Говорят, хороший бизнес всегда прислушивается к своим клиентам.
Но что на самом деле означает слушать?
Куда в первую очередь следует выслушать людей, которые говорят о вашем бизнесе?
И как сделать так, чтобы они не только слушали, но и слушали - по-настоящему понимали их???
Вот некоторые из вопросов, которые ежедневно беспокоят владельцев бизнеса, маркетологов, экспертов по развитию бизнеса, рекламные агентства и других ключевых заинтересованных сторон. Только недавно мы начали получать ответы на все вопросы, которые задавали годами. Сегодня мы не только можем прислушиваться к нашим клиентам и обращать внимание на то, что они говорят о наших продуктах или услугах, но и принимать корректирующие меры, признавать и даже вознаграждать людей, которые могут сказать что-то действительное или похвальное.
Мы можем сделать это с помощью метода, называемого анализом настроений. Давно существующая концепция, анализ настроений стал модным словом, а затем нарицательным в деловом спектре после появления и преобладания платформ социальных сетей и больших данных. Сегодня люди чаще, чем когда-либо, говорят о своем опыте, чувствах и эмоциях, связанных с продуктами и услугами, и именно на этом элементе используется анализ настроений.
Если вы новичок в этой теме и хотите подробно изучить, что анализ настроений то, что это может означать для вашего бизнеса, и более того, вы пришли в нужное место. Мы уверены, что к концу поста у вас будет практическая информация по теме.
Давайте начнем
Что такое анализ настроений?
Анализ настроений — это процесс определения, оценки или понимания образа вашего продукта, услуги или бренда на рынке. Он анализирует человеческие эмоции и чувства, интерпретируя нюансы в отзывах клиентов, финансовых новостях, социальных сетях и т. д.. Если это звучит слишком сложно, давайте уточним его.
Анализ настроений также считается добычей мнений. С появлением социальных сетей люди стали более открыто рассказывать о своем опыте работы с продукты и услуги в Интернете через блоги, влоги, истории в социальных сетях, обзоры, рекомендации, сводки новостей, хэштеги, комментарии, прямые сообщения, новостные статьи и различные другие платформы.. Когда это происходит в сети, это оставляет цифровой след индивидуального выражения опыта. Этот опыт может быть положительным, отрицательным или просто нейтральным.
Анализ настроений - это извлечение всех этих выражений и переживаний онлайн в форме текстов. Благодаря большому набору образцов мнений и выражений бренд может точно уловить голос своей целевой аудитории, понять динамику рынка и даже узнать, какое место он занимает на рынке среди конечных пользователей.
Короче говоря, анализ настроений позволяет выявить мнение людей о бренде, продукте, услуге или обо всем этом.
Каналы в социальных сетях - это кладезь информации о вашем бизнесе, и с помощью эффективных простых методов анализа вы можете узнать о своем бренде все, что вам нужно.
В то же время мы должны устранить неправильное представление об анализе сантиментов. В отличие от того, как это звучит, анализ настроений - это не одношаговый инструмент или методика, которые могут мгновенно узнать мнения и настроения в отношении вашего бренда. Это сочетание алгоритмов, методов интеллектуального анализа данных, автоматизации и даже обработки естественного языка (NLP) и требует сложных реализаций.
Почему важен анализ настроений?
С точки зрения перспективы, это довольно простой способ дать людям возможность рассказать о вашем бренде или бизнесе в Интернете. Когда у них есть определенный объем аудитории, очень высока вероятность, что они смогут повлиять на еще 10 человек, чтобы они либо доверяли вашему бренду, либо пропустили его.
Поскольку Интернет предлагает прозрачность как для хорошего, так и для плохого, для бизнеса жизненно важно, чтобы отрицательные упоминания были удалены или изменены, а хорошие были спроецированы для аудитории. Статистика и отчеты также показывают, что молодые клиенты (поколение Z и выше) очень сильно зависят от каналов социальных сетей и влиятельных лиц, когда дело доходит до покупки чего-либо в Интернете. В этом случае анализ настроений становится не только жизненно важным, но, вполне возможно, еще и жизненно важным инструментом.
