Клієнт – рушійна сила будь-якого бізнесу. Знання того, що вони думають про ваш продукт і послугу, допоможе вашій організації просунутися вперед. За допомогою інструментів аналізу настроїв ви можете легко дізнатися про своїх клієнтів із даних відгуків.
Аналіз настроїв відіграє велику роль у розумінні вашої аудиторії та клієнтів. Цей метод дозволяє збирати важливу інформацію з невпорядкованих масових даних за допомогою програм.
Давайте зануримося в пошук думок, його види, безсилля, виклики, методи роботи та приклади з реального життя.
Що таке аналіз настроїв?
Аналіз настроїв означає виявлення емоцій або настроїв за допомогою аналізу тексту та аналізу. Він також відомий як аналіз думок. Компанії можуть використовувати цей підхід для класифікації своїх думок щодо своїх продуктів і послуг. Окрім визначення настроїв, цей аналіз може зібрати полярність тексту, тему та думку.
Інтелектуальний аналіз думок використовує штучний інтелект, машинне навчання та технології інтелектуального аналізу даних для вилучення особистої інформації з невпорядкованих і неструктурованих текстів, таких як електронні листи, чати підтримки, канали соціальних мереж, форуми та коментарі в блогах. Немає потреби в ручній обробці даних, оскільки алгоритми використовують автоматичні, засновані на правилах або гібридні методи для формування настроїв.
Grammarly як інструмент аналізу почуття
Окрім інструменту для виправлення граматичних і пунктуаційних помилок, Grammarly також здатний функціонувати як інструмент для аналізу думок. Якщо ви використовували інтеграцію Grammarly у своїй електронній пошті, ви могли бачити емодзі внизу електронної пошти, які позначали вміст вашої електронної пошти як дружній, офіційний, неформальний тощо.
Цей емодзі показує результати аналізу тону чи настрою вашого тексту. Grammarly використовує набір правил і машинне навчання, щоб знайти сигнали у вашому тексті, які впливають на тон або почуття. Він аналізує ваші слова, великі літери, пунктуацію та фрази, щоб сказати вам, як одержувач знайде це.
Крім електронних листів, він може визначити настрій будь-якого тексту, який ви пишете, і повідомити вам про домінуюче почуття емоції, включене в цей текст. Використовуючи його, ви можете вибрати правильний тон, який допоможе вам будувати здорові стосунки з оточуючими.
Важливість аналізу настроїв
Відстеження настроїв у реальному часі
Хоча залучення нових клієнтів дорожче, ніж утримання існуючих, останні також потребують постійного моніторингу. Те, що хтось відчуває про ваш бренд сьогодні, може змінитися завтра. Вивчення думок дає вам змогу дізнатися їхні настрої в реальному часі та негайно вжити заходів.
Кращі продукти та послуги
Настрої клієнтів дозволяють переглядати відповіді та відгуки клієнтів. Ці дані допоможуть вам розробити кращі продукти та запропонувати покращене обслуговування клієнтів. Крім того, він підвищує продуктивність вашої команди завдяки швидкому визначенню настроїв і тем.
Отримайте корисні дані
Аналіз настроїв дає вам змогу отримувати корисні дані. У наші дні соціальні мережі переповнені даними, оскільки люди продовжують говорити про бренди та позначати їх. Аналіз цих даних на настрої означає знання іміджу вашого бренду та ефективності продукту.
Кураторські маркетингові кампанії
За допомогою дослідження громадської думки ви можете оцінити свої маркетингові кампанії. Його результати дозволяють вам діяти відповідно до почуттів клієнта. Ця інформація допомагає компаніям покращити свою маркетингову стратегію. Наприклад, ви можете провести спеціальну кампанію для людей, зацікавлених у покупці ваших продуктів і які мають позитивне уявлення про вашу компанію.
Моніторинг іміджу бренду
У сучасному діловому світі така конкуренція, що зберегти імідж свого бренду складно. Ви можете використовувати опитування, щоб визначити, як клієнти сприймають вашу компанію, і вжити відповідних заходів.
Типи аналізу настроїв
Залежно від потреб вашої компанії, ви можете використовувати будь-яку модель аналізу думок, щоб зафіксувати різні емоції.
Дрібнозернистий аналіз
Ця модель корисна для визначення точності полярності. Це допомагає вам вивчати відгуки та оцінки, які ви отримуєте від своїх клієнтів. Компанії можуть застосовувати цей аналіз до різних наступних категорій полярності, таких як дуже позитивний, позитивний, негативний, дуже негативний або нейтральний.
Аспектний аналіз
Цей тип аналізу настроїв пропонує глибший аналіз відгуків клієнтів. Він визначає, про які аспекти бізнесу чи ідеї говорять клієнти.
