Aistien analyysi

Mikä, miksi ja miten mielipiteen analyysi

He sanovat, että hyvä yritys kuuntelee aina asiakkaitaan.

Mutta mitä kuuntelu oikeastaan ​​tarkoittaa?

Missä ihmiset puhuvat yrityksestänne kuuntelemaan?

Ja miten et vain kuuntele vaan kuuntele heitä- todella ymmärrät heitä??

Nämä ovat joitakin kysymyksiä, jotka vaivaavat yrittäjiä, markkinoijia, liiketoiminnan kehittämisen asiantuntijoita, mainossiipiä ja muita keskeisiä sidosryhmiä päivittäin. Vasta äskettäin olimme alkaneet saada vastauksia kaikkiin näihin kysymyksiin, joita olemme kysyneet vuosia. Nykyään emme voi vain kuunnella asiakkaitamme ja kiinnittää huomiota siihen, mitä he sanovat tuotteistamme tai palveluistamme, vaan ryhtyä korjaaviin toimenpiteisiin, tunnustaa ja jopa palkita ihmisiä, joilla on jotain pätevää tai kiitettävää sanottavaa

Voimme tehdä tämän tekniikalla, jota kutsutaan tunneanalyysiksi. Sosiaalisen median alustojen ja Big Datan tulon ja hallitsevuuden jälkeen konseptista, joka oli olemassa jo pitkään, tunteiden analyysistä tuli muotisana ja sitten kotitalouden nimi liike-elämässä. Nykyään ihmiset puhuvat enemmän kokemuksistaan, tunteistaan ​​ja tunteistaan ​​tuotteista ja palveluista enemmän kuin koskaan, ja juuri tästä elementistä tunnelma -analyysi hyötyy.

Jos olet uusi tässä aiheessa ja haluat tutkia yksityiskohtaisesti mitä tunteiden analyysi mitä se voi tarkoittaa yrityksellesi ja paljon muuta, olet tullut oikeaan paikkaan. Olemme varmoja, että viestin loppuun mennessä sinulla on hyödyllisiä oivalluksia aiheesta.

Aloitetaan

Mikä on tunneanalyysi?

Tunneanalyysi on prosessi, jolla päädytään, arvioidaan tai ymmärretään tuotteessasi, palvelussasi tai brändissäsi oleva kuva markkinoilla. Se analysoi ihmisten tunteita ja tunteita tulkitsemalla vivahteita asiakkaiden arvosteluissa, talousuutisissa, sosiaalisessa mediassa jne. Jos tämä kuulostaa liian monimutkaiselta, tarkennetaan sitä edelleen.

Aistien analyysi

Mielipiteiden analysointia pidetään myös mielipiteen louhintana. Sosiaalisen median nousun myötä ihmiset ovat alkaneet puhua avoimemmin kokemuksistaan ​​tuotteista ja palveluista verkossa blogien, vlogien, sosiaalisen median tarinoiden, arvostelujen, suositusten, yhteenvetojen, hashtagien, kommenttien, suorien viestien, uutisten ja monien muiden alustojen kautta . Kun tämä tapahtuu verkossa, se jättää digitaalisen jalanjäljen yksilön kokemuksen ilmaisusta. Tämä kokemus voi nyt olla positiivinen, negatiivinen tai yksinkertaisesti neutraali.

Tunneanalyysi on kaikkien näiden ilmausten ja kokemusten kaivaminen verkossa tekstien muodossa. Laajalla otosjoukolla mielipiteitä ja ilmaisuja brändi pystyy vangitsemaan tarkasti kohdeyleisönsä äänen, ymmärtämään markkinadynamiikan ja jopa tietämään, missä se on markkinoilla loppukäyttäjien keskuudessa.

Lyhyesti sanottuna tunteiden analyysi tuo esiin ihmisten mielipiteen brändistä, tuotteesta, palvelusta tai kaikista näistä.

Sosiaalisen median kanavat ovat aarrekammioita yrityksestäsi, ja tehokkaiden yksinkertaisten analyysitekniikoiden avulla voit tietää mitä tarvitset brändistäsi.

