Как использовать анализ настроений для анализа мнения клиентов

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений или анализ мнений — это метод искусственного интеллекта, используемый для понимания того, является ли настроение, выраженное в данных, положительным, отрицательным или нейтральным. Эти алгоритмы работают вместе с другими задачами ИИ, такими как распознавание именованных сущностей (NER), обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), чтобы быстро и эффективно измерять тональность данных.

Бренды используют инструменты анализа настроений в маркетинге с искусственным интеллектом, чтобы отображать важную информацию в голосе клиента (VoC) из различных источников, таких как социальные сети, обзоры, опросы, взаимодействие с контакт-центром и т. д., чтобы отслеживать состояние бренда, улучшать продукты и повышать вовлеченность клиентов. и удержание.

В таких инструментах, как Sprout Social, анализ настроений является встроенной функцией автоматизации искусственного интеллекта, поэтому вы можете активно использовать социальные идеи для мониторинга состояния бренда, повышения эффективности и влияния на бизнес.

Какие существуют виды анализа настроений?

Существует три уровня анализа настроений: на основе документов, на основе тем и на основе аспектов. Давайте разобьем их.

Анализ настроений на основе документов

Это базовый анализ мнений, используемый для анализа простого предложения и определения того, является ли оно отрицательным или положительным.

Тематический анализ настроений

Анализ настроений на уровне темы используется для более сложных данных. Он разбивает сложное предложение или абзац на повторяющиеся слова и фразы и классифицирует их по темам. Затем он измеряет настроения по каждой теме отдельно.

При использовании для анализа комментариев клиентов в социальных сетях или на платформах обзора тематический анализ дает вам лучшее понимание ключевых моментов, упомянутых в тексте, которые вы затем можете отслеживать.

Анализ настроений на основе аспектов

Самый продвинутый из трех, анализ настроений на основе аспектов, использует семантическую классификацию, чтобы понять комментарии, которые могут не содержать явно положительных слов, таких как «любовь» или «ненависть», и передать вам их настроение.

Помимо определения и классификации таких тем, как «еда» или «напиток», как в приведенном ниже примере, он дополнительно разбивает аспекты этих тем для измерения настроения. Это дает вам детальную информацию, которую вы можете использовать для принятия бизнес-решений.

Проблемы анализа настроений

Анализ настроений зависит от того, насколько хорошо модель машинного обучения обучена анализировать данные. Но даже в расширенных версиях некоторые проблемы могут привести к неточным результатам. К ним относятся:

• Полярность настроений. Анализ настроений может легко определить ключевые слова, обозначающие такие эмоции, как «любовь», «ненависть» или «лучший», которые имеют высокие положительные (+1) и отрицательные (-1) оценки полярности. Проблема возникает, когда в тексте есть такие фразы, как «не так уж и плохо», которые модель не распознает. Это приводит к неточной оценке настроения.
• Сарказм: люди используют иронию и сарказм в случайных разговорах и мемах в социальных сетях. Машинное обучение не распознает двусмысленные комплименты как отрицательные и может ошибочно истолковать саркастическое замечание как положительное.
• Смайлики: анализ настроений зависит от обработки естественного языка и анализа текста для определения настроений, но комментарии в социальных сетях могут быть переполнены смайликами. Чтобы преодолеть эту проблему, вам нужны такие инструменты, как Sprout, которые будут идентифицировать смайлики в текстовых данных и учитывать их при измерении отношения к бренду или продукту.

• Фигуры речи: программы машинного обучения не понимают фигуры речи, такие как идиомы и метафоры. Например, такая идиома, как «под погодой», не будет иметь контекстуального смысла для инструмента анализа настроений. Текст игнорируется, что снижает точность результатов.
• Отрицания: Инструмент анализа настроений не может распознавать двойные отрицания в таких предложениях, как «Я не могу не иметь свой Starbucks!». В таких случаях инструмент либо проигнорирует комментарий, либо классифицирует его как отрицательный, тем самым искажая оценку тональности.
• Сравнительные предложения: Сравнительные предложения сложны, потому что они на самом деле не указывают, счастлив ли клиент или несчастлив, если не указано иное. Например, комментарий «Galaxy S20 больше, чем Apple iPhone 12» может быть истолкован как положительный или отрицательный в зависимости от предпочтений клиента.
• Многоязычный анализ тональности: когда комментарии на нескольких языках, это усугубляет проблемы алгоритма анализа тональности. К счастью, эта проблема решается, когда инструмент имеет встроенный многоязычный анализ настроений, такой как Sprout.

Как рассчитывается оценка настроения?

Показатели настроений измеряются в полярностях, где -1 — отрицательное, 0 — нейтральное и 1 — положительное. Их можно рассчитать тремя способами:

Метод подсчета слов

В этом методе оценки тональности рассчитываются путем уменьшения количества отрицательных вхождений от положительных. Например, 1 - 2 = -1. Таким образом, измеренное настроение отрицательное. Этот метод используется для простых текстов.

