Клијент је покретачка снага сваког пословања. Знајући шта мисле о вашем производу и услузи помоћи ће вашој организацији да напредује. Помоћу алата за анализу расположења можете лако да сазнате о својим клијентима из података повратних информација.
Анализа расположења игра велику улогу у разумевању ваше публике и купаца. Овај метод вам омогућава да прикупите кључне увиде из неорганизованих масовних података уз помоћ апликација.
Хајде да заронимо у истраживање мишљења, његове врсте, импотенцију, изазове, методе рада и примере из стварног живота.
Преглед садржаја
Шта је анализа осећања?
Анализа сентимента значи идентификовање емоција или осећања кроз анализу текста и рударење. Такође је познато као рударење мишљења. Компаније могу користити овај приступ да категоризују своја мишљења о својим производима и услугама. Осим одређивања сентимента, ова анализа може прикупити поларитет текста, тему и мишљење.
Опинион рударство користи АИ, МЛ и технологије рударења података за рударење личних информација из неорганизованог и неструктурираног текста као што су е-поруке, разговори за подршку, канали друштвених медија, форуми и коментари на блоговима. Нема потребе за ручном обрадом података јер алгоритми користе аутоматске методе засноване на правилима или хибридне методе да би произвеле осећања.
Граматика као алатка за анализу расположења
Поред тога што је алат за исправљање граматичких и интерпункцијских грешака, Граммарли је такође способан да функционише као алат за прикупљање мишљења. Ако сте користили Граммарли интеграцију у својој е-пошти, можда сте видели емоји на дну е-поште који је означио ваш садржај е-поште као пријатељски, формални, неформални итд.
Овај емоџи приказује резултате анализе тона или сентимента вашег текста. Граматички користи скуп правила и машинско учење да лоцира сигнале у вашем писању који утичу на тон или расположење. Анализира ваше речи, велика слова, интерпункцију и фразе да би вам рекао како ће их прималац пронаћи.
Осим е-порука, може открити сентимент било ког текста који напишете и рећи вам доминантно осећање емоција које је укључено у то дело. Користећи га, можете одабрати прави тон који ће вам помоћи да изградите здраве односе са другима.
Важност анализе осећања
Праћење расположења у реалном времену
Иако је стицање нових купаца скупље од задржавања постојећих, потоњем је такође потребно стално праћење. Оно што неко данас осећа о вашем бренду може се променити сутра. Истраживање мишљења вам омогућава да сазнате њихово расположење у реалном времену и одмах предузмете акцију.
Бољи производи и услуге
Осећај купаца вам омогућава да прегледате одговоре и повратне информације купаца. Подаци ће вам помоћи да развијете боље производе и понудите побољшану услугу корисницима. Такође, побољшава продуктивност вашег тима брзим идентификовањем осећања и тема.
Добијте податке који се могу применити
Анализа сентимента вам омогућава да дођете до података који се могу применити. Друштвени медији ових дана су пуни података док људи причају о брендовима и означавају их. Анализирање ових података за расположење значи да знате о имиџу вашег бренда и перформансама производа.
Куриране маркетиншке кампање
Уз помоћ истраживања мишљења, можете проценити своје маркетиншке кампање. Његови резултати вам омогућавају да предузмете акцију у складу са осећањима корисника. Ови увиди помажу компанијама да побољшају своју маркетиншку стратегију. На пример, можете покренути специјалну кампању за људе заинтересоване за куповину ваших производа и имати позитивну представу о вашој компанији.
Праћење имиџа бренда
Пословни свет је данас толико конкурентан да је задржавање имиџа вашег бренда застрашујуће. Можете да користите истраживање мишљења да одредите како купац доживљава вашу компанију и да предузмете кораке у складу са тим.
Врсте анализе осећања
У зависности од потреба ваше компаније, можете да примените било који модел истраживања мишљења да бисте ухватили различите емоције.
Фино-зрнаста анализа
Овај модел је користан за извођење прецизности поларитета. Помаже вам да проучавате рецензије и оцене које добијате од својих купаца. Компаније могу применити ову анализу у различитим следећим категоријама поларитета, као што су веома позитивне, позитивне, негативне, веома негативне или неутралне.
Анализа заснована на аспектима
Ова врста анализе расположења нуди дубљу анализу рецензија ваших купаца. Он одређује о којим аспектима пословања или идеја купци говоре.
Ако сте продавац воћних сокова и добили сте рецензију која каже: „Освежавајуће, али треба да садржи биоразградиву сламку. Ова анализа ће открити да говори позитивно о вашем соку, али негативно о амбалажи.