Samalla meidän on poistettava väärinkäsitys tunteiden analysoinnista. Toisin kuin miltä se kuulostaa, tunteiden analyysi ei ole yksivaiheinen työkalu tai tekniikka, joka voi heti hakea sinulle mielipiteitä ja tunteita brändistäsi. Se on sekoitus algoritmeja, tiedonlouhintatekniikoita, automaatiota ja jopa luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) ja vaatii monimutkaisia ​​toteutuksia.

Kuinka tunteiden analysointi on tärkeää ja miten se on hyödyllinen yrityksellesi?

Näkemyksen mukaan on melko yksinkertainen lahja, että ihmisillä on valta puhua brändistäsi tai yrityksestäsi verkossa. Kun heillä on tietty määrä yleisöä, on todennäköistä, että he voivat vaikuttaa kymmeneen muuhun ihmiseen joko luottamaan tai ohittamaan brändisi.

Koska Internet tarjoaa läpinäkyvyyttä sekä hyville että huonoille, yritykselle on elintärkeää varmistaa, että negatiiviset maininnat poistetaan tai muutetaan ja hyvät esitetään katsojaksi. Tilastot ja raportit paljastavat myös, että nuoret asiakkaat (Z -sukupolvi ja sen jälkeen) ovat hyvin riippuvaisia ​​sosiaalisen median kanavista ja vaikuttajista ostaessaan mitä tahansa verkossa. Siinä tapauksessa tunteiden analysoinnista tulee paitsi elintärkeä myös hyvin mahdollisesti elintärkeä työkalu.

Mitkä ovat erilaiset tunneanalyysityypit?

Kuten tunteet - tunteiden analyysi voi olla monimutkainen; se on myös erittäin spesifinen ja tavoitteellinen. Jotta saat parhaat tulokset ja johtopäätökset tunteiden analysointikampanjoistasi, sinun on määriteltävä tavoitteesi mahdollisimman tarkasti. Kuluttajapalautteessa on useita parametreja, joihin voit keskittyä, ja valitsemasi asiat voivat suoraan vaikuttaa siihen, millaiseen mielialan analysointikampanjaan päädyt toteuttamaan.

Tässä on erilaisia ​​tunteiden analyysiparametreja, jotta saat nopean käsityksen -

  • Polaarisuus - keskity arvosteluihin, joita brändisi saa verkossa (positiivisia, neutraaleja ja negatiivisia)
  • Tunteet - keskittyä tunteisiin, joita tuotteesi tai palvelusi herättää asiakkaiden mielessä (iloinen, surullinen, pettynyt, innoissaan ja paljon muuta)
  • Kiireellisyys -keskittyä brändisi välittömään käyttöön tai löytää tehokas ratkaisu asiakkaiden ongelmiin (kiireellinen ja odotettavissa oleva)
  • Tarkoitus - keskity selvittämään, ovatko käyttäjät kiinnostuneita käyttämään tuotettasi tai brändiäsi

Voit joko käyttää näitä parametreja analyysikampanjasi määrittämiseen tai keksiä muita superspesifisiä parametreja liiketoimintasi markkinaraon, kilpailun, tavoitteiden ja muun perusteella. Kun olet päättänyt tästä, voit päätyä tilaamaan jonkin seuraavista tunneanalyyseistä.

Tunteiden tunnistus

Tämä menetelmä määrittää tunteen, joka perustuu brändisi käyttötarkoitukseen. Jos he esimerkiksi ostivat vaatteita verkkokaupastasi, he voivat joko olla tyytyväisiä lähetysmenettelyihisi, vaatteiden laatuun tai valikoimaan tai olla pettyneitä niihin. Näiden kahden tunteen lisäksi käyttäjä voi kohdata mitä tahansa erityisiä tai tunteiden yhdistelmiä spektrissä. Tunteiden havaitseminen auttaa selvittämään, mikä kyseinen tai tunteiden alue on. Tämä tehdään koneoppimisalgoritmien ja sanastojen avulla.

