كيفية استخدام تحليل المشاعر لتحليل رأي العملاء

ما هو تحليل المشاعر؟

تحليل المشاعر أو التنقيب عن الرأي هو أحد أساليب الذكاء الاصطناعي المستخدمة لفهم ما إذا كانت المشاعر المعبر عنها في البيانات إيجابية أم سلبية أم محايدة. تعمل هذه الخوارزميات جنبًا إلى جنب مع مهام الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل التعرف على الكيانات المسماة (NER) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لقياس المشاعر في البيانات بسرعة وكفاءة.

تستخدم العلامات التجارية أدوات تحليل المشاعر في التسويق بالذكاء الاصطناعي لعرض المعلومات الهامة في بيانات صوت العميل (VoC) من مصادر مختلفة مثل الاستماع الاجتماعي والمراجعات والاستطلاعات وتفاعلات مركز الاتصال وما إلى ذلك لتتبع صحة العلامة التجارية وتحسين المنتجات وتعزيز مشاركة العملاء والاحتفاظ.

تمتلك أدوات مثل Sprout Social التنقيب عن المشاعر كميزة مضمنة في أتمتة الذكاء الاصطناعي حتى تتمكن من الاستفادة بشكل استباقي من الرؤى الاجتماعية لمراقبة صحة العلامة التجارية وتحسين الكفاءة وزيادة تأثير الأعمال.

ما هي أنواع تحليل المشاعر؟

هناك ثلاثة مستويات لتحليل المشاعر - المستند إلى المستند ، والقائم على الموضوع والقائم على الجانب. دعونا نكسرهم.

تحليل المشاعر المستند إلى المستندات

هذا هو التنقيب الأساسي عن الرأي يستخدم لتحليل جملة بسيطة وإخبارك ما إذا كانت سلبية أم إيجابية.

تحليل المشاعر على أساس الموضوع

يُستخدم تحليل المشاعر على مستوى الموضوع للحصول على بيانات أكثر تعقيدًا. يقوم بتقسيم جملة أو فقرة معقدة لتحديد الكلمات والعبارات المتكررة وتصنيفها في موضوعات. ثم يقيس المشاعر لكل موضوع على حدة.

عند استخدامه لتحليل تعليقات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي أو منصات المراجعة ، يمنحك تحليل الموضوع فهمًا أفضل للنقاط الرئيسية المذكورة في النص ، والتي يمكنك تتبعها بعد ذلك.

تحليل المشاعر القائم على الجانب

يستخدم تحليل المشاعر الأكثر تقدمًا الثلاثة ، القائم على الجوانب ، التصنيف الدلالي لفهم التعليقات التي قد لا تحتوي على كلمات إيجابية صريحة مثل "الحب" أو "الكراهية" وإخبارك بمشاعرهم.

بصرف النظر عن تحديد موضوعات مثل "الطعام" أو "الشراب" وتصنيفها ، كما هو موضح في المثال أدناه ، فإنه يقسم أيضًا الجوانب داخل تلك الموضوعات لقياس المشاعر. يمنحك هذا رؤى دقيقة يمكنك استخدامها لإبلاغ قرارات العمل.

التحديات في تحليل المشاعر

يعتمد تحليل المشاعر على مدى جودة تدريب نموذج التعلم الآلي على تحليل البيانات. ولكن حتى مع الإصدارات المتقدمة ، يمكن أن تؤدي بعض المشكلات إلى نتائج غير دقيقة. وتشمل هذه:

