Říkají, že dobrý obchod vždy naslouchá svým zákazníkům.
Ale co vlastně znamená poslech?
Kde jsou lidé, kteří mluví o vaší firmě, aby naslouchali?
A jak je můžete nejen poslouchat, ale také slyšet - skutečně jim porozumět??
To jsou některé z otázek, které každý den trápí vlastníky firem, obchodníky, odborníky na rozvoj podnikání, reklamní křídla a další klíčové zúčastněné strany. Až donedávna jsme začali získávat odpovědi na všechny tyto otázky, na které se roky ptáme. Dnes můžeme nejen naslouchat našim zákazníkům a věnovat pozornost tomu, co říkají o našich produktech nebo službách, ale také přijímat nápravná opatření, uznávat a dokonce odměňovat lidi, kteří mají něco platného nebo chvályhodného říct
Můžeme to udělat technikou zvanou analýza sentimentu. Koncept dlouho existující sentimentální analýzy se po nástupu a převládání platforem sociálních médií a velkých dat stal módním slovem a poté názvem domácnosti v obchodním spektru. Dnes jsou lidé více než kdy jindy hlasitější o svých zkušenostech, sentimentu a emocích v produktech a službách a právě v tomto prvku je analýza sentimentu velká.
Pokud jste v tomto tématu noví a chcete podrobně prozkoumat, co analýza sentimentu znamená, co by to mohlo znamenat pro vaše podnikání, a co víc, jste na správném místě. Jsme si jisti, že do konce příspěvku budete mít k tématu užitečné informace.
Začněme
Co je analýza sentimentu?
Analýza sentimentu je proces dedukování, měření nebo pochopení image vašeho produktu, služby nebo značky na trhu. Analyzuje lidské emoce a pocity interpretací nuancí v zákaznických recenzích, finančních zprávách, sociálních médiích atd. Pokud to zní příliš složitě, pojďme to dále upřesnit.
Analýza sentimentu je také považována za dolování názorů. S rozmachem sociálních médií začali lidé otevřeněji mluvit o svých zkušenostech s nimi produkty a služby online prostřednictvím blogů, vlogů, příběhů ze sociálních médií, recenzí, doporučení, shrnutí, hashtagů, komentářů, přímých zpráv, novinových článků a různých dalších platforem. Když se to stane online, zanechá to digitální stopu individuálního vyjádření zážitku. Nyní může být tato zkušenost pozitivní, negativní nebo jednoduše neutrální.
Analýza sentimentu je těžba všech těchto výrazů a zkušeností online ve formě textů. Díky velkému vzorku názorů a vyjádření může značka přesně zachytit hlas svého cílového publika, porozumět dynamice trhu a dokonce poznat, kde na trhu stojí mezi koncovými uživateli.
Stručně řečeno, analýza sentimentu přináší názor, který mají lidé na značku, produkt, službu nebo na všechny tyto.
Kanály sociálních médií jsou pokladnicí informací o vašem podnikání a pomocí efektivních technik jednoduché analýzy můžete o své značce vědět vše, co potřebujete.
Zároveň musíme odstranit mylnou představu o analýze sentimentu. Na rozdíl od toho, co zní, analýza sentimentu není jednokrokový nástroj nebo technika, která vám může okamžitě přinést názory a sentimenty kolem vaší značky. Je to směsice algoritmů, technik dolování dat, automatizace a dokonce i zpracování přirozeného jazyka (NLP) a vyžaduje složité implementace.
Proč je analýza sentimentu důležitá?
Z pohledu je to docela jednoduchá věc, že lidé mají moc mluvit o vaší značce nebo podnikání online. Pokud mají určitý objem publika, je vysoce pravděpodobné, že mohou ovlivnit dalších 10 lidí, aby vaší značce důvěřovali nebo ji přeskočili.
Vzhledem k tomu, že internet nabízí transparentnost pro dobré i špatné, je pro podnikání zásadní zajistit, aby byly negativní zmínky odstraněny nebo změněny a ty dobré se promítly do sledovanosti. Statistiky a zprávy také ukazují, že mladí zákazníci (generace Z a dále) jsou při nákupu čehokoli online velmi závislí na kanálech sociálních médií a ovlivňujících osobách. V takovém případě se analýza sentimentu stává nejen životně důležitým, ale také velmi důležitým nástrojem.
