วิธีการกำหนดคะแนนความเชื่อมั่น

ในปัจจุบันนี้ ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องใกล้ชิดกับลูกค้ามากที่สุดเพื่อทำความเข้าใจวิธีให้บริการพวกเขาให้ดีขึ้นกว่าเดิม หากไม่ทำเช่นนั้น คู่แข่งจะเข้ามาแย่งชิงและแย่งชิงลูกค้าที่ไม่พอใจออกไป

มีเทคโนโลยีที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ได้ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถแสดงออกผ่านคำวิจารณ์ของลูกค้า เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น บันทึกของศูนย์บริการ และแบบสำรวจ

อ่านการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค 101: วิธีเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าของคุณ

ความท้าทายของข้อเสนอแนะดังกล่าวคือ ในบางครั้ง มนุษย์ต้องทบทวนความคิดเห็นแต่ละข้อและทำบางสิ่งออกมาอย่างล้นหลาม นี่คือเหตุผลที่การคำนวณคะแนนความเชื่อมั่นของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ

การกำหนดความเชื่อมั่นของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์นั้นซับซ้อน มันเกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก ดังนั้น คุณต้องเข้าใจว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานอย่างไรในฐานะเจ้าของธุรกิจ ให้เราเจาะลึกถึงวิธีการให้คะแนนความเชื่อมั่นและวิธีการคำนวณ

คะแนนความเชื่อมั่นคืออะไร?

การให้คะแนนความพึงพอใจใช้เครื่องมือ AI เพื่อกำหนดความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ NLP (Natural Language Processing) และ NER (Named Entity Recognition) เป็นสองเทคนิคที่ใช้กันมากที่สุดของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในขณะที่ให้คะแนนความรู้สึก

เทคโนโลยีเหล่านี้วิเคราะห์ลูกค้าอย่างครอบคลุมมากขึ้นโดยการคำนวณขั้วของข้อความ การจัดกลุ่มเชิงความหมาย การหาปริมาณการปฏิเสธ การแบ่งย่อหน้า และการแท็กส่วนของคำพูด

นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากในขณะที่คะแนนความเชื่อมั่นของลูกค้ากำหนดไว้ในสเปกตรัมที่แสดงด้วยตัวเลข คำติชมของลูกค้าจะได้รับเป็นข้อความ และขนาดของข้อความเหล่านี้สามารถเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ เมื่อคุณทำให้แบรนด์ของคุณเป็นที่นิยมผ่านโซเชียลมีเดีย, SEO, ผู้ให้บริการอ้างอิง และอื่นๆ ผู้คนจำนวนมากขึ้นจะโต้ตอบกับแบรนด์ของคุณ นั่นหมายความว่าจะมีคนพูดถึงคุณมากขึ้นอีก

ดังนั้นเทคโนโลยีนี้จะวิเคราะห์ข้อความเหล่านี้และหาปริมาณคำและวลีที่ใช้ โมเดลการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าใช้การประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ พิจารณาบริบทของคำติชมและอารมณ์ในส่วนของคำติชม และวิเคราะห์เนื้อหาจากภาษาต่างๆ หลังจากการหาปริมาณนี้แล้วเท่านั้น เราจึงจะได้รับคะแนนความเชื่อมั่นในเชิงบวก คะแนนความเชื่อมั่นเชิงลบ หรือคะแนนที่เป็นกลาง

บวก ลบ หรือเป็นกลาง

ในขั้นต้น มีวิธีการให้คะแนนความพึงพอใจแบบดั้งเดิมมากขึ้น ตัวอย่างเช่น บนโซเชียลมีเดีย ธุรกิจต่างๆ จะอาศัยการวิเคราะห์ที่แสดงจำนวนไลค์ การแชร์ และความคิดเห็นเท่านั้น แม้ว่าวิธีการให้คะแนนนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกเล็กน้อย แต่ก็อาจทำให้เข้าใจผิดได้เช่นกัน

อัลกอริธึมต้องชอบเนื้อหาบางส่วนจึงจะทำได้ดีบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียที่กำหนด ดังนั้น เนื้อหาบางส่วนสามารถแพร่ระบาดบนโซเชียลมีเดียได้ ไม่ใช่เพราะคนรักธุรกิจของคุณ แต่เพราะเนื้อหาตรงกับความต้องการของอัลกอริทึม

ด้วยเทคโนโลยีปัจจุบัน การให้คะแนนความเชื่อมั่นจะทำให้เห็นภาพที่ดีขึ้นว่าตลาดคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และแบรนด์ของคุณ คุณได้ภาพที่ดีของธุรกิจของคุณโดยการวิเคราะห์สิ่งที่ผู้คนพูด

อ่านวิธีดำเนินการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า?

