Kunden er drivkraften til enhver virksomhet. Å vite hva de synes om produktet og tjenesten din vil hjelpe organisasjonen din å komme langt. Med Sentiment-analyseverktøy kan du enkelt finne ut om kundene dine fra tilbakemeldingsdata.
Sentimentanalyse spiller en stor rolle for å forstå publikum og kunder. Denne metoden lar deg samle viktig innsikt fra uorganiserte bulkdata ved hjelp av applikasjoner.
La oss dykke ned i opinionsgruvedrift, dens typer, impotens, utfordringer, arbeidsmetoder og eksempler fra det virkelige liv.
Innholdsfortegnelse
Hva er sentimentanalyse?
Sentimentanalyse betyr å identifisere følelsen eller sentimentet gjennom tekstanalyse og gruvedrift. Det er også kjent som opinion mining. Bedrifter kan bruke denne tilnærmingen til å kategorisere sine meninger om sine produkter og tjenester. Foruten følelsesbestemmelse, kan denne analysen samle tekstens polaritet, emne og mening.
Opinion mining bruker AI, ML og data mining-teknologier for å hente ut personlig informasjon fra uorganisert og ustrukturert tekst som e-poster, støttechatter, sosiale mediekanaler, fora og bloggkommentarer. Det er ikke behov for manuell databehandling ettersom algoritmer bruker automatiske, regelbaserte eller hybride metoder for å fjerne følelsene.
Grammatisk som et sentimentanalyseverktøy
I tillegg til å være et verktøy for å fikse grammatiske feil og tegnsettingsfeil, er Grammarly også i stand til å fungere som et meningsutvinningsverktøy. Hvis du har brukt Grammarly-integrasjon på e-posten din, kan det hende du har sett en emoji nederst i e-posten som markerte e-postinnholdet ditt som vennlig, formell, uformelt osv.
Denne emoji viser resultatene av tone- eller sentimentanalyse av teksten din. Grammarly bruker et sett med regler og maskinlæring for å finne signalene i skrivingen din som påvirker tonen eller følelsen. Den analyserer ordene dine, store bokstaver, tegnsetting og frasering for å fortelle deg hvordan mottakeren finner det.
Bortsett fra e-poster, kan den oppdage følelsen av teksten du skriver og fortelle deg den dominerende følelsen av følelser som er inkludert i det skriftstykket. Ved å bruke den kan du velge riktig tone som vil hjelpe deg å bygge sunne relasjoner med andre.
Viktigheten av sentimentanalyse
Sanntidsfølelsesporing
Selv om det er dyrere å skaffe nye kunder enn å beholde de eksisterende, trenger sistnevnte også konstant overvåking. Hva noen føler om merkevaren din i dag kan endre seg i morgen. Opinion mining lar deg vite deres følelser i sanntid og umiddelbart iverksette tiltak.
Bedre produkter og tjenester
Kundesentiment lar deg gjennomgå kundesvar og tilbakemeldinger. Dataene vil hjelpe deg med å utvikle bedre produkter og tilby forbedret kundeservice. Dessuten forbedrer det teamets produktivitet ved å raskt identifisere følelser og temaer.
Få handlingsdyktige data
Sentimentanalyse lar deg få tak i handlingsrettede data. Sosiale medier er i disse dager fulle av data ettersom folk fortsetter å snakke om merkevarer og merke dem. Å analysere disse dataene for sentiment betyr å vite om merkevarebildet ditt og produktytelsen.
Kuraterte markedsføringskampanjer
Med opinion mining kan du vurdere markedsføringskampanjene dine. Resultatene gjør det mulig for deg å handle i henhold til kundens følelser. Denne innsikten hjelper bedrifter med å forbedre sin markedsføringsstrategi. Du kan for eksempel kjøre en spesiell kampanje for folk som er interessert i å kjøpe produktene dine og har en positiv oppfatning av bedriften din.
Overvåking av merkevarebilde
Næringslivet er så konkurransedyktig i dag at det er skremmende å beholde merkevarebildet ditt. Du kan bruke opinion mining for å finne ut hvordan kunden oppfatter din bedrift og ta skritt deretter.
Typer sentimentanalyse
Avhengig av bedriftens behov, kan du utføre en hvilken som helst meningsutvinningsmodell for å fange ulike følelser.
Finkornet analyse
Denne modellen er nyttig for å utlede polaritetspresisjon. Det hjelper deg å studere anmeldelser og vurderinger du får fra kundene dine. Bedrifter kan bruke denne analysen på tvers av ulike følgende polaritetskategorier som svært positiv, positiv, negativ, svært negativ eller nøytral.
Aspektbasert analyse
Denne typen sentimentanalyse gir en dypere analyse av kundeanmeldelser. Det bestemmer hvilke aspekter av virksomheten eller ideene kundene snakker om.
