Zákazník je hybnou silou každého podnikání. Vědět, co si myslí o vašem produktu a službě, pomůže vaší organizaci jít dlouhou cestou. S nástroji pro analýzu sentimentu můžete snadno zjistit o svých zákaznících z dat zpětné vazby.
Analýza sentimentu hraje velkou roli při pochopení vašeho publika a zákazníků. Tato metoda vám umožňuje shromáždit zásadní poznatky z neorganizovaných hromadných dat pomocí aplikací.
Pojďme se ponořit do dolování názorů, jeho typů, impotence, výzev, pracovních metod a příkladů ze skutečného života.
Table of Contents
Co je analýza sentimentu?
Analýza sentimentu znamená identifikaci emocí nebo sentimentu pomocí textové analýzy a dolování. To je také známé jako dolování názorů. Společnosti mohou tento přístup využít ke kategorizaci svých názorů na své produkty a služby. Kromě určení sentimentu může tato analýza shromáždit polaritu textu, předmět a názor.
Opinion mining využívá technologie AI, ML a data mining k dolování osobních informací z neorganizovaného a nestrukturovaného textu, jako jsou e-maily, chaty podpory, kanály sociálních médií, fóra a komentáře na blogu. Není potřeba ruční zpracování dat, protože algoritmy používají automatické, na pravidlech nebo hybridní metody k chrlení sentimentů.
Gramatika jako nástroj analýzy sentimentu
Kromě toho, že je Grammarly nástrojem pro opravu gramatických chyb a interpunkčních chyb, je také schopen fungovat jako nástroj pro dolování názorů. Pokud jste ve svém e-mailu použili integraci Grammarly, možná jste ve spodní části e-mailu viděli emotikon, který označil obsah vašeho e-mailu jako přátelský, formální, neformální atd.
Tento emotikon zobrazuje výsledky analýzy tónů nebo sentimentu vašeho textu. Grammarly používá sadu pravidel a strojové učení k nalezení signálů ve vašem psaní, které ovlivňují tón nebo sentiment. Analyzuje vaše slova, velká písmena, interpunkci a fráze, aby vám řekl, jak je příjemce najde.
Kromě e-mailů dokáže detekovat sentiment jakéhokoli textu, který napíšete, a sdělit vám dominantní pocit emocí obsažený v tomto textu. Pomocí něj můžete zvolit správný tón, který vám pomůže budovat zdravé vztahy s ostatními.
Význam analýzy sentimentu
Sledování sentimentu v reálném čase
Získávání nových zákazníků je sice nákladnější než udržení těch stávajících, ale i ty stávající vyžadují neustálé sledování. To, co dnes někdo cítí o vaší značce, se zítra může změnit. Získávání názorů vám umožní poznat jejich sentiment v reálném čase a okamžitě jednat.
Lepší produkty a služby
Cit zákazníků vám umožňuje kontrolovat reakce a zpětnou vazbu zákazníků. Data vám pomohou vyvinout lepší produkty a nabídnout lepší služby zákazníkům. Také zvyšuje produktivitu vašeho týmu tím, že rychle identifikuje pocity a témata.
Získejte použitelná data
Analýza sentimentu vám umožní získat využitelná data. Sociální média jsou v dnešní době plné dat, protože lidé neustále mluví o značkách a označují je. Analýza těchto dat pro sentiment znamená vědět o image vaší značky a výkonu produktu.
Spravované marketingové kampaně
Díky získávání názorů můžete hodnotit své marketingové kampaně. Jeho výsledky vám umožňují jednat podle pocitů zákazníka. Tyto poznatky pomáhají společnostem zlepšit jejich marketingovou strategii. Můžete například spustit speciální kampaň pro zájemce o koupi vašich produktů a mít o vaší společnosti pozitivní představu.
Monitorování image značky
Obchodní svět je v dnešní době tak konkurenční, že udržet image své značky je skličující. Pomocí dolování názorů můžete určit, jak zákazník vnímá vaši společnost, a podle toho podniknout kroky.
Typy analýzy sentimentu
V závislosti na potřebách vaší společnosti můžete provést jakýkoli model dolování názorů, abyste zachytili různé emoce.
Jemnozrnná analýza
Tento model je užitečný pro odvození přesnosti polarity. Pomáhá vám studovat recenze a hodnocení, která obdržíte od svých zákazníků. Společnosti mohou použít tuto analýzu napříč různými následujícími kategoriemi polarity, jako je vysoce pozitivní, pozitivní, negativní, vysoce negativní nebo neutrální.
Analýza založená na aspektech
Tento typ analýzy sentimentu nabízí hlubší analýzu recenzí vašich zákazníků. Určuje, o kterých aspektech podnikání nebo nápadů zákazníci mluví.
Pokud jste prodejcem ovocných šťáv a obdrželi jste recenzi, která říká: „Osvěžující, ale měla by obsahovat biologicky rozložitelné brčko.“ Tato analýza zjistí, že vypovídá pozitivně o vaší šťávě, ale negativně o obalu.