Анализа детекције емоција
Користећи овај модел, организације могу да открију емоције укључене у повратне информације корисника, као што су бес, задовољство, фрустрација, страх, брига, срећа и паника. Овај систем обично користи лексиконе, док неки напредни класификатори користе и алгоритме машинског учења.
Међутим, да бисте открили емоције, требало би да користите машинско учење преко лексикона. Једна реч може да пренесе позитивно или негативно значење на основу њене употребе. Док лексикон може нетачно открити емоцију, МЛ може исправно одредити емоције.
Анализа намере
Користећи овај модел, можете тачно одредити намеру потрошача. Као резултат тога, не морате да трошите време и труд на публику која не намерава ништа да купи ускоро. Уместо тога, морате се фокусирати на купце који планирају да купе ваше производе. Можете користити ретаргетинг маркетинг да бисте привукли њихову пажњу.
Како функционише анализа осећања?
Проналажење мишљења обично функционише путем алгоритма који скенира реченице и одлучује да ли је позитивна, неутрална или негативна. Напредни алати за истраживање мишљења замењују статички или конвенционални алгоритам вештачком интелигенцијом и машинским учењем. Стога, људи из индустрије такође називају рударење мишљења као АИ емоција.
Анализа осећања тренутно прати следећа два радна модела:
#1. Анализа осећаја машинског учења
Као што име говори, ова техника користи МЛ и обраду природног језика (НЛП) за учење из различитих инпута за обуку. Дакле, тачност модела у великој мери зависи од квалитета улазног садржаја и правилног разумевања сентимента реченица. Више о томе је испод у одељку „Како направити анализу расположења помоћу машинског учења“.
#2. Анализа осећања заснована на правилима
То је конвенционални начин истраживања мишљења. Алгоритам има нека унапред постављена правила за идентификацију осећања за било коју реченицу. Систем заснован на правилима такође користи НЛП ручно кроз листу речи (лексикона), токенизацију, рашчлањивање и прављење корена.
Ево како то функционише:
Библиотека лексикона
Програмер креира библиотеку позитивних и негативних речи унутар алгоритма. За то се може користити било који стандардни речник. Овде би помогло када бисте били пажљиви када бисте одлучивали које су позитивне или негативне речи. Ако направите било какву грешку, резултат ће бити погрешан.
Токенизација текстова
Пошто машине не могу да разумеју људски говорни језик, програмери морају да поделе текстове на најмањи могући фрагмент, попут речи. Отуда постоји токенизација реченица која дели текстове у реченице. Слично, токенизација речи раздваја термине реченице.
Уклањање непотребних речи
Лематизација и уклањање стоп речи играју главну улогу у овом тренутку. Лематизација је груписање сличних речи у једну групу. На пример, Ам, Ис, Аре, Беен, Вере, итд., сматрају се „бити“.
Слично томе, уклањање стоп речи уклања вишак речи као што су За, За, А, Ат, итд., које не уносе никакве значајне промене у смислу сентимента у тексту.
Компјутеризовано бројање речи осећања
Пошто ћете анализирати терабајте текстова у пројекту анализе осећања, потребно је да користите компјутерски програм да бисте ефикасно пребројали све позитивне, негативне и неутралне речи. Такође помаже у ублажавању људских грешака у процесу.
Израчунавање оцене расположења
Сада је задатак истраживања мишљења једноставан. Програм треба да оцени текст. Резултат може бити у процентуалном облику, на пример 0% је негативно, 100% је позитивно, а 50% је неутрално.
Алтернативно, неки програми користе скалу од -100 до +100. На овој скали, 0 је неутрално, -100 је негативно, а +100 је позитивно расположење.
Примене анализе осећања у стварном животу
Компаније настављају да прикупљају квалитативне податке које је потребно правилно анализирати. Стварни случајеви употребе истраживања мишљења су:
- Анализа сентимента се користи за анализу разговора за корисничку подршку. Помаже предузећима да поједноставе свој радни ток и побољшају своје корисничко искуство.
- Оно што купци кажу на форумима и онлајн заједницама има значај за компаније. Они користе ову методу да разумеју укупан утисак корисника на тим платформама.
- Рецензије купаца на друштвеним мрежама могу направити или прекинути посао. Анализа сентимента се често користи да би се идентификовало шта публика каже о компанији.
- Истраживање јавног мњења може идентификовати тржишне трендове, одредити нова тржишта и анализирати конкуренте. Стога га људи користе за истраживање тржишта пре него што лансирају нове производе или брендове.
