2022년 최고의 감정 분석 도구 5가지

우리는 모두 소셜 미디어 게시물에 대한 문자 메시지나 댓글을 받고 댓글을 다는 사람이 농담인지 아닌지 확신할 수 없는 상황에 처해 있습니다. 특히 인터프리터가 포함되지 않은 경우. 따라서 기업이 고객이 제공하는 피드백이 진정으로 긍정적인지 부정적인지 식별하는 것이 때때로 얼마나 어려운지 상상할 수 있습니다. 여기에 감정 분석 도구가 개입합니다.

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소비자 심리를 파악하는 것은 모든 비즈니스의 성공에 필수적입니다. 결국, 그렇게 하면 무엇이 고객에게 동기를 부여하고 무엇이 고객의 구매 행동에 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 따라서 이는 마케팅 전략에 도움이 되는 올바른 감정 분석 도구를 사용해야 할 필요성을 설명합니다.

이 블로그에서는 현재 사용할 수 있는 최고의 감정 분석 도구와 가장 눈에 띄는 기능을 살펴보겠습니다.

감정 분석이란 무엇입니까?

감정 분석은 소비자가 생각하고 말하는 것과 행 사이에 어떤 것이 있는지 이해하는 데 도움이 되는 프로세스입니다. 간단히 말해서, 무엇이든 이면의 톤을 파악하여 소비자의 생각과 마음을 전달합니다. 이는 부정적인, 긍정적 또는 중립적인 브랜드 언급, 리뷰, 피드백, 소셜 미디어 게시물 등을 나타냅니다.

이러한 정보로 무장하면 마케팅 캠페인에 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 알 수 있습니다. 또한 감정의 변화는 마케팅 캠페인 또는 제품 출시의 성공 또는 실패를 효과적으로 알리는 신호가 될 수 있습니다.

그런 다음 마케팅 활동에서 필요한 조정을 수행하여 브랜드 인지도를 높이고 고객 만족도를 개선할 수 있습니다. 성공적인 마케팅 캠페인은 고객의 의견을 경청하고 고객의 문제를 해결하는 데 달려 있습니다.

감정 분석 도구란 무엇입니까?

기술 발전으로 모든 사람이 더 쉽게 일할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, Google 보이스는 문자 메시지, 음성 메일 및 전화를 쉽게 주고받을 수 있는 웹 기반 커뮤니케이션 도구로 모든 사람의 거리를 단축합니다. 시장 심리를 분석하는 데 도움이 되는 도구에도 동일하게 적용됩니다.

감정 분석 도구는 기계 학습, 자연어 처리(NLP) 및 텍스트 분석을 활용하여 관련 정보를 식별하고 추출합니다. 그런 다음 비정형 데이터를 수량화하고 그러한 정보를 이해합니다. 그런 다음 모든 것을 마케터가 긍정적 또는 부정적인 반응을 일으키는 요인을 알 수 있도록 도와주는 점수로 변환합니다.

이 귀중한 고객 통찰력을 통해 시간 경과에 따른 추세를 파악하고 고객의 변화하는 구매 행동 및 문제점을 식별할 수 있습니다.

고객 경험을 개선하기 위해 감정 분석을 수행하는 방법을 읽어보십시오.

2022년 최고의 감정 분석 도구 5가지

감정 분석 도구는 소비자를 더 잘 이해하는 데 도움이 되지만 전체 컨텍스트를 고려해야 합니다. 감정 분석 도구는 순전히 코드에서 작동하는 도구입니다.

구별할 수 없는 특정 상황이 있습니다. 예를 들어, 불쾌한 댓글과 농담 사이. 그럼에도 불구하고 감정 분석 도구는 여전히 고객을 더 잘 알 수 있는 가장 좋은 방법입니다.

다음은 고려할 수 있는 5가지 최고의 감정 분석 도구입니다.

