감정 분석에 대한 확실한 가이드

고객은 모든 비즈니스의 원동력입니다. 그들이 당신의 제품과 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 아는 것은 당신의 조직이 먼 길을 가는 데 도움이 될 것입니다. 감정 분석 도구를 사용하면 피드백 데이터에서 고객에 대해 쉽게 찾을 수 있습니다.

감정 분석은 청중과 고객을 이해하는 데 큰 역할을 합니다. 이 방법을 사용하면 응용 프로그램의 도움으로 정리되지 않은 대량 데이터에서 중요한 통찰력을 수집할 수 있습니다.

오피니언 마이닝, 그 유형, 발기 부전, 도전, 작업 방법 및 실제 사례에 대해 알아보겠습니다.

감정 분석이란 무엇입니까?

감성 분석은 텍스트 분석과 마이닝을 통해 감정이나 감성을 파악하는 것을 의미합니다. 오피니언 마이닝이라고도 합니다. 회사는 이 접근 방식을 사용하여 제품 및 서비스에 대한 의견을 분류할 수 있습니다. 감정 결정 외에도 이 분석은 텍스트의 극성, 주제 및 의견을 수집할 수 있습니다.

오피니언 마이닝은 AI, ML 및 데이터 마이닝 기술을 사용하여 이메일, 지원 채팅, 소셜 미디어 채널, 포럼 및 블로그 댓글과 같은 비정형 및 비정형 텍스트에서 개인 정보를 마이닝합니다. 알고리즘이 자동, 규칙 기반 또는 하이브리드 방법을 사용하여 감정을 추출하므로 수동 데이터 처리가 필요하지 않습니다.

감정 분석 도구로서의 Grammarly

문법 및 구두점 오류를 수정하는 도구일 뿐만 아니라 Grammarly는 의견 마이닝 도구로도 사용할 수 있습니다. 이메일에서 Grammarly 통합을 사용한 경우 이메일 하단에서 이메일 콘텐츠를 친근함, 공식적, 비공식적 등으로 표시한 이모티콘을 보았을 것입니다.

이 이모티콘은 텍스트의 어조 또는 감정 분석 결과를 보여줍니다. Grammarly는 일련의 규칙과 기계 학습을 사용하여 글에서 어조나 감정에 영향을 미치는 신호를 찾습니다. 그것은 당신의 단어, 대문자, 구두점 및 구를 분석하여 받는 사람이 그것을 찾는 방법을 알려줍니다.

이메일 외에도 사용자가 작성하는 모든 텍스트의 감정을 감지하고 해당 글에 포함된 감정의 지배적인 감정을 알려줍니다. 그것을 사용하여 다른 사람들과 건강한 관계를 구축하는 데 도움이 되는 올바른 어조를 선택할 수 있습니다.

감정 분석의 중요성

실시간 감정 추적

새로운 고객을 확보하는 것은 기존 고객을 유지하는 것보다 비용이 많이 들지만 후자는 지속적인 모니터링도 필요합니다. 누군가가 오늘 브랜드에 대해 느끼는 것이 내일 바뀔 수 있습니다. 오피니언 마이닝을 통해 그들의 감정을 실시간으로 파악하고 즉시 조치를 취할 수 있습니다.

더 나은 제품과 서비스

고객 감정을 통해 고객 응답 및 피드백을 검토할 수 있습니다. 데이터는 더 나은 제품을 개발하고 개선된 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한 감정과 테마를 빠르게 식별하여 팀의 생산성을 향상시킵니다.

실행 가능한 데이터 가져오기

감정 분석을 통해 실행 가능한 데이터를 확보할 수 있습니다. 오늘날 소셜 미디어는 사람들이 브랜드에 대해 계속 이야기하고 태그를 지정함에 따라 데이터로 가득 차 있습니다. 감정에 대한 이러한 데이터를 분석한다는 것은 브랜드 이미지와 제품 성능에 대해 안다는 것을 의미합니다.

