2024 年最值得考慮的 15 種情緒分析工具

就像面對面交流中的非語言提示一樣，客戶在線上使用的語言中也融入了人類情感。

解讀這些情緒並了解客戶對您品牌的真實感受就是情緒分析的全部。

但追蹤情緒並非易事。

我們正在談論分析分佈在多個網站和平台上的數千條對話、品牌提及和評論——其中一些是即時發生的。

您需要一個情緒分析工具來完成這項工作。

在這篇文章中，您將找到一些最好的情緒分析工具，幫助您監控和分析圍繞您的品牌的客戶情緒。

• 什麼是情感分析工具？
• 情緒分析工具的應用
• 值得考慮的 15 種情緒分析工具
• 使用情緒分析工具透過人工智慧做出數據驅動的決策

什麼是情感分析工具？

情緒分析工具使用人工智慧 (AI) 來分析文字資料並捕捉人們表達的情緒，例如喜悅、沮喪或失望。

它利用自然語言處理 (NLP) 來理解社交媒體貼文、評論和回饋背後的上下文，就像人類一樣，但速度更快、規模更大。

然後，它會計算圍繞您的品牌的平均情緒，將其分類為積極、消極或中性。 有些工具還可以幫助您監控競爭對手的客戶情緒分數。

一些情緒分析工具還可以利用臉部和物體辨識技術來分析影片內容並辨識表情。

在人工智慧行銷的背景下，情感分析工具可以幫助企業深入了解公眾認知，識別新興趨勢，改善客戶關懷和體驗，並制定更有針對性的行銷活動，與買家產生共鳴並推動業務成長。

情緒分析工具的應用

情緒分析工具正在徹底改變企業理解和回應客戶的方式。 以下是品牌可以從這些工具中受益的一些具體方式：

• 社群聆聽：密切注意客戶對社群媒體上的品牌、產品、服務、活動、活動和趨勢的意見和反應。
• 審核管理：跨多個平台分析客戶回饋，並及時、同理心地回應，以提高客戶滿意度。
• 競爭分析：將您的品牌情緒與競爭對手進行比較，以了解您在定位和公眾認知方面的立場。
• 品牌洞察：收集和解釋有關品牌聲譽、客戶體驗以及產品優勢和劣勢的數據，以製定可靠的品牌策略。
• 意見挖掘：分析客戶和員工的回饋，以清楚了解公司的績效並確定需要改進的領域。

值得考慮的 15 種情緒分析工具

全端情感分析工具

這些工具可以從多個來源提取訊息，並採用線性回歸等技術來檢測詐欺和驗證數據。 它們還運行專有的人工智慧技術，這使得它們強大、靈活且可擴展，適合各種業務。

1. 萌芽社交

Sprout Social 提供一體化社群媒體管理解決方案，包括人工智慧驅動的聆聽和精細的情緒分析。

跨多個平台監控您所在產業中發生的數百萬個對話。 Sprout 的人工智慧可以偵測複雜句子甚至表情符號中的情緒，讓您準確地了解客戶對特定主題或品牌的真實想法和感受。

查看圍繞您的品牌的平均客戶情緒並追蹤一段時間內的情緒趨勢。 按情緒過濾個人訊息和帖子，以快速有效地做出回應。

Sprout 也支援多語言情感分析，幫助您了解多元化的國際客戶群並與之產生共鳴。 存取按智慧類別標記和過濾的完整範圍的數據，而無需更改您的查詢，無論是按人物、地點、產品或更多。 此外，我們的 AI Assist 查詢功能可為聽力查詢產生關鍵字建議，從而進一步增強您的分析環境

2.InMoment（Lexalytics）

InMoment 是一個客戶體驗平台，它使用 Lexalytics 的 AI 來分析多個來源的文本並將其轉化為有意義的見解。

它支援 30 多種語言和方言，可以深入挖掘調查和評論，找到詞彙背後的情感、意圖、努力和情感。

3.獎章

Medallia 的體驗管理平台提供強大的聆聽功能，可準確辨識文字、語音甚至影片中的情緒。

該平台擅長收集和分析來自多個來源的即時回饋，包括社交媒體、調查、評論、簡訊、電子郵件、語音對話等。

4.Qualtrics（克拉拉布里奇）

Qualtrics 是一個體驗管理平台，提供 Text iQ——一種情緒分析工具，利用先進的 NLP 技術來分析來自各種來源的非結構化數據，包括社交媒體、調查和客戶支援互動。

