Клієнт є ключовою фігурою для будь-якого бізнесу. Розуміння їхніх думок про ваш продукт чи послугу є важливим для успіху вашої організації. Застосовуючи інструменти аналізу настроїв, можна легко отримати інформацію про ваших клієнтів на основі даних їхніх відгуків.
Аналіз настроїв відіграє значну роль у глибокому розумінні вашої цільової аудиторії та клієнтської бази. Цей метод дозволяє збирати цінну інформацію з великих масивів неструктурованих даних за допомогою спеціальних програмних засобів.
Давайте розглянемо детальніше поняття аналізу настроїв, його різновиди, обмеження, виклики, методи роботи та приклади застосування в реальному світі.
Що таке аналіз настроїв?
Аналіз настроїв – це процес ідентифікації емоцій або настроїв, що містяться в тексті. Його також називають аналізом думок. Компанії використовують цей підхід для класифікації думок щодо своїх продуктів і послуг. Крім визначення настрою, цей аналіз може виявляти полярність тексту, його тематику та конкретні думки.
Інтелектуальний аналіз думок використовує штучний інтелект, машинне навчання та технології аналізу даних для вилучення персональної інформації з різних неструктурованих текстів, таких як електронні листи, чати підтримки, повідомлення в соціальних мережах, форуми та коментарі в блогах. Немає потреби в ручній обробці даних, оскільки алгоритми використовують автоматичні, засновані на правилах або гібридні методи для виявлення настроїв.
Grammarly як інструмент аналізу настроїв
Крім функцій перевірки граматики та пунктуації, Grammarly також може виконувати роль інструменту для аналізу настрою. Якщо ви використовуєте інтеграцію Grammarly в електронній пошті, ви, можливо, бачили емодзі внизу листа, що вказують на тон вашого повідомлення (дружній, офіційний, неформальний тощо).
Ці емодзі відображають результати аналізу тону або настрою вашого тексту. Grammarly використовує набір правил і машинне навчання для виявлення сигналів у вашому тексті, які впливають на тон або настрій. Він аналізує ваші слова, використання великих літер, пунктуацію та фрази, щоб визначити, як ваше повідомлення буде сприйняте отримувачем.
Окрім електронних листів, Grammarly може аналізувати настрій будь-якого написаного тексту, повідомляючи вам про переважаючі емоції. Це дозволяє вам вибирати правильний тон, що сприяє побудові здорових відносин з оточуючими.
Важливість аналізу настроїв
Відстеження настроїв у реальному часі
Залучення нових клієнтів є дорожчим процесом, ніж утримання існуючих, але обидва аспекти потребують постійного моніторингу. Почуття клієнта до вашого бренду сьогодні може змінитися вже завтра. Аналіз настроїв дозволяє відстежувати їхні думки в реальному часі та оперативно реагувати.
Покращення продуктів та послуг
Аналіз настроїв клієнтів дозволяє вам аналізувати їхні відгуки та пропозиції. Ці дані допомагають вам створювати кращі продукти та надавати покращений сервіс. Крім того, це підвищує ефективність вашої команди завдяки швидкому визначенню настрою та тематики.
Отримання корисних даних
Аналіз настроїв забезпечує отримання цінних даних. Соціальні мережі переповнені даними, оскільки люди постійно говорять про бренди та відмічають їх. Аналіз цих даних дає розуміння іміджу вашого бренду та ефективності продуктів.
Створення цільових маркетингових кампаній
За допомогою аналізу громадської думки ви можете оцінювати ефективність своїх маркетингових кампаній. Результати аналізу дають вам можливість реагувати на настрої клієнтів. Ця інформація допомагає компаніям покращувати маркетингові стратегії. Наприклад, ви можете запустити спеціальну кампанію для клієнтів, які зацікавлені у ваших продуктах і позитивно ставляться до вашої компанії.
Моніторинг іміджу бренду
В умовах сучасної конкуренції на ринку, збереження позитивного іміджу бренду є непростим завданням. Ви можете використовувати аналіз настроїв, щоб зрозуміти, як клієнти сприймають вашу компанію, і вжити відповідних заходів для покращення ситуації.
Типи аналізу настроїв
Залежно від потреб вашої компанії, ви можете застосовувати різні моделі аналізу настроїв для фіксації різних емоційних відтінків.
Деталізований аналіз
Ця модель є корисною для визначення точної полярності. Вона допомагає аналізувати відгуки та оцінки, які ви отримуєте від своїх клієнтів. Компанії можуть використовувати цей аналіз для поділу відгуків на категорії, такі як дуже позитивний, позитивний, нейтральний, негативний і дуже негативний.
Аналіз на основі аспектів
Цей тип аналізу настроїв пропонує глибше дослідження відгуків клієнтів. Він ідентифікує конкретні аспекти бізнесу або ідеї, про які говорять клієнти.