선별된 마케팅 캠페인

오피니언 마이닝으로 마케팅 캠페인을 평가할 수 있습니다. 그 결과 고객의 감정에 따라 행동할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 기업이 마케팅 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 제품 구매에 관심이 있고 회사에 대해 긍정적인 생각을 갖고 있는 사람들을 위한 특별 캠페인을 실행할 수 있습니다.

브랜드 이미지 모니터링

오늘날 비즈니스 세계는 경쟁이 너무 치열하여 브랜드 이미지를 유지하는 것이 어렵습니다. 오피니언 마이닝을 사용하여 고객이 회사를 어떻게 인식하는지 확인하고 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

감정 분석의 유형

회사의 필요에 따라 다양한 감정을 포착하기 위해 모든 의견 마이닝 모델을 수행할 수 있습니다.

세분화된 분석

이 모델은 극성 정밀도를 유도하는 데 유용합니다. 그것은 당신이 당신의 고객으로부터받는 리뷰와 평가를 연구하는 데 도움이됩니다. 기업은 이 분석을 매우 긍정적, 긍정적, 부정적, 매우 부정적, 중립적 등 다양한 극성 범주에 적용할 수 있습니다.

측면 기반 분석

이러한 유형의 감정 분석은 고객 리뷰에 대한 심층 분석을 제공합니다. 고객이 이야기하는 비즈니스 또는 아이디어의 측면을 결정합니다.

귀하가 과일 주스 판매자이고 "상큼하지만 생분해성 빨대가 포함되어야 함"이라는 리뷰를 받은 경우. 이 분석을 통해 주스에 대해서는 긍정적으로 이야기하지만 포장에 대해서는 부정적으로 이야기한다는 것을 알 수 있습니다.

감정 감지 분석

조직은 이 모델을 사용하여 분노, 만족, 좌절, 두려움, 걱정, 행복, 공포와 같은 사용자 피드백에 포함된 감정을 감지할 수 있습니다. 이 시스템은 일반적으로 사전을 사용하는 반면 일부 고급 분류기는 기계 학습 알고리즘도 사용합니다.

그러나 감정을 감지하려면 사전보다 기계 학습을 사용해야 합니다. 한 단어는 그 사용에 따라 긍정적이거나 부정적인 의미를 전달할 수 있습니다. 사전은 감정을 부정확하게 감지할 수 있지만 ML은 감정을 올바르게 결정할 수 있습니다.

의도 분석

이 모델을 사용하면 소비자 의도를 정확하게 결정할 수 있습니다. 결과적으로 곧 구매할 의사가 없는 청중을 쫓는 데 시간과 노력을 들일 필요가 없습니다. 대신 제품을 구매할 계획인 고객에게 집중할 수 있습니다. 리타게팅 마케팅을 사용하여 관심을 끌 수 있습니다.

감정 분석은 어떻게 작동합니까?

의견 마이닝은 일반적으로 문장을 스캔하고 긍정, 중립 또는 부정 여부를 결정하는 알고리즘을 통해 작동합니다. 고급 의견 마이닝 도구는 정적 또는 기존 알고리즘을 인공 지능 및 기계 학습으로 대체합니다. 따라서 업계 사람들은 오피니언 마이닝을 감정 AI라고도 합니다.

감정 분석은 현재 다음 두 가지 작업 모델을 따릅니다.

#1. 머신 러닝 감정 분석

이름에서 알 수 있듯이 이 기술은 ML과 자연어 처리(NLP)를 활용하여 다양한 훈련 입력에서 학습합니다. 따라서 모델의 정확도는 입력 내용의 품질과 문장의 감정에 대한 적절한 이해에 크게 좌우됩니다. 이에 대한 자세한 내용은 "기계 학습을 사용하여 감정 분석을 만드는 방법" 섹션에서 설명합니다.

#2. 규칙 기반 감정 분석

기존의 오피니언 마이닝 방식입니다. 알고리즘에는 문장에 대한 감정을 식별하기 위한 사전 설정된 규칙이 있습니다. 규칙 기반 시스템은 또한 단어 목록(사전), 토큰화, 구문 분석 및 형태소 분석을 통해 NLP를 수동으로 활용합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

사전 라이브러리

프로그래머는 알고리즘 내부에 긍정적인 단어와 부정적인 단어의 라이브러리를 만듭니다. 이를 위해 표준 사전을 사용할 수 있습니다. 여기서 긍정적인 단어와 부정적인 단어를 결정할 때 주의를 기울이면 도움이 될 것입니다. 실수를 하면 출력에 결함이 있습니다.

