Cum să utilizați analiza sentimentelor pentru a analiza opinia clienților

Ce este analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor sau minarea opiniei este o tehnică AI folosită pentru a înțelege dacă sentimentul exprimat în date este pozitiv, negativ sau neutru. Acești algoritmi funcționează împreună cu alte sarcini AI, cum ar fi recunoașterea entității numite (NER), procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea automată (ML) pentru a măsura sentimentul în date rapid și eficient.

Mărcile folosesc instrumente de analiză a sentimentelor în marketingul AI pentru a evidenția informații critice în datele despre vocea clientului (VoC) din diverse surse, cum ar fi ascultarea socială, recenzii, sondaje, interacțiuni cu centrele de contact etc. pentru a urmări sănătatea mărcii, a îmbunătăți produsele și a spori implicarea clienților. și reținere.

Instrumente precum Sprout Social au analizarea sentimentelor ca o caracteristică încorporată a automatizării AI, astfel încât să puteți valorifica în mod proactiv informațiile sociale pentru a monitoriza sănătatea mărcii, a îmbunătăți eficiența și a genera impactul asupra afacerii.

Care sunt tipurile de analiză a sentimentelor?

Există trei niveluri de analiză a sentimentelor: bazată pe documente, bazată pe subiecte și bazată pe aspecte. Să le descompunem.

Analiza sentimentelor bazată pe documente

Acesta este analiza de bază a opiniilor, folosită pentru a analiza o propoziție simplă și pentru a vă spune dacă este negativă sau pozitivă.

Analiza sentimentelor pe bază de subiecte

Analiza sentimentelor la nivel de subiect este utilizată pentru date mai complexe. Descompune o propoziție sau un paragraf complex pentru a identifica cuvinte și expresii recurente și le clasifică în subiecte. Apoi măsoară sentimentele pentru fiecare subiect separat.

Când este folosită pentru a analiza comentariile clienților pe rețelele sociale sau pe platformele de recenzii, analiza subiectului vă oferă o mai bună înțelegere a punctelor cheie menționate în text, pe care apoi le puteți urmări.

Analiza sentimentelor bazată pe aspecte

Cea mai avansată dintre cele trei analiză a sentimentelor bazată pe aspecte folosește clasificarea semantică pentru a înțelege comentariile care ar putea să nu conțină cuvinte explicit pozitive, cum ar fi „dragoste” sau „ura” și să vă spună sentimentul lor.

Pe lângă identificarea și clasificarea subiectelor precum „mâncare” sau „băutură”, ca în exemplul de mai jos, defalcă și mai multe aspecte din cadrul acestor subiecte pentru a măsura sentimentul. Acest lucru vă oferă informații detaliate pe care le puteți utiliza pentru a informa deciziile de afaceri.

Provocări în analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor se bazează pe cât de bine este antrenat un model de învățare automată pentru a analiza datele. Dar chiar și cu versiuni avansate, anumite probleme pot duce la rezultate inexacte. Acestea includ:

• Polaritatea sentimentelor: Analiza sentimentelor poate identifica cu ușurință cuvintele cheie care denotă emoții precum „dragoste”, „ura” sau „cel mai bun”, care au scoruri de polaritate pozitive (+1) și negative (-1) ridicate. Provocarea apare atunci când textul are expresii precum „nu atât de rău”, pe care modelul nu le recunoaște. Acest lucru are ca rezultat un scor de sentiment inexact.
• Sarcasm: Oamenii folosesc ironia și sarcasmul în conversații ocazionale și meme pe rețelele sociale. Învățarea automată nu recunoaște complimentele cu mâna înapoi ca fiind negative și poate interpreta greșit o remarcă sarcastică ca fiind pozitivă.
• Emoji-uri: analiza sentimentelor depinde de procesarea limbajului natural și de analiza textului pentru minarea sentimentelor, dar comentariile de pe rețelele sociale pot fi inundate de emoji-uri. Pentru a depăși această problemă, aveți nevoie de instrumente precum Sprout care să identifice emoji-urile în datele text și să le țină cont în timp ce măsoară sentimentul de marcă sau produs.

