Kunden är drivkraften för alla företag. Att veta vad de tycker om din produkt och tjänst kommer att hjälpa din organisation att komma långt. Med verktyg för sentimentanalys kan du enkelt ta reda på om dina kunder från feedbackdata.
Sentimentanalys spelar en stor roll för att förstå din publik och kunder. Den här metoden låter dig samla in viktiga insikter från oorganiserad bulkdata med hjälp av applikationer.
Låt oss dyka in i opinionsmining, dess typer, impotens, utmaningar, arbetsmetoder och verkliga exempel.
Innehållsförteckning
Vad är sentimentanalys?
Sentimentanalys innebär att identifiera känslan eller känslan genom textanalys och mining. Det är också känt som opinion mining. Företag kan använda detta tillvägagångssätt för att kategorisera sina åsikter om sina produkter och tjänster. Förutom sentimentbestämning kan denna analys samla in textens polaritet, ämne och åsikt.
Opinion mining använder AI, ML och data mining-tekniker för att bryta personlig information från oorganiserad och ostrukturerad text som e-postmeddelanden, supportchattar, sociala mediekanaler, forum och bloggkommentarer. Det finns inget behov av manuell databehandling eftersom algoritmer använder automatiska, regelbaserade eller hybridmetoder för att få bort känslorna.
Grammatik som ett verktyg för sentimentanalys
Förutom att vara ett verktyg för att fixa grammatiska fel och skiljetecken, kan Grammarly också fungera som ett verktyg för opinionsbildning. Om du har använt Grammarly integration på din e-post, kanske du har sett en emoji längst ned i ditt e-postmeddelande som markerat ditt e-postinnehåll som vänligt, formellt, informellt, etc.
Denna emoji visar resultaten av ton- eller sentimentanalys av din text. Grammarly använder en uppsättning regler och maskininlärning för att lokalisera signalerna i ditt skrivande som påverkar tonen eller känslan. Den analyserar dina ord, versaler, skiljetecken och fraser för att berätta hur mottagaren hittar det.
Bortsett från e-postmeddelanden kan den upptäcka känslan av all text du skriver och berätta för dig den dominerande känslan av känslor som ingår i den texten. Genom att använda den kan du välja rätt ton som hjälper dig att bygga sunda relationer med andra.
Vikten av sentimentanalys
Spårning av sentiment i realtid
Även om det är dyrare att skaffa nya kunder än att behålla de befintliga, behöver de senare också ständig övervakning. Vad någon tycker om ditt varumärke idag kan förändras i morgon. Opinion mining låter dig veta deras känslor i realtid och omedelbart vidta åtgärder.
Bättre produkter och tjänster
Kundsentiment låter dig granska kundsvar och feedback. Datan hjälper dig att utveckla bättre produkter och erbjuda förbättrad kundservice. Dessutom förbättrar det ditt teams produktivitet genom att snabbt identifiera känslor och teman.
Få handlingsbara data
Sentimentanalys låter dig få tag i handlingsbar data. Sociala medier är nuförtiden fulla av data eftersom människor fortsätter att prata om varumärken och tagga dem. Att analysera dessa data för sentiment innebär att känna till din varumärkesimage och produktprestanda.
Kurerade marknadsföringskampanjer
Med opinion mining kan du bedöma dina marknadsföringskampanjer. Dess resultat gör att du kan vidta åtgärder enligt kundens känslor. Dessa insikter hjälper företag att förbättra sin marknadsföringsstrategi. Du kan till exempel köra en speciell kampanj för personer som är intresserade av att köpa dina produkter och har en positiv uppfattning om ditt företag.
Märkesbildövervakning
Affärsvärlden är så konkurrensutsatt nuförtiden att det är skrämmande att behålla din varumärkesimage. Du kan använda opinion mining för att avgöra hur kunden uppfattar ditt företag och vidta åtgärder därefter.
Typer av sentimentanalys
Beroende på ditt företags behov kan du utföra valfri opinionsbrytningsmodell för att fånga olika känslor.
Finkornig analys
Denna modell är användbar för att härleda polaritetsprecision. Det hjälper dig att studera recensioner och betyg du får från dina kunder. Företag kan tillämpa denna analys över olika följande polaritetskategorier som mycket positiv, positiv, negativ, mycket negativ eller neutral.
Aspektbaserad analys
Denna typ av sentimentanalys erbjuder en djupare analys av dina kundrecensioner. Det avgör vilka aspekter av affärer eller idéer kunderna pratar om.
Om du är en fruktjuicesäljare och fått en recension som säger: ”Uppfriskande, men bör innehålla ett biologiskt nedbrytbart sugrör.” Denna analys kommer att ta reda på att den talar positivt om din juice men negativt om förpackningen.
