Kunden är en central del av alla företag. Att förstå vad dina kunder anser om din produkt eller tjänst är avgörande för organisationens framgång. Med hjälp av verktyg för sentimentanalys kan du enkelt utvinna värdefulla insikter från kundfeedback.
Sentimentanalys är ett kraftfullt instrument för att få en djupare förståelse för din publik och dina kunder. Denna metod möjliggör insamling av viktiga insikter från stora mängder ostrukturerad data, genom användning av specialiserade applikationer.
Låt oss utforska världen av opinionsutvinning, dess olika typer, betydelse, utmaningar, arbetsmetoder och verkliga exempel.
Vad är sentimentanalys?
Sentimentanalys, även kallad opinionsutvinning, är processen att identifiera känslor och åsikter genom textanalys. Företag kan använda denna teknik för att kategorisera kundernas uppfattningar om deras produkter och tjänster. Analysen kan även samla in information om textens polaritet, ämne och åsikt, utöver att bestämma den övergripande känslan.
Opinionsutvinning använder sig av AI, maskininlärning och data mining-tekniker för att extrahera personlig information från oorganiserad och ostrukturerad text, såsom e-postmeddelanden, supportchattar, sociala mediekanaler, forum och kommentarer på bloggar. Algoritmer analyserar automatiskt känslor med hjälp av regelbaserade eller hybridmetoder, vilket eliminerar behovet av manuell databehandling.
Grammarly som ett verktyg för sentimentanalys
Grammarly är inte bara ett verktyg för att korrigera grammatiska fel, utan kan även användas för opinionsutvinning. Om du använder Grammarly i din e-post, har du kanske märkt en emoji längst ner som indikerar om e-postens innehåll är vänligt, formellt, informellt etc.
Denna emoji återspeglar resultatet av en ton- eller sentimentanalys av din text. Grammarly använder regler och maskininlärning för att identifiera signaler i ditt skrivande som påverkar tonen eller känslan. Programmet analyserar ordval, versaler, skiljetecken och fraser för att bedöma hur mottagaren kommer att uppfatta meddelandet.
Förutom e-postmeddelanden kan Grammarly analysera känslan i all text du skriver och identifiera den dominerande känslan i texten. Detta ger dig möjlighet att välja rätt ton för att bygga starka relationer med andra.
Vikten av sentimentanalys
Sentimentövervakning i realtid
Att behålla befintliga kunder är ofta mer kostnadseffektivt än att skaffa nya, men även befintliga kunder kräver konstant uppmärksamhet. Kunders åsikter om ditt varumärke kan snabbt förändras. Opinionsutvinning ger dig möjligheten att i realtid förstå kundernas känslor och vidta omedelbara åtgärder.
Förbättrade produkter och tjänster
Genom att analysera kundsentiment kan du granska kundresponser och feedback. Dessa data hjälper dig att utveckla bättre produkter och erbjuda förbättrad kundservice. Det kan också öka ditt teams produktivitet genom att snabbt identifiera känslor och trender.
Få tillgång till handlingsbar data
Sentimentanalys ger dig tillgång till handlingsbar data. Sociala medier är numera fulla av information eftersom människor ständigt diskuterar varumärken och taggar dem. Genom att analysera dessa data kan du få en inblick i ditt varumärkes image och produktprestanda.
Skräddarsydda marknadsföringskampanjer
Opinionsutvinning hjälper dig att utvärdera effektiviteten i dina marknadsföringskampanjer. Resultaten kan guida dig att anpassa dina åtgärder baserat på kundernas känslor, och hjälper företag att förfina sin marknadsföringsstrategi. Du kan till exempel rikta speciella kampanjer mot personer som visat ett intresse för dina produkter och har en positiv bild av ditt företag.
Övervakning av varumärkesimage
I dagens konkurrensutsatta affärsvärld är det avgörande att bevara en stark varumärkesimage. Opinionsutvinning kan hjälpa dig att förstå hur kunder uppfattar ditt företag och möjliggöra åtgärder för att förbättra varumärkesbilden.
Typer av sentimentanalys
Beroende på företagets behov kan olika modeller för opinionsutvinning användas för att fånga olika typer av känslor.
Finkornig analys
Denna modell är användbar för att fastställa polaritetsprecision. Den hjälper dig att analysera kundrecensioner och betyg. Företag kan applicera denna analys på olika polaritetskategorier såsom mycket positiv, positiv, negativ, mycket negativ eller neutral.