1. 렉살리틱스

Jeff Catlin과 Mike Marshall이 2004년에 설립한 Lexalytics는 전 세계에서 매일 수십억 개의 비정형 문서를 처리한다고 주장합니다. Microsoft와 같은 큰 총은 그것을 사용합니다. 그들의 도구는 클라우드와 온프레미스 NLP 및 기계 학습 기술을 기반으로 합니다. 마지막으로, 그들의 궁극적인 목표는 데이터를 수익성 있고 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 것입니다.

Lexalytics가 마음에 드는 이유는 무엇입니까?

Lexalytics는 Salience가 있는 온프레미스 솔루션이나 SaaS Semantria 솔루션이 있는 클라우드/하이브리드 클라우드 인프라를 보유하고 있습니다.

Salience를 기존 인프라에 통합하거나 데이터 분석 제품에 화이트 라벨을 지정할 수도 있습니다. Salience는 빠른 확장성 및 사용자 정의 기능으로 초당 200개의 트윗을 처리합니다.

그러나 그래픽 구성 및 관리 도구를 사용하여 Semantria API(RESTful(Representational State Transfer) API)를 탐색할 수 있습니다. 온프레미스, 퍼블릭/프라이빗 클라우드, 심지어 하이브리드 클라우드 인프라 내에서도 사용할 수 있으므로 다용도성은 다양합니다. 또한 확장 또는 축소 및 사용자 지정 기능을 통해 적응력이 뛰어납니다.

사람들의 목소리, 시장 조사, 뉴스 모니터링, 사회적 청취 등을 포함한 모든 형태의 데이터에서 작동합니다. Lexalytics는 응답 텍스트를 추출하고 해석하여 컨텍스트가 풍부한 패턴과 귀중한 통찰력을 보여줍니다.

예를 들어, 감정 분석기는 관련 소셜 미디어 플랫폼을 듣고 피드백, 대화 및 위기를 분석하고 측정하여 소셜 미디어의 텍스트 분석을 수행합니다.

2. 평판

캐나다 토론토에 기반을 둔 Reputaste는 기계 자동화로 복잡한 문제를 단순화하는 것을 믿었던 Martin Ostrovsky가 2010년에 설립했습니다. 따라서 Reputate의 탄생, 일명 State of your Reputation. 그들의 고객은 의료, 은행, 교육, 자동차 및 거버넌스에서 기타에 이르기까지 다양합니다.

Reputaste가 마음에 드는 이유는 무엇입니까?

Reputaste는 모든 형태와 규모의 비즈니스에 적합한 감정 분석, 텍스트 분석 및 엔터프라이즈 검색 솔루션을 모델링할 수 있는 AI 기반 시맨틱 기술 솔루션에서 빛을 발합니다. 또한 Reputaste는 600만 엔터티와 300개 분류가 지원하는 다양한 소스의 데이터를 정확하게 분석합니다.

또한 기본적으로 23개 이상의 언어로 데이터를 읽고 분석할 수 있습니다. 번역이 필요 없습니다. 따라서 더 빠르고 정확합니다. 원클릭 설치 프로그램을 통해 솔루션을 쉽게 배포할 수 있습니다.

NLP, AI 및 기계 학습을 결합한 Reputaste는 텍스트와 비디오를 기업에 의미 있는 비즈니스 인텔리전스로 변환합니다. 이것은 Reputaste가 TikTok에 대한 감정을 읽을 때 갖는 강점을 설명합니다.

틱톡은 인기가 많습니다. 이 플랫폼에서 소비자 심리를 주시하는 것이 합리적입니다. 타겟 고객이 TikTok에 있다면 트렌드에 맞춰 최신 상태를 유지하고 관련성을 유지하고 싶을 것입니다. 따라서 TikTok에서 비디오 뒤에 숨겨진 이유를 찾아 비즈니스에 대한 시정 조치를 취하는 것이 가장 좋습니다. 각 고객의 요구 사항에 맞게 사용자 지정 가능한 기계 학습 NLP 모델을 제공합니다. 또한 솔루션을 온프레미스 또는 클라우드에 배포할 수 있습니다.

