Jak wykorzystać analizę nastrojów do analizy opinii klientów

Czym jest analiza nastrojów?

Analiza nastrojów lub eksploracja opinii to technika sztucznej inteligencji używana do zrozumienia, czy nastroje wyrażone w danych są pozytywne, negatywne czy neutralne. Algorytmy te współpracują z innymi zadaniami sztucznej inteligencji, takimi jak rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML), aby szybko i wydajnie mierzyć nastroje w danych.

Marki wykorzystują narzędzia do analizy nastrojów w marketingu AI, aby uzyskiwać krytyczne informacje w postaci danych głosowych klientów (VoC) z różnych źródeł, takich jak słuchanie społecznościowe, recenzje, ankiety, interakcje z centrum kontaktowym itp., aby śledzić stan marki, ulepszać produkty i zwiększać zaangażowanie klientów i retencji.

Narzędzia takie jak Sprout Social mają wbudowane badanie nastrojów jako wbudowaną funkcję automatyzacji sztucznej inteligencji, dzięki czemu można proaktywnie wykorzystywać spostrzeżenia społecznościowe do monitorowania kondycji marki, poprawy wydajności i wywierania wpływu na biznes.

Jakie są rodzaje analizy nastrojów?

Istnieją trzy poziomy analizy nastrojów — oparte na dokumentach, tematach i aspektach. Rozbijmy je.

Analiza nastrojów oparta na dokumentach

Jest to podstawowa eksploracja opinii używana do analizy prostego zdania i określenia, czy jest ono negatywne, czy pozytywne.

Analiza sentymentu oparta na temacie

Analiza nastrojów na poziomie tematu jest używana w przypadku bardziej złożonych danych. Rozbija złożone zdanie lub akapit, aby zidentyfikować powtarzające się słowa i frazy oraz podzielić je na tematy. Następnie mierzy nastroje dla każdego tematu osobno.

W przypadku analizy komentarzy klientów w mediach społecznościowych lub platformach z recenzjami analiza tematyczna pozwala lepiej zrozumieć kluczowe punkty wymienione w tekście, które można następnie śledzić.

Analiza nastrojów oparta na aspektach

Najbardziej zaawansowana z tych trzech, oparta na aspektach analiza nastrojów, wykorzystuje klasyfikację semantyczną, aby zrozumieć komentarze, które mogą nie zawierać jednoznacznie pozytywnych słów, takich jak „miłość” lub „nienawiść”, i przedstawić ich nastroje.

Oprócz identyfikowania i klasyfikowania tematów, takich jak „jedzenie” lub „napoje”, jak w poniższym przykładzie, dodatkowo dzieli aspekty w ramach tych tematów, aby zmierzyć nastroje. Daje to szczegółowe informacje, które można wykorzystać do podejmowania decyzji biznesowych.

Wyzwania w analizie nastrojów

Analiza tonacji opiera się na tym, jak dobrze model uczenia maszynowego jest szkolony do analizowania danych. Ale nawet w przypadku zaawansowanych wersji niektóre problemy mogą prowadzić do niedokładnych wyników. Obejmują one:

• Polaryzacja nastrojów: Analiza nastrojów pozwala łatwo zidentyfikować słowa kluczowe, które oznaczają emocje, takie jak „miłość”, „nienawiść” lub „najlepsze”, które mają wysokie pozytywne (+1) i negatywne (-1) wyniki polaryzacji. Wyzwanie pojawia się, gdy tekst zawiera zwroty takie jak „nie jest tak źle”, których model nie rozpoznaje. Powoduje to niedokładny wynik tonacji.
• Sarkazm: ludzie używają ironii i sarkazmu w swobodnych rozmowach i memach w mediach społecznościowych. Uczenie maszynowe nie rozpoznaje odwrotnych komplementów jako negatywnych i może błędnie zinterpretować sarkastyczną uwagę jako pozytywną.
• Emotikony: analiza nastrojów zależy od przetwarzania języka naturalnego i analizy tekstu w celu eksploracji nastrojów, ale komentarze w mediach społecznościowych mogą być zalewane emotikonami. Aby rozwiązać ten problem, potrzebujesz narzędzi takich jak Sprout, które będą identyfikować emotikony w danych tekstowych i uwzględniać je podczas pomiaru nastrojów marki lub produktu.

