センチメント スコアの決定方法

企業はこれまで以上に、顧客により良いサービスを提供する方法を理解するために、顧客に最も近い場所にいる必要があります。 そうしないと、競合他社が急襲し、不満を持った顧客を連れ去ってしまいます。

顧客がブランドや製品について意見を述べることができるテクノロジーがあります。 たとえば、顧客は、カスタマー レビュー、ユーザー生成コンテンツ、コール センター ログ、および調査を通じて自分自身を表現できます。

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このようなフィードバックの課題は、人間が各コメントを確認して何かを作成するのが困難な場合があることです。 これが、企業にとって顧客センチメント スコアの計算が重要である理由です。

ブランドや製品に対する顧客の感情を判断することは複雑です。 これには、多くの人工知能と機械学習技術が含まれます。 したがって、これらのテクノロジーがビジネス オーナーとしてどのように機能するかを理解する必要があります。 それでは、センチメント スコアリングの実行方法とその計算方法について詳しく見ていきましょう。

センチメント スコアリングとは

センチメント スコアリングでは、AI ツールを使用して、ブランドや製品に対する顧客の感情を判断します。 NLP (自然言語処理) と NER (名前付きエンティティ認識) は、センチメントをスコアリングする際に最もよく使用される AI および機械学習手法の 2 つです。

これらのテクノロジーは、テキストの極性の計算、セマンティック クラスタリングの実行、否定の定量化、見出し語化、および品詞のタグ付けによって、顧客をより包括的に分析します。

これは重要です。なぜなら、顧客のセンチメント スコアは数値で表されるスペクトルで与えられるのに対して、顧客からのフィードバックはステートメントとして与えられるからです。 そして、これらのステートメントの規模は指数関数的に拡大する可能性があります。 ソーシャル メディア、SEO、引用サービス プロバイダーなどを通じてブランドを広めるにつれて、より多くの人々があなたのブランドとやり取りするようになります。 つまり、より多くの人があなたについて何か言いたいことがあるということです。

したがって、このテクノロジーはこれらのステートメントを分析し、使用されている単語やフレーズを数値化します。 顧客感情分析モデルは、自然言語処理を使用し、フィードバックのコンテキストとフィードバックの感情を考慮して、さまざまな言語のコンテンツを分析します。 この定量化の後でのみ、ポジティブなセンチメント スコア、ネガティブなセンチメント スコア、またはニュートラル スコアを得ることができます。

ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル

当初は、センチメント スコアリングを行うためのより伝統的な方法がありました。 たとえば、ソーシャル メディアでは、企業はいいね、シェア、コメントの数を示す分析のみに依存します。 このスコアリング方法はいくつかの洞察を与えてくれましたが、誤解を招く可能性もあります。

特定のソーシャル メディア プラットフォームでうまく機能するには、アルゴリズムがコンテンツを気に入る必要がありました。 したがって、人々があなたのビジネスを愛しているからではなく、コンテンツがアルゴリズムのニーズに合っているからです。

現在のテクノロジーでは、センチメント スコアリングを実行することで、製品やブランドに対する市場の考えをより正確に把握できます。 人々の発言を分析することで、ビジネスの全体像を把握できます。

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センチメント スコアリングは、分析結果をポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類するのと同じくらい簡単です。 プラスのスコアは、人々があなたのビジネスについて良いことを言っていることを意味します。 このようなサービスや商品のレビューはネット上にたくさんありますが、一例を挙げてみます。

マイナスのスコアは、以下のような苦情が多いことを意味します。

一方、ニュートラルなセンチメントは、顧客があなたのビジネスを称賛したり、不満を言ったりしたことがないことを意味します。 代わりに、彼らはあなたのビジネスに関連する事実を述べただけかもしれません. ビジネスをレビューする傾向のある人々はスペクトルの両端に存在するため、このタイプのレビューはまれです。 本当に感動したり、本当にがっかりしたりします。

感情の解読

テキスト内の感情を抽出したい場合、感情スコアリングは複雑になります。 たとえば、「殺す」という言葉は、文脈によって意味が異なる場合があります。

顧客が「待つのが苦痛だ」と言った場合。 マイナス評価でしょう。 しかし、彼らが「ビジネスはそれを殺している」と言うなら。 好意的な意見でしょう。 テキストからそのような感情を解読するには、複雑な機械学習アルゴリズムが必要です。

これらの複雑なセンチメント分析アルゴリズムを使用したセンチメント スコアリングは、ビジネスの何がポジティブまたはネガティブなセンチメントを引き付けているかを正確に知るのに役立ちます。 たとえば、1 つのコンテキストで 2 つの感情を見つけることができます。 顧客は 1 つのことを称賛し、別のことについて不平を言うかもしれません。