또한 Repustate는 TikTok & Douyin, YouTube, Twitch, Twitter, Instagram 등과 같은 타사 제품과의 통합을 허용합니다. 이것은 소셜 미디어 청취 노력을 합리화하는 데 도움이 됩니다. 또한 선택할 수 있는 그래픽 데이터 표시 옵션이 많이 있습니다.

3. 미디어 툴킷

독립적인 디지털 제작 및 마케팅 대행사인 Degordian이 2014년에 출시한 Mediatoolkit은 2016년에 별도의 법인으로 다각화되었습니다. 현재 작성 중인 이 도구는 전 세계 105개국에서 45,000명 이상의 사용자를 확보했으며 주로 PR 및 마케팅 대행사 소유자 및 전문가.

Mediatoolkit이 마음에 드는 이유는 무엇입니까?

Mediatoolkit은 1억 개 이상의 온라인 소스에서 실시간 추적을 수행합니다. 이것은 우수한 글로벌 커버리지 수치입니다! 웹사이트, 포럼, 소셜 미디어, 블로그, 댓글 등의 모든 언어로 된 멘션을 추적합니다. 그렇게 하면 온라인에서 일어나는 일을 통제할 수 있고 트렌드를 앞서갈 수 있습니다.

Mediatoolkit은 실시간으로 언급을 모니터링하고 긍정적, 중립적 또는 부정적 감정을 계산합니다. 이러한 맥락에서 온라인 어딘가에서 키워드가 언급될 때마다 실시간 경고 및 알림을 설정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 더 긴급한 언급을 처리하여 비즈니스에 대한 부정적인 영향을 완화할 수 있습니다.

또 다른 훌륭한 기능은 도구의 PR 보고서를 통해 경쟁 분석을 수행할 수 있는 옵션입니다. 이를 통해 경쟁업체의 캠페인 및 브랜드 전반에 대한 감정을 볼 수 있으며 향후 캠페인에서 피해야 할 사항을 배우는 데 도움이 됩니다.

90일 간의 과거 데이터를 추적할 수 있으며 더 필요한 경우 요청 시 사용할 수 있습니다. 또한 검색 및 필터링 옵션(위치, 감정, 언어 및 저자별)이 풍부하여 더 큰 유연성을 설명합니다. 비즈니스에 대한 통찰력에 대한 명확한 가시성을 제공하기 위해 보고서의 기반이 될 수 있는 2000개 이상의 사전 정의된 데이터 요소가 있습니다.

인터페이스는 이해하고 사용하기 쉬운 미니멀리스트 모양을 자랑합니다. 또한 웹 사이트 또는 선택한 도구에 통합하여 필요한 사용자 지정을 달성하는 데 사용할 수 있는 미디어 모니터링 API가 있습니다. 스트리밍 API 및 REST API에서 사용할 수 있습니다. 이들을 결합하여 보다 건전하고 전체 범위의 미디어 인텔리전스 솔루션을 즐길 수 있습니다.

4. 몽키런

미국 캘리포니아주 샌프란시스코에 기반을 둔 MonkeyLearn은 코딩 기술이 없는 평범한 Joe가 높은 정확도로 감정 분석을 필요로 하는 것을 쉽게 만들어주는 온라인 플랫폼입니다. Dell은 MonkeyLearn을 사용하여 설문 조사 분석 도구에서 많은 직원의 시간을 절약했다고 ​​주장합니다.

MonkeyLearn이 마음에 드는 이유는 무엇입니까?

MonkeyLearn은 대량의 고객 피드백을 수집하고 범주별로 분리합니다. 시간이 지남에 따라 주제별로 고객 감정을 추적할 수 있습니다. 그런 다음 고객 만족도를 개선하는 데 필요한 모든 것을 식별하고 수정할 수 있습니다. MonkeyLearn은 실시간으로 신속합니다.

