كيف تحدد درجة المشاعر

الآن أكثر من أي وقت مضى ، تحتاج الشركات إلى أن تكون الأقرب إلى عملائها لفهم كيفية خدمتهم بشكل أفضل. في حالة عدم القيام بذلك ، يندفع المنافس ويأخذ العملاء غير الراضين.

هناك تقنيات تتيح للعملاء إبداء آرائهم حول علامة تجارية أو منتج. على سبيل المثال ، يمكن للعملاء التعبير عن أنفسهم من خلال مراجعات العملاء والمحتوى الذي ينشئه المستخدم وسجلات مركز الاتصال والاستطلاعات.

اقرأ تحليل سلوك المستهلك 101: كيف تعرف المزيد عن عملائك

التحدي في مثل هذه التعليقات هو أنه ، في بعض الأحيان ، يكون من الصعب على البشر مراجعة كل تعليق وإخراج شيء منه. هذا هو السبب في أن حساب درجات معنويات العملاء أمر بالغ الأهمية للشركات.

إن تحديد شعور العميل تجاه العلامة التجارية أو المنتج أمر معقد. إنه ينطوي على الكثير من الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي. لذلك ، تحتاج إلى فهم كيفية عمل هذه التقنيات كصاحب عمل. لذلك دعونا نتعمق في كيفية القيام بتسجيل المشاعر وكيفية حسابها.

ما هو تقييم المشاعر؟

يستخدم تسجيل المشاعر أدوات الذكاء الاصطناعي لتحديد مشاعر العملاء حول العلامة التجارية أو المنتج. تعد NLP (معالجة اللغة الطبيعية) و NER (التعرف على الكيان المحدد) من أكثر تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي استخدامًا أثناء تسجيل المشاعر.

تقوم هذه التقنيات بتحليل العميل بشكل أكثر شمولاً من خلال حساب قطبية النص ، والقيام بالتجميع الدلالي ، وقياس النفي ، واللاممات ، ووضع علامات على أجزاء الكلام.

هذا مهم لأنه في حين يتم إعطاء درجة معنويات العميل في طيف يمثله الأرقام ، يتم تقديم ملاحظات العملاء كبيانات. ويمكن أن ينمو حجم هذه العبارات بشكل كبير. أثناء الترويج لعلامتك التجارية من خلال وسائل التواصل الاجتماعي ، وتحسين محركات البحث ، ومزود خدمة الاستشهادات ، وما إلى ذلك ، سيتفاعل المزيد من الأشخاص مع علامتك التجارية. هذا يعني أن المزيد من الناس سيكون لديهم ما يقولونه عنك.

لذلك ، تحلل هذه التقنية هذه العبارات وتحدد الكلمات والعبارات المستخدمة. يستخدم نموذج تحليل آراء العملاء معالجة اللغة الطبيعية ، ويأخذ في الاعتبار سياق التعليقات والعاطفة في جزء التعليقات ، ويحلل المحتوى من لغات مختلفة. فقط بعد هذا القياس الكمي يمكننا الحصول على درجة معنويات إيجابية أو درجة معنويات سلبية أو درجة محايدة.

إيجابي أو سلبي أو محايد

في البداية ، كانت هناك طرق أكثر تقليدية للقيام بتسجيل نقاط المشاعر. على سبيل المثال ، في وسائل التواصل الاجتماعي ، ستعتمد الشركات فقط على التحليلات التي تُظهر عدد الإعجابات والمشاركات والتعليقات. بينما أعطت طريقة التسجيل هذه بعض الأفكار ، فقد تكون مضللة أيضًا.

كان على الخوارزمية أن تحب جزء المحتوى حتى تعمل بشكل جيد على منصة وسائط اجتماعية معينة. لذلك ، يمكن أن ينتشر جزء من المحتوى على وسائل التواصل الاجتماعي ليس لأن الناس يحبون عملك ولكن لأن المحتوى يطابق احتياجات الخوارزمية.

باستخدام التكنولوجيا الحالية ، يرسم أداء تقييم المشاعر صورة أفضل لما يفكر فيه السوق بشأن منتجك وعلامتك التجارية. تحصل على صورة مفيدة لعملك من خلال تحليل ما يقوله الناس.