Känslodetekteringsanalys
Med den här modellen kan organisationer upptäcka känslor som ingår i användarfeedback, såsom ilska, tillfredsställelse, frustration, rädsla, oro, lycka och panik. Detta system använder vanligtvis lexikon, medan vissa avancerade klassificerare också använder maskininlärningsalgoritmer.
Men för att upptäcka känslor bör du använda maskininlärning över lexikon. Ett ord kan förmedla positiv eller negativ betydelse baserat på dess användning. Även om lexikonet kan upptäcka känslorna på ett felaktigt sätt, kan ML med rätta bestämma känslorna.
Avsiktsanalys
Med den här modellen kan du bestämma konsumenternas avsikter exakt. Som ett resultat behöver du inte lägga tid och ansträngning efter publiken som inte tänker köpa något snart. Istället får du fokusera på kunder som planerar att köpa dina produkter. Du kan använda retargeting marknadsföring för att få deras uppmärksamhet.
Hur fungerar sentimentanalys?
Opinionsutvinning fungerar vanligtvis via en algoritm som skannar meningarna och avgör om den är positiv, neutral eller negativ. Avancerade verktyg för opinionsutvinning ersätter den statiska eller konventionella algoritmen med artificiell intelligens och maskininlärning. Därför hänvisar branschfolk också till opinionsmining som emotion AI.
Sentimentanalys följer för närvarande följande två arbetsmodeller:
#1. Machine Learning Sentiment Analysis
Som namnet antyder använder den här tekniken ML och naturlig språkbehandling (NLP) för att lära av olika träningsinsatser. Därför beror modellens noggrannhet i hög grad på kvaliteten på inmatningsinnehållet och korrekt förståelse av meningarnas känsla. Mer om det finns nedan i avsnittet ”Hur man skapar sentimentanalys med hjälp av maskininlärning”.
#2. Regelbaserad sentimentanalys
Det är det konventionella sättet för opinionsbrytning. Algoritmen har några förinställda regler för att identifiera känslor för en mening. Ett regelbaserat system använder också NLP manuellt genom listan med ord (lexikon), tokenisering, parsning och stemming.
Så här fungerar det:
Ett bibliotek av lexikon
Programmeraren skapar ett bibliotek med positiva och negativa ord inuti algoritmen. Man kan använda vilken standardordbok som helst för att göra det. Här skulle det hjälpa om du var försiktig när du bestämmer vilka som är positiva eller negativa ord. Om du gör något misstag kommer utgången att vara felaktig.
Tokenisering av texter
Eftersom maskiner inte kan förstå mänskligt talat språk måste programmerare dela upp texterna i minsta möjliga fragment, som ord. Därför finns det meningstokenisering som delar upp texter i meningar. På liknande sätt delar ordtokenisering upp termerna i en mening.
Borttagning av onödiga ord
Lemmatisering och borttagning av stoppord spelar en stor roll vid denna tidpunkt. Lemmatisering är grupperingen av liknande ord i en grupp. Till exempel anses Am, Is, Are, Been, Were, etc. ”vara”.
På samma sätt tar bort stoppord bort överflödiga ord som For, To, A, At, etc., som inte gör några betydande förändringar när det gäller känslor i texten.
Datoriserad räkning av sentimentord
Eftersom du kommer att analysera terabyte av texter i ett sentimentanalysprojekt måste du använda ett datorprogram för att effektivt räkna alla positiva, negativa och neutrala ord. Det hjälper också till att mildra eventuella mänskliga fel i processen.
Beräknar sentimentpoäng
Nu är uppgiften med opinionsbrytning enkel. Programmet måste ge en poäng till texten. Poängen kan vara i procentform, som att 0 % är negativt, 100 % är positivt och 50 % är neutralt.
Alternativt använder vissa program skalan -100 till +100. I denna skala är 0 neutral, -100 är negativ och +100 är positivt sentiment.
Verkliga tillämpningar av sentimentanalys
Företag samlar hela tiden kvalitativ data som behöver analyseras korrekt. De verkliga användningsfallen för opinionsbrytning är:
- Sentimentanalys används för att analysera kundsupportsamtal. Det hjälper företag att effektivisera sitt arbetsflöde och förbättra sin kundtjänstupplevelse.
- Vad kunder säger på forum och onlinecommunities har betydelse för företag. De använder den här metoden för att förstå kundens övergripande intryck på dessa plattformar.
- Kundrecensioner på sociala medier kan göra eller förstöra ett företag. Sentimentanalys används ofta för att identifiera vad publiken säger om ett företag.
