如何使用情感分析來分析客戶意見

什麼是情感分析？

情緒分析或意見挖掘是一種人工智能技術，用於了解數據中表達的情緒是積極、消極還是中性。 這些算法與命名實體識別 (NER)、自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML) 等其他人工智能任務配合使用，可以快速有效地測量數據中的情緒。

品牌在人工智能營銷中使用情感分析工具，從社交聆聽、評論、調查、聯絡中心互動等各種來源的客戶聲音 (VoC) 數據中顯示關鍵信息，以跟踪品牌健康狀況、改進產品並增強客戶參與度和保留。

Sprout Social 等工具將情緒挖掘作為人工智能自動化的內置功能，因此您可以主動利用社交洞察來監控品牌健康狀況、提高效率並推動業務影響。

情感分析有哪些類型？

情感分析分為三個層次——基於文檔、基於主題和基於方面。 讓我們把它們分解一下。

基於文檔的情感分析

這是基本的意見挖掘，用於分析一個簡單的句子並告訴您它是負面的還是正面的。

基於主題的情感分析

主題級情感分析用於更複雜的數據。 它分解複雜的句子或段落，以識別重複出現的單詞和短語，並將它們分類為主題。 然後它分別測量每個主題的情緒。

當用於分析社交媒體或評論平台上的客戶評論時，主題分析可以讓您更好地理解文本中提到的要點，然後您可以跟踪這些要點。

基於方面的情感分析

三者中最先進的基於方面的情感分析使用語義分類來理解可能沒有明確正面詞語（例如“愛”或“恨”）的評論，並告訴您他們的情感。

除了對“食物”或“飲料”等主題進行識別和分類（如下例所示）之外，它還進一步分解這些主題中的各個方面來衡量情緒。 這為您提供了精細的見解，可用於為業務決策提供信息。

情感分析的挑戰

情感分析依賴於機器學習模型分析數據的訓練效果。 但即使使用高級版本，某些問題也可能導致結果不准確。 這些包括：

• 情感極性：情感分析可以輕鬆識別表示“愛”、“恨”或“最好”等情感的關鍵詞，這些關鍵詞具有較高的正（+1）和負（-1）極性得分。 當文本中包含模型無法識別的諸如“不太糟糕”之類的短語時，就會出現挑戰。 這會導致情緒評分不准確。
• 諷刺：人們在社交媒體上的隨意對話和模因中使用諷刺和諷刺。 機器學習不會將諷刺性的讚美視為消極的，並且可能將諷刺性的言論誤解為積極的。
• 表情符號：情感分析依賴於自然語言處理和文本分析來進行情感挖掘，但社交媒體上的評論可能會被表情符號淹沒。 為了解決這個問題，您需要 Sprout 等工具來識別文本數據中的表情符號，並在衡量品牌或產品情緒時將其考慮在內。

• 修辭格：機器學習程序不理解習語和隱喻等修辭格。 例如，像“天氣不好”這樣的習語對於情緒分析工具來說沒有上下文意義。 它將忽略文本，這會降低結果的準確性。
• 否定：情感挖掘工具無法識別句子中的雙重否定，例如“我不能沒有我的星巴克！”。 在這種情況下，該工具會忽略評論或將其歸類為負面評論，從而扭曲情緒得分。
• 比較句：比較句很棘手，因為除非特別說明，否則它們並不能真正說明客戶是高興還是不高興。 例如，評論“Galaxy S20比Apple iPhone 12大”可以根據客戶的偏好被解釋為正面或負面。
• 多語言情感分析：當評論採用多種語言時，情感分析算法面臨的挑戰更加複雜。 幸運的是，當該工具內置原生多語言情感挖掘（如 Sprout）時，這個問題就得到了解決。

情緒分數是如何計算的？

情緒分數以極性來衡量，其中 -1 為負面，0 為中性，1 為正面。 這些可以通過三種方式計算：

字數統計方法

在該方法中，情緒分數是通過減少正面事件發生次數來計算的。 例如，1 - 2 = -1。 因此，測量到的情緒是負面的。 此方法用於簡單文本。

句子長度法

分數是根據句子的長度計算的，其中正面出現的總數減去負面出現的總數，然後除以單詞總數。 例如，1-2/42 = -0.0238095。 這種方法通常用於復雜的句子和較長的註釋。

字數比法

這是計算情緒分數的最流行的方法。 文本中正面出現的總數除以負面出現的總數並加一。 例如，1/ 2+1 = 0.33333。

最終，所有這些單獨的分數實例都以百分位形式計算，為您提供品牌、產品或客戶體驗的總體情感分數。

情感分析數據的來源有哪些？

以下是用於收集客戶情緒見解的基本客戶聲音 (VoC) 數據源列表。

• 社交媒體聆聽：社交聆聽使您能夠了解客戶未經過濾的想法和意見。 這是深入了解客戶對您的品牌、內容或客戶服務感受的好方法。 借助 Sprout，您可以在一個集中式平台上輕鬆衡量 Twitter、Facebook 和 Instagram 等一系列網絡的情緒。
• 評論平台：商業評論平台是衡量品牌健康度的關鍵來源。 Sprout 使您能夠分析 Google 我的商家、Yelp、TripAdvisor 甚至 Glassdoor 等多個評論平台，以收集可行的見解。

• 新聞：利用新聞文章來跟踪您的品牌和競爭對手的情緒。
• 播客：播客是收集有關可能表明新興行業趨勢的趨勢主題的情緒見解的流行來源。
• 調查：通過分析情緒調查回复，您可以獲得超越淨推薦值 (NPS) 或星級評級系統的整體品牌洞察。
• 客戶服務互動：客戶服務電子郵件、通話記錄和票證是跟踪和解決客戶投訴中常見主題的關鍵來源。
• 其他文本源：可以對文本中可用的任何數據進行情感分析。 其中在各個行業中突出的包括電子健康報告（例如醫療數據和研究論文）、政府網站和平台中的公共信息，甚至 Twitch 等遊戲網站。