اقرأ كيفية إجراء تحليل المشاعر لتحسين تجربة العملاء؟

يمكن أن يكون تقييم المشاعر بسيطًا مثل تصنيف نتائج التحليل على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. تعني النتيجة الإيجابية أن يقول الناس أشياء جيدة عن عملك. هناك العديد من مراجعات الخدمات والمنتجات عبر الإنترنت ، ولكن إليك مثال.

النتيجة السلبية تعني أن هناك العديد من الشكاوى على عملك ، مثل تلك أدناه.

من ناحية أخرى ، فإن الشعور المحايد يعني أن العميل لم يثني على عملك أبدًا ، ولم يشتكي. بدلاً من ذلك ، ربما ذكروا حقيقة تتعلق بعملك. يعد هذا النوع من المراجعة نادرًا لأن الأشخاص الذين يميلون إلى مراجعة الأعمال التجارية موجودون في نهايات الطيف. إما أعجب حقًا أو خائب الأمل حقًا.

فك رموز المشاعر

يصبح تسجيل المشاعر معقدًا إذا كنت ترغب في انتقاء المشاعر داخل جزء من النص. على سبيل المثال ، يمكن أن تعني كلمة قتل أشياء مختلفة اعتمادًا على السياق.

إذا قال أحد العملاء ، "الانتظار يقتلني". سيكون ذلك مراجعة سلبية. لكن إذا قالوا ، "العمل يقتلها." سيكون هذا تعليق ايجابي. لفك تشفير هذه المشاعر من النص يتطلب خوارزميات التعلم الآلي المعقدة.

باستخدام هذه الخوارزميات المعقدة لتحليل المشاعر ، يساعدك تسجيل المشاعر على أن تعرف بالضبط ما يجذب المشاعر الإيجابية أو السلبية في عملك. على سبيل المثال ، قد تجد شاعرين في سياق واحد. قد يمتدح العميل شيئًا ويشكو من شيء آخر.

من خلال تحليل هذه التعليقات ، يمكنك تحديد أجزاء العمل المثيرة للإعجاب وأيها مخيب للآمال. على سبيل المثال ، قد يقول العميل ، "الطعام رائع ، لكن الخدمة مثيرة للشفقة". أنت بحاجة إلى أداة معقدة ودقيقة لتحليل المشاعر لفك شفرة المشاعر الموجودة في تلك المراجعة البسيطة.

تقييم المشاعر معقد بعض الشيء ، ولكن باستخدام أدوات تحليل المشاعر الصحيحة ، ستكتسب رؤى قيمة ضرورية لنمو عملك.

كيف نحسب درجة المشاعر

لقد ناقشنا تقييم المشاعر ومقدار التكنولوجيا والاختلاف في التسجيل. ولكن كيف يتم ذلك بالضبط؟ كيف يتم تحويل النصوص النوعية إلى بيانات كمية؟ هناك ثلاث طرق للقيام بذلك.

ولكن قبل أن تبدأ الحسابات ، يجب معالجة البيانات. هناك الكثير من البيانات في التعليقات الأولية لا تخدم أي استخدام للخوارزمية. نحتاج إلى خدمة الخوارزمية فقط الكلمات التي تحدث فرقًا. ما إذا كانت المشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة وما إذا كانت الكلمات تظهر المشاعر.

هناك عدد قليل من العمليات التي يجب أن تمر بها البيانات الأولية قبل التحليل. سنستخدم المثال أدناه من مراجعة Yelp لفهم معالجة البيانات.

عندما يتم إدخال مثل هذا التعليق في النظام ، فإن أول شيء يفعله النظام هو الترميز (tokenization). الترميز هو كيف يفصل النظام كل كلمة في الرموز المميزة لتحليلها.

تطبيع النص

بعد أن يتم ترميز الكلمات ، يقوم النظام بتطبيع النص. تطبيع النص هو النظام الذي يزيل العناصر غير النصية في التعليق. على سبيل المثال ، يزيل النظام الفواصل ونقاط التوقف الكاملة وعلامات التعجب وعلامات الترقيم الأخرى أثناء هذه المرحلة.

بعد إزالة جميع العناصر غير النصية في التعليقات ، يقسم النظام كل الكلمات إلى كلماتها الأصلية. على سبيل المثال ، في المثال أعلاه ، تمت قراءة كلمة "فواصل" على أنها "فاصل". وبالمثل ، تتم قراءة كلمة "إصلاحات" على أنها "إصلاح".

