如何使用情感分析来分析客户意见

什么是情感分析？

情绪分析或意见挖掘是一种人工智能技术，用于了解数据中表达的情绪是积极、消极还是中性。 这些算法与命名实体识别 (NER)、自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等其他人工智能任务配合使用，可以快速有效地测量数据中的情绪。

品牌在人工智能营销中使用情感分析工具，从社交聆听、评论、调查、联络中心互动等各种来源的客户声音 (VoC) 数据中显示关键信息，以跟踪品牌健康状况、改进产品并增强客户参与度和保留。

Sprout Social 等工具将情绪挖掘作为人工智能自动化的内置功能，因此您可以主动利用社交洞察来监控品牌健康状况、提高效率并推动业务影响。

情感分析有哪些类型？

情感分析分为三个层次——基于文档、基于主题和基于方面。 让我们把它们分解一下。

基于文档的情感分析

这是基本的意见挖掘，用于分析一个简单的句子并告诉您它是负面的还是正面的。

基于主题的情感分析

主题级情感分析用于更复杂的数据。 它分解复杂的句子或段落，以识别重复出现的单词和短语，并将它们分类为主题。 然后它分别测量每个主题的情绪。

当用于分析社交媒体或评论平台上的客户评论时，主题分析可以让您更好地理解文本中提到的要点，然后您可以跟踪这些要点。

基于方面的情感分析

三者中最先进的基于方面的情感分析使用语义分类来理解可能没有明确正面词语（例如“爱”或“恨”）的评论，并告诉您他们的情感。

除了对“食物”或“饮料”等主题进行识别和分类（如下例所示）之外，它还进一步分解这些主题中的各个方面来衡量情绪。 这为您提供了精细的见解，可用于为业务决策提供信息。

情感分析的挑战

情感分析依赖于机器学习模型分析数据的训练效果。 但即使使用高级版本，某些问题也可能导致结果不准确。 这些包括：

• 情感极性：情感分析可以轻松识别表示“爱”、“恨”或“最好”等情感的关键词，这些关键词具有较高的正（+1）和负（-1）极性得分。 当文本中包含模型无法识别的诸如“不太糟糕”之类的短语时，就会出现挑战。 这会导致情绪评分不准确。
• 讽刺：人们在社交媒体上的随意对话和模因中使用讽刺和讽刺。 机器学习不会将讽刺性的赞美视为消极的，并且可能将讽刺性的言论误解为积极的。
• 表情符号：情感分析依赖于自然语言处理和文本分析来进行情感挖掘，但社交媒体上的评论可能会被表情符号淹没。 为了解决这个问题，您需要 Sprout 等工具来识别文本数据中的表情符号，并在衡量品牌或产品情绪时将其考虑在内。

• 修辞格：机器学习程序不理解习语和隐喻等修辞格。 例如，像“天气不好”这样的习语对于情绪分析工具来说没有上下文意义。 它将忽略文本，这会降低结果的准确性。
• 否定：情感挖掘工具无法识别句子中的双重否定，例如“我不能没有我的星巴克！”。 在这种情况下，该工具会忽略评论或将其归类为负面评论，从而扭曲情绪得分。
• 比较句：比较句很棘手，因为除非特别说明，否则它们并不能真正说明客户是高兴还是不高兴。 例如，评论“Galaxy S20比Apple iPhone 12大”可以根据客户的偏好被解释为正面或负面。
• 多语言情感分析：当评论采用多种语言时，情感分析算法面临的挑战更加复杂。 幸运的是，当该工具内置原生多语言情感挖掘（如 Sprout）时，这个问题就得到了解决。

情绪分数是如何计算的？

情绪分数以极性来衡量，其中 -1 为负面，0 为中性，1 为正面。 这些可以通过三种方式计算：

字数统计方法

在该方法中，情绪分数是通过减少正面事件发生次数来计算的。 例如，1 - 2 = -1。 因此，测量到的情绪是负面的。 此方法用于简单文本。

句子长度法

分数是根据句子的长度计算的，其中正面出现的总数减去负面出现的总数，然后除以单词总数。 例如，1-2/42 = -0.0238095。 这种方法通常用于复杂的句子和较长的注释。

字数比法

这是计算情绪分数的最流行的方法。 文本中正面出现的总数除以负面出现的总数并加一。 例如，1/ 2+1 = 0.33333。

最终，所有这些单独的分数实例都以百分位形式计算，为您提供品牌、产品或客户体验的总体情感分数。

情感分析数据的来源有哪些？

以下是用于收集客户情绪见解的基本客户声音 (VoC) 数据源列表。

• 社交媒体聆听：社交聆听使您能够了解客户未经过滤的想法和意见。 这是深入了解客户对您的品牌、内容或客户服务感受的好方法。 借助 Sprout，您可以在一个集中式平台上轻松衡量 Twitter、Facebook 和 Instagram 等一系列网络的情绪。
• 评论平台：商业评论平台是衡量品牌健康度的关键来源。 Sprout 使您能够分析 Google 我的商家、Yelp、TripAdvisor 甚至 Glassdoor 等多个评论平台，以收集可行的见解。

• 新闻：利用新闻文章来跟踪您的品牌和竞争对手的情绪。
• 播客：播客是收集有关可能表明新兴行业趋势的趋势主题的情绪见解的流行来源。
• 调查：通过分析情绪调查回复，您可以获得超越净推荐值 (NPS) 或星级评级系统的整体品牌洞察。
• 客户服务互动：客户服务电子邮件、通话记录和票证是跟踪和解决客户投诉中常见主题的关键来源。
• 其他文本源：可以对文本中可用的任何数据进行情感分析。 其中在各个行业中突出的包括电子健康报告（例如医疗数据和研究论文）、政府网站和平台中的公共信息，甚至 Twitch 等游戏网站。

