Kunder er selve hjertet i enhver virksomhet. Å forstå deres meninger om dine produkter og tjenester er avgjørende for organisasjonens suksess. Ved hjelp av verktøy for sentimentanalyse kan du lett avdekke kundenes følelser basert på tilbakemeldinger de gir.
Sentimentanalyse er en viktig metode for å skaffe innsikt om publikum og kunder. Den gir mulighet for å samle verdifull kunnskap fra store mengder ustrukturerte data ved hjelp av spesialiserte applikasjoner.
La oss utforske verdenen av opinionsutvinning, dens forskjellige former, betydning, utfordringer, arbeidsmetoder og eksempler fra virkeligheten.
Hva er egentlig sentimentanalyse?
Sentimentanalyse dreier seg om å identifisere følelser eller stemninger gjennom tekstbasert analyse og datagruvedrift. Det er også kjent som opinionsutvinning. Bedrifter kan benytte seg av denne tilnærmingen for å kategorisere kundenes meninger om sine produkter og tjenester. I tillegg til å bestemme følelser, kan analysen også innhente tekstens polaritet, emne og betydning.
Opinionsutvinning bruker teknologi som kunstig intelligens, maskinlæring og datagruvedrift for å trekke ut personlig informasjon fra uorganiserte og ustrukturerte tekstkilder som e-poster, supporthenvendelser, sosiale medier, forum og bloggkommentarer. Det er ikke nødvendig med manuell behandling da algoritmene automatisk bruker regelbaserte eller hybride metoder for å identifisere følelser.
Grammarly som et verktøy for sentimentanalyse
Grammarly er ikke bare et verktøy for å rette grammatiske feil og tegnsetting, men kan også fungere som et verktøy for opinionsutvinning. Hvis du har aktivert Grammarly-integrasjon i e-posten din, har du kanskje lagt merke til en emoji nederst som indikerer om innholdet er vennlig, formelt, uformelt, osv.
Denne emojien viser resultatet av en tone- eller sentimentanalyse av teksten din. Grammarly benytter et sett av regler og maskinlæring for å identifisere signaler i skrivingen som påvirker tonen eller følelsen. Den analyserer ord, bruk av store bokstaver, tegnsetting og formulering for å evaluere hvordan mottakeren vil oppfatte det.
I tillegg til e-poster kan Grammarly identifisere følelsen i teksten du skriver og formidle den dominerende følelsen som er representert i teksten. Dette lar deg velge riktig tone for å bygge gode relasjoner med andre.
Betydningen av sentimentanalyse
Sanntids sporing av følelser
Selv om det er dyrere å skaffe nye kunder enn å beholde eksisterende, trenger de eksisterende også kontinuerlig oppmerksomhet. Kundens følelser overfor merkevaren din kan endre seg raskt. Opinionsutvinning lar deg følge med på følelsene deres i sanntid og handle deretter.
Forbedrede produkter og tjenester
Kundenes følelser gir deg mulighet til å gjennomgå tilbakemeldinger. Denne informasjonen hjelper deg med å utvikle bedre produkter og tilby forbedret kundeservice. I tillegg øker det teamets effektivitet ved å raskt identifisere følelser og temaer.
Få handlingsrettet informasjon
Sentimentanalyse gir deg tilgang til handlingsrettet informasjon. Sosiale medier er i dag fylt med data ettersom folk stadig diskuterer og merker merkevarer. Å analysere disse dataene for sentiment betyr å forstå statusen til merkevarebildet og hvordan produktene dine presterer.
Tilpassede markedsføringskampanjer
Ved hjelp av opinionsutvinning kan du evaluere markedsføringskampanjene dine. Resultatene lar deg agere basert på kundenes følelser. Dette gir innsikt som hjelper bedrifter å forbedre sine markedsføringsstrategier. For eksempel kan du starte en kampanje for de som er interessert i å kjøpe produktene dine og allerede har et positivt inntrykk av virksomheten din.
Overvåking av merkevareimage
Næringslivet er svært konkurransepreget i dag, og det er utfordrende å opprettholde et godt merkevareimage. Du kan bruke opinionsutvinning for å forstå hvordan kunden oppfatter virksomheten din og ta grep deretter.
Typer sentimentanalyse
Avhengig av dine spesifikke behov, kan du velge en bestemt opinionsutvinningsmodell for å fange opp ulike følelser.
Finjustert analyse
Denne modellen er nyttig for å oppnå nøyaktig polaritetsbestemmelse. Den hjelper deg med å studere anmeldelser og vurderinger fra kundene dine. Bedrifter kan bruke analysen på tvers av ulike polaritetskategorier som svært positiv, positiv, negativ, svært negativ eller nøytral.
Aspektbasert analyse
Denne typen sentimentanalyse gir en mer dyptgående analyse av kundeanmeldelser. Den identifiserer hvilke aspekter ved virksomheten eller ideene kundene snakker om.
