Полное руководство по анализу настроений

Клиент – движущая сила любого бизнеса. Знание того, что они думают о вашем продукте и услуге, поможет вашей организации пройти долгий путь. С помощью инструментов анализа настроений вы можете легко узнавать о своих клиентах из данных отзывов.

Анализ настроений играет большую роль в понимании вашей аудитории и клиентов. Этот метод позволяет получать важную информацию из неорганизованных объемных данных с помощью приложений.

Давайте погрузимся в интеллектуальный анализ мнений, его виды, импотенцию, проблемы, методы работы и примеры из реальной жизни.

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений означает выявление эмоций или настроений с помощью анализа текста и интеллектуального анализа. Это также известно как интеллектуальный анализ мнений. Компании могут использовать этот подход для классификации своих мнений о своих продуктах и ​​услугах. Помимо определения настроения, этот анализ может собрать полярность текста, тему и мнение.

Анализ мнений использует технологии искусственного интеллекта, машинного обучения и интеллектуального анализа данных для извлечения личной информации из неорганизованного и неструктурированного текста, такого как электронные письма, чаты поддержки, каналы социальных сетей, форумы и комментарии в блогах. Нет необходимости в ручной обработке данных, поскольку алгоритмы используют автоматические, основанные на правилах или гибридные методы для создания настроений.

Грамматика как инструмент анализа настроений

Помимо того, что это инструмент для исправления грамматических и пунктуационных ошибок, Grammarly также может работать как инструмент для сбора мнений. Если вы использовали интеграцию Grammarly в своей электронной почте, вы могли видеть смайлики в нижней части вашего электронного письма, которые помечали ваше содержимое электронной почты как дружественное, формальное, неформальное и т. д.

Этот смайлик показывает результаты анализа тона или тональности вашего текста. Grammarly использует набор правил и машинное обучение, чтобы найти в вашем письме сигналы, влияющие на тон или настроение. Он анализирует ваши слова, заглавные буквы, пунктуацию и фразировку, чтобы сообщить вам, как получатель найдет это.

Помимо электронных писем, он может определять настроение любого текста, который вы пишете, и сообщать вам доминирующее настроение эмоций, включенных в этот текст. Используя его, вы сможете выбрать правильный тон, который поможет вам построить здоровые отношения с окружающими.

Важность анализа настроений

Отслеживание настроений в реальном времени

Хотя привлечение новых клиентов обходится дороже, чем удержание существующих, последние также нуждаются в постоянном мониторинге. То, что кто-то думает о вашем бренде сегодня, может измениться завтра. Анализ мнений позволяет узнать их мнение в режиме реального времени и немедленно принять меры.

Лучшие продукты и услуги

Настроения клиентов позволяют просматривать ответы и отзывы клиентов. Эти данные помогут вам разрабатывать лучшие продукты и улучшать обслуживание клиентов. Кроме того, это повышает производительность вашей команды, быстро определяя настроения и темы.

Получите полезные данные

Анализ настроений позволяет получить полезные данные. В наши дни социальные сети полны данных, поскольку люди продолжают говорить о брендах и отмечать их. Анализ этих данных на предмет настроений означает знание имиджа вашего бренда и эффективности продукта.

Кураторские маркетинговые кампании

С помощью анализа мнений вы можете оценить свои маркетинговые кампании. Его результаты позволяют вам действовать в соответствии с чувствами клиента. Эти идеи помогают компаниям улучшить свою маркетинговую стратегию. Например, вы можете провести специальную кампанию для людей, заинтересованных в покупке вашей продукции и имеющих положительное мнение о вашей компании.

Мониторинг имиджа бренда

Современный деловой мир настолько конкурентен, что сохранение имиджа вашего бренда становится сложной задачей. Вы можете использовать интеллектуальный анализ мнений, чтобы определить, как клиент воспринимает вашу компанию, и принять соответствующие меры.

Типы анализа настроений

В зависимости от потребностей вашей компании вы можете использовать любую модель сбора мнений, чтобы зафиксировать различные эмоции.

Детальный анализ

Эта модель полезна для определения точности полярности. Это поможет вам изучить отзывы и оценки, которые вы получаете от своих клиентов. Компании могут применять этот анализ к различным категориям следующей полярности, таким как высокоположительные, позитивные, негативные, крайне негативные или нейтральные.

Аспектный анализ

Этот тип анализа настроений предлагает более глубокий анализ отзывов ваших клиентов. Он определяет, о каких аспектах бизнеса или идей говорят клиенты.

Если вы продаете фруктовые соки и получили отзыв, в котором говорится: «Освежает, но должен включать биоразлагаемую соломинку». Этот анализ покажет, что он положительно отзывается о вашем соке, но отрицательно об упаковке.