为什么情绪分析很重要？

以下是情绪分析对企业如此重要的一些主要原因。

速度和规模

情绪分析工具可在几分钟内处理数百条评论，每天处理数百万次 API 调用。 这使品牌能够及时获得客户洞察，以监控品牌表现，从而扩大和吸引受众。

准确性

机器学习算法从大量分散的客户反馈数据中计算情绪，并比手动测量更准确地测量分数。 它还可以减少因人类情感而产生的偏见的范围。例如，商店经理可能会忽略负面评论，因为它来自前雇员。

主题和方面分析

您可以通过社交媒体网络和评论平台上的话题标签和关键字进行对话，发现热门话题和业务方面，并了解品牌情绪。 这些精确、可操作的见解使您能够增强产品和产品、客户服务以及业务的其他方面，从而提高品牌绩效。

您还可以通过词云获得见解，这使您可以快速查看围绕您的品牌的客户讨论中的重要主题和话题。 而且文字云具有视觉冲击力，易于理解，并且易于在更广泛的组织中的利益相关者之间共享。

分析多语言 VOC 数据

多语言数据在社交聆听中很常见。 情感分析工具使品牌能够了解文化和种族多元化的客户，从而全面了解品牌情感。

衡量关键绩效指标

您能够精确地衡量关键绩效指标，以了解您的策略的哪些方面正在发挥作用以及哪些方面需要改进。 这对于衡量营销活动的有效性并实时做出适当的改变以确保成功至关重要。 同样，您可以通过跟踪社交提及和客户评论中的情绪来管理品牌认知并获取品牌见解。

情绪分析如何发挥作用？

情感分析是一个复杂的过程，因此我们将其分为三个基本步骤。

第 1 步：数据收集

选择 VoC 数据的来源是一个重要的决定，它将影响您的见解的准确性。 一般来说，最有价值的客户经常使用的社交和在线平台是最好的来源。 一旦您选择了想要利用的平台，情绪分析工具就会通过实时 API 集成或数据抓取来本地接入数据源。

第二步：数据处理与分析

数据整理完毕后，会通过机器学习进行数据处理，将非结构化信息转换为适合文本分析和数据挖掘的格式。

命名实体识别 (NER) 等人工智能任务可识别品牌提及、位置、货币以及与您想要收集的见解相关的其他信息。 语义搜索算法使该工具能够根据上下文理解评论，并在计算情绪时避免重复条目。 NLP 使该工具能够识别文本管道中表示情感的术语。 词性 (PoS) 标记器可确保对非英语数据进行本地分析，以进行多语言情感分析。

最后，情感分析任务计算每个聚类主题和方面的情感极性，并最终给出数据的总体情感得分。

第三步：数据可视化

结果现在以图表和图形的形式展示，以便于理解。 这些可视化可以与营销和客户服务等其他部门共享，以提高品牌参与度并有意识地解决客户的建议和痛点。

情感分析的商业应用

以下是情绪分析帮助品牌监控新兴趋势并领先于竞争对手的一些重要方法，从而建立品牌声誉、提高客户忠诚度并保持领先于竞争对手。

监控行业趋势

品牌必须不断跟上不断变化的行业趋势和客户偏好。 情绪分析可帮助您从多个平台同时监控社交和在线聊天，以跟踪跨时间线的新兴趋势。 这使您能够领先并主动改进您的产品和服务，以获得最大的投资回报 (ROI)。

进行竞争分析

情绪分析可帮助您检查有关竞争品牌的对话，以跟踪其优势和劣势，并为您的业务策略提供信息。 您还可以获得市场差距洞察，以便探索获取新业务的方法。 借助 Sprout，您可以在一处查看竞争对手对整个社交媒体关键绩效指标的并排比较，例如语音份额、参与度、印象数和用户情绪。

创建引人入胜的内容

创建引人注目的内容，与您的客户产生共鸣并超越竞争对手。 通过分析社交聆听中的情绪和评论热门话题的数据，您可以根据受众实际谈论的内容，通过个性化内容与受众建立更密切的关系。

培养员工宣传

通过自动向员工交付有影响力的内容，最大限度地扩大品牌影响力并提升员工拥护度，就像 Medallia 使用 Sprout 所做的那样。 使用情绪分析来了解什么最能激发受众，帮助您制定整体策略，通过自动内容分发吸引更多受众。

提高品牌美誉度

及时收到有关品牌提及次数激增的警报，以便您了解有关您的在线讨论何时增加并跟踪原因。 积极的品牌提及（例如客户推荐或赞扬）同样重要，因为它使您能够转发积极的品牌提及，以扩大您的品牌并建立社会证明。

同样，根据关键字或特定品牌活动设置警报，以衡量市场情绪并根据您的见解采取必要的行动。

更有效地收集品牌洞察

持续监控和衡量客户情绪对于增强品牌认知度和加深客户忠诚度非常重要。 这是确保长期客户关系以创收的最可持续的方式。

社交数据通过发现目标受众中的上升趋势和主题来帮助您做到这一点，以便您能够快速过滤相关数据并定制您的营销活动以取得成功。 分析 Instagram、Twitter、Reddit 和 YouTube 等平台上关键字和主题标签的情绪，以衡量客户满意度并提升品牌绩效。

深入挖掘社交聆听，看看情感分析如何帮助您实现这一目标。