Analýza detekce emocí
Pomocí tohoto modelu mohou organizace detekovat emoce obsažené ve zpětné vazbě uživatelů, jako je hněv, spokojenost, frustrace, strach, obavy, štěstí a panika. Tento systém obvykle používá lexikony, zatímco některé pokročilé klasifikátory používají také algoritmy strojového učení.
K detekci emocí byste však měli používat strojové učení přes lexikony. Jedno slovo může vyjadřovat pozitivní nebo negativní význam na základě jeho použití. Zatímco lexikon může detekovat emoce nepřesně, ML může správně určit emoce.
Analýza záměru
Pomocí tohoto modelu můžete přesně určit záměr zákazníka. Díky tomu nemusíte trávit čas a úsilí po publiku, které nehodlá nic brzy kupovat. Místo toho se můžete zaměřit na zákazníky, kteří plánují nákup vašich produktů. K upoutání jejich pozornosti můžete využít retargetingový marketing.
Jak funguje analýza sentimentu?
Dolování názorů obvykle funguje pomocí algoritmu, který skenuje věty a rozhoduje, zda je pozitivní, neutrální nebo negativní. Pokročilé nástroje pro dolování názorů nahrazují statický nebo konvenční algoritmus umělou inteligencí a strojovým učením. Lidé z oboru proto také označují těžbu názorů za emoční AI.
Analýza sentimentu se v současné době řídí následujícími dvěma pracovními modely:
#1. Analýza sentimentu strojového učení
Jak název napovídá, tato technika využívá ML a zpracování přirozeného jazyka (NLP) k učení z různých tréninkových vstupů. Přesnost modelu tedy velmi závisí na kvalitě vstupního obsahu a správném porozumění sentimentu vět. Více o tom je uvedeno níže v části „Jak vytvořit analýzu sentimentu pomocí strojového učení“.
#2. Analýza sentimentu založená na pravidlech
Je to konvenční způsob získávání názorů. Algoritmus má některá přednastavená pravidla pro identifikaci sentimentu pro jakoukoli větu. Systém založený na pravidlech také využívá NLP ručně prostřednictvím seznamu slov (lexikonů), tokenizace, analýzy a odvození.
Funguje to takto:
Knihovna lexikonů
Programátor vytvoří knihovnu pozitivních a negativních slov uvnitř algoritmu. K tomu lze použít jakýkoli standardní slovník. Zde by vám pomohlo, kdybyste byli opatrní při rozhodování, která slova jsou pozitivní nebo negativní. Pokud uděláte nějakou chybu, výstup bude chybný.
Tokenizace textů
Protože stroje nemohou rozumět lidské mluvené řeči, programátoři potřebují rozdělit texty na nejmenší možný fragment, jako jsou slova. Existuje tedy tokenizace vět, která rozděluje texty do vět. Podobně tokenizace slov rozděluje členy věty.
Odstranění zbytečných slov
V tomto bodě hraje hlavní roli lemmatizace a odstraňování stopových slov. Lemmatizace je seskupení podobných slov do jedné skupiny. Například Am, Is, Are, Been, Were atd. jsou považovány za „být“.
Podobně odstranění ignorovaných slov odstraní přebytečná slova jako For, To, A, At atd., která nezpůsobují žádné významné změny z hlediska sentimentu v textu.
Počítačové počítání sentimentálních slov
Vzhledem k tomu, že budete analyzovat terabajty textů v projektu analýzy sentimentu, musíte použít počítačový program k efektivnímu počítání všech pozitivních, negativních a neutrálních slov. Pomáhá také při zmírňování jakýchkoli lidských chyb v procesu.
Výpočet skóre sentimentu
Nyní je úkol dolování názorů jednoduchý. Program musí dát textu skóre. Skóre může být v procentuální podobě, například 0 % je záporné, 100 % je kladné a 50 % je neutrální.
Alternativně některé programy používají stupnici -100 až +100. V této škále je 0 neutrální, -100 je záporné a +100 je pozitivní sentiment.
Aplikace analýzy sentimentu v reálném životě
Společnosti neustále shromažďují kvalitativní data, která je třeba správně analyzovat. Skutečné případy použití dolování názorů jsou:
- Analýza sentimentu se používá k analýze konverzací zákaznické podpory. Pomáhá podnikům zefektivnit jejich pracovní postupy a zlepšit jejich zkušenosti se službami zákazníkům.
- To, co zákazníci říkají na fórech a online komunitách, má pro společnosti význam. Tuto metodu používají k pochopení celkového dojmu zákazníků na těchto platformách.
- Zákaznické recenze na sociálních sítích mohou způsobit nebo zničit podnikání. Analýza sentimentu se často používá k identifikaci toho, co publikum říká o společnosti.