การให้คะแนนความเชื่อมั่นสามารถทำได้ง่ายพอๆ กับการพิจารณาผลการวิเคราะห์ของคุณว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง คะแนนในเชิงบวกจะหมายความว่าผู้คนพูดถึงสิ่งดีๆ เกี่ยวกับธุรกิจของคุณ มีการวิจารณ์บริการและผลิตภัณฑ์ดังกล่าวทางออนไลน์มากมาย แต่นี่เป็นตัวอย่าง

คะแนนติดลบหมายความว่ามีข้อร้องเรียนมากมายเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ เช่น ข้อร้องเรียนด้านล่าง

ในทางกลับกัน ความรู้สึกที่เป็นกลางจะหมายความว่าลูกค้าไม่เคยยกย่องธุรกิจของคุณ และไม่บ่น แต่พวกเขาอาจระบุข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณแทน การตรวจสอบประเภทนี้หาได้ยากเนื่องจากผู้คนมักจะเขียนรีวิวธุรกิจอยู่ท้ายสุดของสเปกตรัม ประทับใจหรือผิดหวังจริงๆ

ถอดรหัสอารมณ์

การให้คะแนนความรู้สึกจะซับซ้อน หากคุณต้องการเลือกอารมณ์ภายในข้อความ ตัวอย่างเช่น คำว่า ฆ่า อาจหมายถึงสิ่งต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับบริบท

หากลูกค้าพูดว่า “การรอมันฆ่าฉัน” นั่นจะเป็นการวิจารณ์เชิงลบ แต่ถ้าพวกเขาพูดว่า "ธุรกิจกำลังจะฆ่ามัน" นั่นจะเป็นความคิดเห็นในเชิงบวก ในการถอดรหัสอารมณ์ดังกล่าวจากข้อความต้องใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน

ด้วยอัลกอริธึมการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ซับซ้อนเหล่านี้ การให้คะแนนความรู้สึกจะช่วยให้คุณทราบได้อย่างแม่นยำว่าสิ่งใดในธุรกิจของคุณกำลังดึงดูดความรู้สึกเชิงบวกหรือเชิงลบ ตัวอย่างเช่น คุณอาจพบสองความรู้สึกในบริบทเดียว ลูกค้าอาจชมเชยสิ่งหนึ่งและบ่นเรื่องอื่น

ด้วยการวิเคราะห์ความคิดเห็นเหล่านี้ คุณสามารถระบุได้ว่าส่วนใดของธุรกิจที่น่าประทับใจและส่วนใดที่ไม่น่าสนใจ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจพูดว่า “อาหารอร่อย แต่บริการแย่มาก” คุณต้องมีเครื่องมือ sis วิเคราะห์ความคิดเห็นที่ซับซ้อนและแม่นยำเพื่อถอดรหัสความรู้สึกที่พบในรีวิวง่ายๆ นั้น

การให้คะแนนความเชื่อมั่นนั้นซับซ้อนเล็กน้อย แต่ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกที่ถูกต้อง คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าซึ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจของคุณที่จะเติบโต

เราคำนวณคะแนนความเชื่อมั่นอย่างไร

เราได้พูดถึงการให้คะแนนความเชื่อมั่นและเทคโนโลยีและรูปแบบต่างๆ ในการให้คะแนนแล้ว แต่สิ่งนี้ทำได้อย่างไร? ข้อความเชิงคุณภาพแปลงเป็นข้อมูลเชิงปริมาณอย่างไร มีสามวิธีในการทำเช่นนี้

แต่ก่อนที่จะเริ่มการคำนวณ ข้อมูลจะต้องได้รับการประมวลผล มีข้อมูลจำนวนมากในความคิดเห็นดิบที่ไม่มีประโยชน์สำหรับอัลกอริทึม เราจำเป็นต้องให้บริการอัลกอริทึมเฉพาะคำที่สร้างความแตกต่าง ไม่ว่าความรู้สึกจะเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง และคำพูดนั้นแสดงอารมณ์หรือไม่

มีกระบวนการบางอย่างที่ข้อมูลดิบต้องผ่านก่อนการวิเคราะห์ เราจะใช้ตัวอย่างด้านล่างจากการตรวจทาน Yelp เพื่อทำความเข้าใจการประมวลผลข้อมูล

เมื่อความคิดเห็นดังกล่าวถูกป้อนเข้าสู่ระบบ สิ่งแรกที่ระบบทำเรียกว่าโทเค็น Tokenization คือวิธีที่ระบบแยกแต่ละคำออกเป็นโทเค็นเพื่อการวิเคราะห์

การทำให้ข้อความเป็นมาตรฐาน

หลังจากที่คำถูก tokenized แล้ว ระบบจะทำการนอร์มัลไลซ์ข้อความ การทำให้ข้อความเป็นมาตรฐานคือระบบลบรายการที่ไม่ใช่ข้อความในความคิดเห็น ตัวอย่างเช่น ระบบจะลบเครื่องหมายจุลภาค หยุดเต็ม เครื่องหมายอัศเจรีย์ และเครื่องหมายวรรคตอนอื่นๆ ในระหว่างขั้นตอนนี้

