Jak określić wynik nastrojów?

Teraz bardziej niż kiedykolwiek firmy muszą być najbliżej swoich klientów, aby zrozumieć, jak lepiej im służyć. W przeciwnym razie konkurent wkracza i zabiera niezadowolonych klientów.

Istnieją technologie, które pozwalają klientom wyrażać swoje poglądy na temat marki lub produktu. Na przykład klienci mogą wyrażać się poprzez recenzje klientów, treści generowane przez użytkowników, dzienniki call center i ankiety.

Przeczytaj analizę zachowań konsumentów 101: jak dowiedzieć się więcej o swoich klientach

Wyzwanie związane z taką informacją zwrotną polega na tym, że czasami przeglądanie każdego komentarza i robienie z niego czegoś jest przytłaczające. Dlatego obliczanie wyników nastrojów klientów ma kluczowe znaczenie dla firm.

Ustalenie sentymentu klienta do marki lub produktu jest skomplikowane. Obejmuje wiele sztucznej inteligencji i technologii uczenia maszynowego. Dlatego musisz zrozumieć, jak te technologie działają jako właściciel firmy. Zanurzmy się więc głęboko w to, jak wykonać ocenę nastrojów i jak ją obliczyć.

Co to jest punktacja nastrojów?

Ocena nastrojów wykorzystuje narzędzia sztucznej inteligencji do określania odczuć klientów na temat marki lub produktu. NLP (przetwarzanie języka naturalnego) i NER (rozpoznawanie jednostek nazwanych) to dwie z najczęściej używanych technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego podczas oceniania nastrojów.

Technologie te analizują klienta bardziej kompleksowo, obliczając polaryzację tekstu, wykonując semantyczne grupowanie, kwantyfikację negacji, lematyzację i tagowanie części mowy.

Jest to ważne, ponieważ podczas gdy ocena nastrojów klientów jest podawana w spektrum reprezentowanym przez liczby, opinie klientów są podawane w postaci oświadczeń. A skala tych stwierdzeń może rosnąć wykładniczo. Gdy popularyzujesz swoją markę za pośrednictwem mediów społecznościowych, SEO, dostawcy usług cytowania itd., więcej osób będzie wchodzić w interakcję z Twoją marką. Oznacza to, że jeszcze więcej osób będzie miało o tobie coś do powiedzenia.

Dlatego technologia ta analizuje te stwierdzenia i określa ilościowo użyte słowa i wyrażenia. Model analizy nastrojów klientów wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego, uwzględnia kontekst informacji zwrotnej i emocje w informacji zwrotnej oraz analizuje treść z różnych języków. Dopiero po takiej kwantyfikacji możemy otrzymać albo pozytywny wynik sentymentu, negatywny wynik sentymentu lub wynik neutralny.

Pozytywny, negatywny lub neutralny

Początkowo istniały bardziej tradycyjne sposoby oceniania sentymentu. Na przykład w mediach społecznościowych firmy polegałyby tylko na analizach, które pokazują liczbę polubień, udostępnień i komentarzy. Chociaż ten sposób punktacji dał kilka spostrzeżeń, może być również mylący.

Algorytm musiał pokochać ten fragment treści, aby dobrze radził sobie na danej platformie mediów społecznościowych. Dlatego treść może stać się wirusowa w mediach społecznościowych nie dlatego, że ludzie kochają Twój biznes, ale dlatego, że treść odpowiada potrzebom algorytmu.

Przy obecnej technologii przeprowadzanie oceny nastrojów daje lepszy obraz tego, co rynek myśli o Twoim produkcie i marce. Dzięki analizie tego, co mówią ludzie, uzyskujesz zdrowy obraz swojej firmy.

Przeczytaj, jak przeprowadzić analizę nastrojów, aby poprawić jakość obsługi klienta?

Ocena nastrojów może być tak prosta, jak zakwalifikowanie wyników analizy jako pozytywnych, negatywnych lub neutralnych. Pozytywny wynik oznaczałby, że ludzie mówią dobre rzeczy o Twojej firmie. W Internecie jest wiele takich recenzji usług i produktów, ale oto przykład.

Negatywny wynik oznaczałby, że istnieje wiele skarg dotyczących Twojej firmy, takich jak ta poniżej.

Z drugiej strony, neutralny sentyment oznaczałby, że klient nigdy nie pochwalił Twojej firmy ani nie narzekał. Zamiast tego może po prostu podali fakt związany z Twoją działalnością. Ten rodzaj recenzji jest rzadki, ponieważ osoby, które zwykle recenzują firmy, znajdują się na krańcach spektrum. Albo naprawdę pod wrażeniem, albo naprawdę rozczarowany.

Rozszyfrowywanie emocji

Ocena nastrojów komplikuje się, jeśli chcesz wychwycić emocje zawarte w tekście. Na przykład słowo zabić może oznaczać różne rzeczy w zależności od kontekstu.

Jeśli klient powie: „Czekanie mnie zabija”. To byłaby negatywna recenzja. Ale jeśli powiedzą: „Biznes to zabija”. To byłby pozytywny komentarz. Odszyfrowanie takich emocji z tekstu wymaga złożonych algorytmów uczenia maszynowego.

Dzięki tym złożonym algorytmom analizy nastrojów punktacja nastrojów pomaga dokładnie wiedzieć, co w Twojej firmie przyciąga pozytywne lub negatywne nastroje. Na przykład możesz znaleźć dwa nastroje w jednym kontekście. Klient może pochwalić jedną rzecz, a narzekać na coś innego.

Analizując te komentarze, możesz określić, które elementy firmy są imponujące, a które rozczarowujące. Na przykład klient może powiedzieć: „Jedzenie jest świetne, ale obsługa jest żałosna”. Potrzebujesz złożonego, dokładnego narzędzia do analizy nastrojów, aby odszyfrować nastroje znalezione w tej prostej recenzji.