- Opinionsutvinning kan identifiera marknadstrender, fastställa nya marknader och analysera konkurrenter. Därför använder folk det för marknadsundersökningar innan de lanserar nya produkter eller varumärken.
- Produktrecension är en annan arena där företag använder sig av sentimentanalys. Således vet företag var de kan förbättra sina produkter.
- Enkäter om en nylanserad produkt eller en betaversion av en app innehåller information som du kan använda för att förbättra produkten. Opinions mining är också till hjälp för att samla in avgörande data från kundundersökningar.
Skapa sentimentanalys med hjälp av maskininlärning
Förbehandling av texter
I textförbehandling kan en ML-algoritm använda stoppordsborttagning och lemmatisering för att ta bort icke-kritiska ord som inte spelar någon roll i AI-mining.
Efter att ha bearbetat råtext tillämpar AI-programmet en vektoriseringsmetod för att omvandla sentimentorden till numeriska ord. Branschtermen för denna numeriska representation av ord är Funktioner.
Bag-of-n-grams är det vanliga sättet för vektorisering. Men djupinlärning har gjort många framsteg inom detta område och introducerat word2vec-algoritmen som använder ett neuralt nätverk.
Träning av AI och förutsägelse
AI-tränaren behöver mata en uppsättning sentimentmärkt träningsdata. Uppgifterna inkluderar huvudsakligen många par av funktioner. Funktionspar betyder en numerisk representation av ett sentimentord och dess motsvarande etikett: negativ, neutral eller positiv.
Förutsägelse av verklig text
Nu skulle programmeraren mata in osynlig eller ny text i ML-systemet. Den kommer att använda sitt lärande från träningsdata för att generera taggar eller klasser för osynliga texter.
Ibland kan ett AI-system också använda klassificeringsalgoritmmodeller som Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines och Deep Learning.
Nu när du känner till begreppet sentimentanalys i detalj, är det dags att ta reda på de bästa verktygen för opinionsutvinning.
MonkeyLearn
MonkeyLearn är ett Sentiment Analyzer-program som snabbt kan upptäcka känslor i oorganiserad textdata. Med hjälp av detta verktyg kan företag snabbt få reda på de negativa kommentarerna och svara direkt för att skapa ett positivt intryck.
Du kan övervaka kundernas tankar om dina produkter, tjänster eller varumärke. Därmed ökar också svarstiden på akuta frågor för ditt företag i stor utsträckning. Det låter dig också visualisera sentimentinsikter.
MonkeyLearn stöder integration med hundratals applikationer för textanalys, inklusive Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform och Service Cloud.
Awario
Om du letar efter ett pålitligt verktyg för sentimentanalys för att spåra socialt lyssnande, är Awario applikationen för dig. Det mäter känslan som byggts upp kring ditt varumärke och hur det förändras över tiden så att du kan förstå ditt rykte.
Med det här verktyget kan du upptäcka negativa kommentarer på sociala medier och svara på dem prioriterat. Den informerar dig om dina kunders reaktioner på dina marknadsföringskampanjer och nyligen släppta produkter.
Dessutom kan företag använda denna plattform för att analysera sina konkurrenter för att identifiera deras styrkor och svagheter. Du kan också få analysstatistiken i PDF-format och dela den med andra.
Tematisk
Thematic är en plattform för feedbackanalys som du också kan använda för sentimentanalys. Det ger dig fullständiga insikter om dina kunder med hjälp av AI-driven opinionsbrytning. Med det här verktyget kan du förstå kundfeedback på en central plattform och prioritera dina svar.
Den här plattformen samlar in feedback från undersökningar, sociala medier, supportchattar, öppna kundsvar och recensioner. Sedan kategoriserar den dem i olika teman och känslor med hjälp av AI.
Därför vet du vad som är viktigt för kunderna. Den här plattformen behöver ingen utbildning eller manuell kodning eftersom du sömlöst kan förstå de trendande teman bland kunderna.
Slutord
Kundsentimentet och köpavsikten går hand i hand. Företag kan utforma sin marknadsföringsplan genom att känna till det positiva eller negativa intrycket av deras potentiella och befintliga kunder. Sentimentanalys hjälper dig också med hantering av sociala medier och varumärkesbyggande.
Nu när du vet vikten av opinionsbrytning och hur det fungerar, kan du implementera denna metod i ditt företag med hjälp av de bästa sentimentanalysatorerna. Du kan också skapa en lösning för sentimentanalys med maskininlärning.
Om du är intresserad, kolla in den här listan med verktyg för kundfeedback för att förbättra dina produkter.