텍스트의 토큰화

기계는 인간의 언어를 이해할 수 없기 때문에 프로그래머는 텍스트를 단어와 같이 가능한 한 가장 작은 조각으로 분할해야 합니다. 따라서 텍스트를 문장으로 나누는 문장 토큰화가 있습니다. 유사하게, 단어 토큰화는 문장의 용어를 나눕니다.

불필요한 단어 제거

이 시점에서 표제어 및 불용어 제거가 중요한 역할을 합니다. 표제어는 유사한 단어를 한 그룹으로 묶는 것입니다. 예를 들어, Am, Is, Are, Been, Were 등은 "be"로 간주됩니다.

유사하게, 불용어 제거는 For, To, A, At 등과 같이 텍스트의 감정 측면에서 큰 변화를 주지 않는 과도한 단어를 제거합니다.

감정 단어의 컴퓨터 계산

감정 분석 프로젝트에서 테라바이트의 텍스트를 분석할 것이기 때문에 긍정적, 부정적, 중립적 단어를 모두 효율적으로 계산하려면 컴퓨터 프로그램을 사용해야 합니다. 또한 프로세스에서 인적 오류를 완화하는 데 도움이 됩니다.

감정 점수 계산

이제 오피니언 마이닝의 작업은 간단합니다. 프로그램은 텍스트에 점수를 부여해야 합니다. 점수는 백분율 형식일 수 있습니다. 예를 들어 0%는 음수, 100%는 양수, 50%는 중립입니다.

또는 일부 프로그램은 -100 ~ +100 스케일을 사용합니다. 이 척도에서 0은 중립, -100은 부정적, +100은 긍정적인 감정입니다.

감정 분석의 실생활 응용

기업은 올바르게 분석해야 하는 정성적 데이터를 계속 수집합니다. 오피니언 마이닝의 실제 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 감정 분석은 고객 지원 대화를 분석하는 데 사용됩니다. 기업이 워크플로를 간소화하고 고객 서비스 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 고객이 포럼과 온라인 커뮤니티에서 말하는 것은 회사에 중요합니다. 그들은 이 방법을 사용하여 해당 플랫폼에 대한 전반적인 고객 인상을 이해합니다.
• 소셜 미디어의 고객 리뷰는 비즈니스를 성사시키거나 망칠 수 있습니다. 감정 분석은 청중이 회사에 대해 말하는 내용을 식별하는 데 자주 사용됩니다.
• 오피니언 마이닝은 시장 동향을 식별하고 새로운 시장을 결정하며 경쟁자를 분석할 수 있습니다. 따라서 사람들은 신제품이나 브랜드를 출시하기 전에 시장 조사를 위해 그것을 사용합니다.
• 제품 리뷰는 기업이 감정 분석을 사용하는 또 다른 영역입니다. 따라서 기업은 제품을 개선할 수 있는 부분을 알고 있습니다.
• 새로 출시된 제품 또는 앱의 베타 버전에 대한 설문조사에는 제품을 개선하는 데 사용할 수 있는 정보가 포함되어 있습니다. 오피니언 마이닝은 고객 설문조사에서 중요한 데이터를 수집하는 데도 유용합니다.

기계 학습을 사용하여 감정 분석 생성

텍스트 전처리

텍스트 전처리에서 ML 알고리즘은 AI 마이닝에서 어떤 역할도 하지 않는 중요하지 않은 단어를 제거하기 위해 불용어 제거 및 표제어를 활용할 수 있습니다.

특징 추출

원시 텍스트를 처리한 후 AI 프로그램은 벡터화 방법을 적용하여 감정 단어를 숫자로 변환합니다. 이 단어의 숫자 표현에 대한 업계 용어는 기능입니다.

Bag-of-n-gram은 벡터화를 위한 일반적인 방법입니다. 그러나 딥러닝은 이 분야에서 많은 발전을 이루었고 신경망을 활용한 word2vec 알고리즘을 도입했습니다.

