감정 점수를 결정하는 방법

이제 기업은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 방법을 이해하기 위해 고객에게 가장 가까이 다가가야 합니다. 그렇게 하지 않으면 경쟁자가 급습하여 불만족한 고객을 빼앗아 갑니다.

고객이 브랜드나 제품에 대한 의견을 제시할 수 있는 기술이 있습니다. 예를 들어 고객은 고객 리뷰, 사용자 생성 콘텐츠, 콜 센터 로그 및 설문 조사를 통해 자신을 표현할 수 있습니다.

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그러한 피드백에 대한 도전은 때때로 인간이 각 댓글을 검토하고 그것으로 무언가를 만드는 것이 압도적이라는 것입니다. 이것이 기업에서 고객 감정 점수를 계산하는 것이 중요한 이유입니다.

브랜드나 제품에 대한 고객의 감정을 파악하는 것은 복잡합니다. 여기에는 많은 인공 지능과 기계 학습 기술이 포함됩니다. 따라서 이러한 기술이 비즈니스 소유자로서 작동하는 방식을 이해해야 합니다. 따라서 감정 점수를 계산하는 방법과 계산 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

감정 점수란 무엇입니까?

감성 점수는 AI 도구를 사용하여 브랜드 또는 제품에 대한 고객의 감정을 결정합니다. NLP(자연어 처리) 및 NER(이름 지정 엔터티 인식)은 감정을 채점할 때 가장 많이 사용되는 AI 및 기계 학습 기술입니다.

이러한 기술은 텍스트의 극성을 계산하고, 의미 클러스터링을 수행하고, 부정을 수량화하고, 표제어를 지정하고, 품사에 태그를 지정하여 고객을 보다 포괄적으로 분석합니다.

이는 고객 감정 점수가 숫자로 표시되는 스펙트럼으로 제공되는 반면 고객 피드백은 진술로 제공되기 때문에 중요합니다. 그리고 이러한 진술의 규모는 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 소셜 미디어, SEO, 인용 서비스 제공자 등을 통해 브랜드를 대중화함에 따라 더 많은 사람들이 브랜드와 상호 작용할 것입니다. 그것은 훨씬 더 많은 사람들이 당신에 대해 할 말이 있다는 것을 의미합니다.

따라서 이 기술은 이러한 문장을 분석하고 사용된 단어와 구문을 수량화합니다. 고객 감정 분석 모델은 자연어 처리를 사용하고 피드백의 맥락과 피드백의 감정을 고려하고 다양한 언어의 콘텐츠를 분석합니다. 이 정량화 후에야 긍정적인 감정 점수, 부정적인 감정 점수 또는 중립 점수를 얻을 수 있습니다.

포지티브, 네거티브 또는 뉴트럴

처음에는 감정 점수를 매기는 더 전통적인 방법이 있었습니다. 예를 들어 소셜 미디어에서 기업은 좋아요, 공유 및 댓글 수를 보여주는 분석에만 의존합니다. 이 점수 매기기 방식은 몇 가지 통찰력을 제공했지만 오해의 소지가 있을 수도 있습니다.

알고리즘은 주어진 소셜 미디어 플랫폼에서 잘 작동하기 위해 콘텐츠를 좋아해야 했습니다. 따라서 사람들이 귀하의 비즈니스를 사랑하기 때문이 아니라 콘텐츠가 알고리즘의 요구 사항과 일치하기 때문에 일부 콘텐츠가 소셜 미디어에서 입소문을 일으킬 수 있습니다.

현재 기술을 사용하면 감정 점수를 매기면 시장이 제품과 브랜드에 대해 어떻게 생각하는지 더 잘 알 수 있습니다. 사람들의 말을 분석하면 비즈니스에 대한 건전한 이미지를 얻을 수 있습니다.

고객 경험을 개선하기 위해 감정 분석을 수행하는 방법을 읽어보십시오.

감정 점수는 분석 결과를 긍정, 부정 또는 중립으로 한정하는 것처럼 간단할 수 있습니다. 긍정적인 점수는 사람들이 귀하의 비즈니스에 대해 좋은 평가를 한다는 것을 의미합니다. 온라인에는 이러한 서비스 및 제품 리뷰가 많이 있지만 여기에 예가 있습니다.

부정적인 점수는 아래와 같은 비즈니스에 대한 불만이 많다는 것을 의미합니다.

반면에 중립적인 감정은 고객이 귀하의 비즈니스를 칭찬하지도 불평하지도 않았음을 의미합니다. 대신, 그들은 아마도 귀하의 비즈니스와 관련된 사실을 언급했을 것입니다. 비즈니스를 검토하는 경향이 있는 사람들이 스펙트럼의 끝에 있기 때문에 이러한 유형의 검토는 드뭅니다. 정말 감동했거나 정말 실망했습니다.

감정 해독

텍스트에서 감정을 골라내고 싶다면 감정 점수가 복잡해집니다. 예를 들어, kill이라는 단어는 문맥에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다.

고객이 "기다림이 나를 죽이고 있습니다."라고 말하는 경우. 그것은 부정적인 리뷰가 될 것입니다. 그러나 그들이 "사업이 죽이고 있다"고 말한다면. 긍정적인 의견일 것입니다. 텍스트에서 이러한 감정을 해독하려면 복잡한 기계 학습 알고리즘이 필요합니다.

이러한 복잡한 감정 분석 알고리즘을 사용하면 감정 점수를 통해 비즈니스에서 긍정적 또는 부정적 감정을 끌어들이는 요소가 무엇인지 정확하게 알 수 있습니다. 예를 들어 한 컨텍스트에서 두 가지 감정을 찾을 수 있습니다. 고객은 한 가지를 칭찬하고 다른 것에 대해 불평할 수 있습니다.