Наприклад, якщо ви продаєте фруктовий сік і отримали відгук: “Смачний, але потрібна екологічна соломинка”, цей аналіз покаже позитивне сприйняття смаку, але негативне ставлення до упаковки.
Аналіз виявлення емоцій
За допомогою цієї моделі організації можуть ідентифікувати емоції, що присутні у відгуках користувачів, такі як гнів, задоволення, розчарування, страх, тривога, радість та паніка. Зазвичай ця система використовує лексикони, а деякі вдосконалені класифікатори також застосовують алгоритми машинного навчання.
Однак, для точного виявлення емоцій краще використовувати машинне навчання, а не лексикони. Одне слово може мати різне значення залежно від контексту. Лексикони можуть давати неточні результати, тоді як машинне навчання здатне правильно визначити емоції.
Аналіз намірів
Використовуючи цю модель, ви можете точно визначити наміри клієнтів. Це дозволить вам не витрачати ресурси на аудиторію, яка не планує купувати найближчим часом. Замість цього ви можете зосередитися на клієнтах, які мають намір придбати ваші товари. Можна використовувати ретаргетинговий маркетинг для залучення цієї аудиторії.
Як працює аналіз настроїв?
Визначення настрою зазвичай відбувається за допомогою алгоритму, який сканує речення та визначає, чи є воно позитивним, нейтральним або негативним. Сучасні інструменти аналізу настроїв використовують штучний інтелект і машинне навчання, а не статичні алгоритми. Тому аналіз настроїв часто називають ШІ-емоційним аналізом.
Аналіз настроїв зазвичай використовує дві моделі:
#1. Аналіз настрою на основі машинного навчання
Як випливає з назви, цей метод використовує машинне навчання та обробку природної мови (NLP) для навчання на основі різних вхідних даних. Точність моделі сильно залежить від якості вхідних даних і правильного розуміння контексту речень. Більше інформації про це наведено нижче у розділі “Як створити аналіз настрою за допомогою машинного навчання”.
#2. Аналіз настроїв на основі правил
Це традиційний метод аналізу настроїв. Алгоритм має певний набір правил для визначення настрою у будь-якому реченні. Система на основі правил також використовує NLP вручну, застосовуючи словники, токенізацію, синтаксичний аналіз і лематизацію.
Ось як це працює:
Бібліотека лексиконів
Розробник створює бібліотеку позитивних і негативних слів в алгоритмі. Для цього можна використовувати будь-який стандартний словник. Важливо бути обережним, вирішуючи, які слова є позитивними, а які негативними. Будь-яка помилка може призвести до некоректних результатів.
Токенізація текстів
Оскільки комп’ютери не розуміють людську мову, розробникам потрібно розділити текст на найменші можливі фрагменти, такі як слова. Тому існує токенізація речень, яка поділяє текст на речення. А токенізація слів розділяє речення на окремі слова.
Видалення непотрібних слів
Лемматизація та видалення стоп-слів є важливими на цьому етапі. Лемматизація – це зведення різних форм слова до однієї базової форми. Наприклад, “є”, “був”, “будуть” зводяться до форми “бути”.
Видалення стоп-слів видаляє зайві слова, такі як “для”, “в”, “на”, які не несуть значного значення для визначення настрою тексту.
Комп’ютерний підрахунок слів настрою
Оскільки ви будете аналізувати великі обсяги тексту у проекті аналізу настрою, потрібно використовувати комп’ютерну програму для ефективного підрахунку всіх позитивних, негативних та нейтральних слів. Це також допомагає мінімізувати людські помилки.
Розрахунок оцінки настрою
На цьому етапі завдання аналізу настроїв просте. Програма повинна оцінити текст. Оцінка може бути у відсотковому вираженні, наприклад, 0% є негативним, 100% є позитивним, а 50% є нейтральним.
Деякі програми використовують шкалу від -100 до +100, де 0 означає нейтральний настрій, -100 є негативним, а +100 є позитивним.
Застосування аналізу настроїв у реальному житті
Компанії постійно збирають великі обсяги даних, які потрібно правильно проаналізувати. Приклади застосування аналізу настроїв у реальному житті:
- Аналіз настроїв використовується для аналізу розмов у службі підтримки клієнтів. Це допомагає компаніям оптимізувати робочий процес та покращувати якість обслуговування клієнтів.
- Думки клієнтів на форумах і в онлайн-спільнотах мають велике значення для компаній. Аналіз настроїв допомагає зрозуміти загальне враження клієнтів на цих платформах.
- Відгуки клієнтів у соціальних мережах можуть як сприяти, так і руйнувати бізнес. Аналіз настроїв часто застосовується, щоб визначити думки аудиторії про компанію.