為什麼情緒分析很重要？

以下是情緒分析對企業如此重要的一些主要原因。

速度和規模

情緒分析工具可在幾分鐘內處理數百條評論，每天處理數百萬次 API 調用。 這使品牌能夠及時獲得客戶洞察，以監控品牌表現，從而擴大和吸引受眾。

準確性

機器學習算法從大量分散的客戶反饋數據中計算情緒，並比手動測量更準確地測量分數。 它還可以減少因人類情感而產生的偏見的範圍。例如，商店經理可能會忽略負面評論，因為它來自前僱員。

主題和方面分析

您可以通過社交媒體網絡和評論平台上的話題標籤和關鍵字進行對話，發現熱門話題和業務方面，並了解品牌情緒。 這些精確、可操作的見解使您能夠增強產品和產品、客戶服務以及業務的其他方面，從而提高品牌績效。

您還可以通過詞云獲得見解，這使您可以快速查看圍繞您的品牌的客戶討論中的重要主題和話題。 而且文字云具有視覺衝擊力，易於理解，並且易於在更廣泛的組織中的利益相關者之間共享。

分析多語言 VOC 數據

多語言數據在社交聆聽中很常見。 情感分析工具使品牌能夠了解文化和種族多元化的客戶，從而全面了解品牌情感。

衡量關鍵績效指標

您能夠精確地衡量關鍵績效指標，以了解您的策略的哪些方面正在發揮作用以及哪些方面需要改進。 這對於衡量營銷活動的有效性並實時做出適當的改變以確保成功至關重要。 同樣，您可以通過跟踪社交提及和客戶評論中的情緒來管理品牌認知並獲取品牌見解。

情緒分析如何發揮作用？

情感分析是一個複雜的過程，因此我們將其分為三個基本步驟。

第 1 步：數據收集

選擇 VoC 數據的來源是一個重要的決定，它將影響您的見解的準確性。 一般來說，最有價值的客戶經常使用的社交和在線平台是最好的來源。 一旦您選擇了想要利用的平台，情緒分析工具就會通過實時 API 集成或數據抓取來本地接入數據源。

第二步：數據處理與分析

數據整理完畢後，會通過機器學習進行數據處理，將非結構化信息轉換為適合文本分析和數據挖掘的格式。

命名實體識別 (NER) 等人工智能任務可識別品牌提及、位置、貨幣以及與您想要收集的見解相關的其他信息。 語義搜索算法使該工具能夠根據上下文理解評論，並在計算情緒時避免重複條目。 NLP 使該工具能夠識別文本管道中表示情感的術語。 詞性 (PoS) 標記器可確保對非英語數據進行本地分析，以進行多語言情感分析。

最後，情感分析任務計算每個聚類主題和方面的情感極性，並最終給出數據的總體情感得分。

第三步：數據可視化

結果現在以圖表和圖形的形式展示，以便於理解。 這些可視化可以與營銷和客戶服務等其他部門共享，以提高品牌參與度並有意識地解決客戶的建議和痛點。

情感分析的商業應用

以下是情緒分析幫助品牌監控新興趨勢並領先於競爭對手的一些重要方法，從而建立品牌聲譽、提高客戶忠誠度並保持領先於競爭對手。

監控行業趨勢

品牌必須不斷跟上不斷變化的行業趨勢和客戶偏好。 情緒分析可幫助您從多個平台同時監控社交和在線聊天，以跟踪跨時間線的新興趨勢。 這使您能夠領先並主動改進您的產品和服務，以獲得最大的投資回報 (ROI)。

進行競爭分析

情緒分析可幫助您檢查有關競爭品牌的對話，以跟踪其優勢和劣勢，並為您的業務策略提供信息。 您還可以獲得市場差距洞察，以便探索獲取新業務的方法。 借助 Sprout，您可以在一處查看競爭對手對整個社交媒體關鍵績效指標的並排比較，例如語音份額、參與度、印像數和用戶情緒。

創建引人入勝的內容

創建引人注目的內容，與您的客戶產生共鳴並超越競爭對手。 通過分析社交聆聽中的情緒和評論熱門話題的數據，您可以根據受眾實際談論的內容，通過個性化內容與受眾建立更密切的關係。

培養員工宣傳

通過自動向員工交付有影響力的內容，最大限度地擴大品牌影響力並提升員工擁護度，就像 Medallia 使用 Sprout 所做的那樣。 使用情緒分析來了解什麼最能激發受眾，幫助您制定整體策略，通過自動內容分發吸引更多受眾。

提高品牌美譽度

及時收到有關品牌提及次數激增的警報，以便您了解有關您的在線討論何時增加並跟踪原因。 積極的品牌提及（例如客戶推薦或讚揚）同樣重要，因為它使您能夠轉發積極的品牌提及，以擴大您的品牌並建立社會證明。

同樣，根據關鍵字或特定品牌活動設置警報，以衡量市場情緒並根據您的見解採取必要的行動。

更有效地收集品牌洞察

持續監控和衡量客戶情緒對於增強品牌認知度和加深客戶忠誠度非常重要。 這是確保長期客戶關係以創收的最可持續的方式。

社交數據通過發現目標受眾中的上升趨勢和主題來幫助您做到這一點，以便您能夠快速過濾相關數據並定制您的營銷活動以取得成功。 分析 Instagram、Twitter、Reddit 和 YouTube 等平台上關鍵字和主題標籤的情緒，以衡量客戶滿意度並提升品牌績效。

深入挖掘社交聆聽，看看情感分析如何幫助您實現這一目標。