تحليل المشاعر عبر الإنترنت 101: كل ما تحتاج إلى معرفته

ملاحظات العملاء مهمة للغاية للشركات الحديثة. بفضل التكنولوجيا الجديدة ، يمكنك جمعها وتحليلها بشكل أكثر كفاءة من أي وقت مضى.

قراءة مراقبة وسائل الإعلام: الدليل النهائي

إحدى هذه الأدوات المفيدة هي تحليل المشاعر عبر الإنترنت. يمكن أن يساعد هذا الشركات في تحديد شعور العملاء تجاه منتجاتهم وخدماتهم وعلامتهم التجارية والجوانب الأخرى لأعمالهم.

دعنا نلقي نظرة على ماهيتها ، وكيف تعمل ، والفوائد التي يمكن أن تحققها.

ما هو تحليل المشاعر عبر الإنترنت؟

يمكنك استخدام تحليل المشاعر ، ويسمى أيضًا التنقيب عن الرأي أو الذكاء الاصطناعي العاطفي ، لتحديد المشاعر (المشاعر) التي يعبر عنها النص ومعالجة هذه المعلومات على نطاق واسع.

يطبق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي والتحليل الإحصائي على البيانات التي تم جمعها من مصادر مثل استبيانات العملاء أو وسائل التواصل الاجتماعي أو المراجعات عبر الإنترنت. إنه يوفر للشركات رؤى قيمة حول شعور العملاء تجاههم وعملياتهم. ثم يتم استخدام هذه الأفكار لإبلاغ قرارات العمل.

مستويات وأنواع تحليل المشاعر

يمكن للأعمال إجراء تحليل للمشاعر عبر الإنترنت على عدة مستويات. ميز مؤلفو مقال حديث نُشر في مجلة الذكاء الاصطناعي المستويات التالية من تحليل المشاعر:

• مستوى المستند
• مستوى الجملة
• مستوى العبارة
• مستوى الارتفاع

في كل مستوى من هذه المستويات ، يتم تعيين درجة المشاعر للجزء ذي الصلة من النص (المستند بأكمله ، أو الجمل الفردية أو العبارات). ومع ذلك ، في تحليل الجوانب ، يتم تخصيصها لموضوعات أو "جوانب" محددة يتم تناولها في النص.

قد يركز هذا التصنيف على قطبية النص (موجب ، سلبي ، محايد) والتي بدورها يمكن قياسها على مقياس دقيق إلى حد ما. يمكنك توسيع الفئات الثلاث إلى خمس فئات ، بما في ذلك إيجابية للغاية ، وإيجابية ، ومحايدة ، وسلبية ، وسلبية للغاية.

بدلاً من ذلك ، قد يعتمد على مشاعر معينة ، مثل السعادة أو الحزن أو خيبة الأمل. تعتمد الطريقة التي تختارها على البيانات التي تريد جمعها.

اقرأ كيفية إجراء تحليل المشاعر لتحسين تجربة العملاء؟

على سبيل المثال ، قد يرغب مزود خدمة الهاتف عبر الإنترنت في معرفة كيفية قيام المستخدمين الذين تركوا تعليقاتهم على Trustpilot بتقييم الجودة الإجمالية للخدمة. في هذه الحالة ، قد يكون من المستحسن التركيز على القطبية على مستوى "المستند". على وجه التحديد عدد المراجعات السلبية ، وعدد المراجعات الإيجابية ، وما إلى ذلك. ومع ذلك ، إذا كانت الشركة مهتمة بردود الفعل على جانب معين من الخدمة ، مثل سهولة الاستخدام ، فسيكون التحليل القائم على العاطفة والقائم على الجانب أكثر ملاءمة (لذلك ، هل الناس غاضبون من هذه الميزة؟ مسرور؟).

كيف يعمل تحليل المشاعر عبر الإنترنت؟

يمكن أن تكون أدوات تحليل المشاعر عبر الإنترنت مؤتمتة بالكامل أو تنفذ القواعد المحددة من قبل البشر. من الممكن أيضًا اتباع نهج هجين يجمع بين ميزات هذين.

نظرًا لأنك من المحتمل أن تستخدم حلاً موجودًا ، فلن نشعر بالملل بالفروق التقنية حقًا. بدلاً من ذلك ، فقط ضع في اعتبارك أن تحليل المشاعر القائم على القواعد يعتمد على معاجم الكلمات الإيجابية والسلبية. يتم استخدامها لحساب درجة المشاعر للنص.