- Аналіз настроїв може визначити ринкові тенденції, нові ринки та допомогти в аналізі конкурентів. Тому його застосовують для дослідження ринку перед випуском нових продуктів чи брендів.
- Аналіз відгуків про продукт – ще одна сфера, де компанії використовують аналіз настроїв. Це дозволяє їм визначити, що можна покращити у своїй продукції.
- Опитування щодо недавно запущених продуктів або бета-версій програм містять інформацію, яку можна використовувати для вдосконалення продукту. Аналіз настроїв корисний для збору важливих даних з опитувань клієнтів.
Створення аналізу настроїв за допомогою машинного навчання
Попередня обробка текстів
У процесі попередньої обробки тексту алгоритм машинного навчання може використовувати видалення стоп-слів і лематизацію для вилучення некритичних слів, які не відіграють ролі у виявленні настрою.
Після обробки необробленого тексту програма штучного інтелекту застосовує метод векторизації для перетворення слів настрою в числа. Ця числова форма представлення слів називається “особливостями”.
Поширеним методом векторизації є пакет з n-грам. Однак глибоке навчання досягло значного прогресу і запропонувало алгоритм word2vec, який використовує нейронну мережу.
Навчання ШІ та прогнозування
Для навчання штучному інтелекту потрібно надати набір даних, позначених настроями. Ці дані містять пари “особливість-мітка”, де “особливість” – це числове представлення слова, а “мітка” вказує на його настрій (негативний, нейтральний, позитивний).
Прогнозування реального тексту
На цьому етапі розробник завантажує новий або раніше невідомий текст у систему машинного навчання. Система використовує отримані знання для визначення настрою невідомого тексту.
Інколи система штучного інтелекту також використовує алгоритми класифікації, такі як логістична регресія, наївний баєсівський класифікатор, лінійна регресія, опорні векторні машини та глибоке навчання.
Тепер, коли ви знаєте концепцію аналізу настроїв, розглянемо найпопулярніші інструменти аналізу настроїв.
MonkeyLearn
MonkeyLearn — це програма для аналізу настроїв, яка швидко виявляє емоції у неструктурованих текстових даних. Використовуючи цей інструмент, компанії можуть швидко виявляти негативні коментарі та оперативно реагувати на них, створюючи позитивне враження.
Ви можете відстежувати думки клієнтів про ваші продукти, послуги або бренд. Таким чином, час реакції на термінові запити значно скорочується. MonkeyLearn також дозволяє візуалізувати результати аналізу.
MonkeyLearn інтегрується з багатьма іншими програмами для аналізу тексту, такими як Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform і Service Cloud.
Awario
Якщо ви шукаєте надійний інструмент аналізу настроїв для відстеження соціального прослуховування, Awario – це програма для вас. Вона вимірює настрій щодо вашого бренду та його зміни з часом, допомагаючи зрозуміти репутацію.
За допомогою цього інструменту ви можете виявляти негативні коментарі у соціальних мережах та оперативно реагувати на них. Він інформує про реакцію клієнтів на ваші маркетингові кампанії та недавно випущені продукти.
Крім того, компанії можуть використовувати цю платформу для аналізу конкурентів, щоб визначити їхні сильні та слабкі сторони. Ви також можете отримати статистику аналізу у форматі PDF та ділитися нею з іншими.
Thematic
Thematic – це аналітична платформа для відгуків, яку також можна використовувати для аналізу настроїв. Вона пропонує повне розуміння клієнтів за допомогою аналізу думок на основі штучного інтелекту. Цей інструмент дозволяє збирати та аналізувати відгуки клієнтів з різних платформ і визначати пріоритети для відповідей.
Платформа збирає відгуки з опитувань, соціальних мереж, чатів служби підтримки, відкритих відповідей клієнтів та оглядів. Потім вона класифікує їх за різними темами та настроями за допомогою ШІ.
Thematic допомагає зрозуміти, що є важливим для клієнтів. Ця платформа не потребує ручного навчання або кодування, що дозволяє легко відстежувати тенденції серед клієнтів.
Заключні слова
Почуття клієнтів і намір здійснити покупку тісно пов’язані. Компанії можуть створювати маркетингові плани, аналізуючи позитивні та негативні враження своїх потенційних і існуючих клієнтів. Аналіз настроїв також допомагає управляти соціальними мережами та брендингом компанії.
Тепер, коли ви розумієте важливість аналізу думок та його принцип роботи, ви можете застосовувати цей метод у своєму бізнесі за допомогою найкращих аналізаторів настроїв. Також ви можете створити власне рішення для аналізу настроїв за допомогою машинного навчання.
Якщо ви зацікавлені, ознайомтеся з цим списком інструментів для аналізу відгуків клієнтів, щоб покращити ваші продукти.