Yksi tämän tyyppisistä puutteista on se, että käyttäjillä on monia tapoja ilmaista tunteitaan - tekstin, emojien, sarkasmin ja muun avulla. Mallisi pitäisi olla pitkälle kehitetty tunnistaakseen tunteen niiden ainutlaatuisten ilmentymien takana.

Hienorakeinen analyysi

Suorampi analyysimuoto sisältää brändiin liittyvän napaisuuden selvittämisen. Hyvistä positiivisista neutraaleista erittäin negatiivisiin käyttäjät voivat kokea mitä tahansa brändiisi liittyvää ominaisuutta, ja nämä ominaisuudet voivat muodostaa konkreettisen muodon luokitusten muodossa (esim. Tähtiin perustuvat) ja mallisi tarvitsee vain kaivaa nämä eri muodot arvioita eri lähteistä.

Kuvapohjainen analyysi

Arvostelut sisältävät usein hyvää palautetta ja ehdotuksia, jotka voisivat edistää yrityksesi kasvua markkinoilla antamalla sinun löytää porsaanreikiä, joiden olemassaoloa et tiennyt. Näkökulmapohjainen tunneanalyysi vie sinut askeleen pidemmälle niiden tunnistamisessa.

Yksinkertaisesti sanottuna käyttäjät huomauttavat arvosteluissaan yleensä hyviä tai huonoja asioita lukuun ottamatta luokituksia ja tunteiden ilmaisemista. Matkatoimistoa koskevassa arvostelussa voidaan mainita esim. "Opas oli todella hyödyllinen ja näytti meille kaikki alueen paikat ja jopa auttoi meitä nousemaan lennoillemme." Mutta voi myös olla,”Matkatoimistopäällikkö oli erittäin töykeä ja unelias. Meidän piti odottaa tunti, ennen kuin saimme päivän reittisuunnitelman. ”

Tunteiden alla on kaksi suurta otetta liiketoiminnastasi. Nämä voidaan korjata, parantaa tai tunnistaa näkökulmapohjaisen analyysin avulla.

Monikielinen analyysi

Tämä on arvio mielipiteistä eri kielillä. Kieli voi riippua alueista, joilla toimit, maista, joihin lähetät, ja muusta. Tämä analyysi sisältää kielikohtaisen kaivostoiminnan ja algoritmien käytön, kääntäjät sen puuttuessa, mielipiteen sanasto ja paljon muuta.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Miten tunneanalyysi toimii?

Tunneanalyysi on sekoitus erilaisia ​​moduuleja, tekniikoita ja tekniikkakonsepteja. Kaksi suurta käyttöönottoa mielipideanalyysissä on NLP ja koneoppiminen. Vaikka toinen auttaa mielipiteiden kaivamisessa ja kuratoinnissa, toinen kouluttaa tai suorittaa tiettyjä toimia selvittääkseen näkemyksiä näistä mielipiteistä. Käytettävissäsi olevan tietomäärän perusteella voit ottaa käyttöön yhden kolmesta mielialan analysointimoduulista. Valitsemasi mallin tarkkuus riippuu valtavasti datamäärästä, joten siihen kannattaa aina kiinnittää huomiota.

Sääntöihin perustuva

Tässä voit määrittää manuaalisesti säännön mallillesi, joka suorittaa tunteiden analyysin tiedoillasi. Sääntö voisi olla edellä mainitsemamme parametri - napaisuus, kiireellisyys, näkökohdat ja paljon muuta. Tämä malli sisältää NLP -käsitteiden, kuten sanastojen, tokenisoinnin, jäsentämisen, lopettamisen, puheen osien merkitsemisen ja paljon muuta, integroinnin.

Perusmallissa polarisoidut sanat määritellään tai niille annetaan arvo - hyvä positiivisille sanoille ja huono negatiivisille sanoille. Malli laskee tekstissä olevien positiivisten ja negatiivisten sanojen määrän ja luokittelee sen mukaisesti mielipiteen taustalla olevan tunteen.