• استقطاب المشاعر: يمكن لتحليل المشاعر التعرف بسهولة على الكلمات الرئيسية التي تشير إلى المشاعر مثل "الحب" أو "الكراهية" أو "الأفضل" ، والتي لها درجات قطبية عالية (+1) وسلبية (-1). ينشأ التحدي عندما يحتوي النص على عبارات مثل "ليس بهذا السوء" ، والتي لا يتعرف عليها النموذج. ينتج عن هذا درجة مشاعر غير دقيقة.
• السخرية: يستخدم الناس السخرية والسخرية في المحادثات غير الرسمية والميمات على وسائل التواصل الاجتماعي. لا يتعرف التعلم الآلي على المجاملات الخلفية على أنها سلبية ويمكن أن يخطئ في تفسير ملاحظة ساخرة على أنها إيجابية.
• Emojis: يعتمد تحليل المشاعر على معالجة اللغة الطبيعية وتحليل النص لاستخراج المشاعر ، ولكن التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن تغمرها الرموز التعبيرية. للتغلب على هذه المشكلة ، أنت بحاجة إلى أدوات مثل Sprout التي ستحدد الرموز التعبيرية في البيانات النصية وتأخذها في الاعتبار أثناء قياس شعور العلامة التجارية أو المنتج.

• أشكال الكلام: لا تفهم برامج التعلم الآلي أشكال الكلام مثل التعبيرات الاصطلاحية والاستعارات. على سبيل المثال ، لن يكون لمصطلح مثل "تحت الطقس" أي معنى سياقي لأداة تحليل المشاعر. سوف يتجاهل النص وهذا يقلل من دقة النتائج.
• النفي: لا تستطيع أداة التنقيب عن المشاعر التعرف على السلبيات المزدوجة في جمل مثل ، "لا يمكنني الحصول على ستاربكس الخاص بي!". في مثل هذه الحالات ، ستتجاهل الأداة التعليق أو تصنفه على أنه سلبي ، مما يؤدي إلى تحريف درجة المشاعر.
• الجمل المقارنة: الجمل المقارنة صعبة لأنها لا تحدد حقًا ما إذا كان العميل سعيدًا أو غير سعيد ما لم يتم تحديد ذلك. على سبيل المثال ، التعليق "Galaxy S20 أكبر من Apple iPhone 12" ، يمكن تفسيره على أنه إيجابي أو سلبي بناءً على تفضيل العميل.
• تحليل المشاعر متعدد اللغات: عندما تكون التعليقات بلغات متعددة ، فإنه يضاعف تحديات خوارزمية تحليل المشاعر. لحسن الحظ ، يتم حل هذه المشكلة عندما تكون الأداة مدمجة في تعدين المشاعر متعدد اللغات ، مثل Sprout.

كيف يتم حساب درجة المشاعر؟

يتم قياس درجات المشاعر بأقطاب ، حيث -1 سلبي ، و 0 محايد و 1 موجب. يمكن حسابها بثلاث طرق:

طريقة عدد الكلمات

في هذه الطريقة ، يتم حساب درجات المشاعر عن طريق تقليل عدد التكرارات السلبية من الإيجابية. على سبيل المثال ، 1 - 2 = -1. وبالتالي ، فإن المشاعر المقاسة سلبية. تستخدم هذه الطريقة للنصوص البسيطة.

طريقة طول الجملة

يتم احتساب النتيجة بناءً على طول الجملة ، حيث يتم طرح إجمالي عدد التكرارات الإيجابية من التكرارات السلبية ثم قسمة العدد الإجمالي للكلمات. على سبيل المثال ، 1-2 / 42 = -0.0238095. تُستخدم هذه الطريقة عادةً للجمل المعقدة والتعليقات الأطول.

طريقة نسبة عدد الكلمات

هذه هي الطريقة الأكثر شيوعًا لحساب درجات المشاعر. إجمالي عدد التكرارات الموجبة في النص مقسومًا على إجمالي عدد التكرارات السلبية ويضاف على واحد. على سبيل المثال ، 1/2 + 1 = 0.33333.

في النهاية ، يتم حساب كل هذه الحالات المنفصلة من الدرجات في شكل النسبة المئوية لمنحك درجة المشاعر الإجمالية لعلامتك التجارية أو منتجك أو تجربة العميل.

ما هي مصادر بيانات تحليل المشاعر؟

فيما يلي قائمة بمصادر بيانات الصوت الأساسية للعميل (VoC) لاستخدامها في جمع رؤى آراء العملاء.