หลังจากที่นำองค์ประกอบที่ไม่ใช่ข้อความของความคิดเห็นออกแล้ว ระบบจะแยกคำทั้งหมดออกเป็นคำต้นกำเนิด ตัวอย่างเช่น ในตัวอย่างข้างต้น คำว่า 'breaks' จะอ่านว่า 'break' ในทำนองเดียวกัน คำว่า 'fixes' จะถูกอ่านว่า 'fix'

ขั้นตอนสุดท้ายของการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในการวิเคราะห์คะแนนความเชื่อมั่นของลูกค้าคือการลบคำที่ไม่จำเป็น ตัวอย่างข้างต้นประกอบด้วยคำว่า 'very' 'every' และ 'can't speak enough'

สุดท้าย ข้อความที่จะถูกให้คะแนนในการวิเคราะห์ความรู้สึกจะมีลักษณะดังนี้ “รวดเร็ว ทันใจ ซื่อสัตย์ จริงใจ แก้ไข 'ทันที' 'บริการดีเยี่ยม' 'รักธุรกิจนี้'” ฉันรู้ว่ามันไม่สอดคล้องกับคำพูดของมนุษย์ ยังคงมีข้อมูลสำคัญทั้งหมดที่จำเป็นในการให้คะแนนความเชื่อมั่น

จากข้อความสุดท้าย เราจะคำนวณคะแนนความเชื่อมั่นของลูกค้าโดยใช้สามวิธีได้อย่างไร

อ่านการติดตามความรู้สึก: จะเข้าถึงจิตใจของลูกค้าได้อย่างไร

วิธีการนับจำนวนคำ

วิธีการนับจำนวนคำเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการคำนวณความรู้สึก ในขณะที่ใช้วิธีนี้ คุณใช้พจนานุกรมของคำ จากนั้น คุณบวกจำนวนคำบวกและลบจำนวนคำเชิงลบ

ตัวเลขที่คุณได้รับ หากเป็นบวก ความรู้สึกของความคิดเห็นนั้นเป็นค่าบวก แต่ถ้าตัวเลขนั้นเป็นค่าลบ แสดงว่าความคิดเห็นนั้นเป็นค่าลบ อย่างไรก็ตาม หากตัวเลขเป็นศูนย์ แสดงว่าความคิดเห็นนั้นเป็นกลาง

ตัวอย่างข้างต้นมีเฉพาะคำเชิงบวก ทำให้ตัวอย่างมีคะแนนความเชื่อมั่นเชิงบวกเท่ากับสิบ

ความยาวของวิธีประโยค

วิธีนี้เหมาะสำหรับข้อความขนาดยาว วิธีนี้ใช้วิธีการนับจำนวนคำ แต่ผลลัพธ์จะถูกหารด้วยจำนวนคำทั้งหมดในประโยค

จากตัวอย่างข้างต้น จะเป็นสิบหารด้วยสิบ ให้เป็นหนึ่ง คะแนนหนึ่งเป็นคะแนนที่ดีที่สุดที่คุณจะได้รับ เป็นคะแนนที่สมบูรณ์แบบ

อ่านการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ YouTube: แผนงานโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการ

อัตราส่วนของ +Ve และ -Ve จำนวนคำ

ในวิธีนี้ จำนวนคำที่เป็นบวกจะถูกหารด้วยจำนวนคำเชิงลบบวกหนึ่ง จากตัวอย่างด้านบน มันจะเป็น 10/0+1 “+1” จะมีประโยชน์ในการกำจัดข้อผิดพลาดในการหารศูนย์

การใช้สูตรนี้ ผลลัพธ์ใดๆ ก็ตามที่ส่งกลับค่าหนึ่งจะเป็นผลลัพธ์ที่เป็นกลาง และค่าใดๆ ที่สูงกว่าค่าหนึ่งจะเป็นค่าบวกและในทางกลับกัน

ในการปิด

การกำหนดคะแนนความเชื่อมั่นของธุรกิจของคุณเป็นพื้นฐานในการทำความเข้าใจว่าลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ คุณสามารถรวบรวมความคิดเห็นของลูกค้าจากแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ของคุณ และแม้แต่เว็บไซต์รีวิว

มีเทคโนโลยีอันยิ่งใหญ่ที่เข้าสู่การให้คะแนนความรู้สึก การใช้เทคโนโลยีนี้ คุณไม่สามารถบอกได้เพียงว่าอารมณ์นั้นเป็นบวกหรือไม่ แต่คุณสามารถบอกอารมณ์ได้ขึ้นอยู่กับบริบทของคำติชม

จากนั้นคุณสามารถใช้ข้อมูลที่คุณได้รับเพื่อปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยการเรียนรู้ว่าส่วนใดของธุรกิจของคุณจำเป็นต้องปรับปรุงและส่วนใดที่กำลังเฟื่องฟู

คุณต้องแน่ใจว่าคุณรักษาความรู้สึกที่ดีทางธุรกิจไว้ตลอดเวลา

แดริล บุชเป็นผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ Authority.Builders บริษัทช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ได้ลูกค้าเพิ่มขึ้นผ่านการจัดอันดับการค้นหาออนไลน์ที่ได้รับการปรับปรุง เขามีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับ SEO และการพัฒนาธุรกิจ