CSV 또는 Excel 파일에서 배치 파일을 업로드하여 사전 훈련된 감정 분석 모델을 통해 데이터 배치에 대해 작업할 수도 있습니다. MonkeyLearn은 Google Sheets, Zapier, Rapidminer 또는 Zendesk와의 통합을 허용하여 작업을 보다 원활하게 만듭니다. 또는 기술에 정통한 경우 MonkeyLearn API를 사용하여 소프트웨어 내에서 작업할 수 있습니다.

모험심이 강한 경우 사용자 지정 감정 분석 모델을 만들어 해당 산업에 특정한 표현을 분류하고 특정 기준을 따를 수 있습니다.

5. 비판적 언급

이 회사는 2002년에 설립되었으며 미국 뉴욕에 본사를 두고 있습니다. 실시간 방송, 온라인, SNS 모니터링을 제공하는 미디어 인텔리전스 플랫폼입니다.

비판적 언급이 마음에 드는 이유는 무엇입니까?

Critical Mention은 팟캐스트 모니터링을 수행하고 Twitter, Instagram, Facebook 및 YouTube와 같은 플랫폼을 모니터링하여 소셜 미디어를 최신 상태로 유지하는 데 도움을 줍니다. 그러나 그들은 전통적인 미디어 모니터링을 수행하는 능력에서 빛을 발합니다. 키워드 검색에 따라 전 세계 2,500개 이상의 TV 및 라디오 방송국에서 브랜드 언급 및 획득 미디어를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

검색 결과는 실시간이며 저장된 검색 또는 임시 검색을 사용하여 가장 중요한 미디어의 특정 키워드를 추적할 수 있습니다. 또한 유럽 및 중동 지역의 국제 서비스에 액세스할 수 있습니다. 또한 독점 비디오 편집 도구인 Wordplay를 사용하면 방송 클립을 편집하고 텍스트를 강조 표시하여 해당 섹션에 대한 감정 분석을 얻을 수 있습니다.

Critical Mention은 또한 온라인 신문, 잡지, 블로그 및 포럼을 포함한 글로벌 온라인 간행물의 뉴스 보도를 추적하는 데 도움이 됩니다. 온라인 미디어 보도를 실시간으로 볼 수 있는 즉각적인 알림을 받게 됩니다. 뉴스 소스는 중국어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 포르투갈어 및 러시아어를 포함하여 90개 이상의 언어를 다룹니다.

Critical Mention API를 사용하면 기존 시스템과 통합하여 콘텐츠, 메타데이터 및 기록 아카이브에 액세스할 수 있습니다. 그들은 기술, 금융, 미디어, PR 및 데이터 저널리즘에서 정부에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 파트너를 보유하고 있습니다. 결과적으로 이는 빅 데이터의 추세를 파악하는 데 도움이 됩니다.

결론

소비자의 감정과 생각의 안팎을 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 이는 마케팅 캠페인, 제품 혁신, 소비자 관계 등을 개선하는 데 도움이 됩니다.

과거에는 인간이 스스로 감정 분석을 했습니다. 그러나 기술 발전을 감안할 때 위에서 언급한 감정 분석 도구는 작업을 더 쉽게 만들고 비즈니스 성공에 필요한 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다.

항상 100% 정확도를 제공할 수 있는 완벽한 감정 분석 도구는 없습니다. 그렇긴 하지만 위에 나열된 도구는 여전히 더 효과적인 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 결국, 소비자의 감정 변화에 대해 더 많은 컨텍스트를 제공하여 궁극적으로 비즈니스를 추진할 수 있습니다.

Jason은 WebRevenue.net에서 아웃리치 매니저로 7년 이상을 보냈습니다. 그는 새로운 사람들과 관계를 구축하는 것을 좋아하며 회사, 웹사이트 소유자, 프리랜서 및 기업가의 강력한 네트워크를 형성하는 데 도움이 되었습니다. LinkedIn을 통해 그와 연결할 수 있습니다.