AI 및 예측 훈련

AI 트레이너는 감정 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트를 제공해야 합니다. 데이터에는 주로 여러 쌍의 기능이 포함됩니다. 기능 쌍은 감정 단어 및 해당 레이블의 숫자 표현(음수, 중립 또는 긍정적)을 의미합니다.

실제 텍스트의 예측

이제 프로그래머는 보이지 않거나 새로운 텍스트를 ML 시스템에 입력합니다. 학습 데이터에서 학습한 내용을 사용하여 보이지 않는 텍스트에 대한 태그 또는 클래스를 생성합니다.

때때로 AI 시스템은 Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines 및 Deep Learning과 같은 분류 알고리즘 모델을 활용할 수도 있습니다.

오피니언 마이닝 도구

감성 분석의 개념에 대해 자세히 알아보았으니 이제 탑 오피니언 마이닝 도구에 대해 알아볼 차례입니다.

원숭이학습

MonkeyLearn은 정리되지 않은 텍스트 데이터에서 감정을 빠르게 감지할 수 있는 감정 분석기 소프트웨어입니다. 기업은 이 도구를 사용하여 부정적인 의견을 즉시 발견하고 즉시 대응하여 긍정적인 인상을 줄 수 있습니다.

제품, 서비스 또는 브랜드에 대한 고객의 생각을 모니터링할 수 있습니다. 따라서 회사에 대한 긴급 쿼리에 대한 응답 시간도 크게 늘어납니다. 또한 감정 통찰력을 시각화할 수 있습니다.

MonkeyLearn은 Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform 및 Service Cloud를 비롯한 수백 가지 텍스트 분석 애플리케이션과의 통합을 지원합니다.

아와리오

소셜 리스닝을 추적할 수 있는 신뢰할 수 있는 감정 분석 도구를 찾고 있다면 Awario가 적합한 애플리케이션입니다. 브랜드 주위에 구축된 감정과 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 측정하여 평판을 이해할 수 있습니다.

이 도구를 사용하면 부정적인 소셜 미디어 댓글을 발견하고 우선 순위에 따라 응답할 수 있습니다. 마케팅 캠페인 및 새로 출시된 제품에 대한 고객의 반응을 알려줍니다.

또한 기업은 이 플랫폼을 사용하여 경쟁업체를 분석하여 강점과 약점을 식별할 수 있습니다. 또한 분석 통계를 PDF 형식으로 가져와 다른 사람과 공유할 수도 있습니다.

어간 형성 모음

Thematic은 감정 분석에도 사용할 수 있는 피드백 분석 플랫폼입니다. AI 기반 의견 마이닝을 사용하여 고객에 대한 완전한 통찰력을 제공합니다. 이 도구를 사용하면 중앙 플랫폼에서 고객 피드백을 이해하고 응답의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

이 플랫폼은 설문 조사, 소셜 미디어, 지원 채팅, 개방형 고객 응답 및 리뷰에서 피드백을 수집합니다. 그런 다음 AI를 사용하여 다양한 테마와 감정으로 분류합니다.

따라서 고객에게 중요한 것이 무엇인지 알고 있습니다. 이 플랫폼은 고객 사이의 트렌드 테마를 원활하게 이해할 수 있으므로 교육이나 수동 코딩이 필요하지 않습니다.

마지막 단어

고객 감정과 구매 의도는 밀접한 관련이 있습니다. 기업은 잠재 고객과 기존 고객에 대한 긍정적 또는 부정적 인상을 파악하여 마케팅 계획을 설계할 수 있습니다. 감정 분석은 소셜 미디어 관리 및 회사 브랜딩에도 도움이 됩니다.

이제 의견 마이닝의 중요성과 작동 방식을 알았으므로 최고의 감정 분석기의 도움을 받아 이 방법을 비즈니스에 구현할 수 있습니다. 기계 학습을 사용하여 감정 분석 솔루션을 만들 수도 있습니다.

관심이 있다면 이 고객 피드백 도구 목록을 확인하여 제품을 개선하십시오.