تتمثل الخطوة الأخيرة في المعالجة المسبقة للبيانات في تحليل درجة معنويات العملاء في إزالة الكلمات الزائدة عن الحاجة. يتضمن المثال أعلاه كلمات مثل "جدًا" و "كل" و "لا يمكنني قول ما يكفي".

أخيرًا ، سيبدو النص الذي سيتم تسجيله في نهاية المطاف في تحليل المشاعر على هذا النحو. "إصلاح الحب العادل الصادق سريع وموثوق ومذهل" على الفور "خدمة رائعة" أحب هذا العمل "أعلم أنه لا يتطابق مع الكلام البشري. ومع ذلك ، فإنه يحتوي على كل المعلومات الحيوية اللازمة لتسجيل المشاعر.

باستخدام العبارة النهائية ، كيف نحسب درجة معنويات العميل باستخدام الطرق الثلاث؟

قراءة تتبع المشاعر: كيف تدخل عقول عملائك؟

طريقة عدد الكلمات

طريقة عدد الكلمات هي أبسط طريقة لحساب المشاعر. أثناء استخدام هذه الطريقة ، تستخدم معجم الكلمات. ثم تضيف عدد الكلمات الموجبة وتطرح عدد الكلمات السلبية.

الرقم الذي تحصل عليه ، إذا كان موجبًا ، يكون شعور التعليق إيجابيًا ، ولكن إذا كان الرقم سالبًا ، فإن الشعور بالتعليق يكون سالبًا. ومع ذلك ، إذا كان الرقم صفرًا ، فسيكون التعليق محايدًا.

يحتوي المثال أعلاه على كلمات إيجابية فقط ، مما يجعل من المثال درجة عاطفية إيجابية تبلغ عشرة.

طول طريقة الجملة

هذه الطريقة هي الأمثل للأجزاء الطويلة من النص. تتضمن هذه الطريقة طريقة عدد الكلمات ، ولكن النتيجة مقسومة على العدد الإجمالي للكلمات في الجملة.

باستخدام المثال أعلاه ، سيكون ذلك عشرة مقسومًا على عشرة ، مما يجعله واحدًا. أفضل ما يمكنك الحصول عليه هو درجة واحدة. إنها النتيجة المثالية.

اقرأ تحليل المشاعر في YouTube: خارطة طريق تفصيلية حول كيفية إجرائه

نسبة عدد الكلمات + Ve و -Ve

في هذه الطريقة ، يتم قسمة عدد الكلمات الإيجابية على عدد الكلمات السلبية زائد واحد. لذلك ، من المثال أعلاه ، سيكون 10/0 + 1. يصبح "+1" مفيدًا هنا في التخلص من خطأ القسمة الصفرية.

باستخدام هذه الصيغة ، فإن أي نتيجة تُرجع واحدًا هي النتيجة المحايدة ، وأي شيء أعلى من واحد يكون موجبًا والعكس صحيح.

في الختام

يعد تحديد درجة المشاعر الخاصة بشركتك أمرًا أساسيًا لفهم ما يشعر به عملاؤك تجاه عملك. يمكنك جمع ملاحظات العملاء من منصات مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي وموقع الويب الخاص بك وحتى مواقع المراجعة.

هناك تقنية هائلة تدخل في تسجيل المشاعر. باستخدام التكنولوجيا ، لا يمكنك فقط معرفة ما إذا كانت المشاعر إيجابية أم لا ، ولكن يمكنك معرفة المشاعر اعتمادًا على سياق التعليقات.

يمكنك بعد ذلك استخدام المعلومات التي تحصل عليها لتعديل استراتيجيات العمل من خلال التعرف على أجزاء عملك التي تحتاج إلى تحسين وأيها مزدهر.

عليك التأكد من أنك تحافظ على معنويات تجارية إيجابية في جميع الأوقات.

داريل بوش هو مدير تطوير الأعمال في Authority.Builders. تساعد الشركة الشركات في اكتساب المزيد من العملاء من خلال تصنيفات البحث المحسنة عبر الإنترنت. لديه معرفة واسعة في تحسين محركات البحث وتطوير الأعمال.