Klijent je ključni pokretač svakog poslovanja. Razumevanje njihovog mišljenja o vašem proizvodu ili usluzi je od suštinskog značaja za napredak vaše organizacije. Upotrebom alata za analizu raspoloženja, možete jednostavno dobiti uvid u mišljenja vaših klijenata direktno iz njihovih povratnih informacija.
Analiza raspoloženja ima ključnu ulogu u razumevanju vaše ciljne publike i kupaca. Ovaj metod omogućava prikupljanje značajnih podataka iz velike količine neorganizovanih informacija uz pomoć specijalizovanih aplikacija.
Zaronimo u svet istraživanja mišljenja, razmotrimo njegove različite tipove, značaj, izazove, metode rada i primere iz stvarnog sveta.
Šta je analiza osećanja?
Analiza osećanja, takođe poznata kao rudarenje mišljenja, podrazumeva identifikovanje emocija ili osećanja analizom teksta. Kompanije mogu koristiti ovaj pristup za kategorizaciju stavova prema svojim proizvodima i uslugama. Pored utvrđivanja opšteg raspoloženja, ova analiza može otkriti i polaritet teksta, temu i specifična mišljenja.
Rudarenje mišljenja koristi veštačku inteligenciju (AI), mašinsko učenje (ML) i tehnike rudarenja podataka kako bi izdvojilo vredne informacije iz neorganizovanog teksta, kao što su e-poruke, razgovori sa korisničkom podrškom, objave na društvenim mrežama, forumi i komentari na blogovima. Nema potrebe za ručnom obradom podataka, jer algoritmi koriste automatske metode zasnovane na pravilima ili kombinovane (hibridne) metode kako bi procenili raspoloženje.
Grammarly kao alat za analizu raspoloženja
Pored toga što je alat za ispravljanje gramatičkih i pravopisnih grešaka, Grammarly takođe može poslužiti kao alat za prikupljanje mišljenja. Ako ste koristili Grammarly integraciju u svojoj e-pošti, možda ste primetili emodži na dnu poruke koji označava vaš sadržaj kao prijateljski, formalan, neformalan itd.
Ovaj emodži prikazuje rezultate analize tona ili raspoloženja vašeg teksta. Grammarly koristi skup pravila i mašinsko učenje kako bi detektovao signale u vašem pisanju koji utiču na ton ili raspoloženje. Analizira vaše reči, upotrebu velikih slova, interpunkciju i fraze kako bi procenio kako će primalac doživeti vaš tekst.
Osim e-pošte, može analizirati raspoloženje bilo kog teksta koji napišete i otkriti dominantnu emociju prisutnu u njemu. Koristeći ga, možete odabrati pravi ton koji će vam pomoći da izgradite zdrave odnose sa drugima.
Značaj analize osećanja
Praćenje raspoloženja u realnom vremenu
Iako je sticanje novih kupaca skuplje od zadržavanja postojećih, i za ovo drugo je neophodno konstantno praćenje. Stav koji neko ima prema vašem brendu danas, može se promeniti sutra. Istraživanje mišljenja vam omogućava da u realnom vremenu pratite raspoloženje vaših klijenata i da odmah reagujete na promene.
Bolji proizvodi i usluge
Analizom osećanja kupaca dobijate detaljan pregled odgovora i povratnih informacija. Ovi podaci vam pomažu da razvijete bolje proizvode i pružite unapređenu korisničku podršku. Takođe, poboljšava produktivnost vašeg tima brzim identifikovanjem ključnih raspoloženja i tema.
Dobijanje upotrebljivih podataka
Analiza raspoloženja vam omogućava pristup upotrebljivim podacima. Društvene mreže su prepune podataka dok ljudi razgovaraju o brendovima i označavaju ih. Analiziranjem ovih podataka za raspoloženje, dobijate uvid u imidž vašeg brenda i performanse proizvoda.