Yksi tämän tekniikan suurimmista puutteista on se, että sarkasmia voidaan välittää hyvinä mielipiteinä, mikä vääristää tunneanalyysin yleistä toimivuutta. Vaikka tämä voidaan korjata rakentamalla kehittyneitä malleja, puutteita on kuitenkin olemassa.

automaattisesti

Tämä mielipideanalyysin osa toimii täysin koneoppimisalgoritmeilla. Tässä tapauksessa ei ole tarvetta ihmisen puuttumiseen ja manuaalisten sääntöjen asettamiseen mallin toimimiseksi. Sen sijaan otetaan käyttöön luokittelija, joka arvioi tekstin ja palauttaa tulokset. Tämä sisältää paljon tietojen merkintöjä ja tietojen merkintöjä, jotka auttavat malleja ymmärtämään syötettäviä tietoja.

Hybridi

Tarkimmista malleista hybridilähestymistavat yhdistävät molempien maailmojen parhaat puolet - sääntöihin perustuvat ja automaattiset. Ne ovat tarkempia, toimivampia, ja yritykset pitävät niitä mielialan analyysikampanjoissa.

Mitä tunneanalyysi merkitsee yrityksellesi?

Tunneanalyysi voi tuoda havaintojen aallon yrityksesi ja sen aseman suhteen markkinoilla. Kun yrityksen olemassaolon perimmäinen tarkoitus on helpottaa asiakkaiden elämää, heidän kuuntelemisensa auttaa meitä vain kehittämään parempia tuotteita ja palveluita ja puolestaan ​​viemään liiketoimintaamme eteenpäin. Tässä on tärkeimmät pohdinnat siitä, mitä tunteiden analyysi voisi tehdä yrityksellesi:

  • se auttaa valtavasti brändisi terveyden seurannassa markkinoilla. Yhden kojelaudan avulla voit nopeasti ymmärtää, onko brändisi terveys hyvä, neutraali vai heikentävä.
  • Se auttaa hallitsemaan brändin mainettasi paremmin ja vastaamaan nopeasti ORM -ongelmiin ja kriiseihin
  • Tukee parempien markkinointikampanjoiden kehittämistä antamalla sinun ymmärtää yleisösi pulssia ja hyödyntämällä sitä
  • Kilpailuanalyysiä voidaan optimoida tunteiden analysoinnilla merkittävästi
  • Tärkeintä on, että asiakaspalvelua voidaan parantaa tyytyväisyyden ja nopeiden muutosten aikaansaamiseksi

Tunneanalyysin käyttötapaukset

Kun sinulla on niin voimakas konsepti käsilläsi, olet vain luova päätös kaukana tunteiden analyysin parhaan käyttötapauksen toteuttamisesta. Nykyään on kuitenkin käynnissä useita markkinoilla testattuja ja hyväksyttyjä käyttötapauksia. Katsotaanpa muutamia niistä lyhyesti.

Brand Monitoring

Tunneanalyysi on loistava tapa seurata brändiäsi verkossa. Tällä hetkellä on enemmän kanavia, joiden kautta asiakkaat voivat ilmaista mielipiteensä, ja kokonaisvaltaisen imagon ylläpitämiseksi meidän on otettava käyttöön Omni-channel-lähestymistavat seurantaan. Tunneanalyysi voi auttaa yritystämme leviämään siivillä foorumeilla, blogeissa, videoiden suoratoistosivustoilla, podcast -alustoilla ja sosiaalisen median kanavilla ja pitämään silmällä - tai pikemminkin - korvaamaan brändin mainitsemisen, arvostelut, keskustelut, kommentit ja paljon muuta.