Hvis du er en fruktjuiceselger og har mottatt en anmeldelse som sier: «Forfriskende, men bør inkludere et biologisk nedbrytbart sugerør.» Denne analysen vil finne ut at den snakker positivt om juicen din, men negativt om emballasjen.
Analyse av følelsesgjenkjenning
Ved å bruke denne modellen kan organisasjoner oppdage følelsene som er inkludert i tilbakemeldinger fra brukere, som sinne, tilfredshet, frustrasjon, frykt, bekymring, lykke og panikk. Dette systemet bruker vanligvis leksikon, mens noen avanserte klassifiserere også bruker maskinlæringsalgoritmer.
For å oppdage følelser bør du imidlertid bruke maskinlæring over leksikon. Ett ord kan formidle positiv eller negativ mening basert på bruken. Mens leksikonet kan oppdage følelsen unøyaktig, kan ML med rette bestemme følelsene.
Intensjonsanalyse
Ved å bruke denne modellen kan du bestemme forbrukerens hensikt nøyaktig. Som et resultat trenger du ikke bruke tid og krefter etter publikum som ikke har tenkt å kjøpe noe snart. I stedet får du fokusere på kunder som planlegger å kjøpe produktene dine. Du kan bruke retargeting-markedsføring for å få oppmerksomheten deres.
Hvordan fungerer sentimentanalyse?
Opinionsutvinning fungerer vanligvis via en algoritme som skanner setningene og bestemmer om den er positiv, nøytral eller negativ. Avanserte verktøy for meningsutvinning erstatter den statiske eller konvensjonelle algoritmen med kunstig intelligens og maskinlæring. Derfor omtaler bransjefolk også meningsutvinning som emotion AI.
Sentimentanalyse følger for tiden følgende to arbeidsmodeller:
#1. Machine Learning Sentiment Analysis
Som navnet antyder, bruker denne teknikken ML og naturlig språkbehandling (NLP) for å lære av ulike treningsinnganger. Derfor avhenger modellens nøyaktighet i stor grad av kvaliteten på input-innholdet og riktig forståelse av følelsene til setninger. Mer om det er nedenfor i delen «Hvordan lage sentimentanalyse ved hjelp av maskinlæring».
#2. Regelbasert sentimentanalyse
Det er den konvensjonelle måten å utvinne meninger på. Algoritmen har noen forhåndsinnstilte regler for å identifisere følelser for enhver setning. Et regelbasert system bruker også NLP manuelt gjennom listen over ord (leksikon), tokenisering, parsing og stemming.
Slik fungerer det:
Et bibliotek med leksikoner
Programmereren lager et bibliotek med positive og negative ord inne i algoritmen. Man kan bruke hvilken som helst standard ordbok for å gjøre det. Her ville det hjelpe om du var forsiktig når du bestemmer deg for hvilke som er positive eller negative ord. Hvis du gjør noen feil, vil utgangen være feil.
Tokenisering av tekster
Siden maskiner ikke kan forstå menneskelig talespråk, må programmerere dele tekstene i et minste mulig fragment, som ord. Derfor er det setningstokenisering som deler opp tekster i setninger. På samme måte deler ordtokenisering opp vilkårene i en setning.
Fjerning av unødvendige ord
Lematisering og fjerning av stoppord spiller en stor rolle på dette punktet. Lematisering er gruppering av lignende ord i en gruppe. For eksempel regnes Am, Is, Are, Been, Were osv. som «være».
På samme måte fjerner stoppordsfjerning overflødige ord som For, To, A, At, etc., som ikke gjør noen vesentlige endringer når det gjelder følelser i teksten.
Datastyrt telling av sentimentord
Siden du skal analysere terabyte med tekster i et sentimentanalyseprosjekt, må du bruke et dataprogram for å telle alle de positive, negative og nøytrale ordene effektivt. Det hjelper også med å redusere eventuelle menneskelige feil i prosessen.
Beregner sentimentpoeng
Nå er oppgaven med opinionsutvinning enkel. Programmet må gi en poengsum til teksten. Poengsummen kan være i prosentform, som 0 % er negativ, 100 % er positiv og 50 % er nøytral.
Alternativt bruker noen programmer skalaen -100 til +100. I denne skalaen er 0 nøytral, -100 er negativ og +100 er positiv følelse.
Virkelige anvendelser av sentimentanalyse
Bedrifter samler stadig kvalitative data som må analyseres riktig. De virkelige brukstilfellene for opinionsutvinning er:
- Sentimentanalyse brukes til å analysere kundestøttesamtaler. Det hjelper bedrifter å effektivisere arbeidsflyten og forbedre kundeserviceopplevelsen.
- Hva kunder sier på fora og nettsamfunn har betydning for bedrifter. De bruker denne metoden for å forstå det generelle kundeinntrykket på disse plattformene.
- Kundeanmeldelser på sosiale medier kan gjøre eller ødelegge en bedrift. Sentimentanalyse brukes ofte for å identifisere hva publikum sier om et selskap.