Aspektbaserad analys
Denna typ av sentimentanalys erbjuder en djupare analys av dina kundrecensioner. Den identifierar vilka aspekter av företaget eller produkten som kunderna diskuterar.
Om du säljer fruktjuice och får en recension som lyder: ”Uppfriskande, men borde ha ett biologiskt nedbrytbart sugrör”, kommer denna analys att fastställa att kunden uttrycker en positiv känsla om juicen, men en negativ känsla om förpackningen.
Känslodetekteringsanalys
Denna modell hjälper företag att identifiera känslor i kundfeedback, såsom ilska, tillfredsställelse, frustration, rädsla, oro, lycka och panik. Systemet använder vanligtvis lexikon, men avancerade klassificerare använder också maskininlärningsalgoritmer.
För att upptäcka känslor är maskininlärning mer tillförlitligt än lexikon. Ett ord kan ha olika betydelser beroende på sammanhanget. Medan lexikonet kan tolka känslor felaktigt, kan maskininlärning med korrekt träning bedöma känslor mer exakt.
Avsiktsanalys
Denna modell hjälper dig att förstå konsumenternas avsikter med större precision. Det gör att du kan fokusera på kunder som planerar att köpa dina produkter, och använda retargeting marknadsföring för att nå ut till dem.
Hur fungerar sentimentanalys?
Opinionsutvinning fungerar vanligtvis genom att en algoritm skannar texter och avgör om känslan är positiv, neutral eller negativ. Avancerade verktyg använder artificiell intelligens och maskininlärning istället för statiska algoritmer. Det är därför branschexperter ofta kallar opinionsutvinning för emotionell AI.
Sentimentanalys baseras på två huvudsakliga arbetsmodeller:
#1. Maskininlärningsbaserad sentimentanalys
Som namnet antyder använder denna teknik maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP) för att lära sig från träningsdata. Modellens noggrannhet är starkt beroende av kvaliteten på träningsmaterialet och förmågan att korrekt förstå känslor i texter. Mer information finns i avsnittet ”Hur man skapar sentimentanalys med hjälp av maskininlärning”.
#2. Regelbaserad sentimentanalys
Detta är det traditionella sättet att utföra opinionsutvinning. Algoritmen följer förutbestämda regler för att identifiera känslor i en text. Ett regelbaserat system använder också NLP manuellt genom listor med ord (lexikon), tokenisering, parsning och stemming.
Så här fungerar det:
Ett bibliotek med lexikon
Programmeraren skapar ett bibliotek med positiva och negativa ord. Man kan använda en standardordbok som grund, men det är viktigt att noggrant bestämma vilka ord som är positiva respektive negativa. Fel i detta steg kan leda till felaktiga resultat.
Tokenisering av texter
Eftersom maskiner inte kan förstå mänskligt språk, måste texter delas upp i små fragment som ord. Tokenisering delar upp texter i meningar och sedan ord.
Borttagning av onödiga ord
Lemmatisering och borttagning av stoppord spelar en viktig roll i denna process. Lemmatisering innebär att liknande ord grupperas. Till exempel betraktas ”am”, ”is”, ”are”, ”been”, ”were” etc. som former av ordet ”vara”.
Borttagning av stoppord avlägsnar vanliga ord som ”för”, ”till”, ”en”, ”på”, etc., som inte tillför någon betydelsefull information för att fastställa känslan i en text.
Datoriserad räkning av sentimentord
För att kunna analysera stora mängder textdata i ett sentimentanalysprojekt är det nödvändigt att använda ett datorprogram för att effektivt räkna alla positiva, negativa och neutrala ord. Detta minskar också risken för mänskliga fel i processen.
Beräkning av sentimentpoäng
Nu är uppgiften med opinionsutvinning relativt enkel. Programmet ger ett poäng till texten. Poängen kan anges i procent, där 0 % representerar negativt, 100 % positivt och 50 % neutralt. Vissa program använder en skala från -100 till +100, där 0 är neutralt, -100 är negativt och +100 är positivt sentiment.
Verkliga tillämpningar av sentimentanalys
Företag samlar kontinuerligt in kvalitativ data som behöver analyseras korrekt. Här är några exempel på hur opinionsutvinning kan användas:
- Sentimentanalys används för att analysera kundsupportsamtal, vilket hjälper företag att optimera sina arbetsflöden och förbättra kundupplevelsen.
- Vad kunder säger på forum och onlinecommunities är viktigt för företag. De använder metoden för att förstå kundernas övergripande intryck på dessa plattformar.
- Kundrecensioner på sociala medier kan ha en stor inverkan på ett företag. Sentimentanalys används ofta för att ta reda på vad folk säger om ett företag.