في غضون ذلك ، يعتمد تحليل المشاعر الآلي على خوارزميات التعلم الآلي. يحددون المشاعر التي يعبر عنها النص بناءً على الكلمات وترتيبها. يجمع النهج الهجين بين ميزات هذين. إنها تحقق أقصى استفادة من شفافية التحليل المستند إلى القواعد وقوة المعالجة الهائلة للأدوات الآلية.

تطبيقات الأعمال لتحليل المشاعر عبر الإنترنت

يمكن أن يساعد تحليل المشاعر الشركات على فهم كميات هائلة من البيانات غير المنظمة المتعلقة بتصور علامتها التجارية ومنتجاتها وخدماتها والجوانب الأخرى من العمل. تتضمن بعض التطبيقات الخاصة ما يلي:

تحليل آراء العملاء

يجب ألا تقلل الشركات الحديثة من أهمية ملاحظات العملاء. يمكن أن تساعدهم في تلبية احتياجات العملاء في مواجهة المنافسة الهائلة في السوق. ناهيك عن أنه يؤثر على مفهوم العلامة التجارية بطرق قوية.

يمكن أن تأتي التعليقات من مجموعة متنوعة من المصادر. يمكن أن تكون هذه البرامج صوت العملاء ، واستطلاعات NPS ، ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ، والمراجعات عبر الإنترنت ، ومنتديات الرأي ، والمزيد. الوصول إلى هذه البيانات وفهمها أمر بالغ الأهمية. وفقًا لـ Bright Local ، فإن غالبية العملاء يقرأون ويكتبون مراجعات الأعمال. كما لاحظوا أن المراجعات تؤثر على قرارات الشراء الخاصة بهم.

كمية المعلومات المتاحة من هذه المصادر هائلة. يكاد يكون من المستحيل على البشر إجراء المعالجة ، دون مساعدة من منصة قوية لإدارة البيانات. توجد أدوات تحليل المشاعر عبر الإنترنت لمساعدتك في المهمة. معهم ، يمكنك مراقبة شعور عملائك تجاه عملك. أيضًا ، كيف تختلف هذه التصورات عبر مجموعات المستهلكين المختلفة ، وكيف تتغير بمرور الوقت.

البحث عن المتجر

لا يقتصر تحليل الآراء على مراجعات العملاء فقط - يمكنك تطبيقه على مواد مثل تقارير السوق ومجلات الأعمال. إنها طريقة رائعة لاكتساب رؤى حول الاتجاهات الجديدة ، والأهم من ذلك ، يمكنك استخدامها للبحث عن منافسيك.

دعنا نعود إلى مزود خدمة الهاتف عبر الإنترنت من مثالنا السابق. يمكن لفريق التسويق البحث في أنظمة الهاتف القائمة على السحابة وتطبيق تحليل المشاعر لتحديد الميزات الأكثر قيمة للعملاء.

يمكنه أيضًا إلقاء نظرة على مراجعاتهم ومعرفة ما يعانون منه. يمنح ذلك فريقك الفرصة لتسليط الضوء حقًا على نقاط قوتهم في هذه المجالات ، وجذب العملاء المحبطين من منافسيك.

اقرأ كيف تجري أبحاث السوق باستخدام أداة مراقبة وسائل الإعلام؟

إدارة سمعة العلامة التجارية

يمكن أن تؤثر آراء المستهلكين المنشورة في منتديات الرأي وعلى وسائل التواصل الاجتماعي على الأعمال التجارية بطرق إيجابية وسلبية. أظهرت الدراسة المذكورة سابقًا من Bright Local أن معظم العملاء لن ينخرطوا في نشاط تجاري أقل من تصنيف ثلاث نجوم.

لذا ، فإن مراقبة المراجعات التي يتركها العملاء حول نشاطك التجاري عبر الإنترنت تؤتي ثمارها بالتأكيد! ستجعل أدوات تحليل المشاعر عبر الإنترنت من السهل عليك مراقبة تصور علامتك التجارية. يمكنك تحديد المصادر الأكثر تأثيرًا عليها ، سواء كان ذلك بطرق إيجابية أو سلبية.

بالطبع ، إدارة سمعة العلامة التجارية لا تتعلق فقط بجمع البيانات - تحتاج إلى التصرف بناءً على النتائج ، الأمر الذي يأخذنا إلى النقطة التالية في مناقشتنا.

