Kunden er drivkraften i enhver virksomhed. At vide, hvad de synes om dit produkt og din service, vil hjælpe din organisation med at komme langt. Med Sentiment-analyseværktøjer kan du nemt finde ud af dine kunder ud fra feedbackdata.
Følelsesanalyse spiller en stor rolle i forståelsen af dit publikum og dine kunder. Denne metode giver dig mulighed for at indsamle afgørende indsigt fra uorganiserede bulkdata ved hjælp af applikationer.
Lad os dykke ned i opinionsmining, dens typer, impotens, udfordringer, arbejdsmetoder og eksempler fra det virkelige liv.
Indholdsfortegnelse
Hvad er sentimentanalyse?
Følelsesanalyse betyder at identificere følelsen eller følelsen gennem tekstanalyse og minedrift. Det er også kendt som opinion mining. Virksomheder kan bruge denne tilgang til at kategorisere deres meninger om deres produkter og tjenester. Udover følelsesbestemmelse kan denne analyse samle tekstens polaritet, emne og mening.
Opinion mining bruger AI, ML og datamining-teknologier til at mine personlige oplysninger fra uorganiseret og ustruktureret tekst såsom e-mails, supportchats, sociale mediekanaler, fora og blogkommentarer. Der er ikke behov for manuel databehandling, da algoritmer bruger automatiske, regelbaserede eller hybride metoder til at fjerne følelserne.
Grammatisk som et sentimentanalyseværktøj
Udover at være et værktøj til at rette grammatiske fejl og tegnsætningsfejl, er Grammarly også i stand til at fungere som et meningsmineværktøj. Hvis du har brugt Grammarly-integration på din e-mail, har du muligvis set en emoji nederst i din e-mail, der markerede dit e-mail-indhold som venligt, formelt, uformelt osv.
Denne emoji viser resultaterne af tone- eller følelsesanalyse af din tekst. Grammarly bruger et sæt regler og maskinlæring til at lokalisere de signaler i din skrivning, der påvirker tonen eller stemningen. Den analyserer dine ord, store bogstaver, tegnsætning og frasering for at fortælle dig, hvordan modtageren finder det.
Bortset fra e-mails kan den registrere følelsen af enhver tekst, du skriver, og fortælle dig den dominerende følelse af følelser, der er inkluderet i det pågældende skrift. Ved at bruge det kan du vælge den rigtige tone, der vil hjælpe dig med at opbygge sunde relationer med andre.
Betydningen af sentimentanalyse
Sporing af følelser i realtid
Selvom det er dyrere at skaffe nye kunder end at beholde de eksisterende, har sidstnævnte også behov for konstant overvågning. Hvad nogen føler om dit brand i dag, kan ændre sig i morgen. Opinion mining lader dig kende deres følelser i realtid og skrider straks til handling.
Bedre produkter og tjenester
Kundefølelse giver dig mulighed for at gennemgå kundesvar og feedback. Dataene vil hjælpe dig med at udvikle bedre produkter og tilbyde forbedret kundeservice. Det forbedrer også dit teams produktivitet ved hurtigt at identificere følelser og temaer.
Få handlingsrettede data
Følelsesanalyse giver dig mulighed for at få fat i handlingsrettede data. Sociale medier er i disse dage fulde af data, da folk bliver ved med at tale om mærker og tagge dem. At analysere disse data for sentiment betyder at kende til dit brandimage og produktydelse.
Kurerede marketingkampagner
Med opinion mining kan du vurdere dine marketingkampagner. Dens resultater giver dig mulighed for at handle i henhold til kundens følelser. Disse indsigter hjælper virksomheder med at forbedre deres marketingstrategi. For eksempel kan du køre en særlig kampagne for folk, der er interesserede i at købe dine produkter og har en positiv opfattelse af din virksomhed.
Overvågning af mærkebilleder
Forretningsverdenen er så konkurrencedygtig i dag, at det er skræmmende at bevare dit brandimage. Du kan bruge opinion mining til at bestemme, hvordan kunden opfatter din virksomhed og tage skridt i overensstemmelse hermed.
Typer af sentimentanalyse
Afhængigt af din virksomheds behov kan du udføre enhver meningsminemodel for at fange forskellige følelser.
Finkornet analyse
Denne model er nyttig til at udlede polaritetspræcision. Det hjælper dig med at studere anmeldelser og vurderinger, du modtager fra dine kunder. Virksomheder kan anvende denne analyse på tværs af forskellige følgende polaritetskategorier såsom meget positiv, positiv, negativ, meget negativ eller neutral.
Aspekt-baseret analyse
Denne type sentimentanalyse giver en dybere analyse af dine kundeanmeldelser. Det bestemmer, hvilke aspekter af forretning eller ideer kunderne taler om.
