Duygu Puanı Nasıl Belirlenir

Artık işletmelerin onlara nasıl daha iyi hizmet vereceklerini anlamak için müşterilerine en yakın olmaları gerekiyor. Aksi takdirde, rakip devreye girer ve memnun olmayan müşterileri alır.

Müşterilerin bir marka veya ürün hakkında görüşlerini bildirmelerini sağlayan teknolojiler vardır. Örneğin müşteriler, müşteri incelemeleri, kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, çağrı merkezi günlükleri ve anketler aracılığıyla kendilerini ifade edebilirler.

Tüketici Davranışı Analizi 101'i Okuyun: Müşterileriniz Hakkında Daha Fazlasını Nasıl Öğrenirsiniz?

Bu tür geri bildirimlerle ilgili zorluk, bazen insanların her yorumu gözden geçirmesinin ve ondan bir şeyler yapmasının bunaltıcı olmasıdır. Bu nedenle müşteri duyarlılığı puanlarının hesaplanması işletmeler için çok önemlidir.

Bir markaya veya ürüne yönelik müşteri duyarlılığını belirlemek karmaşıktır. Çok sayıda yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojisi içerir. Bu nedenle, bu teknolojilerin bir işletme sahibi olarak nasıl çalıştığını anlamanız gerekir. Öyleyse, duyarlılık puanlamasının nasıl yapılacağına ve nasıl hesaplanacağına derinlemesine dalalım.

Duygu Puanlaması Nedir?

Duygu puanlama, müşterilerin bir marka veya ürün hakkındaki duygularını belirlemek için AI araçlarını kullanır. NLP (Doğal Dil İşleme) ve NER (Adlandırılmış Varlık Tanıma), duyarlılığı puanlarken en çok kullanılan yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinden ikisidir.

Bu teknolojiler, metnin polaritesini hesaplayarak, anlamsal kümeleme yaparak, olumsuzları nicelleştirerek, lemmatizasyon yaparak ve konuşmanın bölümlerini etiketleyerek müşteriyi daha kapsamlı bir şekilde analiz eder.

Bu önemlidir, çünkü müşteri duyarlılık puanı sayılarla temsil edilen bir spektrumda verilirken, müşteri geri bildirimi ifadeler olarak verilir. Ve bu ifadelerin ölçeği katlanarak büyüyebilir. Markanızı sosyal medya, SEO, atıf hizmeti sağlayıcısı vb. aracılığıyla popüler hale getirdikçe daha fazla insan markanızla etkileşime geçecektir. Bu, daha fazla insanın sizin hakkınızda söyleyecek bir şeyleri olacağı anlamına gelir.

Bu nedenle, bu teknoloji bu ifadeleri analiz eder ve kullanılan kelime ve ifadelerin miktarını belirler. Müşteri duyarlılığı analizi modeli, doğal dil işlemeyi kullanır, geri bildirimin bağlamını ve geri bildirim parçasındaki duyguyu dikkate alır ve farklı dillerden gelen içeriği analiz eder. Ancak bu nicelemeden sonra olumlu bir duygu puanı, olumsuz bir duygu puanı veya nötr bir puan alabiliriz.

Olumlu, olumsuz veya nötr

Başlangıçta, duyarlılık puanlaması yapmanın daha geleneksel yolları vardı. Örneğin, sosyal medyada işletmeler yalnızca beğenilerin, paylaşımların ve yorumların sayısını gösteren analizlere güvenirdi. Bu puanlama yöntemi birkaç fikir verirken yanıltıcı da olabilir.

Algoritmanın belirli bir sosyal medya platformunda başarılı olması için içeriği sevmesi gerekiyordu. Bu nedenle, bir içerik parçası sosyal medyada viral hale gelebilir çünkü insanlar işinizi sevdiği için değil, içerik algoritmanın ihtiyaçlarına uygun olduğu için.

Mevcut teknolojiyle, duyarlılık puanlaması yapmak, pazarın ürününüz ve markanız hakkında ne düşündüğü hakkında daha iyi bir resim çiziyor. İnsanların söylediklerini analiz ederek işletmenizin sağlıklı bir resmini elde edersiniz.