- Opinionsutvinning kan identifisere markedstrender, bestemme nye markeder og analysere konkurrenter. Derfor bruker folk det til markedsundersøkelser før de lanserer nye produkter eller merkevarer.
- Produktgjennomgang er en annen arena hvor selskaper bruker sentimentanalyse. Dermed vet bedrifter hvor de kan forbedre produktene sine.
- Undersøkelser om et nylig lansert produkt eller en betaversjon av en app inneholder informasjon du kan bruke til å forbedre produktet. Opinionsutvinning er også nyttig for å samle inn viktige data fra kundeundersøkelser.
Lag sentimentanalyse ved hjelp av maskinlæring
Forhåndsbehandling av tekster
I tekstforbehandling kan en ML-algoritme bruke stoppordfjerning og lemmatisering for å fjerne ikke-kritiske ord som ikke spiller noen rolle i AI-gruvedrift.
Etter å ha behandlet råtekst, bruker AI-programmet en vektoriseringsmetode for å transformere sentimentordene til numeriske. Bransjebetegnelsen for denne numeriske representasjonen av ord er funksjoner.
Bag-of-n-gram er den vanlige måten for vektorisering. Imidlertid har dyp læring gjort mange fremskritt på dette feltet og introdusert word2vec-algoritmen som bruker et nevralt nettverk.
Trening av AI og prediksjon
AI-treneren må mate et sett med sentiment-merket treningsdata. Dataene inkluderer hovedsakelig mange funksjonspar. Funksjonspar betyr en numerisk representasjon av et følelsesord og dets tilsvarende etikett: negativ, nøytral eller positiv.
Prediksjon av tekst i virkeligheten
Nå vil programmereren mate usett eller ny tekst inn i ML-systemet. Den vil bruke læringen fra treningsdata til å generere tagger eller klasser for usynlige tekster.
Noen ganger kan et AI-system også bruke klassifiseringsalgoritmemodeller som Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regresjon, Support Vector Machines og Deep Learning.
Nå som du kjenner til konseptet sentimentanalyse i detalj, er det på tide å finne ut om de beste meningsutvinningsverktøyene.
MonkeyLearn
MonkeyLearn er en Sentiment Analyzer-programvare som raskt kan oppdage følelser i uorganiserte tekstdata. Ved å bruke dette verktøyet kan bedrifter raskt finne ut om de negative kommentarene og svare umiddelbart for å bygge et positivt inntrykk.
Du kan overvåke kundenes tanker om produktene, tjenestene eller merkevaren din. Dermed øker også responstiden på hasteforespørsler for din bedrift i stor grad. Den lar deg også visualisere følelsesinnsikt.
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 leter etter et pålitelig sentimentanalyseverktøy for å spore sosial lytting, er Awario applikasjonen for deg. Den måler sentimentet bygget rundt merkevaren din og hvordan den endrer seg over tid, slik at du kan forstå omdømmet ditt.
Ved å bruke dette verktøyet kan du oppdage negative kommentarer på sosiale medier og svare på dem på prioritert basis. Den informerer deg om kundenes reaksjoner på dine markedsføringskampanjer og nylig utgitte produkter.
Dessuten kan bedrifter bruke denne plattformen til å analysere sine konkurrenter for å identifisere deres styrker og svakheter. Du kan også få analysestatistikken i PDF-format og dele dem med andre.
Tematisk
Thematic er en tilbakemeldingsanalyseplattform som du også kan bruke til sentimentanalyse. Den gir deg fullstendig innsikt i kundene dine ved å bruke AI-drevet meningsutvinning. Ved å bruke dette verktøyet kan du forstå tilbakemeldinger fra kunder på en sentral plattform og prioritere svarene dine.
Denne plattformen samler inn tilbakemeldinger fra undersøkelser, sosiale medier, støttechatter, åpne kundesvar og anmeldelser. Deretter kategoriserer den dem i forskjellige temaer og følelser ved hjelp av AI.
Derfor vet du hva som betyr noe for kundene. Denne plattformen trenger ikke opplæring eller manuell koding, da du sømløst kan forstå trendtemaene blant kundene.
Siste ord
Kundefølelsen og kjøpsintensjonen går hånd i hånd. Bedrifter kan designe sin markedsføringsplan ved å kjenne til det positive eller negative inntrykket av deres potensielle og eksisterende kunder. Sentimentanalyse hjelper deg også med administrasjon av sosiale medier og merkevarebygging.
Nå som du vet viktigheten av meningsutvinning og hvordan det fungerer, kan du implementere denne metoden i virksomheten din ved hjelp av de beste sentimentanalysatorene. Du kan også lage en sentimentanalyseløsning ved hjelp av maskinlæring.
Hvis du er interessert, sjekk ut denne listen over tilbakemeldingsverktøy for kunder for å forbedre produktene dine.