Jaké jsou různé typy analýzy sentimentu?
Stejně jako sentimenty - analýza sentimentu může být složitá; je také mimořádně konkrétní a zaměřený na cíl. Chcete-li ze svých kampaní pro analýzu sentimentu získat ty nejlepší výsledky a závěry, musíte co nejpřesněji definovat své cíle a cíle. Existuje několik parametrů, pokud jde o zpětnou vazbu od spotřebitelů, na kterou se můžete zaměřit, a to, co si vyberete, může přímo ovlivnit typ kampaně pro analýzu sentimentu, kterou nakonec implementujete.
Pro rychlou představu, zde jsou různé typy parametrů analýzy sentimentu -
- Polarita - zaměřte se na recenze, které vaše značka obdrží online (pozitivní, neutrální a negativní)
- Emoce - zaměřte se na emoce, které váš produkt nebo služba zapálí v myslích vašich zákazníků (šťastný, smutný, zklamaný, nadšený atd.)
- Naléhavost -zaměřte se na bezprostřednost používání vaší značky nebo nalezení efektivního řešení problémů vašich zákazníků (naléhavé a čekající)
- Záměr - zaměřte se na zjištění, zda mají vaši uživatelé zájem o používání vašeho produktu nebo značky nebo ne
Můžete se rozhodnout použít tyto parametry k definování své analytické kampaně, nebo přijít s jinými superšpecifickými na základě vašeho obchodního výklenku, konkurence, cílů a dalších. Jakmile se o tom rozhodnete, můžete se přihlásit k odběru některého z následujících typů analýzy sentimentu.
Detekce emocí
Tato metoda určuje emoce, které stojí za používáním vaší značky k určitému účelu. Pokud si například koupili oblečení z vašeho obchodu eCommerce, mohli by být spokojeni s vašimi postupy zasílání, kvalitou oblečení nebo řadou výběrů, nebo by z nich byli zklamáni. Kromě těchto dvou emocí by uživatel také mohl čelit jakékoli konkrétní nebo kombinaci emocí ve spektru. Detekce emocí pracuje na zjištění, co to konkrétní nebo řada emocí je. To se provádí pomocí algoritmů strojového učení a lexikonů.
Jednou z nevýhod tohoto typu je, že uživatelé mají mnoho způsobů, jak vyjádřit své emoce - prostřednictvím textu, emodži, sarkasmu a dalších. Váš model by měl být vysoce rozvinutý, aby detekoval emoce za jejich jedinečnými výrazy.
Jemnozrnná analýza
Přímější forma analýzy zahrnuje zjištění polarity spojené s vaší značkou. Od velmi pozitivních přes neutrální až po velmi negativní mohou uživatelé zaznamenat jakýkoli atribut týkající se vaší značky a tyto atributy mohou mít hmatatelnou podobu ve formě hodnocení (např. Na základě hvězd) a vše, co váš model musí udělat, je těžit tyto různé formy hodnocení z různých zdrojů.
Aspektová analýza
Recenze často obsahují zvukovou zpětnou vazbu a návrhy, které by mohly podpořit růst vašeho podnikání na trhu tím, že vám umožní odhalit mezery, o kterých jste nikdy nevěděli, že existují. Analýza sentimentu založená na aspektech vás posune o krok dále a pomůže vám je identifikovat.
Jednoduše řečeno, uživatelé obecně poukazují na dobré nebo špatné věci ve svých recenzích kromě hodnocení a vyjadřování emocí. Například recenze vašeho cestovního ruchu by mohla zmínit, "Průvodce byl opravdu užitečný a ukázal nám všechna místa v regionu a dokonce nám pomohl nastoupit na naše lety." Ale mohlo by to být také,“Spolupracovník cestovní kanceláře byl extrémně hrubý a letargický. Museli jsme čekat hodinu, než jsme dostali náš itinerář dne. “
Pod emocemi se skrývají dva hlavní kroky z vašich obchodních operací. Mohly by být opraveny, vylepšeny nebo rozpoznány pomocí analytiky založené na aspektech.