Social Media Monitoring

Trendaavan hashtagin luominen vie vain tuhat ihmistä. Koska sosiaalisella medialla on niin paljon valtaa, on järkevää kuunnella, mitä ihmiset sanovat liiketoiminnastamme sosiaalisilla alustoilla. Twitteristä ja Facebookista Instagramiin, Snapchatiin, LinkedIniin ja muihin tunteita voidaan analysoida kaikilla alustoilla, jotta voidaan kuunnella kritiikkiä ja arvostusta (sosiaalisia mainintoja) ja vastata sen mukaisesti. Tämä auttaa yritystämme sitoutumaan paremmin käyttäjiin, tuomaan inhimillisen lähestymistavan toimintaan ja pitämään yhteyttä liiketoimintamme tärkeimpiin sidosryhmiin - asiakkaisiimme.

Markkinatutkimus

Tunneanalyysi on loistava tapa ymmärtää markkinoita, niiden porsaanreikiä, potentiaalia ja paljon muuta erityistarpeisiimme. Tarkan markkinatutkimuksen avulla se tekee laajentumisesta, monipuolistamisesta ja uusien tuotteiden tai palveluiden käyttöönotosta tehokkaampia ja vaikuttavampia. Voimme ennakoida ja arvioida trendejä, ymmärtää markkinoiden dynamiikkaa, ymmärtää uuden tuotteen tarpeen, ymmärtää kohdeyleisömme ostovoimaa ja muita ominaisuuksia ja paljon muuta mielialaa analysoimalla.

Miten koneoppimista käytetään tunneanalyysissä?

Miten koneoppimista käytetään tunneanalyysissä? Kuten mainitsimme, tunneanalyysi on monimutkainen käsite, ja kun sinulla on suuria tietojoukkoja, et voi olla ajattelematta, että koko prosessin automatisointi voisi olla paras tapa lähestyä sitä. Tietenkin, jos käytät automaattista lähestymistapaa tunteiden analysointiin, on tärkeää kouluttaa koneoppimismallisi tarkasti saadaksesi tarkat tulokset.

Tässä syntyvät monimutkaisuudet. Syöttämäsi datan on oltava paitsi jäsenneltyä, myös merkittyä. Vain silloin, kun merkitset tietoja, että mallisi ymmärtää lauserakenteen, puheen osat, polarisoidut sanat, kontekstin ja muut lauseeseen liittyvät parametrit. Tätä varten sinun on ensisijaisesti työskenneltävä volyymien merkitsemisen jälkeen tietomäärien jälkeen.

Kun merkitset tietosi tunnisteisiin, tekoälysi tai mallisi ymmärtää tekstien eri puolia ja pyrkii itsenäisesti ymmärtämään syöttämiesi tietojen takana olevia tunteita. Voit kouluttaa tietojasi merkitsemällä tiettyjä osia teksteistäsi, jotta kone voi tunnistaa mitä keskittyä kyseiseen parametriin ja oppia siitä. Sinun on myös lisättävä metatietoja tunnisteen määrittelemiseksi tarkemmin.

Jos aiot merkitä tietoja omiin tietoihisi, sinun on ensin pidettävä käsissäsi valtavia tietomääriä. Kun olet saanut sen, voit käyttää Shaip -alusta kommentoimaan tietojasi. Tämä prosessi voi kuitenkin olla monimutkainen, koska sinun on joko osoitettava resurssit tähän työhön tai pyydettävä heitä menemään ylimääräinen kilometri ja tekemään työ.

Jos aika markkinoille on tulossa hyvin pian ja sinun on etsittävä ulkoisia lähteitä tietojen merkitsemistarpeisiin, Shaipin kaltaiset resurssit voivat pelastaa päivän. Asiantuntijatietojen merkintäprosesseillamme varmistamme, että koneoppimismallisi syötetään tarkimmalla aineistolla tarkkojen tulosten saamiseksi. Tiimimme merkitsee tiedot tarpeidesi ja vaatimustesi perusteella, jotta saadaan aikaan tavoitteellinen tulos. Koska tämä on aikaa vievä ja työläs prosessi, suosittelemme, että otat yhteyttä tietoihin liittyviin huomautusvaatimuksiin tunteiden analysointikoulutusta varten.

Päästä ulos tänään.

Sosiaalinen osuus

Saatat pitää myös