感情分析の決定版ガイド

公開: 2022-09-14

顧客はあらゆるビジネスの原動力です。彼らがあなたの製品やサービスについてどう思うかを知ることは、あなたの組織が長い道のりを歩むのに役立ちます. 感情分析ツールを使用すると、フィードバックデータから顧客について簡単に知ることができます。

感情分析は、視聴者と顧客を理解する上で大きな役割を果たします。この方法では、アプリケーションの助けを借りて、整理されていない大量のデータから重要な洞察を収集できます。

オピニオンマイニング、その種類、インポテンツ、課題、作業方法、および実際の例について詳しく見ていきましょう。

センチメント分析とは

感情分析とは、テキスト分析とマイニングを通じて感情やセンチメントを特定することを意味します。オピニオンマイニングとも呼ばれます。企業はこのアプローチを使用して、自社の製品やサービスに関する意見を分類できます。感情の決定に加えて、この分析では、テキストの極性、主題、および意見を収集できます。

意見マイニングでは、AI、ML、およびデータマイニングテクノロジを使用して、電子メール、サポートチャット、ソーシャルメディアチャネル、フォーラム、ブログコメントなどの整理されておらず構造化されていないテキストから個人情報をマイニングします。アルゴリズムは自動、ルールベース、またはハイブリッドの方法を使用して感情を大量に生成するため、手動のデータ処理は必要ありません。

感情分析ツールとしてのGrammarly

文法や句読点の間違いを修正するツールであることに加えて、Grammarly は意見マイニングツールとしても機能します。メールで Grammarly 統合を使用している場合、メールの下部に絵文字が表示され、メールの内容がフレンドリー、フォーマル、インフォーマルなどであることを示していることがあります。

この絵文字は、テキストのトーンまたはセンチメント分析の結果を示しています。 Grammarly は一連のルールと機械学習を使用して、文章のトーンや感情に影響を与える信号を特定します。単語、大文字、句読点、言い回しを分析して、受信者がそれをどのように見つけるかを教えてくれます。

電子メールとは別に、あなたが書いたテキストの感情を検出し、その文章に含まれる感情の支配的な感情を教えてくれます. それを使用して、他の人と健全な関係を築くのに役立つ適切なトーンを選択できます。

感情分析の重要性

リアルタイムの感情追跡

新しい顧客を獲得することは、既存の顧客を維持するよりもコストがかかりますが、既存の顧客を維持するには、常に監視する必要があります。今日あなたのブランドについて誰かが感じていることは、明日には変わるかもしれません。意見マイニングにより、リアルタイムで彼らの感情を知り、すぐに行動を起こすことができます。

より良い製品とサービス

顧客の感情により、顧客の反応とフィードバックを確認できます。データは、より優れた製品を開発し、顧客サービスを向上させるのに役立ちます。また、感情やテーマをすばやく特定することで、チームの生産性を向上させます。

実用的なデータを取得

感情分析により、実用的なデータを手に入れることができます。最近のソーシャルメディアは、人々がブランドについて話したり、タグ付けしたりするため、データでいっぱいです。これらのデータをセンチメントについて分析することは、ブランドイメージと製品のパフォーマンスを知ることを意味します。

厳選されたマーケティングキャンペーン

意見マイニングを使用すると、マーケティングキャンペーンを評価できます。その結果でお客様の気持ちに寄り添うことができます。これらの洞察は、企業がマーケティング戦略を改善するのに役立ちます。たとえば、製品の購入に関心があり、会社について肯定的な考えを持つ人々に対して特別なキャンペーンを実行できます。

ブランドイメージのモニタリング

今日のビジネスの世界は非常に競争が激しいため、ブランドイメージを維持することは非常に困難です。意見マイニングを使用して、顧客が会社をどのように認識しているかを判断し、それに応じて措置を講じることができます。

感情分析の種類

会社のニーズに応じて、任意の意見マイニングモデルを実行して、さまざまな感情を捉えることができます。

きめ細かい分析

このモデルは、極性の精度を導き出すのに役立ちます。顧客から受け取ったレビューや評価を調べるのに役立ちます。企業は、この分析を、非常にポジティブ、ポジティブ、ネガティブ、非常にネガティブ、またはニュートラルなど、次のさまざまな極性カテゴリに適用できます。

アスペクトベースの分析

このタイプのセンチメント分析では、カスタマーレビューをより深く分析できます。ビジネスやアイデアのどの側面について顧客が話しているかを判断します。

あなたがフルーツジュースの販売者で、「さわやかですが、生分解性のストローを含める必要があります」というレビューを受け取った場合。この分析により、ジュースについては肯定的に語られていますが、パッケージについては否定的に語られていることがわかります。