이러한 의견을 분석하여 비즈니스의 어떤 부분이 인상적이고 어떤 부분이 실망스러운지 정확히 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 고객은 "음식은 훌륭하지만 서비스는 한심합니다."라고 말할 수 있습니다. 그 간단한 리뷰에서 발견된 감정을 해독하려면 복잡하고 정확한 감정 분석 도구가 필요합니다.

감정 채점은 약간 복잡하지만 올바른 감정 분석 도구를 사용하면 비즈니스 성장에 필요한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

감정 점수를 계산하는 방법

우리는 감정 채점과 채점에 얼마나 많은 기술과 변형이 적용되는지에 대해 논의했습니다. 그러나 이것은 정확히 어떻게 수행됩니까? 질적 텍스트는 어떻게 양적 데이터로 변환됩니까? 이를 수행하는 세 가지 방법이 있습니다.

그러나 계산이 시작되기 전에 데이터를 처리해야 합니다. 알고리즘에 사용되지 않는 원시 주석에는 많은 데이터가 있습니다. 차이를 만드는 단어만 알고리즘에 제공해야 합니다. 감정이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지, 그리고 단어가 감정을 나타내는지 여부.

원시 데이터가 분석 전에 거쳐야 하는 몇 가지 프로세스가 있습니다. 데이터 처리를 이해하기 위해 아래 Yelp 리뷰의 예를 사용합니다.

이러한 주석이 시스템에 입력되면 시스템이 가장 먼저 하는 일은 토큰화라고 합니다. 토큰화는 시스템이 분석을 위해 각 단어를 토큰으로 분리하는 방법입니다.

텍스트 정규화

단어가 토큰화된 후 시스템은 텍스트 정규화를 수행합니다. 텍스트 정규화는 주석에서 텍스트가 아닌 항목을 제거하는 시스템입니다. 예를 들어, 시스템은 이 단계에서 쉼표, 마침표, 느낌표 및 기타 구두점을 제거합니다.

주석의 텍스트가 아닌 요소가 모두 제거된 후 시스템은 모든 단어를 어간으로 나눕니다. 예를 들어, 위의 예에서 'breaks'라는 단어는 'break'로 읽습니다. 마찬가지로 'fix'는 'fix'로 읽습니다.

고객 감정 점수 분석에서 데이터 전처리의 마지막 단계는 불필요한 단어를 제거하는 것입니다. 위의 예에는 '매우', '모든' 및 '충분히 말할 수 없음'과 같은 단어가 포함됩니다.

마지막으로 감정 분석에서 점수가 매겨지는 텍스트는 다음과 같습니다. “놀라울 정도로 빠르고 믿을 수 있는 정직하고 공정한 사랑이 '즉시' '훌륭한 서비스' '이 사업을 사랑합니다'” 나는 그것이 인간의 말과 일치하지 않는다는 것을 압니다. 그래도 감정 점수를 매기는 데 필요한 모든 중요한 정보가 있습니다.

마지막 문장을 사용하여 세 가지 방법을 사용하여 고객 감정 점수를 어떻게 계산합니까?

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단어 수 방법

단어 수 계산법은 감정을 계산하는 가장 간단한 방법입니다. 이 방법을 사용하는 동안 단어의 사전을 사용합니다. 그런 다음 긍정적인 단어의 수를 더하고 부정적인 단어의 수를 뺍니다.

받는 숫자가 긍정적이면 댓글의 감정이 긍정적이고 숫자가 부정적이면 댓글의 감정이 부정적입니다. 그러나 숫자가 0이면 주석은 중립적입니다.

위의 예에는 긍정적인 단어만 포함되어 있어 긍정적인 감정 점수는 10점입니다.

문장 방식의 길이

이 방법은 긴 텍스트 청크에 최적입니다. 이 방법은 단어 수 방법을 통합하지만 결과는 문장의 총 단어 수로 나뉩니다.

위의 예를 사용하면 10을 10으로 나누면 1이 됩니다. 하나의 점수가 당신이 얻을 수 있는 최고입니다. 만점입니다.

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+Ve 및 -V 단어 수의 비율

이 방법에서는 긍정적인 단어의 수를 부정적인 단어의 수에 1을 더한 값으로 나눕니다. 따라서 위의 예에서 10/0+1이 됩니다. 여기서 "+1"은 0분할 오류를 제거하는 데 도움이 됩니다.

이 공식을 사용하면 1을 반환하는 모든 결과가 중립 결과이고 1보다 큰 결과는 양수이고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

마감 중

비즈니스의 감정 점수를 결정하는 것은 고객이 비즈니스에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 데 기본이 됩니다. 소셜 미디어, 웹사이트, 리뷰 사이트와 같은 다양한 플랫폼에서 고객 피드백을 수집할 수 있습니다.

감정 점수에 들어가는 엄청난 기술이 있습니다. 이 기술을 사용하면 감정이 긍정적인지 아닌지를 말할 수 있을 뿐만 아니라 피드백 컨텍스트에 따라 감정을 말할 수 있습니다.

그런 다음 얻은 정보를 사용하여 비즈니스에서 개선해야 할 부분과 번창하고 있는 부분을 학습하여 비즈니스 전략을 조정할 수 있습니다.

항상 유리한 비즈니스 감정을 유지해야 합니다.

Daryl Bush는 Authority.Builders의 비즈니스 개발 관리자입니다. 회사는 개선된 온라인 검색 순위를 통해 기업이 더 많은 고객을 확보할 수 있도록 돕습니다. 그는 SEO 및 비즈니스 개발에 대한 광범위한 지식을 가지고 있습니다.