• الاستماع عبر وسائل التواصل الاجتماعي: يتيح لك الاستماع الاجتماعي الاستفادة من أفكار وآراء عملائك غير المصفاة. هذه طريقة رائعة للحصول على رؤى أعمق حول شعور عملائك تجاه علامتك التجارية أو المحتوى أو خدمة العملاء. باستخدام Sprout ، يمكنك قياس هذا الشعور بسهولة من مجموعة من الشبكات مثل Twitter و Facebook و Instagram ، كل ذلك في منصة مركزية واحدة.
• منصات المراجعة: تعد منصات مراجعة الأعمال مصدرًا رئيسيًا لقياس صحة العلامة التجارية. يمكّنك Sprout من تحليل العديد من منصات المراجعة مثل Google My Business و Yelp و TripAdvisor وحتى Glassdoor لجمع رؤى قابلة للتنفيذ.

• الأخبار : اضغط على المقالات الإخبارية لتتبع المشاعر تجاه علامتك التجارية ومنافسيك.
• البودكاست: تعد المدونات الصوتية مصدرًا شائعًا لجمع رؤى المشاعر حول الموضوعات الشائعة التي قد تشير إلى اتجاهات الصناعة الناشئة.
• الاستطلاعات: من خلال تحليل استجابات الاستبيان لمعرفة المشاعر ، يمكنك الحصول على رؤى شاملة للعلامة التجارية تتجاوز درجات المروج الصافي (NPS) أو أنظمة تصنيف النجوم.
• تفاعلات خدمة العملاء : تعد رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بخدمة العملاء وسجلات المكالمات والتذاكر مصدرًا رئيسيًا لتتبع الموضوعات الشائعة في شكاوى العملاء ومعالجتها.
• مصادر نصية أخرى: تحليل المشاعر ممكن على أي بيانات متوفرة في النص. من بين هذه المجالات البارزة في مختلف الصناعات ، التقارير الصحية الإلكترونية مثل بيانات الرعاية الصحية والأوراق البحثية ، والمعلومات العامة كما هو الحال في المواقع الإلكترونية الحكومية والمنصات ، وحتى مواقع الألعاب مثل Twitch.

لماذا تحليل المشاعر مهم؟

فيما يلي بعض الأسباب الرئيسية التي تجعل تحليل المشاعر مهمًا للشركات.

السرعة والحجم

تعالج أدوات تحليل المشاعر مئات التعليقات في دقائق وتتعامل مع ملايين مكالمات واجهة برمجة التطبيقات يوميًا. يتيح ذلك للعلامات التجارية الحصول على رؤى العملاء في الوقت المناسب لمراقبة أداء العلامة التجارية لتنمية وإشراك الجماهير.

دقة

تحسب خوارزميات التعلم الآلي المشاعر من كميات هائلة من بيانات ملاحظات العملاء المتناثرة وتقيس نتائج أكثر دقة مما لو تم إجراؤها يدويًا. كما أنه يقلل من نطاق التحيزات من خلال المشاعر الإنسانية التي يمكن أن تتسلل إليها. على سبيل المثال ، مدير متجر قد يتجاهل تعليقًا سلبيًا لأنه من موظف سابق.

الموضوع وتحليل الجوانب

يمكنك الكشف عن الموضوعات الشائعة وجوانب عملك من المحادثات عبر شبكات التواصل الاجتماعي ومراجعة الأنظمة الأساسية من خلال علامات التصنيف والكلمات الرئيسية وفهم مشاعر العلامة التجارية. تمكّنك هذه الرؤى الدقيقة والقابلة للتنفيذ من تحسين المنتجات والعروض وخدمة العملاء والجوانب الأخرى من عملك لتحسين أداء العلامة التجارية.