感情検出分析

このモデルを使用すると、組織は、怒り、満足、フラストレーション、恐怖、心配、幸福、パニックなど、ユーザーフィードバックに含まれる感情を検出できます。このシステムは通常、レキシコンを使用しますが、一部の高度な分類器は機械学習アルゴリズムも使用します。

ただし、感情を検出するには、レキシコンよりも機械学習を使用する必要があります。 1 つの単語は、その用途に基づいて肯定的または否定的な意味を伝えることができます。レキシコンは感情を不正確に検出する可能性がありますが、ML は感情を正しく判断できます。

意図分析

このモデルを使用すると、消費者の意図を正確に判断できます。その結果、すぐに何かを購入するつもりのない聴衆の後に時間と労力を費やす必要がなくなります。代わりに、製品の購入を計画している顧客に焦点を当てることができます。リターゲティングマーケティングを使用して、注目を集めることができます。

感情分析の仕組み

オピニオンマイニングは通常、文章をスキャンして肯定的、中立的、否定的のいずれであるかを判断するアルゴリズムを介して機能します。高度なオピニオンマイニングツールは、静的または従来のアルゴリズムを人工知能と機械学習に置き換えます。したがって、業界の人々は、オピニオンマイニングを感情 AI とも呼んでいます。

感情分析は現在、次の 2 つの作業モデルに従っています。

＃1。機械学習感情分析

名前が示すように、この手法は ML と自然言語処理 (NLP) を利用して、さまざまなトレーニング入力から学習します。したがって、モデルの精度は、入力コンテンツの品質と文の感情の適切な理解に大きく依存します。詳細については、以下の「機械学習を使用してセンチメント分析を作成する方法」セクションを参照してください。

＃2。ルールベースのセンチメント分析

これは、オピニオンマイニングの従来の方法です。アルゴリズムには、文の感情を識別するための事前設定されたルールがいくつかあります。ルールベースのシステムでは、単語のリスト (レキシコン)、トークン化、解析、ステミングを通じて NLP を手動で利用することもできます。

仕組みは次のとおりです。

レキシコンのライブラリ

プログラマーは、アルゴリズム内に肯定語と否定語のライブラリーを作成します。これを行うには、任意の標準辞書を使用できます。ここで、どちらが肯定的な言葉か否定的な言葉かを慎重に判断すると役に立ちます。少しでも間違えると、出力に欠陥が生じます。

テキストのトークン化

機械は人間の話し言葉を理解できないため、プログラマーはテキストを単語などの可能な限り小さな断片に分割する必要があります。したがって、テキストを文に分割する文のトークン化があります。同様に、単語のトークン化は文の用語を分割します。

不要な言葉の除去

この時点で、見出し語化とストップワードの削除が重要な役割を果たします。見出し語化とは、類似した単語を 1 つのグループにグループ化することです。たとえば、Am、Is、Are、Been、Were などは「be」と見なされます。

同様に、ストップワードの削除では、For、To、A、At など、テキストの感情に大きな変化をもたらさない余分な単語が削除されます。

感情語のコンピューター化されたカウント

感情分析プロジェクトでは数テラバイトのテキストを分析するため、コンピュータープログラムを使用して、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのすべての単語を効率的にカウントする必要があります。また、プロセスにおける人的エラーを軽減するのにも役立ちます。

センチメントスコアの計算

さて、オピニオンマイニングのタスクは単純です。プログラムは、テキストにスコアを付ける必要があります。スコアは、0% がネガティブ、100% がポジティブ、50% がニュートラルのように、パーセンテージ形式で表されます。

あるいは、一部のプログラムは -100 から +100 のスケールを使用します。このスケールでは、0 はニュートラル、-100 はネガティブ、+100 はポジティブなセンチメントです。

感情分析の実際の応用

企業は、正しく分析する必要がある定性データを収集し続けています。オピニオンマイニングの実際の使用例は次のとおりです。

感情分析は、カスタマーサポートの会話を分析するために使用されます。企業がワークフローを合理化し、カスタマーサービスエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
フォーラムやオンラインコミュニティでの顧客の発言は、企業にとって重要な意味を持ちます。この方法を使用して、これらのプラットフォームでの全体的な顧客の印象を理解します。
ソーシャルメディアでのカスタマーレビューは、ビジネスの成否を左右します。感情分析は、聴衆が会社について何を言っているかを特定するためによく使用されます。
オピニオンマイニングでは、市場の傾向を特定し、新しい市場を特定し、競合他社を分析できます。したがって、人々は新製品やブランドを立ち上げる前に市場調査に使用します.
製品レビューは、企業がセンチメント分析を使用するもう 1 つの分野です。したがって、企業は製品のどこを改善できるかを知っています。
新しく発売された製品またはアプリのベータ版に関する調査には、製品を改善するために使用できる情報が含まれています。意見マイニングは、顧客調査から重要なデータを収集する際にも役立ちます。