For eksempel, hvis du selger fruktjuice og får en anmeldelse som sier: «Forfriskende, men dere burde inkludere et biologisk nedbrytbart sugerør.» vil analysen finne ut at kunden har en positiv følelse om juicen, men en negativ om emballasjen.
Analyse for følelsesgjenkjenning
Ved hjelp av denne modellen kan organisasjoner identifisere følelsene i tilbakemeldinger fra brukerne, som sinne, tilfredshet, frustrasjon, frykt, bekymring, lykke og panikk. Systemet bruker vanligvis leksikon, men noen avanserte systemer benytter seg også av maskinlæringsalgoritmer.
For å identifisere følelser er maskinlæring å foretrekke fremfor leksikon. Ett enkelt ord kan ha positiv eller negativ betydning avhengig av konteksten. Leksikon kan oppfatte følelsen unøyaktig, mens maskinlæring er i stand til å bestemme følelsen mer presist.
Intensjonsanalyse
Denne modellen gir deg muligheten til å nøyaktig fastslå kundens intensjoner. Du unngår å bruke tid og ressurser på et publikum som ikke har planer om å kjøpe noe med det første, og kan i stedet fokusere på kunder som planlegger å kjøpe produktene dine. Du kan benytte deg av retargeting-markedsføring for å trekke deres oppmerksomhet.
Hvordan fungerer sentimentanalyse?
Opinionsutvinning fungerer vanligvis via en algoritme som skanner setningene for å fastslå om de er positive, nøytrale eller negative. Moderne verktøy for opinionsutvinning erstatter statiske eller konvensjonelle algoritmer med kunstig intelligens og maskinlæring. Derfor omtales opinionsutvinning ofte som følelses-AI.
Sentimentanalyse opererer i henhold til følgende to hovedmodeller:
#1. Maskinlæringsbasert sentimentanalyse
Som navnet antyder, benytter denne teknikken maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP) for å lære av ulike treningsdata. Modellens nøyaktighet er derfor sterkt avhengig av kvaliteten på treningsdataene og evnen til å forstå følelsene som uttrykkes i setningene. Mer om dette i avsnittet «Hvordan lage sentimentanalyse ved hjelp av maskinlæring».
#2. Regelbasert sentimentanalyse
Dette er den tradisjonelle måten å utvinne meninger på. Algoritmen har forhåndsdefinerte regler for å identifisere følelser i setninger. Et regelbasert system bruker også NLP manuelt, ved hjelp av lister over ord (leksikon), tokenisering, parsing og stemming.
Slik fungerer det:
Et bibliotek med leksikon
Programmereren lager et bibliotek med positive og negative ord i algoritmen. Man kan bruke hvilken som helst standard ordbok for å oppnå dette. Det er viktig å være nøye med å definere hvilke ord som er positive og negative. Hvis man gjør feil, vil resultatet bli feilaktig.
Tokenisering av tekster
Siden datamaskiner ikke forstår menneskelig språk, må programmerere dele opp teksten i mindre deler, som ord. Setningstokenisering deler opp teksten i setninger, mens ordtokenisering deler opp setningene i ord.
Fjerning av unødvendige ord
Lemmatisering og fjerning av stoppord spiller en sentral rolle her. Lemmatisering grupperer sammen lignende ord. For eksempel vil Am, Is, Are, Been, Were osv. regnes som «være».
På samme måte fjerner stoppordsfjerning overflødige ord som For, To, A, At, osv. som ikke har noen betydning for følelsen i teksten.
Datastyrt telling av sentimentord
Ettersom sentimentanalyseprosjekter innebærer å analysere terabyte med tekst, er det nødvendig å bruke et dataprogram for effektivt å telle alle de positive, negative og nøytrale ordene. Dette bidrar også til å redusere eventuelle menneskelige feil.
Beregning av sentimentpoeng
Nå er oppgaven med opinionsutvinning enkel. Programmet må tildele en poengsum til teksten. Poengsummen kan være i prosentform, der 0% er negativt, 100% er positivt og 50% er nøytralt.
Alternativt bruker noen programmer en skala fra -100 til +100, der 0 er nøytralt, -100 er negativt og +100 er positivt.
Praktiske anvendelser av sentimentanalyse
Bedrifter samler kontinuerlig inn store mengder kvalitativ data som krever korrekt analyse. Noen eksempler på bruksområder for opinionsutvinning er:
- Sentimentanalyse brukes til å analysere kundesamtaler, noe som hjelper bedrifter med å forbedre arbeidsflyten og kundeopplevelsen.
- Det kundene sier på forum og nettsamfunn er av betydning for bedrifter. Sentimentanalyse brukes til å forstå det generelle kundeinntrykket på disse plattformene.
- Kundeanmeldelser i sosiale medier kan enten fremme eller ødelegge en bedrift. Sentimentanalyse benyttes ofte for å identifisere hva publikum sier om et selskap.