Якщо ви продаєте фруктовий сік і отримали відгук, у якому сказано: «Освіжає, але має містити соломинку, яка біологічно розкладається». Цей аналіз виявить, що він позитивно відгукується про ваш сік, але негативно – про упаковку.
Аналіз виявлення емоцій
Використовуючи цю модель, організації можуть виявити емоції, включені у відгуки користувачів, такі як гнів, задоволення, розчарування, страх, занепокоєння, щастя та паніка. Ця система зазвичай використовує лексикони, тоді як деякі вдосконалені класифікатори також використовують алгоритми машинного навчання.
Однак, щоб виявити емоції, вам слід використовувати машинне навчання над лексиконами. Одне слово може передавати позитивне чи негативне значення залежно від його використання. Хоча лексикон може виявити емоцію неточно, ML може правильно визначити емоції.
Аналіз намірів
Використовуючи цю модель, ви можете точно визначити намір споживача. В результаті вам не доведеться витрачати час і зусилля на те, щоб за аудиторією, яка не збирається щось купувати найближчим часом. Натомість ви можете зосередитися на клієнтах, які планують придбати ваші продукти. Ви можете використовувати ретаргетинговий маркетинг, щоб привернути їх увагу.
Як працює аналіз настроїв?
Визначення думки зазвичай працює за допомогою алгоритму, який сканує речення та вирішує, чи є воно позитивним, нейтральним чи негативним. Удосконалені інструменти аналізу думок замінюють статичний або звичайний алгоритм штучним інтелектом і машинним навчанням. Тому представники індустрії також називають аналіз думок ШІ емоцій.
Аналіз настроїв наразі дотримується таких двох робочих моделей:
#1. Аналіз настрою машинного навчання
Як випливає з назви, ця техніка використовує ML і обробку природної мови (NLP) для навчання з різних вхідних даних для навчання. Отже, точність моделі сильно залежить від якості вхідного вмісту та правильного розуміння змісту речень. Докладніше про це нижче в розділі «Як створити аналіз настрою за допомогою машинного навчання».
#2. Аналіз настроїв на основі правил
Це звичайний спосіб аналізу думок. Алгоритм має кілька попередньо встановлених правил для визначення настрою для будь-якого речення. Система, заснована на правилах, також використовує NLP вручну за допомогою списку слів (лексиконов), токенізації, синтаксичного аналізу та формування коренів.
Ось як це працює:
Бібліотека лексиконів
Програміст створює бібліотеку позитивних і негативних слів всередині алгоритму. Для цього можна використовувати будь-який стандартний словник. Тут було б корисно, якби ви були обережні, вирішуючи, які слова є позитивними, а які негативними. Якщо ви припуститеся будь-якої помилки, результат буде невірним.
Токенізація текстів
Оскільки машини не можуть зрозуміти людську розмовну мову, програмістам потрібно розділити тексти на найменші можливі фрагменти, як слова. Отже, існує токенізація речень, яка розбиває тексти на речення. Подібним чином токенізація слів розділяє терміни речення.
Видалення непотрібних слів
Лематизація та видалення стоп-слова відіграють головну роль на цьому етапі. Лематизація – це об’єднання однотипних слів в одну групу. Наприклад, Am, Is, Are, Been, Were тощо вважаються «бути».
Подібним чином видалення стоп-слова видаляє зайві слова, як-от For, To, A, At тощо, які не вносять значних змін з точки зору настрою в тексті.
Комп’ютеризований підрахунок слів настроїв
Оскільки ви аналізуватимете терабайти текстів у проекті аналізу настроїв, вам потрібно використовувати комп’ютерну програму для ефективного підрахунку всіх позитивних, негативних і нейтральних слів. Це також допомагає зменшити будь-які людські помилки в процесі.
Розрахунок оцінки настрою
Тепер завдання аналізу думок просте. Програма повинна оцінити текст. Оцінка може бути у відсотковій формі, наприклад, 0% є негативним, 100% є позитивним, а 50% є нейтральним.
Крім того, деякі програми використовують шкалу від -100 до +100. У цій шкалі 0 означає нейтральний, -100 негативний, а +100 позитивний настрій.
Застосування аналізу настроїв у реальному житті
Компанії постійно збирають якісні дані, які потрібно правильно проаналізувати. Випадки використання аналізу думок у реальному житті:
- Аналіз настроїв використовується для аналізу розмов служби підтримки клієнтів. Це допомагає компаніям оптимізувати свій робочий процес і покращити якість обслуговування клієнтів.
- Те, що клієнти говорять на форумах і в інтернет-спільнотах, має велике значення для компаній. Вони використовують цей метод, щоб зрозуміти загальне враження клієнтів на цих платформах.
- Відгуки клієнтів у соцмережах можуть сприяти чи зруйнувати бізнес. Аналіз настроїв часто використовується, щоб визначити, що аудиторія говорить про компанію.