これらのコメントを分析することで、ビジネスのどの部分が印象的で、どの部分が圧倒されるかを特定できます。 たとえば、顧客は「食べ物は素晴らしいが、サービスは哀れだ」と言うかもしれません。 その単純なレビューで見つかった感情を解読するには、複雑で正確な感情分析ツールが必要です。

センチメント スコアリングは少し複雑ですが、適切なセンチメント分析ツールを使用すると、ビジネスの成長に必要な貴重な洞察を得ることができます。

センチメントスコアの計算方法

センチメント スコアリングと、テクノロジーとバリエーションがスコアリングにどの程度組み込まれるかについて説明しました。 しかし、これはどのように正確に行われますか？ 定性的なテキストはどのように定量的なデータに変換されますか? これを行うには 3 つの方法があります。

しかし、計算を開始する前に、データを処理する必要があります。 生のコメントには、アルゴリズムには何の役にも立たない多くのデータがあります。 違いを生む単語だけをアルゴリズムに提供する必要があります。 感情がポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれであるか、および言葉が感情を表しているかどうか。

分析の前に生データが通過しなければならないプロセスがいくつかあります。 データ処理を理解するために、以下の Yelp レビューの例を使用します。

このようなコメントがシステムに入力されると、システムが最初に行うことはトークン化と呼ばれます。 トークン化は、システムが分析のために各単語をトークンに分割する方法です。

テキストの正規化

単語がトークン化された後、システムはテキストの正規化を実行します。 テキストの正規化は、コメント内の非テキスト アイテムを削除するシステムです。 たとえば、システムは、このフェーズでコンマ、ピリオド、感嘆符、およびその他の句読点を削除します。

コメントのすべての非テキスト要素が削除された後、システムはすべての単語を語幹に分解します。 たとえば、上の例では、「breaks」という単語は「break」と読みます。 同様に、「fixes」という単語は「fix」と読みます。

顧客センチメント スコア分析におけるデータ前処理の最後のステップは、余分な単語を削除することです。 上記の例には、「非常に」、「すべて」、「言い尽くせない」などの単語が含まれています。

最後に、感情分析でスコアリングされるテキストは次のようになります。 「驚くほど速く、信頼性が高く、誠実で公正な愛情を込めて修正します。「すぐに」「素晴らしいサービス」「このビジネスが大好きです」」人間の言葉と一致しないことはわかっています。 それでも、センチメントを評価するために必要な重要な情報はすべて含まれています。

最後のステートメントを使用して、3 つの方法を使用して顧客センチメント スコアを計算するにはどうすればよいでしょうか?

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ワードカウント方式

ワード カウント法は、センチメントを計算する最も簡単な方法です。 この方法を使用している間、単語の辞書を使用します。 次に、肯定的な言葉の数を足し、否定的な言葉の数を引きます。

得られた数値は、正の場合、コメントの感情は肯定的ですが、数値が負の場合、コメントの感情は否定的です。 ただし、数値がゼロの場合、コメントは中立です。

上記の例には肯定的な単語のみが含まれているため、例の肯定的な感情スコアは 10 です。

文長法

この方法は、テキストの長いチャンクに最適です。 この方法には単語カウント法が組み込まれていますが、結果は文の合計単語数で除算されます。

上記の例を使用すると、10 を 10 で割って 1 になります。 1 のスコアは、取得できる最高のスコアです。 満点です。

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+Ve と -Ve の単語数の比率

この方法では、肯定的な単語の数を否定的な単語の数に 1 を加えた数で割ります。 したがって、上記の例では、10/0+1 になります。 「+1」は、ここでゼロ除算誤差をなくすのに役立ちます。

この式を使用すると、1 を返す結果は中立的な結果であり、1 を超える結果は正であり、その逆も同様です。

最後に

ビジネスのセンチメント スコアを決定することは、顧客がビジネスについてどう感じているかを理解するための基本です。 ソーシャル メディア、ウェブサイト、レビュー サイトなど、さまざまなプラットフォームから顧客のフィードバックを収集できます。

センチメント スコアリングに使用される計り知れないテクノロジーがあります。 このテクノロジーを使用すると、センチメントがポジティブかどうかだけでなく、フィードバックのコンテキストに応じて感情を伝えることができます。

次に、取得した情報を使用して、ビジネスのどの部分を改善する必要があり、どの部分が繁栄しているかを知ることにより、ビジネス戦略を調整できます.

常に良好なビジネス感情を維持する必要があります。

Daryl Bush は Authority.Builders のビジネス開発マネージャーです。 同社は、オンライン検索ランキングの向上を通じて、企業がより多くの顧客を獲得できるよう支援しています。 彼はSEOとビジネス開発に関する幅広い知識を持っています。