Какие существуют типы анализа настроений?
Подобно настроениям - анализ настроений может быть сложным; он также чрезвычайно конкретен и целенаправлен. Чтобы получить наилучшие результаты и выводы из ваших кампаний по анализу настроений, вам необходимо определить свои цели и задачи как можно точнее. Когда дело доходит до обратной связи с потребителями, вы можете сосредоточиться на нескольких параметрах, и то, что вы выбираете, может напрямую влиять на тип кампании по анализу настроений, которую вы в конечном итоге реализуете.
Чтобы дать вам быстрое представление, вот различные типы параметров анализа настроений:
- Полярность - сосредоточьтесь на отзывах, которые ваш бренд получает в Интернете (положительных, нейтральных и отрицательных)
- Эмоции - сосредоточьтесь на эмоциях, которые вызывает ваш продукт или услуга в умах ваших клиентов (счастливые, грустные, разочарованные, взволнованные и т. Д.)
- Срочность - сосредоточьтесь на безотлагательности использования вашего бренда или поиске эффективного решения проблем ваших клиентов (срочных и ожидаемых)
- Намерение - сосредоточьтесь на том, чтобы выяснить, заинтересованы ли ваши пользователи в использовании вашего продукта или бренда или нет
Вы можете либо использовать эти параметры для определения своей аналитической кампании, либо придумать другие сверхконкретные, исходя из вашей бизнес-ниши, конкуренции, целей и т. Д. Как только вы решитесь на это, вы можете подписаться на один из следующих типов анализа настроений.
Обнаружение эмоций
Этот метод определяет эмоции, стоящие за использованием вашего бренда с определенной целью. Например, если они купили одежду в вашем магазине электронной коммерции, они могут быть довольны вашими процедурами доставки, качеством одежды или диапазоном выбора или разочароваться в них. Помимо этих двух эмоций, пользователь может столкнуться с любыми конкретными эмоциями или сочетанием эмоций в спектре. Обнаружение эмоций работает на выяснении, что это за конкретная эмоция или диапазон эмоций. Это делается с помощью алгоритмов машинного обучения и лексиконов.
Одним из недостатков этого типа является то, что у пользователей есть множество способов выразить свои эмоции - с помощью текста, смайликов, сарказма и т. Д. Ваша модель должна быть высокоразвитой, чтобы определять эмоции, стоящие за их уникальными выражениями.
Детальный анализ
Более прямая форма анализа включает определение полярности, связанной с вашим брендом. От очень положительного до нейтрального или очень отрицательного, пользователи могут испытать любой атрибут по отношению к вашему бренду, и эти атрибуты могут принимать осязаемую форму в виде рейтингов (например, на основе звезд), и все, что нужно сделать вашей модели, - это использовать эти различные формы рейтингов из разных источников.
Аспектный анализ
Обзоры часто содержат полезные отзывы и предложения, которые могут стимулировать рост вашего бизнеса на рынке, позволяя выявлять лазейки, о существовании которых вы даже не подозревали. Аспектный анализ настроений продвинет вас на шаг вперед в их выявлении.
Проще говоря, пользователи обычно указывают в своих обзорах на хорошие или плохие вещи, помимо оценок и выражения эмоций. Например, в обзоре вашего туристического бизнеса можно упомянуть: «Гид был действительно полезен и показал нам все места в регионе и даже помог нам сесть на самолет». Но это также могло быть,Сотрудник бюро путешествий был крайне груб и вял. Нам пришлось подождать час, прежде чем мы составили наш дневной маршрут ».
За эмоциями скрываются два важных вывода из ваших деловых операций. Их можно исправить, улучшить или распознать с помощью анализа на основе аспектов.