Ciljane marketinške kampanje
Uz pomoć istraživanja mišljenja, možete proceniti efikasnost svojih marketinških kampanja. Rezultati analize raspoloženja vam omogućavaju da prilagodite svoje strategije potrebama klijenata. Ovi uvidi pomažu kompanijama da poboljšaju svoje marketinške strategije. Na primer, možete pokrenuti posebnu kampanju za ljude koji su zainteresovani za kupovinu vaših proizvoda i imaju pozitivan stav prema vašoj kompaniji.
Praćenje imidža brenda
Poslovni svet je danas izuzetno konkurentan, pa je održavanje pozitivnog imidža brenda od vitalnog značaja. Istraživanje mišljenja vam omogućava da saznate kako kupci doživljavaju vašu kompaniju i da preduzmete odgovarajuće korake.
Vrste analize osećanja
U zavisnosti od potreba vaše kompanije, možete primeniti različite modele istraživanja mišljenja kako biste uhvatili različite nijanse emocija.
Detaljna analiza
Ovaj model je koristan za preciznu analizu polariteta. Pomaže vam da analizirate recenzije i ocene koje dobijate od svojih kupaca. Kompanije mogu primeniti ovu analizu u različitim kategorijama polariteta, kao što su: veoma pozitivno, pozitivno, negativno, veoma negativno ili neutralno.
Analiza zasnovana na aspektima
Ova vrsta analize raspoloženja nudi dublju analizu recenzija vaših kupaca. Ona određuje o kojim specifičnim aspektima vašeg poslovanja ili proizvoda kupci govore.
Na primer, ako ste prodavac voćnih sokova i dobijete recenziju koja glasi: „Osvežavajuće, ali bi trebalo da ima biorazgradivu slamku“, ova analiza će otkriti da je utisak o soku pozitivan, ali o ambalaži negativan.
Analiza detekcije emocija
Korišćenjem ovog modela, organizacije mogu detektovati različite emocije uključene u povratne informacije korisnika, kao što su bes, zadovoljstvo, frustracija, strah, briga, sreća i panika. Ovaj sistem obično koristi leksikone, dok neki napredniji klasifikatori koriste i algoritme mašinskog učenja.
Međutim, za preciznu detekciju emocija, poželjno je koristiti mašinsko učenje, a ne samo leksikone. Jedna reč može imati pozitivno ili negativno značenje, u zavisnosti od konteksta upotrebe. Dok leksikon može netačno detektovati emociju, ML može pravilno interpretirati emocije.
Analiza namere
Korišćenjem ovog modela, možete precizno utvrditi namere potrošača. Na taj način, ne morate trošiti vreme i resurse na publiku koja ne planira kupovinu u skorije vreme. Umesto toga, možete se fokusirati na kupce koji planiraju da kupe vaše proizvode i koristiti retargeting marketing kako biste privukli njihovu pažnju.
Kako funkcioniše analiza osećanja?
Analiza mišljenja obično funkcioniše putem algoritma koji skenira rečenice i odlučuje da li je raspoloženje pozitivno, neutralno ili negativno. Napredni alati za istraživanje mišljenja koriste veštačku inteligenciju i mašinsko učenje umesto statičkih algoritama. Zbog toga se rudarenje mišljenja često naziva i AI emocija.
Trenutno se koriste dva glavna modela za analizu osećanja:
#1. Analiza osećanja putem mašinskog učenja
Kao što samo ime sugeriše, ova tehnika koristi ML i obradu prirodnog jezika (NLP) kako bi učila iz različitih ulaznih podataka. Preciznost ovog modela u velikoj meri zavisi od kvaliteta ulaznih podataka i tačnog razumevanja raspoloženja u rečenicama. Više detalja o ovom procesu možete pronaći u odeljku „Kako kreirati analizu raspoloženja pomoću mašinskog učenja”.
#2. Analiza osećanja zasnovana na pravilima
Ovo je tradicionalniji način istraživanja mišljenja. Algoritam ima unapred definisana pravila za identifikaciju raspoloženja u rečenicama. Sistem zasnovan na pravilima takođe koristi NLP, ručnu izradu liste reči (leksikona), tokenizaciju, raščlanjivanje i prepoznavanje osnova reči.