- Opinionsutvinning kan identifiera marknadstrender, identifiera nya marknader och analysera konkurrenter. Företag använder detta för marknadsundersökningar innan de lanserar nya produkter eller varumärken.
- Produktrecensioner är ett annat område där sentimentanalys används. Det hjälper företag att förstå var de kan förbättra sina produkter.
- Enkäter om nylanserade produkter eller betaversioner av appar innehåller värdefull data för produktförbättring. Opinionsutvinning kan även hjälpa till att samla in viktig data från kundundersökningar.
Skapa sentimentanalys med maskininlärning
Förbehandling av texter
Innan en maskininlärningsalgoritm kan användas, måste texten förbehandlas. Det innebär att icke-kritiska ord som inte spelar en roll i analysen tas bort. Det kan göras med stoppordsborttagning och lemmatisering.
Efter att råtexten har bearbetats, används en vektoriseringsmetod för att omvandla sentimentorden till numeriska representationer, så kallade funktioner.
Bag-of-n-grams är ett vanligt sätt för vektorisering. Men djupinlärning har gjort stora framsteg inom området och infört word2vec-algoritmen som använder ett neuralt nätverk.
Träning av AI och förutsägelse
AI-tränaren behöver tillhandahålla en uppsättning sentimentmärkt träningsdata. Denna data innehåller par av funktioner, det vill säga numeriska representationer av sentimentord och deras motsvarande etikett: negativ, neutral eller positiv.
Förutsägelse av verklig text
Nu matas ny text in i ML-systemet. Systemet använder sin inlärning från träningsdata för att generera etiketter eller klasser för den nya texten. Ibland kan ett AI-system även använda klassificeringsalgoritmer som Logistisk Regression, Naive Bayes, Linjär Regression, Support Vector Machines och Djupinlärning.
Nu när du har en detaljerad förståelse för sentimentanalys, är det dags att titta på de bästa verktygen för opinionsutvinning.
MonkeyLearn
MonkeyLearn är ett program för sentimentanalys som snabbt kan identifiera känslor i ostrukturerad textdata. Genom att använda detta verktyg kan företag snabbt upptäcka negativa kommentarer och svara direkt för att skapa ett positivt intryck.
Du kan övervaka vad kunder tycker om dina produkter, tjänster eller varumärke. Det bidrar till snabbare svarstider på brådskande frågor för ditt företag, och ger dig möjlighet att visualisera sentimentinsikter.
MonkeyLearn kan integreras med hundratals applikationer för textanalys, inklusive Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform och Service Cloud.
Awario
Awario är ett pålitligt verktyg för sentimentanalys som specialiserat sig på social lyssning. Det mäter sentimentet kring ditt varumärke och hur det förändras över tiden, så att du kan förstå ditt rykte.
Med detta verktyg kan du upptäcka negativa kommentarer på sociala medier och svara på dem med prioritet. Det ger dig information om hur dina kunder reagerar på dina marknadsföringskampanjer och nya produkter.
Dessutom kan företag använda denna plattform för att analysera sina konkurrenter, för att identifiera deras styrkor och svagheter. Analysstatistik kan också exporteras till PDF-format och delas med andra.
Thematic
Thematic är en plattform för feedbackanalys som också kan användas för sentimentanalys. Den ger dig fullständiga insikter om dina kunder med hjälp av AI-driven opinionsutvinning. Med detta verktyg kan du förstå kundfeedback på en central plattform och prioritera dina svar.
Denna plattform samlar in feedback från enkäter, sociala medier, supportchattar, öppna kundsvar och recensioner. Med hjälp av AI kategoriseras sedan informationen i olika teman och känslor.
Det gör att du vet vad som är viktigast för kunderna. Plattformen kräver ingen manuell kodning, eftersom den sömlöst kan identifiera de aktuella trenderna bland kunderna.
Avslutningsvis
Kundsentiment och köpintention går hand i hand. Genom att förstå den positiva eller negativa bilden som potentiella och befintliga kunder har, kan företag anpassa sin marknadsföringsplan. Sentimentanalys är också ett viktigt verktyg för att hantera sociala medier och bygga varumärken.
Nu när du har förstått vikten av opinionsutvinning och hur det fungerar, kan du använda denna metod i ditt företag med hjälp av de bästa sentimentanalysverktygen. Det är även möjligt att skapa en egen lösning för sentimentanalys med hjälp av maskininlärning.
Om du är intresserad kan du kolla in denna lista över verktyg för kundfeedback för att förbättra dina produkter.