機械学習を使用した感情分析の作成

テキストの前処理

テキストの前処理では、ML アルゴリズムがストップワードの削除と見出し語化を利用して、AI マイニングで何の役割も果たさない重要でない単語を削除する場合があります。

特徴の抽出

生のテキストを処理した後、AI プログラムはベクトル化手法を適用して、センチメントワードを数値に変換します。この単語の数値表現の業界用語は機能です。

Bag-of-n-gram はベクトル化の一般的な方法です。しかし、ディープラーニングはこの分野で多くの進歩を遂げ、ニューラルネットワークを利用する word2vec アルゴリズムを導入しました。

AI のトレーニングと予測

AI トレーナーは、センチメントラベル付きの一連のトレーニングデータをフィードする必要があります。データには主に多くの機能のペアが含まれています。特徴のペアとは、センチメントワードとそれに対応するラベル (ネガティブ、ニュートラル、ポジティブ) の数値表現を意味します。

実際のテキストの予測

現在、プログラマーは、目に見えないテキストまたは新しいテキストを ML システムにフィードします。トレーニングデータからの学習を使用して、目に見えないテキストのタグまたはクラスを生成します。

AI システムでは、ロジスティック回帰、単純ベイズ、線形回帰、サポートベクターマシン、ディープラーニングなどの分類アルゴリズムモデルを利用できる場合もあります。

オピニオンマイニングツール

センチメント分析の概念について詳しく理解できたので、今度はトップオピニオンマイニングツールについて調べてみましょう。

モンキーラーン

MonkeyLearn は、整理されていないテキストデータの感情をすばやく検出できるセンチメントアナライザーソフトウェアです。このツールを使用すると、企業は否定的なコメントをすぐに見つけ出し、即座に対応して肯定的な印象を築くことができます。

製品、サービス、またはブランドに対する顧客の考えを監視できます。したがって、会社の緊急の問い合わせに対する応答時間も大幅に増加します。また、センチメントインサイトを視覚化することもできます。

MonkeyLearn は、Zapier、Airtable、Gmail、Intercom、MS Excel、Google Sheets、Zendesk、SurveyMonkey、Typeform、Service Cloud など、テキスト分析用の何百ものアプリケーションとの統合をサポートしています。

アワリオ

ソーシャルリスニングを追跡するための信頼できるセンチメント分析ツールを探しているなら、Awario が最適です。ブランドを中心に構築されたセンチメントと、それが時間の経過とともにどのように変化するかを測定し、評判を理解できるようにします。

このツールを使用すると、ソーシャルメディアの否定的なコメントを見つけて、優先的に返信することができます。マーケティングキャンペーンや新しくリリースされた製品に対する顧客の反応を知らせてくれます。

さらに、企業はこのプラットフォームを使用して競合他社を分析し、強みと弱みを特定できます。分析統計を PDF 形式で取得して、他のユーザーと共有することもできます。

テーマ別

Thematic は、感情分析にも使用できるフィードバック分析プラットフォームです。 AI主導の意見マイニングを使用して、顧客に関する完全な洞察を提供します。このツールを使用すると、中央プラットフォームで顧客からのフィードバックを理解し、対応に優先順位を付けることができます。

このプラットフォームは、アンケート、ソーシャルメディア、サポートチャット、自由回答式のカスタマーレスポンス、およびレビューからフィードバックを収集します。次に、AI を使用してそれらをさまざまなテーマと感情に分類します。

したがって、顧客にとって何が重要かがわかります。このプラットフォームは、顧客の間でトレンドになっているテーマをシームレスに理解できるため、トレーニングやマニュアルコーディングは必要ありません。

最後の言葉

顧客の感情と購入意向は密接に関連しています。企業は、潜在顧客と既存顧客の肯定的または否定的な印象を知ることで、マーケティング計画を立てることができます。感情分析は、ソーシャルメディアの管理や企業のブランディングにも役立ちます。

オピニオンマイニングの重要性とその仕組みがわかったので、トップのセンチメントアナライザーの助けを借りて、この方法をビジネスに実装できます。機械学習を使用して感情分析ソリューションを作成することもできます。

興味がある場合は、製品を改善するためのカスタマーフィードバックツールのリストを確認してください。