Метод длины предложения

Оценка рассчитывается на основе длины предложения, где общее количество положительных вхождений вычитается из отрицательных, а затем делится на общее количество слов. Например, 1-2/42 = -0,0238095. Этот метод обычно используется для сложных предложений и длинных комментариев.

Метод соотношения количества слов

Это самый популярный способ расчета оценок тональности. Общее количество положительных вхождений в тексте делится на общее количество отрицательных и прибавляется к единице. Например, 1/2+1 = 0,33333.

В конечном счете, все эти отдельные экземпляры оценок рассчитываются в форме процентилей, чтобы дать вам общую оценку отношения к вашему бренду, продукту или опыту работы с клиентами.

Каковы источники данных анализа настроений?

Вот список основных источников данных «Голос клиента» (VoC), которые можно использовать для сбора информации о настроениях клиентов.

• Прослушивание в социальных сетях: Прослушивание в социальных сетях позволяет вам получать нефильтрованные мысли и мнения ваших клиентов. Это отличный способ получить более глубокое представление о том, как ваши клиенты относятся к вашему бренду, контенту или обслуживанию клиентов. С помощью Sprout легко измеряйте эти настроения в различных сетях, таких как Twitter, Facebook и Instagram, на одной централизованной платформе.
• Платформы обзора. Платформы обзора бизнеса являются ключевым источником для измерения здоровья бренда. Sprout позволяет анализировать несколько обзорных платформ, таких как Google My Business, Yelp, TripAdvisor и даже Glassdoor, для сбора полезных сведений.

• Новости : коснитесь новостных статей, чтобы отслеживать отношение к вашему бренду и конкурентам.
• Подкасты. Подкасты являются популярным источником для сбора информации о настроениях по актуальным темам, которые могут указывать на новые тенденции в отрасли.
• Опросы. Анализируя ответы на опросы на предмет настроений, вы получаете целостную информацию о бренде, которая выходит за рамки чистых оценок промоутеров (NPS) или систем звездного рейтинга.
• Взаимодействие со службой поддержки клиентов : электронная почта службы поддержки клиентов, журналы вызовов и заявки являются ключевым источником отслеживания и решения общих тем в жалобах клиентов.
• Другие текстовые источники: анализ тональности возможен для любых данных, доступных в текстовом виде. Среди них в различных отраслях выделяются электронные отчеты о состоянии здоровья, такие как медицинские данные и исследовательские работы, общедоступная информация, например, на государственных веб-сайтах и ​​платформах, и даже игровые сайты, такие как Twitch.

Почему важен анализ настроений?

Вот некоторые из основных причин, по которым анализ настроений важен для бизнеса.

Скорость и масштаб

Инструменты анализа тональности обрабатывают сотни комментариев за считанные минуты и ежедневно обрабатывают миллионы вызовов API. Это позволяет брендам получать своевременную информацию о клиентах, чтобы отслеживать эффективность бренда, чтобы расширять и привлекать аудиторию.

Точность

Алгоритмы машинного обучения вычисляют настроения на основе огромного количества разрозненных данных отзывов клиентов и измеряют гораздо более точные оценки, чем если бы это делалось вручную. Это также уменьшает масштаб предубеждений из-за человеческих эмоций, которые могут проникнуть внутрь. Например, менеджер магазина может проигнорировать негативный комментарий, потому что он написан бывшим сотрудником.

Тематический и аспектный анализ

Вы можете узнавать актуальные темы и аспекты своего бизнеса из разговоров в социальных сетях и просматривать платформы с помощью хэштегов и ключевых слов, а также понимать отношение к бренду. Эти точные и действенные аналитические данные позволяют вам улучшать продукты и предложения, обслуживание клиентов и другие аспекты вашего бизнеса для повышения эффективности бренда.

Вы также получаете информацию через облака слов, которые дают вам быстрый обзор важных тем и тем в обсуждениях клиентов вокруг вашего бренда. Облака слов визуально поразительны, их легко понять, и ими можно поделиться среди заинтересованных сторон в более широкой организации.

Анализ многоязычных данных VoC

Многоязычные данные распространены в социальном прослушивании. Инструменты анализа настроений позволяют брендам понимать культурно и этнически разнообразных клиентов для целостного понимания настроений бренда.

Измеряйте ключевые показатели эффективности

Вы можете точно измерить ключевые показатели эффективности, чтобы узнать, какие аспекты вашей стратегии работают, а какие необходимо улучшить. Это необходимо для измерения эффективности ваших маркетинговых кампаний и внесения соответствующих изменений в режиме реального времени для обеспечения успеха. Точно так же вы можете управлять восприятием бренда и получать информацию о бренде, отслеживая настроения в социальных сетях и отзывах клиентов.

Как работает анализ настроений?

Анализ настроений — сложный процесс, поэтому мы разбили его на три основных этапа.