Vícejazyčná analýza
Toto je hodnocení sentimentu v různých jazycích. Jazyk může záviset na regionech, ve kterých operujete, na zemích, do kterých odesíláte, a dalších. Tato analýza zahrnuje použití jazykově specifické těžby a algoritmů, překladačů, pokud neexistují, sentimentálních lexikonů a dalších.
[Čtěte také: Vícejazyčná analýza sentimentu – důležitost, metodologie a výzvy]
Jak funguje analýza sentimentu?
Analýza sentimentu je směsicí různých modulů, technik a technologických konceptů. Dvě hlavní nasazení ve spektru analýzy sentimentu zahrnují NLP a strojové učení. Zatímco jeden pomáhá při těžbě a úpravě názorů, druhý trénuje nebo provádí konkrétní akce, aby odhalil poznatky z těchto názorů. Na základě objemu dat, které máte, můžete nasadit jeden ze tří modulů analýzy sentimentu. Přesnost modelu, který si nesmírně vyberete, závisí na objemu dat, takže je vždy nejlepší věnovat mu pozornost.
Na základě pravidel
To je místo, kde ručně definujete pravidlo pro váš model k provedení analýzy sentimentu na datech, která máte. Pravidlem může být parametr, o kterém jsme diskutovali výše - polarita, naléhavost, aspekty a další. Tento model zahrnuje integraci konceptů NLP, jako jsou lexikony, tokenizace, syntaktická analýza, sledování, označování částí řeči a další.
V základním modelu jsou polarizovaná slova definována nebo jim je přiřazena hodnota - dobrá pro pozitivní slova a špatná pro negativní slova. Model počítá počet pozitivních a negativních slov v textu a podle toho klasifikuje sentiment za názorem.
Jedním z hlavních nedostatků této techniky je, že případy sarkazmu mohou být vydávány za dobré názory, což zkresluje celkovou funkčnost analýzy sentimentu. I když to lze napravit vytvořením pokročilých modelů, nedostatky přesto existují.
Automatický
Tento aspekt analýzy sentimentu funguje zcela na algoritmech strojového učení. V tomto případě není potřeba lidského zásahu a nastavení manuálních pravidel pro fungování modelu. Místo toho je implementován klasifikátor, který vyhodnotí text a vrátí výsledky. Jedná se o značení dat a anotaci dat, které modelům pomohou porozumět datům, která jsou přenášena.
Hybridní
Nejpřesnější z modelů, hybridní přístupy kombinují to nejlepší z obou světů - založené na pravidlech a automatické. Jsou přesnější, funkční a podniky je preferují pro své kampaně analýzy sentimentu.
Co znamená analýza sentimentu pro vaše podnikání?
Analýza sentimentu by mohla přinést vlnu objevů, pokud jde o vaše podnikání a jeho postavení na trhu. Když je konečným účelem existence firmy usnadnit život zákazníkům, naslouchání jim pomůže pouze nám zavést lepší produkty a služby a posunout naše podnikání vpřed. Zde jsou klíčové informace o tom, co může analýza sentimentu udělat pro vaše podnikání:
- nesmírně pomáhá při monitorování zdraví vaší značky na trhu. Z jediného řídicího panelu můžete rychle zjistit, zda je stav vaší značky dobrý, neutrální nebo vyčerpávající.
- Pomůže vám lépe spravovat pověst vaší značky a rychle řešit problémy a krize ORM
- Podporuje rozvoj lepších marketingových kampaní tím, že vám umožní porozumět pulzu vašeho publika a využít ho
- Analýzu konkurence lze do značné míry optimalizovat pomocí analýzy sentimentu
- Nejdůležitější ze všeho je, že zákaznický servis lze zlepšit pro větší spokojenost a rychlé opravy
Případy použití analýzy sentimentu
S tak silným konceptem v ruce jste jen kreativním rozhodnutím od implementace nejlepšího případu analýzy sentimentu. V současnosti však již běží několik tržně testovaných a schválených případů použití. Podívejme se na několik z nich krátce.