Анализ обнаружения эмоций

Используя эту модель, организации могут обнаруживать эмоции, включенные в отзывы пользователей, такие как гнев, удовлетворение, разочарование, страх, беспокойство, счастье и паника. Эта система обычно использует словари, а некоторые продвинутые классификаторы также используют алгоритмы машинного обучения.

Однако для обнаружения эмоций следует использовать машинное обучение вместо словарей. Одно слово может передавать положительное или отрицательное значение в зависимости от его использования. В то время как лексикон может неточно определить эмоцию, машинное обучение может правильно определить эмоции.

Анализ намерений

Используя эту модель, вы можете точно определить потребительское намерение. В результате вам не придется тратить время и силы на аудиторию, которая не собирается ничего покупать в ближайшее время. Вместо этого вы можете сосредоточиться на клиентах, которые планируют купить вашу продукцию. Вы можете использовать ретаргетинговый маркетинг, чтобы привлечь их внимание.

Как работает анализ настроений?

Анализ мнений обычно работает с помощью алгоритма, который просматривает предложения и решает, являются ли они положительными, нейтральными или отрицательными. Усовершенствованные инструменты сбора мнений заменяют статический или традиционный алгоритм искусственным интеллектом и машинным обучением. Следовательно, представители отрасли также называют интеллектуальный анализ мнений эмоциональным ИИ.

В настоящее время анализ настроений следует двум следующим рабочим моделям:

№1. Анализ настроений с помощью машинного обучения

Как следует из названия, этот метод использует машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для обучения на различных обучающих входных данных. Следовательно, точность модели сильно зависит от качества входного контента и правильного понимания настроения предложений. Подробнее об этом читайте ниже в разделе «Как создать анализ настроений с помощью машинного обучения».

№ 2. Анализ настроений на основе правил

Это традиционный способ сбора мнений. Алгоритм имеет несколько предустановленных правил для определения тональности любого предложения. Система, основанная на правилах, также использует НЛП вручную через список слов (словари), токенизацию, синтаксический анализ и выделение корней.

Вот как это работает:

Библиотека лексиконов

Программист создает внутри алгоритма библиотеку положительных и отрицательных слов. Для этого можно использовать любой стандартный словарь. Здесь было бы полезно, если бы вы были осторожны, решая, какие слова являются положительными, а какие отрицательными. Если вы сделаете какую-либо ошибку, вывод будет испорчен.

Токенизация текстов

Поскольку машины не могут понимать человеческий разговорный язык, программистам необходимо разбивать тексты на наименьшие возможные фрагменты, как слова. Следовательно, существует токенизация предложений, которая разбивает тексты на предложения. Точно так же токенизация слов разделяет члены предложения.

Удаление ненужных слов

На этом этапе важную роль играют лемматизация и удаление стоп-слов. Лемматизация – это объединение похожих слов в одну группу. Например, Am, Is, Are, Been, Were и т. д. считаются «быть».

Точно так же удаление стоп-слова удаляет лишние слова, такие как For, To, A, At и т. д., которые не вносят существенных изменений с точки зрения тональности текста.

Компьютеризированный подсчет сентиментальных слов

Поскольку вы будете анализировать терабайты текстов в проекте анализа тональности, вам необходимо использовать компьютерную программу для эффективного подсчета всех положительных, отрицательных и нейтральных слов. Это также помогает смягчить любые человеческие ошибки в процессе.

Расчет оценки тональности

Теперь задача сбора мнений проста. Программа должна дать оценку тексту. Оценка может быть выражена в процентах, например, 0 % — отрицательное значение, 100 % — положительное значение, а 50 % — нейтральное значение.

Кроме того, некоторые программы используют шкалу от -100 до +100. В этой шкале 0 соответствует нейтральному настроению, -100 — отрицательному, а +100 — положительному настроению.

Реальные приложения анализа настроений

Компании продолжают собирать качественные данные, которые необходимо правильно анализировать. Примеры использования интеллектуального анализа мнений в реальной жизни:

• Анализ настроений используется для анализа разговоров со службой поддержки клиентов. Это помогает компаниям оптимизировать рабочий процесс и улучшить качество обслуживания клиентов.
• То, что клиенты говорят на форумах и в онлайн-сообществах, имеет большое значение для компаний. Они используют этот метод, чтобы понять общее впечатление клиентов от этих платформ.
• Отзывы клиентов в социальных сетях могут создать или разрушить бизнес. Анализ настроений часто используется для определения того, что аудитория говорит о компании.
• Анализ мнений может выявить рыночные тенденции, определить новые рынки и проанализировать конкурентов. Следовательно, люди используют его для исследования рынка перед запуском новых продуктов или брендов.
• Обзор продукта — еще одна область, где компании используют анализ настроений. Таким образом, предприятия знают, где они могут улучшить свои продукты.
• Опросы о недавно выпущенном продукте или бета-версии приложения содержат информацию, которую вы можете использовать для улучшения продукта. Изучение мнений также полезно при сборе важных данных из опросов клиентов.