- Opinionsutvinning kan avdekke markedstrender, identifisere nye markeder og analysere konkurrenter. Derfor brukes det til markedsundersøkelser før lansering av nye produkter eller merkevarer.
- Produktvurderinger er et annet område der selskaper bruker sentimentanalyse. Dette gir bedrifter innsikt i hvordan de kan forbedre produktene sine.
- Undersøkelser om nylanserte produkter eller betaversjoner av apper inneholder informasjon som kan brukes til å forbedre produktet. Opinionsutvinning er også verdifullt for å samle inn viktige data fra kundeundersøkelser.
Opprett sentimentanalyse med maskinlæring
Forbehandling av tekst
Under forbehandling av tekst kan maskinlæringsalgoritmer benytte seg av stoppordsfjerning og lemmatisering for å fjerne unødvendige ord som ikke har noen betydning for AI-utvinning.
Etter å ha behandlet råteksten, bruker AI-programmet en vektoriseringsmetode for å transformere sentimentord til numeriske verdier. En numerisk representasjon av ord kalles «funksjoner».
Bag-of-n-gram er en vanlig vektoriseringsmetode. Dyp læring har imidlertid introdusert word2vec-algoritmen som bruker et nevralt nettverk.
Trening av AI og prediksjon
AI-treneren må mate et sett med sentimentmerket treningsdata, hovedsakelig i form av funksjonspar. Et funksjonspar består av en numerisk representasjon av et følelsesord og dets tilhørende etikett: negativ, nøytral eller positiv.
Prediksjon av tekst i virkeligheten
Programmereren mater inn ny eller ukjent tekst i maskinlæringssystemet. Systemet bruker deretter læringen fra treningsdataene for å generere etiketter eller klasser for denne nye teksten.
Noen ganger benytter AI-systemet også klassifiseringsalgoritmer som logistisk regresjon, Naive Bayes, lineær regresjon, støttevektormaskiner og dyp læring.
Nå som du har detaljert kunnskap om konseptet sentimentanalyse, er det på tide å utforske noen av de beste verktøyene for opinionsutvinning.
MonkeyLearn
MonkeyLearn er en programvare for sentimentanalyse som raskt kan identifisere følelser i ustrukturerte tekstdata. Med dette verktøyet kan bedrifter raskt oppdage negative kommentarer og svare umiddelbart for å opprettholde et positivt inntrykk.
Du kan følge med på kundenes tanker om dine produkter, tjenester eller merkevare. Verktøyet forbedrer responsen på hastespørsmål. Det lar deg også visualisere følelsesmessig innsikt.
MonkeyLearn støtter integrasjon med hundrevis av applikasjoner for tekstanalyse, inkludert Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform og Service Cloud.
Awario
Hvis du ser etter et pålitelig verktøy for sentimentanalyse for å spore sosial lytting, er Awario applikasjonen for deg. Det måler sentimentet rundt merkevaren din og hvordan det endrer seg over tid, slik at du kan få en god forståelse av merkevarens omdømme.
Med dette verktøyet kan du oppdage negative kommentarer i sosiale medier og besvare dem umiddelbart. Det informerer deg om kundenes reaksjoner på markedsføringskampanjer og nylanserte produkter.
Bedrifter kan også bruke plattformen til å analysere sine konkurrenter for å avdekke deres styrker og svakheter. Du kan også eksportere analyser i PDF-format og dele dem med andre.
Thematic
Thematic er en plattform for analyse av tilbakemeldinger, som også kan brukes til sentimentanalyse. Den gir deg verdifull innsikt i dine kunder ved å bruke AI-drevet opinionsutvinning. Med dette verktøyet kan du forstå kundetilbakemeldinger på en sentral plattform og prioritere svarene dine.
Plattformen samler inn tilbakemeldinger fra undersøkelser, sosiale medier, støttesamtaler, åpne kundesvar og anmeldelser. Deretter kategoriserer den dem i ulike temaer og følelser ved hjelp av AI.
Dermed får du innsikt i hva som er viktig for kundene. Plattformen krever ingen trening eller manuell koding, og du kan enkelt få oversikt over trendende temaer blant kundene.
Avsluttende ord
Kundenes følelser og kjøpsintensjon henger tett sammen. Bedrifter kan forme sin markedsføringsplan ved å forstå det positive eller negative inntrykket av potensielle og eksisterende kunder. Sentimentanalyse er også viktig for administrasjon av sosiale medier og merkevarebygging.
Nå som du vet viktigheten av opinionsutvinning og hvordan det fungerer, kan du implementere denne metoden i virksomheten din ved hjelp av de beste verktøyene. Du kan også utvikle en egen sentimentanalyseløsning med maskinlæring.
Hvis du er interessert, kan du sjekke ut denne listen over verktøy for tilbakemeldinger fra kunder for å forbedre dine produkter.