Шаг 1: Сбор данных

Выбор источника ваших данных VoC — важное решение, которое повлияет на точность ваших выводов. Как правило, лучшим источником являются социальные и онлайн-платформы, которыми часто пользуются ваши самые ценные клиенты. После того, как вы выбрали платформы, которые хотите задействовать, инструмент анализа тональности естественным образом подключается к источнику данных либо через интеграцию с API в реальном времени, либо путем очистки данных.

Шаг 2: Обработка и анализ данных

После сопоставления данных они подвергаются обработке с помощью машинного обучения, чтобы преобразовать неструктурированную информацию в подходящий формат для анализа текста и интеллектуального анализа данных.

Задачи ИИ, такие как распознавание именованных объектов (NER), определяют упоминания брендов, местоположения, валюты и другую информацию, относящуюся к информации, которую вы хотите собрать. Алгоритмы семантического поиска позволяют инструменту понимать комментарии в контексте и избегать дублирования записей при расчете тональности. НЛП позволяет инструменту распознавать термины, обозначающие эмоции в текстовом конвейере. А теггеры части речи (PoS) гарантируют, что данные не на английском языке изначально анализируются для многоязычного анализа тональности.

Наконец, задачи анализа тональности вычисляют полярность тональности каждой сгруппированной темы и аспекта и, в конечном итоге, дают общую оценку тональности данных.

Шаг 3: Визуализация данных

Теперь результаты представлены в виде диаграмм и графиков для простоты понимания. Этими визуализациями можно поделиться с другими отделами, такими как маркетинг и обслуживание клиентов, чтобы улучшить взаимодействие с брендом и осознанно рассмотреть предложения клиентов и болевые точки.

Бизнес-приложения анализа настроений

Вот несколько важных способов, с помощью которых анализ настроений помогает брендам отслеживать возникающие тенденции и опережать конкурентов, укрепляя репутацию бренда, повышая лояльность клиентов и опережая конкурентов.

Следите за тенденциями в отрасли

Бренды должны постоянно идти в ногу с меняющимися отраслевыми тенденциями и предпочтениями клиентов. Анализ настроений помогает вам отслеживать социальные и онлайн-чаты одновременно с нескольких платформ, чтобы отслеживать новые тенденции во времени. Это позволяет вам быть на шаг впереди и активно улучшать свои продукты и услуги для достижения максимальной окупаемости инвестиций (ROI).

Провести конкурентный анализ

Анализ настроений поможет вам изучить разговоры о конкурирующих брендах, отследить их сильные и слабые стороны и сформировать свою бизнес-стратегию. Вы также получаете информацию о пробелах на рынке, чтобы вы могли изучить способы захвата нового бизнеса. С помощью Sprout вы сможете в одном месте сравнить ключевые показатели эффективности в социальных сетях, такие как доля голоса, вовлеченность, впечатления и настроения пользователей, с конкурентами.

Создавайте привлекательный контент

Создавайте убедительный контент, который находит отклик у ваших клиентов и превосходит ваших конкурентов. Анализ настроений в социальных сетях и данных отзывов по горячим темам позволяет вам строить более тесные отношения со своей аудиторией с помощью персонализированного контента на основе того, о чем они на самом деле говорят.

Поддерживайте защиту интересов сотрудников

Максимально увеличьте узнаваемость бренда и повысьте уровень защиты интересов сотрудников, автоматизировав доставку эффективного контента сотрудникам, как это сделала Medallia с помощью Sprout. Используйте анализ настроений, чтобы узнать, что больше всего вдохновляет аудиторию, и поможет вам разработать целостную стратегию для охвата большей аудитории с помощью автоматического распространения контента.

Улучшить репутацию бренда

Получайте своевременные оповещения о всплесках упоминаний бренда, чтобы знать, когда о вас говорят в Интернете, и отслеживать причину. Положительные упоминания бренда, такие как рекомендации клиентов или похвала, одинаково важны для отслеживания, поскольку это позволяет вам повторно делиться положительными упоминаниями, чтобы усилить свой бренд и создать социальное доказательство.

Точно так же настройте оповещения на основе ключевых слов или для конкретной кампании бренда, чтобы измерить настроение рынка и принять необходимые меры на основе ваших идей.

Собирайте информацию о бренде более эффективно

Непрерывный мониторинг и измерение настроений клиентов важны для улучшения восприятия вашего бренда и повышения лояльности клиентов. Это наиболее устойчивый способ обеспечения долгосрочных отношений с клиентами для получения дохода.

Социальные данные помогают вам в этом, выявляя растущие тенденции и темы среди вашей целевой аудитории, чтобы вы могли быстро фильтровать соответствующие данные и адаптировать свои кампании для достижения успеха. Анализируйте настроения в ключевых словах и хэштегах на таких платформах, как Instagram, Twitter, Reddit и YouTube, чтобы оценить удовлетворенность клиентов и повысить эффективность бренда.

Углубитесь в социальное прослушивание и узнайте, как анализ настроений поможет вам в этом.