Müşteri Deneyimini Geliştirmek İçin Duyarlılık Analizi Nasıl Yapılır? Okuyun

Duyarlılık puanlaması, analiz sonuçlarınızı olumlu, olumsuz veya tarafsız olarak nitelendirmek kadar basit olabilir. Olumlu bir puan, insanların işletmeniz hakkında iyi şeyler söylediği anlamına gelir. İnternette bu tür birçok hizmet ve ürün incelemesi var, ancak işte bir örnek.

Negatif bir puan, işletmenizle ilgili aşağıdaki gibi birçok şikayet olduğu anlamına gelir.

Öte yandan, tarafsız duyarlılık, müşterinin işletmenizi asla övmediği veya şikayet etmediği anlamına gelir. Bunun yerine, işinizle ilgili bir gerçeği belirtmiş olabilirler. Bu tür incelemeler, işletmeleri inceleme eğiliminde olan kişiler yelpazenin sonunda yer aldığından nadirdir. Ya gerçekten etkilendim ya da gerçekten hayal kırıklığına uğradım.

Duyguları deşifre etmek

Bir metin parçasındaki duyguları seçmek istiyorsanız, duygu puanlaması karmaşıklaşır. Örneğin, öldürme kelimesi bağlama bağlı olarak farklı anlamlara gelebilir.

Bir müşteri, “Beklemek beni öldürüyor” derse. Bu olumsuz bir yorum olurdu. Ama “İş onu öldürüyor” derlerse. Bu olumlu bir yorum olurdu. Bir metinden bu tür duyguları deşifre etmek için karmaşık makine öğrenme algoritmaları gerekir.

Bu karmaşık duygu analizi algoritmaları ile duygu puanlama, işletmenizde olumlu veya olumsuz duyguları çeken şeyin tam olarak ne olduğunu bilmenize yardımcı olur. Örneğin, bir bağlamda iki duygu bulabilirsiniz. Müşteri bir şeyi övebilir ve başka bir şeyden şikayet edebilir.

Bu yorumları analiz ederek, işletmenin hangi bölümlerinin etkileyici ve hangilerinin etkileyici olduğunu saptayabilirsiniz. Örneğin, bir müşteri, "Yemek harika ama servis acıklı" diyebilir. Bu basit incelemede bulunan duyguları deşifre etmek için karmaşık, doğru bir duygu analizi aracına ihtiyacınız var.

Duyarlılık puanlaması biraz karmaşıktır, ancak doğru duygu analizi araçlarıyla, işletmenizin büyümesi için gerekli olan değerli bilgileri edineceksiniz.

Duyarlılık Puanını Nasıl Hesaplıyoruz

Duyarlılık puanlamasını ve puanlamaya ne kadar teknoloji ve varyasyon girdiğini tartıştık. Ama bu tam olarak nasıl yapılır? Nitel metinler nicel verilere nasıl dönüştürülür? Bunu yapmanın üç yöntemi vardır.

Ancak hesaplamalar başlamadan önce verilerin işlenmesi gerekiyor. Ham yorumlarda algoritma için herhangi bir kullanıma hizmet etmeyen çok fazla veri var. Algoritmaya sadece fark yaratan kelimelere hizmet etmemiz gerekiyor. Duygunun olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığı ve kelimelerin duygu gösterip göstermediği.

Ham verilerin analizden önce geçmesi gereken birkaç süreç vardır. Veri işlemeyi anlamak için bir Yelp incelemesinden alınan aşağıdaki örneği kullanacağız.

Böyle bir yorum sisteme beslendiğinde, sistemin yaptığı ilk şeye tokenizasyon denir. Belirteçleştirme, sistemin analiz için her bir sözcüğü belirteçlerine nasıl ayırdığıdır.

Metin normalleştirme

Sözcükler tokenleştirildikten sonra sistem metin normalizasyonunu gerçekleştirir. Metin normalleştirme, yorumdaki metin olmayan öğeleri kaldıran sistemdir. Örneğin, sistem bu aşamada virgül, nokta, ünlem işaretleri ve diğer noktalama işaretlerini kaldırır.