Evo kako to funkcioniše:
Biblioteka leksikona
Programer kreira biblioteku pozitivnih i negativnih reči unutar algoritma. Za to se može koristiti standardni rečnik. Važno je biti pažljiv prilikom odabira reči koje se smatraju pozitivnim ili negativnim, jer svaka greška u ovom koraku može dovesti do netačnih rezultata.
Tokenizacija tekstova
S obzirom na to da računari ne mogu direktno razumeti ljudski jezik, programeri moraju podeliti tekstove na najmanje moguće fragmente, kao što su reči. Stoga, tokenizacija rečenica deli tekstove na rečenice, dok tokenizacija reči razdvaja rečenice na pojedinačne reči.
Uklanjanje nepotrebnih reči
Lematizacija i uklanjanje stop reči igraju ključnu ulogu u ovom koraku. Lematizacija je grupiranje sličnih reči u jednu grupu. Na primer, reči „sam“, „jesi“, „je“, „smo“, „ste“, „su“, se grupišu pod osnovnu reč „biti“.
Slično, uklanjanje stop reči uklanja suvišne reči kao što su „i“, „ali“, „za“, „od“, „do“, koje ne unose značajne promene u značenje raspoloženja u tekstu.
Automatizovano brojanje reči raspoloženja
Pošto ćete u projektu analize raspoloženja analizirati terabajte teksta, potrebno je koristiti automatizovani program za efikasno brojanje svih pozitivnih, negativnih i neutralnih reči. Ovo takođe pomaže u smanjenju ljudskih grešaka u procesu.
Izračunavanje ocene raspoloženja
Sada je zadatak istraživanja mišljenja jednostavan: program treba da oceni tekst. Rezultat može biti prikazan u procentima, na primer 0% je negativno, 100% je pozitivno, a 50% je neutralno.
Alternativno, neki programi koriste skalu od -100 do +100. Na ovoj skali, 0 je neutralno, -100 je negativno, a +100 je pozitivno raspoloženje.
Primena analize osećanja u stvarnom životu
Kompanije neprestano prikupljaju kvalitativne podatke koje je potrebno pravilno analizirati. Realni primeri upotrebe istraživanja mišljenja su:
- Analiza raspoloženja se koristi za analizu razgovora sa korisničkom podrškom. Pomaže preduzećima da optimizuju svoj radni proces i poboljšaju korisničko iskustvo.
- Mišljenja kupaca na forumima i onlajn zajednicama su od velikog značaja za kompanije. Oni koriste ovaj metod za razumevanje opšteg utiska korisnika na ovim platformama.
- Recenzije kupaca na društvenim mrežama mogu imati značajan uticaj na poslovanje. Analiza raspoloženja se često koristi za identifikaciju onoga što publika govori o kompaniji.
- Istraživanje javnog mnjenja može otkriti tržišne trendove, identifikovati nova tržišta i analizirati konkurenciju. Stoga se ovaj metod koristi za istraživanje tržišta pre lansiranja novih proizvoda ili brendova.
- Analiza povratnih informacija o proizvodima je još jedno područje gde kompanije koriste analizu raspoloženja, kako bi utvrdile gde mogu poboljšati svoje proizvode.
- Ankete o novim proizvodima ili beta verzijama aplikacija sadrže informacije koje se mogu koristiti za poboljšanje proizvoda. Istraživanje mišljenja je takođe korisno u prikupljanju ključnih podataka iz anketa kupaca.
Kreiranje analize raspoloženja pomoću mašinskog učenja
Prethodna obrada teksta
U prethodnoj obradi teksta, ML algoritam može koristiti uklanjanje stop reči i lematizaciju kako bi uklonio nekritične reči koje ne doprinose procesu rudarenja pomoću veštačke inteligencije.
Nakon obrade sirovog teksta, AI program primenjuje metod vektorizacije da transformiše reči u numeričke vrednosti. U industriji se ova numerička reprezentacija reči naziva „obeležja“ (features).
Model „bag-of-n-grams“ je uobičajen metod za vektorizaciju. Međutim, duboko učenje je donelo značajan napredak u ovoj oblasti, uvodeći algoritam word2vec koji koristi neuronsku mrežu.