Многоязычный анализ
Это оценка настроений на разных языках. Язык может зависеть от регионов, в которых вы работаете, стран, в которые вы осуществляете доставку, и т. Этот анализ включает использование специфичного для языка интеллектуального анализа данных и алгоритмов, переводчиков в случае их отсутствия, лексиконов тональности и многого другого.
[Читайте также: Многоязычный анализ настроений – важность, методология и проблемы]
Как работает анализ настроений?
Анализ тональности представляет собой смесь различных модулей, методов и технических концепций. Два основных развертывания в спектре анализа настроений включают НЛП и машинное обучение. В то время как один помогает в изучении и изучении мнений, другой обучает или выполняет определенные действия, чтобы извлечь из этих мнений понимание. В зависимости от объема имеющихся данных вы можете развернуть один из трех модулей анализа настроений. Точность выбранной вами модели во многом зависит от объема данных, поэтому всегда лучше обращать на нее внимание.
На основе правил
Здесь вы вручную определяете правило для своей модели для выполнения анализа настроений по имеющимся у вас данным. Правило может быть параметром, который мы обсуждали выше - полярностью, срочностью, аспектами и т. Д. Эта модель включает в себя интеграцию таких понятий НЛП, как лексиконы, токенизация, синтаксический анализ, выделение корней, тегирование частей речи и многое другое.
В базовой модели поляризованным словам определяется или присваивается значение - хорошо для положительных слов и плохо для отрицательных. Модель подсчитывает количество положительных и отрицательных слов в тексте и, соответственно, классифицирует настроения, стоящие за мнением.
Одним из основных недостатков этого метода является то, что случаи сарказма могут выдаваться за хорошие мнения, искажая общую функциональность анализа настроений. Хотя это можно исправить путем создания продвинутых моделей, недостатки, тем не менее, существуют.
Автоматический
Этот аспект анализа настроений полностью работает на алгоритмах машинного обучения. В этом нет необходимости во вмешательстве человека и ручных правилах для работы модели. Вместо этого реализован классификатор, который оценивает текст и возвращает результаты. Это включает в себя множество тегов данных и аннотаций данных, чтобы помочь моделям понять данные, которые они загружают.
Гибридный
Гибридные подходы, наиболее точные из моделей, сочетают в себе лучшее из обоих миров - основанного на правилах и автоматического. Они более точны, функциональны и предпочитаются компаниями для своих кампаний по анализу настроений.
Что означает анализ настроений для вашего бизнеса?
Анализ настроений может принести волну открытий в отношении вашего бизнеса и его позиции на рынке. Когда конечной целью существования бизнеса является облегчение жизни клиентов, прислушиваясь к их мнению, мы только поможем нам улучшить продукты и услуги и, в свою очередь, продвинуть наш бизнес вперед. Вот основные выводы о том, что анализ настроений может сделать для вашего бизнеса:
- это очень помогает в мониторинге состояния вашего бренда на рынке. С помощью единой панели инструментов вы можете быстро понять, хорошее ли состояние вашего бренда, нейтральное или плохое.
- Это помогает вам лучше управлять репутацией вашего бренда и быстро решать проблемы ORM и кризисы.
- Поддерживает разработку более эффективных маркетинговых кампаний, позволяя вам понять пульс вашей аудитории и использовать ее
- Анализ конкуренции можно в значительной степени оптимизировать за счет анализа настроений.
- Самое главное, что обслуживание клиентов может быть улучшено для большего удовлетворения и быстрых результатов.
Примеры использования анализа настроений
Имея в руках такую мощную концепцию, вы просто остаетесь творческим решением от реализации наилучшего варианта использования анализа настроений. Однако уже сегодня существует несколько проверенных и одобренных на рынке вариантов использования. Давайте кратко рассмотрим некоторые из них.