منع الأزمات والتحسين المستمر

طالما أنك تراقب معنويات العملاء ، فأنت في وضع جيد لاكتشاف الأزمة قبل أن تخرج عن نطاق السيطرة. لا يجب أن يكون الأمر دائمًا متعلقًا بالمشكلات الكبرى. إن تحديد المشكلات البسيطة ومعالجتها على الفور سيبقيك في مأمن من أي ضرر بالسمعة.

ربما يجد مزود خدمة الهاتف عبر الإنترنت لدينا أن العديد من العملاء قد نشروا مؤخرًا مراجعات سلبية لنظام الهاتف السحابي PBX. من خلال اكتشاف هذا مبكرًا بفضل أدوات تحليل المشاعر عبر الإنترنت ، قد تدرك الشركة أن تحديثًا جديدًا قد أتى مع بعض الأخطاء الجديدة. من خلال اكتشاف هذا بسرعة ، يمكنهم حل المشكلة وحتى فتح خط خدمة مخصص لأولئك الذين واجهوا المشكلة. قد تؤدي المراجعات الإيجابية لاستجابتها إلى موازنة التعليقات السلبية الأولية.

أخيرًا ، يمكن أن يساعدك تحليل المشاعر في تحسين استراتيجياتك التسويقية والإعلانية. يمكنك تحليل الردود على حملاتك السابقة والحالية. يمكنك معرفة ما إذا كان فريق التسويق لديك قد أظهر إبداعًا كافيًا أثناء العمل عن بُعد أو إذا كان يتطلب المزيد من الجهد لتحقيق نتائج مرضية.

كيف يتم تنفيذ تحليل المشاعر؟

تتوفر أدوات تحليل المشاعر من مجموعة متنوعة من البائعين عبر الإنترنت. بدلاً من ذلك ، يمكنك إنشاء برنامجك الخاص. كلا النهجين لهما مزايا وعيوب يجب مراعاتها قبل اتخاذ اختيارك.

عادة ما يكون الوصول إلى أداة جاهزة هو الخيار الأكثر ملاءمة واقتصادية. وينطبق الشيء نفسه في مجالات الأعمال الأخرى. تجعل الحلول الجاهزة ، مثل Mediatoolkit ، الحياة أسهل من خلال توفير قدر كبير من الوقت والمال.

ومع ذلك ، إذا كانت لديك احتياجات محددة للغاية ، فقد تجد أن بناء واحد من الصفر - أو شراء واحد قابل للتخصيص بدرجة كبيرة - هو الأفضل على المدى الطويل.

أعمال جارية…

نظرًا للحالة الحالية للتعلم الآلي وتقنيات البرمجة اللغوية العصبية ، فإن أدوات تحليل المشاعر الموجودة عبر الإنترنت ليست مثالية. لا تزال هناك قضايا وتحديات. خاصة عندما يتعلق الأمر بقدرة الآلات على التعامل مع تعقيد اللغة البشرية.

ومع ذلك ، يمكن لبرنامج تحليل المشاعر المتاح اليوم أن يوفر لك بالتأكيد الكثير من المعلومات القيمة. يمكنك بسهولة تحويل هذا إلى قوائم بيانات مفيدة لفرق التسويق ، والاستجابة لما يشعر به السوق المستهدف بالفعل بدلاً من تقديم أفضل تخمين لك.

تذكر أن التقدم التكنولوجي مستمر ، مما يجعل الأدوات أكثر فاعلية. الدخول الآن يعني أنك ستجني الفوائد المبكرة ، وستبقى في طليعة المنحنى مع استمراره في التحسن. إذا لم تكن قد جربت تحليل المشاعر عبر الإنترنت حتى الآن ، فقد حان الوقت للقيام بذلك ومعرفة الفوائد التي يمكن أن تجلبها إلى عملك!

ريتشارد كون هو المدير الأول لتوليد الطلب في 8 × 8 ، وهي منصة اتصالات رائدة مع مركز اتصال متكامل وصوت وفيديو ووظائف الدردشة والميزات بما في ذلك خدمات هاتف المكتب الافتراضية. إنه رائد في مجال التسويق الرقمي التحليلي والقائم على النتائج وله سجل حافل في تحقيق تحسينات كبيرة في عائد الاستثمار في بيئات B2B التنافسية السريعة الخطى. كتب ريتشارد أيضًا لمجالات أخرى مثل Invoca و Yesware. تحقق من موقعه على LinkedIn .