• Figuri de stil: programele de învățare automată nu înțeleg figurile de stil, cum ar fi expresiile și metaforele. De exemplu, o expresie precum „sub vreme” nu va avea sens contextual pentru un instrument de analiză a sentimentelor. Acesta va ignora textul și acest lucru scade acuratețea rezultatelor.
• Negații: un instrument de analiză a sentimentelor nu poate recunoaște negative duble în propoziții precum „Nu pot să nu am Starbucks!”. În astfel de cazuri, instrumentul fie va ignora comentariul, fie îl va clasifica drept negativ, modificând astfel scorul de sentiment.
• Propoziții comparative: Propozițiile comparative sunt complicate, deoarece nu specifică cu adevărat dacă clientul este mulțumit sau nemulțumit decât dacă este specificat. De exemplu, comentariul „Galaxy S20 este mai mare decât Apple iPhone 12”, poate fi interpretat ca pozitiv sau negativ în funcție de preferința clientului.
• Analiză multilingvă a sentimentelor: atunci când comentariile sunt în mai multe limbi, provocările unui algoritm de analiză a sentimentelor sunt agravate. Din fericire, această problemă este rezolvată atunci când instrumentul are încorporat un mining de sentiment multilingv nativ, cum ar fi Sprout.

Cum se calculează scorul de sentiment?

Scorurile sentimentelor sunt măsurate în polarități, unde -1 este negativ, 0 este neutru și 1 este pozitiv. Acestea pot fi calculate în trei moduri:

Metoda de numărare a cuvintelor

În această metodă, scorurile de sentiment sunt calculate prin reducerea numărului de apariții negative de la cele pozitive. De exemplu, 1 - 2 = -1. Astfel, sentimentul măsurat este negativ. Această metodă este folosită pentru texte simple.

Metoda lungimii propoziției

Scorul este calculat pe baza lungimii propoziției, unde numărul total de apariții pozitive este scăzut din cele negative și apoi împărțit la numărul total de cuvinte. De exemplu, 1-2/42 = -0,0238095. Această metodă este de obicei folosită pentru propoziții complexe și comentarii mai lungi.

Metoda raportului de numărare a cuvintelor

Acesta este cel mai popular mod de a calcula scorurile de sentiment. Numărul total de apariții pozitive din text este împărțit la numărul total de apariții negative și se adaugă la unu. De exemplu, 1/ 2+1 = 0,33333.

În cele din urmă, toate aceste cazuri separate de scoruri sunt calculate într-o formă de percentilă pentru a vă oferi scorul general de sentiment al mărcii, produsului sau experienței clienților.

Care sunt sursele datelor de analiză a sentimentelor?

Iată o listă cu sursele de date esențiale pentru vocea clientului (VoC) pe care să le utilizați pentru a colecta informații despre sentimentul clienților.

• Ascultarea social media: Ascultarea socială vă permite să accesați gândurile și opiniile nefiltrate ale clienților dvs. Aceasta este o modalitate excelentă de a obține o perspectivă mai profundă asupra modului în care clienții se simt despre marca, conținutul sau serviciul pentru clienți. Cu Sprout, măsurați cu ușurință acest sentiment dintr-o serie de rețele precum Twitter, Facebook și Instagram, toate într-o singură platformă centralizată.
• Platforme de evaluare: platformele de evaluare a afacerilor sunt o sursă cheie pentru măsurarea sănătății mărcii. Sprout vă permite să analizați mai multe platforme de recenzii precum Google My Business, Yelp, TripAdvisor și chiar Glassdoor pentru a colecta informații utile.

• Știri : accesați articolele de știri pentru a urmări sentimentul față de marca dvs. și concurenți.
• Podcasturi: podcasturile sunt o sursă populară pentru a colecta informații despre sentimente pe subiecte în tendințe care pot indica tendințele emergente din industrie.
• Sondaje: analizând răspunsurile la sondaj pentru sentiment, obțineți informații holistice ale mărcii care depășesc scorurile nete ale promotorilor (NPS) sau sistemele de evaluare cu stele.
• Interacțiuni cu serviciul clienți : e-mailurile de asistență pentru clienți, jurnalele de apeluri și biletele sunt o sursă cheie de urmărire și abordare a temelor comune din reclamațiile clienților.
• Alte surse de text: Analiza sentimentelor este posibilă pe orice date disponibile în text. Printre acestea, în diverse industrii, se numără rapoartele electronice de sănătate, cum ar fi datele privind asistența medicală și lucrările de cercetare, informațiile publice, cum ar fi site-urile și platformele guvernamentale, și chiar site-urile de jocuri precum Twitch.