• Figury retoryczne: programy uczenia maszynowego nie rozumieją figur retorycznych, takich jak idiomy i metafory. Na przykład idiom taki jak „w pogodzie” nie będzie miał kontekstowego sensu dla narzędzia do analizy nastrojów. Zignoruje tekst, co zmniejszy dokładność wyników.
• Zaprzeczenia: narzędzie do eksploracji nastrojów nie rozpoznaje podwójnych przeczeń w zdaniach, takich jak „Nie mogę nie wypić mojego Starbucksa!”. W takich przypadkach narzędzie albo zignoruje komentarz, albo zaklasyfikuje go jako negatywny, wypaczając w ten sposób ocenę opinii.
• Zdania porównawcze: Zdania porównawcze są trudne, ponieważ tak naprawdę nie określają, czy klient jest szczęśliwy, czy niezadowolony, chyba że określono inaczej. Na przykład komentarz „Galaxy S20 jest większy niż Apple iPhone 12” może być interpretowany jako pozytywny lub negatywny w zależności od preferencji klienta.
• Wielojęzyczna analiza nastrojów: gdy komentarze są w wielu językach, komplikuje to wyzwania algorytmu analizy nastrojów. Na szczęście problem ten można rozwiązać, gdy narzędzie ma wbudowaną natywną wielojęzyczną eksplorację sentymentów, taką jak Sprout.

Jak obliczany jest wynik nastrojów?

Wyniki nastrojów są mierzone w polaryzacjach, gdzie -1 jest ujemne, 0 jest neutralne, a 1 jest pozytywne. Można je obliczyć na trzy sposoby:

Metoda liczenia słów

W tej metodzie oceny nastrojów są obliczane poprzez zmniejszenie liczby negatywnych wystąpień z pozytywnych. Na przykład 1 - 2 = -1. Zatem zmierzone nastroje są ujemne. Ta metoda jest używana do prostych tekstów.

Metoda długości zdań

Wynik jest obliczany na podstawie długości zdania, gdzie łączna liczba pozytywnych wystąpień jest odejmowana od negatywnych, a następnie dzielona przez całkowitą liczbę słów. Na przykład 1-2/42 = -0,0238095. Ta metoda jest zwykle używana w przypadku złożonych zdań i dłuższych komentarzy.

Metoda współczynnika liczby słów

Jest to najpopularniejszy sposób obliczania wyników nastrojów. Całkowita liczba pozytywnych wystąpień w tekście jest dzielona przez całkowitą liczbę negatywnych i dodawana przez jeden. Na przykład 1/2+1 = 0,33333.

Ostatecznie wszystkie te oddzielne wystąpienia wyników są obliczane w formie percentyla, aby uzyskać ogólny wynik nastrojów Twojej marki, produktu lub doświadczenia klienta.

Jakie są źródła danych analizy nastrojów?

Oto lista najważniejszych źródeł danych głosowych klientów (VoC), których można używać do zbierania informacji o opiniach klientów.

• Słuchanie w mediach społecznościowych: Słuchanie w mediach społecznościowych umożliwia dostęp do niefiltrowanych myśli i opinii klientów. To świetny sposób, aby uzyskać głębszy wgląd w to, co klienci myślą o Twojej marce, treściach lub obsłudze klienta. Dzięki Sprout możesz łatwo mierzyć to nastroje w różnych sieciach, takich jak Twitter, Facebook i Instagram, a wszystko to na jednej scentralizowanej platformie.
• Platformy recenzji: Platformy recenzji biznesowych są kluczowym źródłem pomiaru kondycji marki. Sprout umożliwia analizę kilku platform recenzji, takich jak Google Moja Firma, Yelp, TripAdvisor, a nawet Glassdoor, w celu zebrania przydatnych informacji.

• Wiadomości : klikaj w artykuły z wiadomościami, aby śledzić nastroje Twojej marki i konkurencji.
• Podcasty: Podcasty są popularnym źródłem zbierania informacji na temat nastrojów na popularne tematy, które mogą wskazywać na pojawiające się trendy w branży.
• Ankiety: Analizując odpowiedzi na ankiety pod kątem nastrojów, uzyskujesz całościowe informacje o marce, które wykraczają poza wyniki promotorów netto (NPS) lub systemy ocen w postaci gwiazdek.
• Interakcje z obsługą klienta : wiadomości e-mail dotyczące obsługi klienta, dzienniki połączeń i zgłoszenia są kluczowym źródłem śledzenia i rozwiązywania typowych tematów skarg klientów.
• Inne źródła tekstu: Analiza nastrojów jest możliwa na dowolnych danych dostępnych w tekście. Wśród nich dominujące w różnych branżach są elektroniczne raporty zdrowotne, takie jak dane dotyczące zdrowia i dokumenty badawcze, informacje publiczne, takie jak na rządowych stronach internetowych i platformach, a nawet strony z grami, takie jak Twitch.