- Získávání názorů může identifikovat trendy na trhu, určit nové trhy a analyzovat konkurenty. Lidé jej proto používají pro průzkum trhu před uvedením nových produktů nebo značek.
- Recenze produktu je další oblastí, kde společnosti používají analýzu sentimentu. Firmy tak vědí, kde mohou své produkty zlepšit.
- Průzkumy o nově spuštěném produktu nebo beta verzi aplikace obsahují informace, které můžete použít ke zlepšení produktu. Získávání názorů je také užitečné při shromažďování důležitých dat ze zákaznických průzkumů.
Vytvořte analýzu sentimentu pomocí strojového učení
Předzpracování textů
Při předběžném zpracování textu může algoritmus ML využívat odstranění stopwords a lemmatizaci k odstranění nekritických slov, která nehrají žádnou roli v těžbě AI.
Po zpracování nezpracovaného textu program AI aplikuje metodu vektorizace k transformaci sentimentových slov na čísla. Průmyslový termín pro tuto číselnou reprezentaci slov je Features.
Bag-of-n-grams je běžný způsob vektorizace. Hluboké učení však v této oblasti učinilo mnoho pokroků a zavedlo algoritmus word2vec, který využívá neuronovou síť.
Školení AI a predikce
Trenér umělé inteligence potřebuje poskytnout sadu tréninkových dat označených sentimentem. Data zahrnují především mnoho dvojic funkcí. Dvojice funkcí znamená číselnou reprezentaci sentimentálního slova a jeho odpovídající označení: negativní, neutrální nebo pozitivní.
Predikce skutečného textu
Nyní by programátor vložil neviditelný nebo nový text do systému ML. Své učení z trénovacích dat využije ke generování značek nebo tříd pro neviditelné texty.
Někdy může systém umělé inteligence využívat také modely klasifikačních algoritmů, jako je logistická regrese, naivní Bayes, lineární regrese, podpůrné vektorové stroje a hluboké učení.
Nyní, když víte o konceptu analýzy sentimentu podrobně, je čas zjistit o nejlepších nástrojích pro dolování názorů.
MonkeyLearn
MonkeyLearn je software Sentiment Analyzer, který dokáže rychle detekovat emoce v neuspořádaných textových datech. Pomocí tohoto nástroje mohou společnosti rychle zjistit negativní komentáře a okamžitě reagovat, aby vytvořily pozitivní dojem.
Můžete sledovat názory zákazníků na vaše produkty, služby nebo značku. Do značné míry se tak prodlužuje i doba odezvy na urgentní dotazy vaší společnosti. Umožňuje vám také vizualizovat statistiky sentimentu.
MonkeyLearn podporuje integraci se stovkami aplikací pro analýzu textu, včetně Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform a Service Cloud.
Awario
Pokud hledáte spolehlivý nástroj pro analýzu sentimentu pro sledování sociálního naslouchání, Awario je aplikace pro vás. Měří sentiment vytvořený kolem vaší značky a jak se mění v průběhu času, takže můžete porozumět své pověsti.
Pomocí tohoto nástroje můžete odhalit negativní komentáře na sociálních sítích a odpovídat na ně prioritně. Informuje vás o reakcích vašich zákazníků na vaše marketingové kampaně a nově vydané produkty.
Kromě toho mohou podniky tuto platformu používat k analýze svých konkurentů, aby identifikovaly jejich silné a slabé stránky. Statistiky analýzy můžete také získat ve formátu PDF a sdílet je s ostatními.
Tematický
Thematic je platforma pro analýzu zpětné vazby, kterou můžete použít také pro analýzu sentimentu. Nabízí vám úplný přehled o vašich zákaznících pomocí těžby názorů na základě umělé inteligence. Pomocí tohoto nástroje můžete porozumět zpětné vazbě zákazníků na centrální platformě a upřednostňovat své odpovědi.
Tato platforma shromažďuje zpětnou vazbu z průzkumů, sociálních médií, chatů podpory, otevřených odpovědí zákazníků a recenzí. Poté je pomocí umělé inteligence kategorizuje do různých témat a nálad.
Víte tedy, co je pro zákazníky důležité. Tato platforma nepotřebuje školení ani ruční kódování, protože můžete bez problémů porozumět trendovým tématům mezi zákazníky.
Závěrečná slova
Sentiment zákazníků a nákupní záměr jdou ruku v ruce. Společnosti mohou navrhnout svůj marketingový plán na základě znalosti pozitivního nebo negativního dojmu svých potenciálních a stávajících zákazníků. Analýza sentimentu vám také pomůže se správou sociálních médií a brandingem společnosti.
Nyní, když znáte důležitost dolování názorů a jak to funguje, můžete tuto metodu implementovat do svého podnikání s pomocí špičkových analyzátorů sentimentu. Můžete také vytvořit řešení analýzy sentimentu pomocí strojového učení.
Máte-li zájem, podívejte se na tento seznam nástrojů pro zpětnou vazbu od zákazníků ke zlepšení vašich produktů.