يمكنك أيضًا الحصول على رؤى من خلال سحابة الكلمات ، والتي تمنحك نظرة سريعة على الموضوعات والموضوعات المهمة في مناقشات العملاء حول علامتك التجارية. ولأنها ملفتة للنظر بصريًا ، فإن سحابة الكلمات سهلة الفهم وقابلة للمشاركة بين أصحاب المصلحة في المؤسسة الأوسع.

تحليل بيانات VoC متعددة اللغات

البيانات متعددة اللغات شائعة في الاستماع الاجتماعي. تُمكِّن أدوات تحليل المشاعر العلامات التجارية من فهم العملاء المتنوعين ثقافيًا وعرقيًا من أجل فهم شامل لمشاعر العلامة التجارية.

قياس مؤشرات الأداء الرئيسية

يمكنك قياس مؤشرات الأداء الرئيسية بدقة لمعرفة جوانب استراتيجيتك التي تعمل والتي تحتاج إلى تحسين. يعد هذا ضروريًا لقياس فعالية حملاتك التسويقية وإجراء التغييرات المناسبة في الوقت الفعلي لضمان النجاح. وبالمثل ، يمكنك إدارة إدراك العلامة التجارية ورسم رؤى العلامة التجارية من خلال تتبع المشاعر في الإشارات الاجتماعية ومراجعات العملاء.

كيف يعمل تحليل المشاعر؟

تحليل المشاعر عملية معقدة لذا قمنا بتقسيمها إلى ثلاث خطوات أساسية.

الخطوة 1: جمع البيانات

يعد اختيار مصدر بيانات VoC الخاصة بك قرارًا مهمًا سيؤثر على دقة رؤيتك. كقاعدة عامة ، فإن المنصات الاجتماعية وعبر الإنترنت التي كثيرًا ما يستخدمها عملاؤك الكرام هي أفضل مصدر. بمجرد اختيار الأنظمة الأساسية التي تريد الاستفادة منها ، تنقر أداة تحليل المشاعر في الأصل على مصدر البيانات إما من خلال تكامل واجهة برمجة التطبيقات الحية أو تجريف البيانات.

الخطوة الثانية: معالجة البيانات وتحليلها

بمجرد تجميع البيانات ، فإنها تخضع لمعالجة البيانات من خلال التعلم الآلي لتحويل المعلومات غير المهيكلة إلى تنسيق مناسب لتحليل النص واستخراج البيانات.

تحدد مهام الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الكيانات المسماة (NER) إشارات العلامة التجارية والمواقع والعملات والمعلومات الأخرى ذات الصلة بالرؤى التي تريد جمعها. تمكن خوارزميات البحث الدلالي الأداة من فهم التعليقات حسب السياق وتجنب الإدخالات المكررة أثناء حساب المشاعر. تمكن البرمجة اللغوية العصبية الأداة من التعرف على المصطلحات التي تشير إلى المشاعر في خط أنابيب النص. ويضمن جزء من أدوات تحديد الكلام (PoS) أن البيانات غير الإنجليزية يتم تحليلها محليًا لتحليل المشاعر متعددة اللغات.

أخيرًا ، تحسب مهام تحليل المشاعر قطبية المشاعر لكل موضوع وجانب متفاوتين وتعطي في النهاية درجة المشاعر الإجمالية للبيانات.

الخطوة 3: تصور البيانات

يتم عرض النتائج الآن في شكل مخططات ورسوم بيانية لسهولة الفهم. يمكن مشاركة هذه التصورات مع الإدارات الأخرى مثل التسويق وخدمة العملاء لتحسين مشاركة العلامة التجارية ومعالجة اقتراحات العملاء ونقاط الألم بوعي.

تطبيقات الأعمال لتحليل المشاعر

فيما يلي بعض الطرق المهمة التي يساعد بها تحليل المشاعر العلامات التجارية على مراقبة الاتجاهات الناشئة ومواكبة المنافسين لبناء سمعة العلامة التجارية وتعزيز ولاء العملاء والبقاء في صدارة المنافسين.