Monitorování značky
Analýza sentimentu je skvělý způsob, jak sledovat svou značku online. V současné době existuje více kanálů, kterými mohou zákazníci vyjadřovat své názory, a aby se udržela holistická image značky, musíme implementovat přístupy k monitorování v rámci všech kanálů. Analýza sentimentu může pomoci našemu podnikání šířit křídla mezi fóra, blogy, weby pro streamování videa, platformy podcastů a kanály sociálních médií a dávat pozor - nebo spíše do uší - na zmínky o značce, recenze, diskuse, komentáře a další.
Sociální Media monitoring
Vytvoření trendu hashtagů trvá jen tisíc lidí. S tolika mocí svěřenou sociálním médiím má smysl pouze to, že posloucháme, co lidé říkají o našem podnikání na sociálních platformách. Od Twitteru a Facebooku po Instagram, Snapchat, LinkedIn a další lze analýzu sentimentu provádět na všech platformách, abyste si mohli poslechnout kritiku a uznání (sociální zmínky) a podle toho reagovat. To pomáhá našemu podnikání lépe komunikovat s našimi uživateli, zavést humánní přístup k operacím a spojit se přímo s nejdůležitějšími zúčastněnými stranami v našem podnikání - našimi zákazníky.
Průzkum trhu
Analýza sentimentu je skvělý způsob, jak pochopit trh, jeho mezery, potenciál a další pro naše konkrétní potřeby. Díky přesnému průzkumu trhu jsou účely, jako je expanze, diverzifikace a zavádění nových produktů nebo služeb, efektivnější a efektivnější. Mohli jsme předvídat a hodnotit trendy, porozumět dynamice trhu, uvědomit si potřebu nového produktu, porozumět kupní síle a dalším atributům našeho cílového publika a mnohem více prostřednictvím analýzy sentimentu.
Jak se strojové učení používá v analýze sentimentu?
Jak jsme již zmínili, analýza sentimentu je komplexní koncept a když máte velké datové sady, nemůžete si pomoci, ale myslíte si, že automatizace celého procesu může být tím nejlepším způsobem, jak k ní přistupovat. Samozřejmě, pokud nasazujete automatický přístup k analýze sentimentu, je důležité přesně trénovat model strojového učení pro přesné výsledky.
To je místo, kde vznikají složitosti. Data, která krmíte, musí být nejen strukturovaná, ale také označená. Pouze když označíte data, která váš model dokáže pochopit větnou strukturu, slovní druhy, polarizovaná slova, kontext a další parametry obsažené ve větě. K tomu musíte primárně pracovat na označování svazků za objemy dat.
Když označujete svá data, vaše umělá inteligence nebo model rozumí různým aspektům textů a samostatně pracuje na porozumění sentimentu za daty, která vkládáte. Data můžete trénovat anotováním konkrétních částí vašich textů, aby stroj pomohl určit, co má zaměřit se na tento konkrétní parametr a poučit se z něj. Musíte také přidat metadata k další definici identifikátoru.
Pokud plánujete anotovat svá data interně, musíte mít nejprve v ruce obrovské objemy dat. Jakmile ji máte, můžete použít Platforma Shaip pro anotaci vašich dat. Tento proces však může být komplikovaný, protože je třeba buď věnovat své zdroje této práci, nebo je požádat, aby udělali další krok a dokončili práci.
Pokud váš čas na uvedení na trh přijde velmi brzy a potřebujete vyhledat externí zdroje pro své potřeby anotace dat, zdroje jako my ve společnosti Shaip vám mohou zachránit den. S našimi odbornými anotacemi dat zajistíme, aby vaše modely strojového učení byly krmeny nejpřesnější datovou sadou pro přesné výsledky. Náš tým anotuje data na základě vašich potřeb a požadavků, aby poskytl výsledek zaměřený na cíl. Protože se jedná o časově náročný a zdlouhavý proces, doporučujeme kontaktovat vaše požadavky na anotaci dat pro školení analýzy sentimentu.
Dosáhnout dnes.