Ocena nastrojów jest nieco skomplikowana, ale dzięki odpowiednim narzędziom do analizy nastrojów zyskasz cenne informacje niezbędne do rozwoju Twojej firmy.

Jak obliczamy wynik nastrojów

Omówiliśmy punktację nastrojów oraz ilość technologii i zmienności wchodzących w skład punktacji. Ale jak dokładnie to się robi? W jaki sposób teksty jakościowe są konwertowane na dane ilościowe? Można to zrobić na trzy sposoby.

Ale zanim obliczenia się rozpoczną, dane muszą zostać przetworzone. W surowych komentarzach znajduje się wiele danych, które nie służą algorytmowi. Musimy podawać algorytmowi tylko te słowa, które mają znaczenie. Czy sentyment jest pozytywny, negatywny czy neutralny i czy słowa wyrażają emocje.

Istnieje kilka procesów, przez które surowe dane muszą przejść przed analizą. Użyjemy poniższego przykładu z przeglądu Yelp, aby zrozumieć przetwarzanie danych.

Kiedy taki komentarz zostanie wprowadzony do systemu, pierwszą rzeczą, jaką robi system, jest tokenizacja. Tokenizacja to sposób, w jaki system rozdziela każde słowo na jego tokeny do analizy.

Normalizacja tekstu

Po tokenizacji słów system przeprowadza normalizację tekstu. Normalizacja tekstu to system usuwający w komentarzu elementy nietekstowe. Na przykład w tej fazie system usuwa przecinki, kropki, wykrzykniki i inne znaki interpunkcyjne.

Po usunięciu wszystkich nietekstowych elementów komentarzy, system dzieli wszystkie słowa na ich słowa macierzyste. Na przykład w powyższym przykładzie słowo „przerwy” jest odczytywane jako „przerwa”. Podobnie słowo „poprawki” jest odczytywane jako „naprawka”.

Ostatnim krokiem wstępnego przetwarzania danych w analizie oceny nastrojów klientów jest usunięcie zbędnych słów. Powyższy przykład zawiera słowa takie jak „bardzo”, „wszystko” i „nie mogę powiedzieć wystarczająco”.

Wreszcie tekst, który ostatecznie zostanie oceniony w analizie sentymentu, będzie wyglądał tak. „Niesamowita szybka, rzetelna, uczciwa, uczciwa miłość, naprawa »od razu« »świetna obsługa« »uwielbiam ten biznes«” Wiem, że nie jest to zgodne z ludzką mową. Mimo to zawiera wszystkie niezbędne informacje potrzebne do zdobycia sentymentu.

W jaki sposób, korzystając z końcowego oświadczenia, obliczyć wynik nastrojów klientów przy użyciu trzech metod?

Przeczytaj Śledzenie nastrojów: jak dostać się do umysłów swoich klientów?

Metoda liczenia słów

Najprostszą metodą obliczania sentymentu jest metoda liczenia słów. Korzystając z tej metody, posługujesz się leksykonem słów. Następnie dodajesz liczbę pozytywnych słów i odejmujesz liczbę negatywnych słów.

Otrzymana liczba, jeśli jest pozytywna, sentyment komentarza jest pozytywny, ale jeśli liczba jest ujemna, sentyment komentarza jest negatywny. Jeśli jednak liczba wynosi zero, komentarz jest neutralny.

Powyższy przykład zawiera tylko pozytywne słowa, dzięki czemu przykład ma pozytywny wynik sentymentu wynoszący dziesięć.

Długość metody zdania

Ta metoda jest optymalna dla długich fragmentów tekstu. Ta metoda zawiera metodę liczenia słów, ale wynik jest dzielony przez całkowitą liczbę słów w zdaniu.

Korzystając z powyższego przykładu, byłoby to dziesięć podzielone przez dziesięć, co daje jedność. Jeden wynik to najlepsze, co możesz uzyskać. To doskonały wynik.

Przeczytaj analizę nastrojów YouTube: szczegółową mapę drogową dotyczącą tego, jak ją przeprowadzić

Stosunek liczby słów +Ve i -Ve

W tej metodzie liczba pozytywnych słów jest dzielona przez liczbę negatywnych słów plus jeden. Tak więc z powyższego przykładu byłoby to 10/0+1. „+1” staje się tutaj pomocny w wyeliminowaniu błędu dzielenia zerowego.

Używając tego wzoru, każdy wynik, który zwraca jeden jest wynikiem neutralnym, a wszystko powyżej jednego jest dodatnie i na odwrót.

W zamknięciu

Ustalenie wyniku nastrojów w Twojej firmie ma fundamentalne znaczenie dla zrozumienia, co Twoi klienci myślą o Twojej firmie. Możesz zbierać opinie klientów z różnych platform, takich jak media społecznościowe, Twoja witryna, a nawet witryny z recenzjami.

W ocenianiu nastrojów wykorzystuje się ogromną technologię. Korzystając z tej technologii, możesz nie tylko stwierdzić, czy sentyment jest pozytywny, czy nie, ale możesz określić emocje w zależności od kontekstu informacji zwrotnej.

Następnie możesz wykorzystać zdobyte informacje, aby dostosować strategie biznesowe, dowiadując się, które elementy Twojej firmy wymagają poprawy, a które prosperują.

Musisz zadbać o to, aby przez cały czas utrzymywać korzystne nastroje biznesowe.

Daryl Bush jest kierownikiem ds. rozwoju biznesu w firmie Authority.Builders. Firma pomaga firmom pozyskiwać więcej klientów dzięki lepszym rankingom wyszukiwania online. Posiada szeroką wiedzę z zakresu SEO i rozwoju biznesu.