該工具可以自動將回饋分類為主題，從而更輕鬆地識別常見趨勢和問題。 它還可以分配情緒分數來量化情緒並分析多種語言的文本。

社群媒體情緒分析工具

這些工具專門針對社群媒體平台，旨在分析推文、貼文和評論中表達的情緒。 它們幫助企業更了解他們的社群媒體形像以及受眾對其品牌的感受。

5.品牌觀察

Brandwatch 提供了一套用於社群媒體研究和管理的工具。 他們的聆聽工具可以幫助您分析情緒，並追蹤各種社交媒體平台上的品牌提及和對話。

將訊息和貼文中的情緒分類為正面、負面或中性，追蹤情緒隨時間的變化，並在儀表板上查看整體情緒分數。

6. 緩衝器

Buffer 提供易於使用的社群媒體管理工具，有助於發布、分析績效和參與度。

該工具的功能之一是將貼文中的情緒標記為“負面”、“問題”或“秩序”，以便品牌可以對對話進行排序，並規劃和優先考慮他們的回應。

7. 亞戈拉普爾斯

Agorapulse 是另一種社群媒體管理軟體，專門用於發布和組織收件匣。

它提供基本的情緒分析功能，讓您可以為包含特定單字（例如「快樂」、「很棒」、「壞」或「糟糕」）的收件匣項目加上「正面」和「負面」等標籤。

手動為郵件新增標籤，或使用收件匣助理自動瀏覽郵件並標記包含指定關鍵字的所有相關項目。

8.阿瓦里奧

Awario 是一款專門的品牌監控工具，可協助您追蹤各種社群媒體平台上的提及情況並識別每則評論、貼文或評論中的情緒。

您可以隨著時間的推移追蹤情緒，透過優先考慮負面情緒的提及來防止危機升級，與競爭對手進行情緒比較並分析對活動的反應。

新聞情緒分析工具

這些工具專門用於監控和分析新聞內容中的情緒。 他們使用新聞 API 來挖掘數據並提供有關媒體如何描繪品牌或主題的見解。

9.Aylien（Quantexa）

Aylien 使用人工智慧來監控、組織和分析新聞內容中的情緒。 這使其成為公關和傳播團隊關注趨勢並監控公眾輿論和對品牌和主題的看法的寶貴工具。

該工具的一個關鍵功能是實體層級情緒分析，它確定單一新聞報道中討論的每個單獨實體背後的情緒。

10.Cision通訊雲

Cision 是一個由人工智慧驅動的公關平台，具有強大的媒體監控功能。

其功能包括對來自 96 種語言的 1 億多個來源的新聞報導進行情緒分析，包括全球、國家、地區、地方、印刷和付費出版物。

11.融水

Meltwater 的人工智慧工具可協助您監控有關您品牌的趨勢和公眾輿論。 他們的情緒分析功能利用深度學習技術將新聞內容的基調分解為正面、負面或中性。

該工具可以處理 242 種語言，為其中 218 種語言提供詳細的情緒分析。 這使得它具有多種用途，對於追蹤全球新聞情緒非常有用。

文本情緒分析工具

這些工具在專有的人工智慧技術上運行，但沒有透過直接 API（例如透過與社交媒體或新聞平台的合作）挖掘的內建資料來源。

12.猴子學習

MonkeyLearn 是一款簡單、直接的文字分析工具，可讓您組織、標記和視覺化客戶回饋、調查等數據。

該工具使用人工智慧來檢測、分類和追蹤一段時間內的情緒。 您可以使用現成的機器學習模型，也可以建立和訓練自己的機器學習模型，而無需編碼。 MonkeyLearn 還可以使用 SQL、API 和本機整合輕鬆連接到應用程式和 BI 工具。

13. 谷歌自然語言處理API

Google NLP API 是一種文字分析工具，旨在透過實體和情緒分析從各種文件（包括電子郵件、聊天和社交媒體）中提取見解和意見。

它透過與語音轉文字和視覺 API 整合來分析音訊檔案和掃描文件來支援多媒體內容。 此外，其翻譯 API 可以分析多種語言的情緒。

14. 亞馬遜理解

亞馬遜的文字分析工具透過文件、電子郵件、社群媒體和客戶支援票來發現見解。 它可以識別短語、情緒和主題等關鍵元素，甚至可以讓企業訓練模型來對文件進行分類。

此外，它還透過識別和編輯個人識別資訊 (PII) 來幫助維護資料隱私並保護敏感資訊。

15.微軟Azure

Azure AI 語言可讓你以最少的機器學習專業知識建立自然語言處理應用程式。 找出關鍵術語、分析情緒、總結文本並開發對話介面。

該平台提供適應多種語言的多語言模型。 Azure 也透過專門用於訓練模型的文字輸入來維護嚴格的隱私標準。

使用情緒分析工具在人工智慧的支援下做出數據驅動的決策

由人工智慧驅動的情緒分析工具使企業能夠非常輕鬆地理解並有效地回應客戶的情緒和意見。

儘管有數十種工具，但 Sprout Social 憑藉其專有的人工智慧以及先進的情緒分析和聆聽功能脫穎而出。 透過 30 天免費試用，親自嘗試一下，將客戶情緒轉化為對您的品牌可行的見解。