Hvis du er en frugtjuice-sælger og har modtaget en anmeldelse, der siger: “Forfriskende, men bør indeholde et biologisk nedbrydeligt sugerør.” Denne analyse vil finde ud af, at den taler positivt om din juice, men negativt om emballagen.
Analyse af følelsesdetektering
Ved hjælp af denne model kan organisationer opdage de følelser, der er inkluderet i brugerfeedback, såsom vrede, tilfredshed, frustration, frygt, bekymring, lykke og panik. Dette system bruger normalt leksikon, mens nogle avancerede klassifikatorer også bruger maskinlæringsalgoritmer.
For at opdage følelser bør du dog bruge Machine learning over leksikon. Et ord kan formidle positiv eller negativ betydning baseret på dets brug. Mens leksikonet måske opdager følelserne unøjagtigt, kan ML med rette bestemme følelserne.
Hensigtsanalyse
Ved hjælp af denne model kan du bestemme forbrugerens hensigt nøjagtigt. Som et resultat behøver du ikke bruge tid og kræfter efter publikum, som ikke har til hensigt at købe noget snart. I stedet kommer du til at fokusere på kunder, der planlægger at købe dine produkter. Du kan bruge retargeting marketing til at få deres opmærksomhed.
Hvordan fungerer sentimentanalyse?
Opinionsmining fungerer normalt via en algoritme, der scanner sætningerne og afgør, om den er positiv, neutral eller negativ. Avancerede opinionsmineværktøjer erstatter den statiske eller konventionelle algoritme med kunstig intelligens og maskinlæring. Derfor omtaler industrifolk også meningsudvinding som emotion AI.
Sentimentanalyse følger i øjeblikket følgende to arbejdsmodeller:
#1. Machine Learning Sentiment Analyse
Som navnet antyder, bruger denne teknik ML og naturlig sprogbehandling (NLP) til at lære af forskellige træningsinput. Derfor afhænger modellens nøjagtighed i høj grad af inputindholdets kvalitet og korrekt forståelse af sætningernes følelse. Mere om det er nedenfor i afsnittet “Sådan opretter du sentimentanalyse ved hjælp af maskinlæring”.
#2. Regelbaseret stemningsanalyse
Det er den konventionelle måde at udvinde meninger på. Algoritmen har nogle forudindstillede regler til at identificere følelser for enhver sætning. Et regelbaseret system bruger også NLP manuelt gennem listen over ord (leksikon), tokenisering, parsing og stemming.
Sådan fungerer det:
Et bibliotek af leksikoner
Programmøren opretter et bibliotek af positive og negative ord inde i algoritmen. Man kan bruge enhver standardordbog til at gøre det. Her ville det hjælpe, hvis du var forsigtig, når du beslutter dig for, hvad der er positive eller negative ord. Hvis du laver nogen fejl, vil outputtet være defekt.
Tokenisering af tekster
Da maskiner ikke kan forstå menneskeligt talesprog, skal programmører opdele teksterne i det mindst mulige fragment, som ord. Derfor er der sætningstokenisering, der opdeler tekster i sætninger. På samme måde opdeler ordtokenisering vilkårene i en sætning.
Fjernelse af unødvendige ord
Lemmatisering og fjernelse af stopord spiller en stor rolle på dette tidspunkt. Lemmatisering er gruppering af lignende ord i én gruppe. For eksempel betragtes Am, Is, Are, Been, Were osv. som “være”.
Tilsvarende fjerner stopordsfjernelse overskydende ord som For, To, A, At osv., der ikke foretager nogen væsentlige ændringer med hensyn til følelser i teksten.
Computerstyret optælling af følelsesord
Da du vil analysere terabyte af tekster i et sentimentanalyseprojekt, skal du bruge et computerprogram til at tælle alle de positive, negative og neutrale ord effektivt. Det hjælper også med at afbøde eventuelle menneskelige fejl i processen.
Beregning af stemningsscore
Nu er opgaven med meningsudvinding enkel. Programmet skal give en score til teksten. Scoren kan være i procentform, som 0 % er negativ, 100 % er positiv og 50 % er neutral.
Alternativt bruger nogle programmer skalaen -100 til +100. I denne skala er 0 neutral, -100 er negativ, og +100 er positiv følelse.
Real-Life Applications of Sentiment Analysis
Virksomheder bliver ved med at indsamle kvalitative data, der skal analyseres korrekt. De virkelige eksempler på meningsudvinding er:
- Følelsesanalyse bruges til at analysere kundesupportsamtaler. Det hjælper virksomheder med at strømline deres arbejdsgange og forbedre deres kundeserviceoplevelse.
- Hvad kunderne siger på fora og online-fællesskaber har betydning for virksomhederne. De bruger denne metode til at forstå det overordnede kundeindtryk på disse platforme.
- Kundeanmeldelser på sociale medier kan gøre eller ødelægge en virksomhed. Sentimentanalyse bruges ofte til at identificere, hvad publikum siger om en virksomhed.