- Преглед производа је још једна арена у којој компаније користе анализу расположења. Дакле, предузећа знају где могу да побољшају своје производе.
- Анкете о тек лансираном производу или бета верзији апликације садрже информације које можете користити за побољшање производа. Истраживање мишљења је такође корисно у прикупљању кључних података из анкета купаца.
Направите анализу расположења помоћу машинског учења
Предобрада текстова
У претходној обради текста, МЛ алгоритам може да користи уклањање зауставне речи и лематизацију да уклони некритичне речи које не играју никакву улогу у рударењу вештачке интелигенције.
Након обраде сировог текста, АИ програм примењује метод векторизације да трансформише речи осећања у нумеричке. Индустријски израз за ову нумеричку репрезентацију речи је Карактеристике.
Баг-оф-н-грамс је уобичајен начин за векторизацију. Међутим, дубоко учење је направило много напретка у овој области и увело алгоритам ворд2вец који користи неуронску мрежу.
Обука АИ и предвиђање
Тренер вештачке интелигенције треба да унесе скуп података о обуци означених осећањима. Подаци углавном укључују многе парове карактеристика. Парови обележја означавају нумерички приказ речи осећања и њене одговарајуће ознаке: негативно, неутрално или позитивно.
Предвиђање текста из стварног живота
Сада би програмер убацио невидљиви или нови текст у МЛ систем. Користиће своје учење из података о обуци да генерише ознаке или класе за невидљиве текстове.
Понекад систем вештачке интелигенције такође може да користи моделе класификационих алгоритама као што су логистичка регресија, наивна Бајесова регресија, линеарна регресија, машине за подршку векторима и дубоко учење.
Сада када знате о концепту анализе сентимента у детаље, време је да сазнате о врхунским алатима за рударење мишљења.
МонкеиЛеарн
МонкеиЛеарн је софтвер за анализу расположења који може брзо да открије емоције у неорганизованим текстуалним подацима. Користећи ову алатку, компаније могу одмах да сазнају о негативним коментарима и одмах реагују како би створиле позитиван утисак.
Можете пратити мишљења купаца о вашим производима, услугама или бренду. Дакле, време одговора на хитне упите за вашу компанију такође се у великој мери повећава. Такође вам омогућава да визуелизујете увиде у осећања.
МонкеиЛеарн подржава интеграцију са стотинама апликација за анализу текста, укључујући Запиер, Аиртабле, Гмаил, Интерцом, МС Екцел, Гоогле Схеетс, Зендеск, СурвеиМонкеи, Типеформ и Сервице Цлоуд.
Аварио
Ако тражите поуздан алат за анализу осећања за праћење друштвеног слушања, Аварио је апликација за вас. Мери расположење изграђено око вашег бренда и како се оно мења током времена како бисте могли да разумете своју репутацију.
Користећи овај алат, можете уочити негативне коментаре на друштвеним мрежама и одговорити на њих по приоритету. Обавештава вас о реакцијама ваших купаца на ваше маркетиншке кампање и нове производе.
Штавише, предузећа могу користити ову платформу да анализирају своје конкуренте како би идентификовала њихове предности и слабости. Такође можете добити статистику анализе у ПДФ формату и поделити је са другима.
Тематски
Тхематиц је платформа за аналитику повратних информација коју можете користити и за анализу расположења. Нуди вам потпуни увид у ваше клијенте користећи истраживање мишљења вођено вештачком интелигенцијом. Користећи овај алат, можете разумети повратне информације купаца на централној платформи и дати приоритет својим одговорима.
Ова платформа прикупља повратне информације из анкета, друштвених медија, ћаскања подршке, отворених одговора купаца и рецензија. Затим их категорише у различите теме и осећања користећи АИ.
Дакле, знате шта је важно купцима. Овој платформи није потребна обука или ручно кодирање јер можете неприметно да разумете трендовске теме међу купцима.
Завршне речи
Осећај купаца и намера куповине иду руку под руку. Компаније могу да осмисле свој маркетиншки план познавајући позитиван или негативан утисак својих потенцијалних и постојећих купаца. Анализа сентимента вам такође помаже у управљању друштвеним медијима и брендирању компаније.
Сада када знате важност истраживања мишљења и како оно функционише, можете применити ову методу у своје пословање уз помоћ врхунских анализатора расположења. Такође можете да креирате решење за анализу расположења користећи машинско учење.
Ако сте заинтересовани, погледајте ову листу алата за повратне информације купаца да бисте побољшали своје производе.