- Вивчення думок може визначати ринкові тенденції, визначати нові ринки та аналізувати конкурентів. Тому люди використовують його для дослідження ринку перед випуском нових продуктів або брендів.
- Огляд продукту – ще одна сфера, де компанії використовують аналіз настроїв. Таким чином, компанії знають, де вони можуть покращити свою продукцію.
- Опитування щодо нещодавно запущеного продукту або бета-версії програми містять інформацію, яку можна використати для покращення продукту. Вивчення думки також корисне для збору важливих даних з опитувань клієнтів.
Створення аналізу настроїв за допомогою машинного навчання
Попередня обробка текстів
У попередній обробці тексту алгоритм ML може використовувати видалення стоп-слова та лематизацію для видалення некритичних слів, які не відіграють жодної ролі в видобутку ШІ.
Після обробки необробленого тексту програма штучного інтелекту застосовує метод векторизації, щоб перетворити слова настрою в числа. Галузевий термін для цього числового представлення слів — Особливості.
Поширений спосіб векторизації — пакет із n грамів. Однак глибоке навчання досягло значного прогресу в цій галузі та представило алгоритм word2vec, який використовує нейронну мережу.
Навчання ШІ та передбачення
Тренеру штучного інтелекту потрібно надати набір тренувальних даних, позначених настроями. Дані в основному містять багато пар функцій. Пари ознак означають числове представлення слова настрою та його відповідної мітки: негативного, нейтрального чи позитивного.
Передбачення реального тексту
Тепер програміст завантажував би невидимий або новий текст у систему ML. Він використовуватиме навчання з навчальних даних для створення тегів або класів для невидимих текстів.
Іноді система штучного інтелекту також може використовувати моделі алгоритмів класифікації, такі як логістична регресія, наївна байєсівська регресія, лінійна регресія, опорні векторні машини та глибоке навчання.
Тепер, коли ви детально знаєте про концепцію аналізу настроїв, настав час дізнатися про найпопулярніші інструменти аналізу думок.
MonkeyLearn
MonkeyLearn — це програма для аналізу настроїв, яка може швидко виявляти емоції в неорганізованих текстових даних. Використовуючи цей інструмент, компанії можуть швидко дізнаватися про негативні коментарі та миттєво реагувати, щоб створити позитивне враження.
Ви можете стежити за думками клієнтів про ваші продукти, послуги чи бренд. Таким чином, час відповіді на термінові запити для вашої компанії також значно збільшується. Це також дозволяє візуалізувати настрої.
MonkeyLearn підтримує інтеграцію з сотнями програм для аналізу тексту, включаючи Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform і Service Cloud.
Аваріо
Якщо ви шукаєте надійний інструмент аналізу настроїв для відстеження соціального прослуховування, Awario — програма для вас. Він вимірює настрої навколо вашого бренду та те, як вони змінюються з часом, щоб ви могли зрозуміти свою репутацію.
За допомогою цього інструменту ви можете помічати негативні коментарі в соціальних мережах і першочергово відповідати на них. Він інформує вас про реакцію клієнтів на ваші маркетингові кампанії та нещодавно випущені продукти.
Крім того, компанії можуть використовувати цю платформу для аналізу своїх конкурентів, щоб визначити їхні сильні та слабкі сторони. Ви також можете отримати статистику аналізу у форматі PDF і поділитися нею з іншими.
Тематичний
Thematic — це аналітична платформа для відгуків, яку також можна використовувати для аналізу настроїв. Він пропонує вам повне уявлення про ваших клієнтів за допомогою аналізу думок на основі ШІ. Використовуючи цей інструмент, ви можете зрозуміти відгуки клієнтів на центральній платформі та визначити пріоритетність своїх відповідей.
Ця платформа збирає відгуки з опитувань, соціальних мереж, чатів служби підтримки, відкритих відповідей клієнтів і оглядів. Потім він класифікує їх за різними темами та почуттями за допомогою ШІ.
Отже, ви знаєте, що важливо для клієнтів. Ця платформа не потребує навчання чи кодування вручну, оскільки ви можете легко зрозуміти тенденції серед клієнтів.
Заключні слова
Почуття клієнтів і намір зробити покупку йдуть рука об руку. Компанії можуть розробити свій маркетинговий план, знаючи позитивні чи негативні враження своїх потенційних і існуючих клієнтів. Аналіз настроїв також допоможе вам керувати соціальними мережами та брендингом компанії.
Тепер, коли ви знаєте важливість аналізу думок і як він працює, ви можете застосувати цей метод у своєму бізнесі за допомогою найкращих аналізаторів настроїв. Ви також можете створити рішення для аналізу настроїв за допомогою машинного навчання.
Якщо ви зацікавлені, перегляньте цей список інструментів відгуків клієнтів, щоб покращити свої продукти.