Мониторинг бренда
Анализ настроений - отличный способ отслеживать свой бренд в Интернете. В настоящее время существует больше каналов, через которые клиенты могут выражать свое мнение, и для поддержания целостного имиджа бренда нам необходимо внедрить омниканальные подходы к мониторингу. Анализ настроений может помочь нашему бизнесу распространить крылья на форумах, блогах, веб-сайтах потокового видео, платформах подкастов и каналах социальных сетей, а также следить - или, скорее, прислушиваться к упоминаниям брендов, обзорам, обсуждениям, комментариям и т. Д.
Социальный мониторинг СМИ
Чтобы сделать хэштег в тренде, нужна всего тысяча человек. С такой большой властью, которую наделены социальными сетями, имеет смысл только прислушиваться к тому, что люди говорят о нашем бизнесе на социальных платформах. От Twitter и Facebook до Instagram, Snapchat, LinkedIn и т. Д. Анализ настроений можно проводить на всех платформах, чтобы выслушивать критику и оценки (упоминания в социальных сетях) и реагировать соответствующим образом. Это помогает нашему бизнесу лучше взаимодействовать с нашими пользователями, привносит гуманный подход к работе и напрямую взаимодействует с наиболее важными заинтересованными сторонами в нашем бизнесе - нашими клиентами.
Исследования рынка
Анализ настроений - отличный способ понять рынок, его лазейки, потенциал и многое другое для наших конкретных нужд. Благодаря точному исследованию рынка, он делает такие цели, как расширение, диверсификация и внедрение новых продуктов или услуг, более эффективными и результативными. Мы могли прогнозировать и оценивать тенденции, понимать динамику рынка, осознавать потребность в новом продукте, понимать покупательную способность и другие атрибуты нашей целевой аудитории и многое другое с помощью анализа настроений.
Как машинное обучение используется в анализе настроений?
Как мы уже упоминали, анализ настроений - сложная концепция, и когда у вас есть большие наборы данных, вы не можете не думать, что автоматизация всего процесса может быть лучшим способом приблизиться к нему. Конечно, если вы применяете автоматический подход к анализу настроений, важно точно обучить вашу модель машинного обучения для получения точных результатов.
Вот здесь и возникают сложности. Данные, которые вы вводите, должны быть не только структурированы, но и помечены тегами. Только когда вы помечаете данные, ваша модель может понять структуру предложения, части речи, поляризованные слова, контекст и другие параметры, включенные в предложение. Для этого вам нужно в первую очередь поработать над маркировкой томов после объемов данных.
Когда вы помечаете свои данные, ваш искусственный интеллект или модель понимают различные аспекты текстов и автономно работают над пониманием настроений, стоящих за данными, которые вы вводите. Вы можете тренировать свои данные, аннотируя определенные части ваших текстов, чтобы помочь машине определить, что нужно сосредоточиться на этом конкретном параметре и учиться на нем. Вам также необходимо добавить метаданные для дальнейшего определения идентификатора.
Если вы планируете аннотировать свои данные внутри компании, вам сначала нужно иметь под рукой огромные объемы данных. Когда он у вас есть, вы можете использовать Платформа Shaip для аннотирования ваших данных. Однако этот процесс может быть сложным, поскольку вам нужно либо выделить свои ресурсы на эту работу, либо попросить их приложить дополнительные усилия и выполнить работу.
Если ваше время выхода на рынок приближается очень скоро и вам нужно искать внешние источники для ваших потребностей в аннотации данных, ресурсы, подобные нам в Shaip, могут спасти положение. Благодаря нашим экспертным процессам аннотирования данных мы гарантируем, что ваши модели машинного обучения будут получать самые точные наборы данных для получения точных результатов. Наша команда аннотирует данные в соответствии с вашими потребностями и требованиями, чтобы обеспечить целевой результат. Поскольку это трудоемкий и утомительный процесс, мы предлагаем вам ознакомиться с вашими требованиями к аннотации данных для обучения анализу тональности.
Протяни прямо сейчас