet af positive og negative ord i en tekst og klassificerer følgelig følelsen bag udtalelsen.

En af de største mangler ved denne teknik er, at forekomster af sarkasme kan videregives som gode meninger, hvilket vrider den overordnede funktionalitet i følelsesanalyser. Selvom dette kan løses ved at bygge avancerede modeller, findes manglerne alligevel.

Automatisk Ur

Dette aspekt af sentimentanalyse fungerer fuldstændigt på maskinlæringsalgoritmer. I dette er der ikke behov for menneskelig indgriben og indstille manuelle regler for, at en model kan fungere. I stedet implementeres en klassifikator, der evaluerer teksten og returnerer resultater. Dette involverer en masse datamærkning og datanotering for at hjælpe modellerne med at forstå de data, den bliver tilført.

Hybrid

Den mest nøjagtige af modellerne, hybridtilgange, blander det bedste fra begge verdener - reglerbaseret og automatisk. De er mere præcise, funktionelle og foretrukne af virksomheder til deres sentimentanalysekampagner.

Hvad betyder sentimentanalyse for din virksomhed?

Sentimentanalyse kan medføre en bølge af opdagelser for så vidt angår din virksomhed og dens holdning på markedet. Når det endelige formål med en virksomheds eksistens er at gøre det lettere for kunderne, vil lytte til dem kun hjælpe os med at udrulle bedre produkter og tjenester og til gengæld føre vores forretning fremad. Her er de vigtigste takeaways for, hvad sentimentanalyse kan gøre for din virksomhed:

  • det hjælper uhyre med at overvåge dit brands sundhed på markedet. Fra et enkelt dashboard kan du hurtigt forstå, om dit brand sundhed er godt, neutralt eller nedbrydende.
  • Det hjælper dig med at styre dit brand omdømme bedre og hurtigt tackle ORM bekymringer og kriser
  • Understøtter udviklingen af ​​bedre marketingkampagner ved at lade dig forstå pulsen for dit publikum og udnytte det
  • Konkurrenceanalyse kan optimeres gennem sentimentanalyse i væsentlig grad
  • Vigtigst af alt er, at kundeservice kan forbedres for at give mere tilfredshed og hurtig omgang

Tilfældeanalyse Brugssager

Med et så stærkt koncept i hånden er du bare en kreativ beslutning væk fra at implementere den bedste anvendelse af sentimentanalyse. Der er dog flere markedstestede og godkendte brugssager, der allerede kører i dag. Lad os se på et par af dem kort.

Brandovervågning

Sentimentanalyse er en fantastisk måde at overvåge dit brand online på. I øjeblikket er der flere kanaler, gennem hvilke kunder kan udtrykke deres meninger, og for at opretholde et holistisk brandimage er vi nødt til at implementere Omni-channel-tilgange til overvågning. Sentimentanalyse kan hjælpe vores forretning med at sprede vinger på tværs af fora, blogs, videostreamingswebsites, podcastplatforme og sociale mediekanaler og holde øje - eller rettere et øre - for brand-nævner, anmeldelser, diskussioner, kommentarer og mere.

Social Media Monitoring

Det tager så lidt som tusind mennesker at lave et hashtag-trend. Med så meget magt, der tildeles sociale medier, giver det kun mening, at vi lytter til, hvad folk siger om vores forretning på sociale platforme. Fra Twitter og Facebook til Instagram, Snapchat, LinkedIn og mere kan sentimentanalyse udføres på tværs af alle platforme for at lytte til kritik og påskønnelse (sociale omtaler) og reagere i overensstemmelse hermed. Dette hjælper vores forretning med at engagere sig bedre med vores brugere, få en human tilgang til driften og få direkte forbindelse til de vigtigste interessenter i vores forretning - vores kunder.

Markedsundersøgelse

Sentimentanalyse er en fantastisk måde at forstå markedet, dets smuthuller, potentialet og mere til vores specifikke behov. Med præcis markedsundersøgelse gør det formål som udvidelse, diversificering og introduktion af nye produkter eller tjenester mere effektive og effektive. Vi kunne forudsige og vurdere tendenser, forstå markedsdynamikken, indse behovet for et nyt produkt, forstå købekraften og andre egenskaber hos vores målgruppe og meget mere gennem sentimentanalyse.

Hvordan bruges maskinlæring i følelsesanalyse?

Hvordan bruges maskinlæring i følelsesanalyse? Som vi nævnte, er følelsesanalyse et komplekst koncept, og når du har store datasæt, kan du ikke lade være med at tro, at automatisering af hele processen måske er den bedste måde at nærme sig det på. Selvfølgelig, hvis du anvender en automatisk tilgang til at analysere følelser, er det vigtigt nøjagtigt at træne din maskinlæringsmodel til nøjagtige resultater.

Det er her kompleksiteten opstår. De data, du fodrer, skal ikke kun være struktureret, men også tagget. Kun når du mærker data, som din model kan forstå sætningsstrukturen, dele af tale, polariserede ord, kontekst og andre parametre, der er involveret i en sætning. Til det skal du primært arbejde på tagging af mængder efter datamængder.

Når du mærker dine data, forstår din kunstige intelligens eller model de forskellige aspekter af tekster og arbejder autonomt med at forstå følelsen bag de data, du leverer i. Du kan træne dine data ved at kommentere bestemte dele af dine tekster for at hjælpe maskinen med at identificere, hvad den skal fokusere på og lære af den pågældende parameter. Du skal også tilføje metadata for yderligere at definere identifikatoren.

Hvis du planlægger at kommentere dine data internt, skal du først have store datamængder i hånden. Når du har det, kan du bruge Shaip platform til at kommentere dine data. Denne proces kan dog være kompliceret, da du enten skal afsætte dine ressourcer til dette arbejde eller bede dem om at gå en ekstra mil og få arbejdet gjort.

Hvis din tid til markedet kommer meget snart, og du er nødt til at søge eksterne kilder til dine behov for datanotering, kan ressourcer som os hos Shaip redde dagen. Med vores ekspertdata-annoteringsprocesser sikrer vi, at dine maskinindlæringsmodeller tilføres det mest præcise datasæt for præcise resultater. Vores team annoterer data baseret på dine behov og krav for at give et målrettet resultat. Da dette er en tidskrævende og kedelig proces, foreslår vi at komme i kontakt med dine krav til dataanmærkninger til uddannelse i sentimentanalyse.

Række ud i dag.

Social Share

Du vil måske også kunne lide