Obuka AI i predviđanje
Trener veštačke inteligencije treba da unese skup podataka za obuku označenih raspoloženjima. Ovi podaci uglavnom uključuju mnoge parove obeležja. Parovi obeležja označavaju numeričku reprezentaciju reči raspoloženja i njihove odgovarajuće oznake: negativno, neutralno ili pozitivno.
Predviđanje teksta iz stvarnog života
Nakon toga, programer unosi novi, neviđeni tekst u ML sistem. Sistem će koristiti svoje znanje stečeno iz podataka za obuku kako bi generisao oznake ili klase za neviđene tekstove.
Ponekad AI sistem može koristiti i modele algoritama za klasifikaciju kao što su logistička regresija, naivna Bajesova regresija, linearna regresija, mašine sa vektorima podrške i duboko učenje.
Sada kada detaljno poznajete koncept analize osećanja, vreme je da se upoznate sa vrhunskim alatima za rudarenje mišljenja.
MonkeyLearn
MonkeyLearn je softver za analizu raspoloženja koji brzo otkriva emocije u neorganizovanim tekstualnim podacima. Koristeći ovaj alat, kompanije mogu odmah saznati o negativnim komentarima i brzo reagovati kako bi stvorile pozitivan utisak.
Možete pratiti mišljenja kupaca o vašim proizvodima, uslugama ili brendu. Vreme odgovora na hitne zahteve za vašu kompaniju se takođe značajno povećava. Ovaj alat vam takođe omogućava da vizuelizujete uvide u osećanja.
MonkeyLearn podržava integraciju sa stotinama aplikacija za analizu teksta, uključujući Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform i Service Cloud.
Awario
Ako tražite pouzdan alat za analizu osećanja za praćenje društvenog slušanja, Awario je prava aplikacija za vas. Meri raspoloženje izgrađeno oko vašeg brenda i kako se ono menja tokom vremena kako biste razumeli vašu reputaciju.
Koristeći ovaj alat, možete brzo uočiti negativne komentare na društvenim mrežama i dati im prioritet prilikom odgovaranja. Takođe vas obaveštava o reakcijama vaših kupaca na vaše marketinške kampanje i nove proizvode.
Pored toga, preduzeća mogu koristiti ovu platformu za analizu svojih konkurenata kako bi identifikovali njihove snage i slabosti. Takođe možete dobiti statistiku analize u PDF formatu i podeliti je sa drugima.
Thematic
Thematic je platforma za analizu povratnih informacija koju možete koristiti i za analizu raspoloženja. Nudi vam potpun uvid u vaše klijente koristeći istraživanje mišljenja vođeno veštačkom inteligencijom. Koristeći ovaj alat, možete razumeti povratne informacije kupaca na centralnoj platformi i dati prioritet svojim odgovorima.
Ova platforma prikuplja povratne informacije iz anketa, društvenih medija, podrške putem ćaskanja, otvorenih odgovora kupaca i recenzija. Zatim ih kategoriše u različite teme i osećanja koristeći veštačku inteligenciju.
Na taj način, znate šta je važno vašim kupcima. Ova platforma ne zahteva obuku ili ručno kodiranje jer možete nesmetano razumeti aktuelne teme među kupcima.
Završne reči
Osećanja kupaca i namera kupovine idu ruku pod ruku. Kompanije mogu da osmisle svoj marketinški plan na osnovu pozitivnog ili negativnog utiska njihovih potencijalnih i postojećih kupaca. Analiza raspoloženja vam takođe pomaže u upravljanju društvenim medijima i brendiranju kompanije.
Sada kada znate značaj istraživanja mišljenja i kako ono funkcioniše, možete primeniti ovaj metod u svoje poslovanje uz pomoć vrhunskih analizatora raspoloženja. Takođe možete kreirati rešenje za analizu raspoloženja koristeći mašinsko učenje.
Ako ste zainteresovani, pogledajte ovu listu alata za povratne informacije kupaca kako biste poboljšali svoje proizvode.