- Opinion mining kan identificere markedstendenser, bestemme nye markeder og analysere konkurrenter. Derfor bruger folk det til markedsundersøgelser, før de lancerer nye produkter eller mærker.
- Produktgennemgang er en anden arena, hvor virksomheder bruger sentimentanalyse. Således ved virksomheder, hvor de kan forbedre deres produkter.
- Undersøgelser om et nyligt lanceret produkt eller en betaversion af en app indeholder oplysninger, du kan bruge til at forbedre produktet. Opinion mining er også nyttig til at indsamle vigtige data fra kundeundersøgelser.
Opret sentimentanalyse ved hjælp af maskinlæring
Forbehandling af tekster
I tekstforbehandling kan en ML-algoritme bruge stopordsfjernelse og lemmatisering til at fjerne ikke-kritiske ord, der ikke spiller nogen rolle i AI-mining.
Efter behandling af rå tekst anvender AI-programmet en vektoriseringsmetode til at omdanne sentimentordene til numeriske. Branchebetegnelsen for denne numeriske repræsentation af ord er Funktioner.
Bag-of-n-grams er den almindelige måde til vektorisering. Deep learning har dog gjort mange fremskridt på dette felt og introduceret word2vec-algoritmen, der bruger et neuralt netværk.
Træning af AI og forudsigelse
AI-træneren skal fodre et sæt sentiment-mærkede træningsdata. Dataene omfatter hovedsageligt mange par funktioner. Par af funktioner betyder en numerisk repræsentation af et følelsesord og dets tilsvarende etiket: negativ, neutral eller positiv.
Forudsigelse af tekst i det virkelige liv
Nu ville programmøren føde uset eller ny tekst ind i ML-systemet. Det vil bruge sin læring fra træningsdata til at generere tags eller klasser til usynlige tekster.
Nogle gange kan et AI-system også bruge klassifikationsalgoritmemodeller som Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines og Deep Learning.
Nu hvor du kender begrebet sentimentanalyse i detaljer, er det tid til at finde ud af de bedste meningsmineværktøjer.
MonkeyLearn
MonkeyLearn er en Sentiment Analyzer-software, der hurtigt kan registrere følelser i uorganiserede tekstdata. Ved at bruge dette værktøj kan virksomheder hurtigt finde ud af de negative kommentarer og reagere øjeblikkeligt for at skabe et positivt indtryk.
Du kan overvåge kundernes tanker om dine produkter, tjenester eller brand. Svartiden på akutte forespørgsler for din virksomhed øges således også i høj grad. Det lader dig også visualisere følelsesindsigt.
MonkeyLearn understøtter integration med hundredvis af applikationer til tekstanalyse, herunder Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform og Service Cloud.
Awario
Hvis du leder efter et pålideligt sentimentanalyseværktøj til at spore social lytning, er Awario applikationen for dig. Den måler den følelse, der er bygget op omkring dit brand, og hvordan den ændrer sig over tid, så du kan forstå dit omdømme.
Ved at bruge dette værktøj kan du få øje på negative kommentarer på sociale medier og svare på dem på prioritetsbasis. Den informerer dig om din kundes reaktioner på dine marketingkampagner og nyligt udgivne produkter.
Desuden kan virksomheder bruge denne platform til at analysere deres konkurrenter for at identificere deres styrker og svagheder. Du kan også få analysestatistikken i PDF-format og dele dem med andre.
Tematisk
Thematic er en feedbackanalyseplatform, som du også kan bruge til sentimentanalyse. Det giver dig komplet indsigt i dine kunder ved hjælp af AI-drevet meningsudvinding. Ved at bruge dette værktøj kan du forstå kundefeedback på en central platform og prioritere dine svar.
Denne platform indsamler feedback fra undersøgelser, sociale medier, supportchats, åbne kundesvar og anmeldelser. Derefter kategoriserer den dem i forskellige temaer og følelser ved hjælp af AI.
Derfor ved du, hvad der betyder noget for kunderne. Denne platform behøver ikke træning eller manuel kodning, da du problemfrit kan forstå de populære temaer blandt kunderne.
Afsluttende ord
Kundefølelsen og købshensigten går hånd i hånd. Virksomheder kan designe deres marketingplan ved at kende det positive eller negative indtryk af deres potentielle og eksisterende kunder. Følelsesanalyse hjælper dig også med ledelse af sociale medier og virksomhedsbranding.
Nu hvor du kender vigtigheden af meningsudvinding, og hvordan det fungerer, kan du implementere denne metode i din virksomhed ved hjælp af de bedste sentimentanalysatorer. Du kan også lave en sentimentanalyseløsning ved hjælp af Machine Learning.
Hvis du er interesseret, så tjek denne liste over kundefeedbackværktøjer for at forbedre dine produkter.