Dlaczego analiza nastrojów jest ważna?

Oto niektóre z głównych powodów, dla których analiza nastrojów jest ważna dla firm.

Szybkość i skala

Narzędzia do analizy nastrojów przetwarzają setki komentarzy w ciągu kilku minut i codziennie obsługują miliony wywołań API. Dzięki temu marki mogą uzyskiwać aktualne informacje o klientach w celu monitorowania wyników marki w celu rozwoju i zaangażowania odbiorców.

Dokładność

Algorytmy uczenia maszynowego obliczają nastroje na podstawie ogromnych ilości rozproszonych danych zwrotnych od klientów i mierzą znacznie dokładniejsze wyniki niż w przypadku ręcznego. Zmniejsza również zakres uprzedzeń wynikających z ludzkich emocji, które mogą się wkraść. Na przykład kierownik sklepu może zignorować negatywny komentarz, ponieważ pochodzi od byłego pracownika.

Analiza tematyczna i aspektowa

Jesteś w stanie odkryć popularne tematy i aspekty swojej firmy z rozmów w sieciach społecznościowych i przeglądać platformy za pomocą hashtagów i słów kluczowych oraz zrozumieć nastroje marki. Te precyzyjne, przydatne informacje umożliwiają ulepszanie produktów i ofert, obsługi klienta i innych aspektów Twojej firmy w celu poprawy wyników marki.

Uzyskasz również wgląd w chmury słów, które dają szybki wgląd w ważne motywy i tematy w dyskusjach klientów na temat Twojej marki. A ponieważ są one atrakcyjne wizualnie, chmury słów są łatwe do zrozumienia i nadają się do udostępniania zainteresowanym stronom w szerszej organizacji.

Analizuj wielojęzyczne dane VoC

Dane wielojęzyczne są powszechne w słuchaniu społecznościowym. Narzędzia do analizy nastrojów umożliwiają markom zrozumienie klientów zróżnicowanych kulturowo i etnicznie w celu całościowego zrozumienia nastrojów marki.

Mierz KPI

Możesz precyzyjnie mierzyć kluczowe wskaźniki wydajności, aby wiedzieć, które aspekty Twojej strategii działają, a które wymagają poprawy. Jest to niezbędne do mierzenia skuteczności kampanii marketingowych i wprowadzania odpowiednich zmian w czasie rzeczywistym, aby zapewnić sukces. Podobnie możesz zarządzać postrzeganiem marki i wyciągać wnioski dotyczące marki, śledząc nastroje we wzmiankach społecznościowych i recenzjach klientów.

Jak działa analiza nastrojów?

Analiza nastrojów to złożony proces, dlatego podzieliliśmy go na trzy podstawowe etapy.

Krok 1: Gromadzenie danych

Wybór miejsca, z którego pochodzą Twoje dane VoC, to ważna decyzja, która wpłynie na dokładność Twoich spostrzeżeń. Z reguły najlepszym źródłem są platformy społecznościowe i internetowe, z których często korzystają Twoi najcenniejsi klienci. Po wybraniu platform, które chcesz wykorzystać, narzędzie do analizy nastrojów natywnie łączy się ze źródłem danych poprzez integrację interfejsu API na żywo lub zbieranie danych.

Krok 2: Przetwarzanie i analiza danych

Po zestawieniu danych są one przetwarzane przez uczenie maszynowe w celu przekształcenia nieustrukturyzowanych informacji w odpowiedni format do analizy tekstu i eksploracji danych.

Zadania AI, takie jak rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER), identyfikują wzmianki o marce, lokalizacje, waluty i inne informacje istotne dla spostrzeżeń, które chcesz zebrać. Algorytmy wyszukiwania semantycznego umożliwiają narzędziu kontekstowe rozumienie komentarzy i unikanie duplikatów wpisów podczas obliczania nastrojów. NLP umożliwia narzędziu rozpoznawanie terminów oznaczających emocje w potoku tekstowym. A znaczniki części mowy (PoS) zapewniają natywną analizę danych w języku innym niż angielski pod kątem wielojęzycznej analizy nastrojów.