De ce este importantă analiza sentimentelor?

Iată câteva dintre principalele motive pentru care analiza sentimentelor este importantă pentru companii.

Viteza si scara

Instrumentele de analiză a sentimentelor procesează sute de comentarii în câteva minute și gestionează milioane de apeluri API zilnic. Acest lucru le permite mărcilor să obțină informații oportune despre clienți pentru a monitoriza performanța mărcii pentru a crește și a implica publicul.

Precizie

Algoritmii de învățare automată calculează sentimentul din cantități mari de date de feedback ale clienților împrăștiate și măsoară mult mai multe scoruri cu acuratețe decât dacă ar fi făcut manual. De asemenea, reduce amploarea prejudecăților prin emoțiile umane care se pot strecura. De exemplu, un manager de magazin care poate ignora un comentariu negativ, deoarece este de la un fost angajat.

Analiza subiectului și a aspectului

Poți descoperi subiecte și aspecte în tendințe ale afacerii tale din conversațiile pe rețelele de socializare și poți revizui platformele prin hashtag-uri și cuvinte cheie și poți înțelege sentimentul mărcii. Aceste informații precise și acționabile vă permit să îmbunătățiți produsele și ofertele, serviciile pentru clienți și alte aspecte ale afacerii dvs. pentru a îmbunătăți performanța mărcii.

De asemenea, obțineți informații prin nori de cuvinte, care vă oferă o privire rapidă asupra temelor și subiectelor importante din discuțiile cu clienții despre marca dvs. Și fiind uimitoare din punct de vedere vizual, norii de cuvinte sunt ușor de înțeles și pot fi partajați între părțile interesate din organizația mai largă.

Analizați datele VoC multilingve

Datele multilingve sunt frecvente în ascultarea socială. Instrumentele de analiză a sentimentelor permit mărcilor să înțeleagă clienții diverși din punct de vedere cultural și etnic pentru o înțelegere holistică a sentimentului mărcii.

Măsurați KPI-urile

Puteți măsura indicatorii cheie de performanță cu precizie pentru a ști ce aspecte ale strategiei dvs. funcționează și care trebuie îmbunătățite. Acest lucru este esențial pentru a măsura eficiența campaniilor dvs. de marketing și pentru a face modificările adecvate în timp real pentru a asigura succesul. În mod similar, puteți gestiona percepția mărcii și puteți extrage informații despre brand ținând evidența sentimentelor în mențiunile sociale și recenziile clienților.

Cum funcționează analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor este un proces complex, așa că l-am împărțit în trei pași esențiali.

Pasul 1: Colectarea datelor

Alegerea de unde provin datele tale VoC este o decizie importantă care va afecta acuratețea informațiilor tale. Ca regulă generală, platformele de socializare și online utilizate frecvent de cei mai apreciați clienți sunt cea mai bună sursă. Odată ce ați ales platformele pe care doriți să le valorificați, instrumentul de analiză a sentimentelor accesează nativ sursa de date fie prin integrarea API-ului live, fie prin eliminarea datelor.

Pasul 2: Prelucrarea și analiza datelor

Odată ce datele sunt adunate, acestea sunt supuse procesării datelor prin învățarea automată pentru a transforma informațiile nestructurate într-un format adecvat pentru analiza textului și extragerea datelor.

Sarcinile AI, cum ar fi recunoașterea entității numite (NER) identifică mențiuni de marcă, locații, valute și alte informații relevante pentru informațiile pe care doriți să le adunați. Algoritmii de căutare semantică permit instrumentului să înțeleagă comentariile în context și să evite intrările duplicate în timp ce calculează sentimentul. NLP permite instrumentului să recunoască termenii care denotă emoții în canalul de text. Iar etichetatorii parțial de vorbire (PoS) asigură că datele care nu sunt în limba engleză sunt analizate nativ pentru analiza sentimentelor multilingve.