مراقبة اتجاهات الصناعة

يجب على العلامات التجارية مواكبة اتجاهات الصناعة المتغيرة وتفضيلات العملاء باستمرار. يساعدك تحليل المشاعر على مراقبة المحادثات الاجتماعية وعبر الإنترنت في وقت واحد من منصات متعددة لتتبع الاتجاهات الناشئة عبر الجداول الزمنية. يمكّنك هذا من أن تكون في طليعة المنحنى وتحسين منتجاتك وخدماتك بشكل استباقي لتحقيق أقصى عائد على الاستثمار (ROI).

إجراء تحليل تنافسي

يساعدك تحليل المشاعر على فحص المحادثات حول العلامات التجارية المنافسة لتتبع نقاط القوة والضعف فيها وإبلاغ إستراتيجية عملك. يمكنك أيضًا الحصول على رؤى عن فجوة السوق حتى تتمكن من استكشاف طرق للحصول على أعمال جديدة. باستخدام جهاز Sprout ، شاهد مقارنة المنافسين جنبًا إلى جنب لمقاييس الأداء الرئيسية عبر الشبكات الاجتماعية مثل مشاركة الصوت والمشاركة ومرات الظهور ومشاعر المستخدم ، كل ذلك في مكان واحد.

قم بإنشاء محتوى جذاب

أنشئ محتوى مقنعًا يلقى صدى لدى عملائك ويتفوق على منافسيك. يمكّنك تحليل المشاعر في الاستماع الاجتماعي ومراجعة البيانات للموضوعات الساخنة من بناء علاقات أوثق مع جمهورك بمحتوى مخصص بناءً على ما يتحدثون عنه بالفعل.

رعاية مناصرة الموظفين

قم بزيادة تضخيم العلامة التجارية ورفع مستوى مناصرة الموظفين من خلال أتمتة تسليم المحتوى المؤثر للموظفين ، كما فعلت Medallia باستخدام Sprout. استخدم تحليل المشاعر لمعرفة أكثر ما يلهم الجماهير ويساعدك على بناء إستراتيجية شاملة للوصول إلى جمهور أكبر من خلال التوزيع الآلي للمحتوى.

تحسين سمعة العلامة التجارية

احصل على تنبيهات في الوقت المناسب بشأن الارتفاع المفاجئ في الإشارات إلى العلامات التجارية حتى تعرف متى تكون هناك زيادة في الأحاديث عبر الإنترنت عنك وتتبع السبب. الإشارات الإيجابية للعلامة التجارية مثل توصيات العملاء أو المديح لها نفس القدر من الأهمية لتتبعها لأنها تتيح لك إعادة مشاركة الإشارات الإيجابية لتضخيم علامتك التجارية وبناء دليل اجتماعي.

وبالمثل ، قم بتعيين التنبيهات بناءً على الكلمات الرئيسية أو لحملة علامة تجارية معينة لقياس معنويات السوق واتخاذ الإجراءات اللازمة بناءً على رؤيتك.

جمع رؤى العلامة التجارية بشكل أكثر كفاءة

تعد المراقبة المستمرة وقياس معنويات العملاء أمرًا مهمًا لتعزيز إدراك علامتك التجارية وتعميق ولاء العملاء. إنها الطريقة الأكثر استدامة لضمان علاقات طويلة الأمد مع العملاء لتوليد الإيرادات.

تساعدك البيانات الاجتماعية على القيام بذلك من خلال اكتشاف الاتجاهات والموضوعات الصاعدة بين جمهورك المستهدف حتى تتمكن من تصفية البيانات ذات الصلة بسرعة وتخصيص حملاتك لتحقيق النجاح. قم بتحليل المشاعر في الكلمات الرئيسية وعلامات التصنيف عبر منصات مثل Instagram و Twitter و Reddit و YouTube لقياس رضا العملاء ورفع مستوى أداء العلامة التجارية.

تعمق في الاستماع الاجتماعي وانظر كيف يساعدك تحليل المشاعر على تحقيق ذلك.