Yorumların metin olmayan tüm öğeleri kaldırıldıktan sonra, sistem tüm sözcükleri kök sözcüklerine ayırır. Örneğin, yukarıdaki örnekte 'mola' kelimesi 'mola' olarak okunur. Aynı şekilde, 'düzeltme' kelimesi de 'düzeltme' olarak okunur.

Müşteri duyarlılık puanı analizinde veri ön işlemesinin son adımı, gereksiz kelimeleri kaldırmaktır. Yukarıdaki örnek, 'çok', 'her' ve 'yeterince söyleyemem' gibi kelimeleri içerir.

Son olarak, duygu analizinde puanlanacak metin şöyle görünecektir. “İnanılmaz hızlı güvenilir dürüst adil aşk düzeltmesi 'hemen' 'harika hizmet' 'bu işi seviyorum'” İnsan konuşmasına uygun olmadığını biliyorum. Yine de, bir duyguyu puanlamak için gereken tüm hayati bilgilere sahiptir.

Son ifadeyi kullanarak, üç yöntemi kullanarak müşteri duyarlılık puanını nasıl hesaplayacağız?

Duygu Takibini Okuyun: Müşterilerinizin Zihnine Nasıl Girersiniz?

Kelime sayma yöntemi

Kelime sayımı yöntemi, duyguyu hesaplamanın en basit yöntemidir. Bu yöntemi kullanırken kelimelerin sözlüğünü kullanırsınız. Ardından, pozitif kelimelerin sayısını toplar ve negatif kelimelerin sayısını çıkarırsınız.

Aldığınız sayı, eğer olumluysa, yorumun duyarlılığı olumludur, ancak sayı olumsuzsa, o zaman yorumun duyarlılığı olumsuzdur. Ancak sayı sıfır ise yorum nötrdür.

Yukarıdaki örnekte yalnızca olumlu sözcükler vardır, bu da örneği olumlu duygu puanı olarak on yapar.

Cümle yönteminin uzunluğu

Bu yöntem, uzun metin parçaları için idealdir. Bu yöntem, kelime sayma yöntemini içerir, ancak sonuç, cümledeki toplam kelime sayısına bölünür.

Yukarıdaki örneği kullanarak, bu on bölü on olur ve onu bir yapar. Bir puan alabileceğiniz en iyisidir. Bu mükemmel bir puan.

YouTube Duyarlılık Analizini Okuyun: Nasıl Yapılacağına İlişkin Ayrıntılı Bir Yol Haritası

+Ve ve -Ve kelime sayılarının oranı

Bu yöntemde, pozitif kelime sayısı, negatif kelime sayısı artı bire bölünür. Yani, yukarıdaki örnekten 10/0+1 olacaktır. “+1” burada sıfır bölme hatasını ortadan kaldırmada yardımcı olur.

Bu formülü kullanarak, bir döndüren herhangi bir sonuç nötr sonuçtur ve birin üzerindeki herhangi bir şey pozitiftir ve bunun tersi de geçerlidir.

Kapanışta

İşletmenizin duyarlılık puanını belirlemek, müşterilerinizin işletmeniz hakkında ne düşündüğünü anlamak için esastır. Sosyal medya, web siteniz ve hatta inceleme siteleri gibi çeşitli platformlardan müşteri geri bildirimi toplayabilirsiniz.

Duygu puanlamasına giren muazzam bir teknoloji var. Teknolojiyi kullanarak, yalnızca duygunun olumlu olup olmadığını söyleyemezsiniz, ancak geri bildirim bağlamına bağlı olarak duyguyu söyleyebilirsiniz.

Daha sonra elde ettiğiniz bilgileri, işletmenizin hangi bölümlerinin iyileştirilmesi gerektiğini ve hangilerinin başarılı olduğunu öğrenerek iş stratejilerini ayarlamak için kullanabilirsiniz.

Her zaman olumlu bir iş anlayışını sürdürdüğünüzden emin olmalısınız.

Daryl Bush, Authority.Builders'da İş Geliştirme Müdürüdür. Şirket, gelişmiş çevrimiçi arama sıralamaları aracılığıyla işletmelerin daha fazla müşteri kazanmasına yardımcı olur. SEO ve iş geliştirme konusunda kapsamlı bilgiye sahiptir.