În cele din urmă, sarcinile de analiză a sentimentelor calculează polaritatea sentimentului pentru fiecare subiect și aspect grupat și, în cele din urmă, oferă scorul general de sentiment al datelor.

Pasul 3: Vizualizarea datelor

Rezultatele sunt acum prezentate sub formă de diagrame și grafice pentru ușurință de înțelegere. Aceste vizualizări pot fi partajate cu alte departamente, cum ar fi marketing și servicii pentru clienți, pentru a îmbunătăți angajamentul cu brandul și pentru a aborda sugestiile clienților și punctele dureroase în mod conștient.

Aplicații comerciale ale analizei sentimentelor

Iată câteva moduri importante prin care analiza sentimentelor ajută mărcile să monitorizeze tendințele emergente și să se mențină în fața concurenților pentru a-și construi reputația mărcii, a spori loialitatea clienților și a rămâne în fața concurenților.

Monitorizați tendințele din industrie

Mărcile trebuie să țină constant pasul cu tendințele în schimbare ale industriei și cu preferințele clienților. Analiza sentimentelor vă ajută să monitorizați conversațiile sociale și online simultan de pe mai multe platforme pentru a urmări tendințele emergente de-a lungul cronologiei. Acest lucru vă permite să fiți în fața curbei și să vă îmbunătățiți în mod proactiv produsele și serviciile pentru o rentabilitate maximă a investiției (ROI).

Efectuați o analiză competitivă

Analiza sentimentelor vă ajută să examinați conversațiile despre mărcile concurente pentru a le urmări punctele forte și punctele slabe și pentru a vă informa strategia de afaceri. De asemenea, obțineți informații despre decalajul pieței, astfel încât să puteți explora modalități de a capta noi afaceri. Cu Sprout, vedeți o comparație alăturată a concurenței a valorilor cheie de performanță în rețelele sociale, cum ar fi cota de voce, implicare, impresii și sentimentul utilizatorilor, toate într-un singur loc.

Creați conținut captivant

Creați conținut convingător care rezonează cu clienții dvs. și îi depășește pe concurenți. Analizarea sentimentelor în ascultarea socială și analizarea datelor pentru subiecte fierbinți vă permite să construiți relații mai strânse cu publicul dvs. cu conținut personalizat, bazat pe ceea ce vorbesc de fapt.

Promovați susținerea angajaților

Maximizați amplificarea mărcii și creșteți nivelul de susținere a angajaților prin automatizarea livrării de conținut de impact către angajați, așa cum a făcut Medallia folosind Sprout. Utilizați analiza sentimentelor pentru a afla ce anume inspiră cel mai mult publicul, vă ajută să construiți o strategie holistică pentru a ajunge la un public mai mare cu distribuția automată de conținut.

Îmbunătățiți reputația mărcii

Primiți alerte în timp util cu privire la vârfurile mențiunilor de marcă, astfel încât să știți când există o creștere a discuțiilor online despre dvs. și să urmăriți cauza. Mențiunile pozitive ale mărcii, cum ar fi recomandările clienților sau laudele, sunt la fel de importante de urmărit, deoarece vă permit să redistribuiți mențiuni pozitive pentru a vă amplifica marca și pentru a construi dovezi sociale.

În mod similar, setați alerte bazate pe cuvinte cheie sau pentru o anumită campanie de marcă pentru a măsura sentimentul pieței și a lua măsurile necesare pe baza informațiilor dvs.

Adunați informații despre brand mai eficient

Monitorizarea și măsurarea continuă a sentimentului clienților este importantă pentru a vă îmbunătăți percepția mărcii și pentru a consolida loialitatea clienților. Este cel mai durabil mod de a asigura relații de lungă durată cu clienții pentru generarea de venituri.

Datele sociale vă ajută să faceți acest lucru, identificând tendințele și subiectele în creștere în rândul publicului țintă, astfel încât să puteți filtra rapid datele relevante și să vă adaptați campaniile pentru succes. Analizați sentimentul în cuvintele cheie și hashtag-uri pe platforme precum Instagram, Twitter, Reddit și YouTube pentru a măsura satisfacția clienților și a crește performanța mărcii.

Aprofundați în ascultarea socială și vedeți cum analiza sentimentelor vă ajută să realizați acest lucru.