Na koniec zadania analizy nastrojów obliczają polaryzację nastrojów dla każdego zgrupowanego tematu i aspektu i ostatecznie podają ogólny wynik nastrojów danych.

Krok 3: Wizualizacja danych

Wyniki są teraz prezentowane w formie wykresów i wykresów dla ułatwienia zrozumienia. Wizualizacje te można udostępniać innym działom, takim jak marketing i obsługa klienta, w celu zwiększenia zaangażowania marki i świadomego uwzględnienia sugestii klientów i problemów.

Biznesowe zastosowania analizy nastrojów

Oto kilka ważnych sposobów, w jakie analiza nastrojów pomaga markom monitorować pojawiające się trendy i wyprzedzać konkurencję, aby budować reputację marki, zwiększać lojalność klientów i wyprzedzać konkurencję.

Monitoruj trendy w branży

Marki muszą stale nadążać za zmieniającymi się trendami w branży i preferencjami klientów. Analiza nastrojów pomaga monitorować rozmowy społecznościowe i internetowe jednocześnie z wielu platform, aby śledzić pojawiające się trendy w różnych przedziałach czasowych. Dzięki temu możesz wyprzedzać konkurencję i proaktywnie ulepszać swoje produkty i usługi, aby uzyskać maksymalny zwrot z inwestycji (ROI).

Przeprowadź analizę konkurencji

Analiza nastrojów pomaga badać rozmowy na temat konkurencyjnych marek, aby śledzić ich mocne i słabe strony oraz kształtować strategię biznesową. Otrzymujesz również informacje o lukach rynkowych, dzięki czemu możesz odkrywać sposoby pozyskiwania nowych klientów. Dzięki Sprout możesz zobaczyć w jednym miejscu bezpośrednie porównanie kluczowych wskaźników wydajności w mediach społecznościowych, takich jak udział w głosach, zaangażowanie, wyświetlenia i nastroje użytkowników.

Twórz angażujące treści

Twórz atrakcyjne treści, które rezonują z klientami i przewyższają konkurencję. Analiza nastrojów podczas słuchania w mediach społecznościowych i przeglądanie danych dotyczących gorących tematów umożliwia budowanie bliższych relacji z odbiorcami dzięki spersonalizowanym treściom opartym na tym, o czym faktycznie mówią.

Pielęgnuj rzecznictwo pracowników

Zmaksymalizuj wzmocnienie marki i podnieś poziom rzecznictwa pracowników, automatyzując dostarczanie pracownikom istotnych treści, tak jak zrobiła to Medallia za pomocą Sprout. Skorzystaj z analizy nastrojów, aby dowiedzieć się, co najbardziej inspiruje odbiorców, co pomoże Ci zbudować całościową strategię dotarcia do większej liczby odbiorców dzięki automatycznej dystrybucji treści.

Popraw reputację marki

Otrzymuj aktualne alerty o skokach liczby wzmianek o marce, aby wiedzieć, kiedy w Internecie pojawia się coraz więcej rozmów na Twój temat, i śledzić przyczynę. Pozytywne wzmianki o marce, takie jak rekomendacje klientów lub pochwały, są równie ważne do śledzenia, ponieważ umożliwiają ponowne udostępnianie pozytywnych wzmianek w celu wzmocnienia marki i budowania społecznego dowodu słuszności.

Podobnie ustaw alerty na podstawie słów kluczowych lub dla konkretnej kampanii marki, aby mierzyć nastroje rynkowe i podejmować niezbędne działania w oparciu o swoje spostrzeżenia.

Bardziej efektywnie zbieraj informacje o marce

Ciągłe monitorowanie i mierzenie nastrojów klientów jest ważne, aby poprawić postrzeganie marki i pogłębić lojalność klientów. Jest to najbardziej zrównoważony sposób na zapewnienie długotrwałych relacji z klientami w celu generowania przychodów.

Dane społecznościowe pomagają to osiągnąć, wykrywając rosnące trendy i tematy wśród docelowych odbiorców, dzięki czemu możesz szybko filtrować odpowiednie dane i dostosowywać kampanie tak, aby odniosły sukces. Analizuj nastroje w słowach kluczowych i hashtagach na platformach takich jak Instagram, Twitter, Reddit i YouTube, aby mierzyć zadowolenie klientów i poprawiać wyniki marki.

Zagłęb się w słuchanie społecznościowe i zobacz, jak analiza nastrojów pomaga Ci to osiągnąć.