Создайте анализ настроений с помощью машинного обучения

Предварительная обработка текстов

При предварительной обработке текста алгоритм машинного обучения может использовать удаление стоп-слов и лемматизацию для удаления некритических слов, которые не играют никакой роли в добыче ИИ.

Извлечение функций

После обработки необработанного текста программа ИИ применяет метод векторизации для преобразования слов тональности в числовые значения. Отраслевой термин для этого числового представления слов — «Функции».

Bag-of-n-grams — распространенный способ векторизации. Однако глубокое обучение значительно продвинулось в этой области и представило алгоритм word2vec, использующий нейронную сеть.

Обучение ИИ и прогнозирование

Тренеру по ИИ необходимо предоставить набор обучающих данных с пометкой настроений. Данные в основном включают в себя множество пар объектов. Пары характеристик означают числовое представление слова настроения и соответствующей метки: отрицательное, нейтральное или положительное.

Предсказание реального текста

Теперь программист загружал невидимый или новый текст в систему машинного обучения. Он будет использовать свое обучение на обучающих данных для создания тегов или классов для невидимых текстов.

Иногда система ИИ также может использовать модели алгоритмов классификации, такие как логистическая регрессия, наивный байесовский алгоритм, линейная регрессия, машины опорных векторов и глубокое обучение.

Инструменты для анализа мнений

Теперь, когда вы подробно знаете о концепции анализа настроений, пришло время узнать о лучших инструментах для сбора мнений.

MonkeyLearn

MonkeyLearn — это программное обеспечение для анализа настроений, которое может быстро обнаруживать эмоции в неорганизованных текстовых данных. Используя этот инструмент, компании могут оперативно узнавать о негативных комментариях и мгновенно реагировать, чтобы создать положительное впечатление.

Вы можете отслеживать мысли клиентов о ваших продуктах, услугах или бренде. Таким образом, время ответа на срочные запросы для вашей компании также увеличивается в значительной степени. Это также позволяет вам визуализировать понимание настроений.

MonkeyLearn поддерживает интеграцию с сотнями приложений для анализа текста, включая Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform и Service Cloud.

Аварио

Если вы ищете надежный инструмент анализа настроений для отслеживания социальных сетей, Awario — это приложение для вас. Он измеряет настроение, связанное с вашим брендом, и то, как оно меняется со временем, чтобы вы могли понять свою репутацию.

Используя этот инструмент, вы можете выявлять негативные комментарии в социальных сетях и отвечать на них в приоритетном порядке. Он информирует вас о реакции ваших клиентов на ваши маркетинговые кампании и недавно выпущенные продукты.

Кроме того, предприятия могут использовать эту платформу для анализа своих конкурентов, чтобы определить их сильные и слабые стороны. Вы также можете получить статистику анализа в формате PDF и поделиться ею с другими.

Тематический

Thematic — это платформа аналитики обратной связи, которую вы также можете использовать для анализа настроений. Он предлагает вам полное представление о ваших клиентах с помощью интеллектуального анализа мнений на основе ИИ. Используя этот инструмент, вы можете анализировать отзывы клиентов на центральной платформе и расставлять приоритеты для своих ответов.

Эта платформа собирает отзывы из опросов, социальных сетей, чатов поддержки, открытых ответов клиентов и отзывов. Затем он классифицирует их по разным темам и настроениям с помощью ИИ.

Следовательно, вы знаете, что важно для клиентов. Эта платформа не требует обучения или ручного кодирования, поскольку вы можете легко понять популярные темы среди клиентов.

Заключительные слова

Настроения клиентов и намерение совершить покупку идут рука об руку. Компании могут разработать свой маркетинговый план, зная положительное или отрицательное впечатление о своих потенциальных и существующих клиентах. Анализ настроений также помогает вам в управлении социальными сетями и брендинге компании.

Теперь, когда вы знаете о важности анализа мнений и о том, как он работает, вы можете внедрить этот метод в свой бизнес с помощью лучших анализаторов настроений. Вы также можете создать решение для анализа настроений с помощью машинного обучения.

Если интересно, ознакомьтесь с этим списком инструментов обратной связи с клиентами, чтобы улучшить свои продукты.