Duygu Analizi İçin Kesin Bir Kılavuz

Müşteri, herhangi bir işletmenin itici gücüdür. Ürününüz ve hizmetiniz hakkında ne düşündüklerini bilmek, kuruluşunuzun uzun bir yol kat etmesine yardımcı olacaktır. Duygu analizi araçları ile geri bildirim verilerinden müşterileriniz hakkında kolayca bilgi edinebilirsiniz.

Duygu analizi, hedef kitlenizi ve müşterilerinizi anlamada büyük rol oynar. Bu yöntem, uygulamaların yardımıyla organize edilmemiş toplu verilerden önemli bilgiler toplamanıza olanak tanır.

Fikir madenciliğine, türlerine, iktidarsızlığına, zorluklarına, çalışma yöntemlerine ve gerçek hayattan örneklere geçelim.

Duygu Analizi Nedir?

Duygu analizi, metin analizi ve madencilik yoluyla duygu veya duygunun tanımlanması anlamına gelir. Fikir madenciliği olarak da bilinir. Şirketler, ürün ve hizmetleri hakkındaki görüşlerini kategorilere ayırmak için bu yaklaşımı kullanabilirler. Duygu belirlemenin yanı sıra, bu analiz metnin kutupluluğunu, konusunu ve görüşünü toplayabilir.

Fikir madenciliği, e-postalar, destek sohbetleri, sosyal medya kanalları, forumlar ve blog yorumları gibi organize edilmemiş ve yapılandırılmamış metinlerden kişisel bilgileri çıkarmak için AI, ML ve veri madenciliği teknolojilerini kullanır. Algoritmalar, duyguları ortaya çıkarmak için otomatik, kural tabanlı veya hibrit yöntemler kullandığından manuel veri işlemeye gerek yoktur.

Bir Duygu Analizi Aracı Olarak Dilbilgisi

Dilbilgisi ve noktalama hatalarını düzeltmek için bir araç olmanın yanı sıra, Grammarly aynı zamanda bir fikir madenciliği aracı olarak da işlev görebilir. E-postanızda Grammarly entegrasyonunu kullandıysanız, e-postanızın altında e-posta içeriğinizi samimi, resmi, gayri resmi vb. olarak işaretleyen bir emoji görmüş olabilirsiniz.

Bu emoji, metninizin ton veya duygu analizinin sonuçlarını gösterir. Grammarly, yazınızda tonu veya duyguyu etkileyen sinyalleri bulmak için bir dizi kural ve makine öğrenimi kullanır. Alıcının onu nasıl bulacağını size söylemek için kelimelerinizi, büyük harf kullanımınızı, noktalama işaretlerinizi ve ifadelerinizi analiz eder.

E-postaların dışında, yazdığınız herhangi bir metnin hissini algılayabilir ve o yazı parçasında yer alan baskın duygu hissini size söyleyebilir. Bunu kullanarak, başkalarıyla sağlıklı ilişkiler kurmanıza yardımcı olacak doğru tonu seçebilirsiniz.

Duygu Analizinin Önemi

Gerçek Zamanlı Duygu Takibi

Yeni müşteriler edinmek, mevcut müşterileri elde tutmaktan daha maliyetli olsa da, ikincisi de sürekli izlemeye ihtiyaç duyar. Bugün birinin markanız hakkında hissettikleri yarın değişebilir. Fikir madenciliği, onların duygularını gerçek zamanlı olarak bilmenizi ve hemen harekete geçmenizi sağlar.

Daha İyi Ürünler ve Hizmetler

Müşteri duyarlılığı, müşteri yanıtlarını ve geri bildirimlerini incelemenize olanak tanır. Veriler, daha iyi ürünler geliştirmenize ve daha iyi müşteri hizmetleri sunmanıza yardımcı olacaktır. Ayrıca, duyguları ve temaları hızla belirleyerek ekibinizin üretkenliğini artırır.

İşlem Yapılabilir Veriler Alın

Duyarlılık analizi, eyleme geçirilebilir verileri elde etmenizi sağlar. İnsanlar markalar hakkında konuşmaya ve onları etiketlemeye devam ettikçe, bugünlerde sosyal medya verilerle dolu. Bu verileri duyarlılık açısından analiz etmek, marka imajınızı ve ürün performansınızı bilmek anlamına gelir.

Seçilmiş Pazarlama Kampanyaları

Fikir madenciliği ile pazarlama kampanyalarınızı değerlendirebilirsiniz. Sonuçları, müşterinin duygularına göre harekete geçmenizi sağlar. Bu bilgiler, şirketlerin pazarlama stratejilerini geliştirmelerine yardımcı olur. Örneğin, ürünlerinizi satın almakla ilgilenen kişilere özel bir kampanya düzenleyebilir ve şirketiniz hakkında olumlu bir fikre sahip olabilirsiniz.

Marka İmajı İzleme

İş dünyası günümüzde o kadar rekabetçi ki marka imajınızı korumak göz korkutucu. Müşterinin firmanızı nasıl algıladığını belirlemek ve buna göre adımlar atmak için fikir madenciliğini kullanabilirsiniz.

Duygu Analizi Türleri

Şirketinizin ihtiyaçlarına bağlı olarak, çeşitli duyguları yakalamak için herhangi bir fikir madenciliği modelini gerçekleştirebilirsiniz.

İnce Taneli Analiz

Bu model, polarite hassasiyeti elde etmek için kullanışlıdır. Müşterilerinizden aldığınız yorumları ve puanları incelemenize yardımcı olur. Şirketler bu analizi, son derece olumlu, olumlu, olumsuz, son derece olumsuz veya tarafsız gibi aşağıdaki farklı kutupluluk kategorilerinde uygulayabilir.

En Boy Bazlı Analiz

Bu tür bir duyarlılık analizi, müşteri incelemelerinizin daha derin bir analizini sunar. Müşterilerin iş veya fikirlerin hangi yönlerinden bahsettiğini belirler.

Meyve suyu satıcısıysanız ve "Canlandırıcı, ancak biyolojik olarak parçalanabilen bir pipet içermelidir" yazan bir yorum aldıysanız. Bu analiz, meyve suyunuz hakkında olumlu, ancak ambalaj hakkında olumsuz konuştuğunu öğrenecektir.

Duygu Algılama Analizi

Bu modeli kullanarak kuruluşlar, kullanıcı geri bildirimlerinde yer alan öfke, memnuniyet, hayal kırıklığı, korku, endişe, mutluluk ve panik gibi duyguları tespit edebilir. Bu sistem genellikle sözlükleri kullanırken, bazı gelişmiş sınıflandırıcılar da makine öğrenme algoritmalarını kullanır.

Ancak duyguları tespit etmek için sözlükler üzerinden Makine öğrenimini kullanmalısınız. Bir kelime, kullanımına göre olumlu veya olumsuz anlam ifade edebilir. Sözlük, duyguyu yanlış algılayabilirken, makine öğrenimi duyguları doğru bir şekilde belirleyebilir.

Niyet Analizi

Bu modeli kullanarak tüketici amacını doğru bir şekilde belirleyebilirsiniz. Sonuç olarak, yakın zamanda bir şey almayı düşünmeyen kitlenin peşinden zaman ve emek harcamanıza gerek kalmaz. Bunun yerine, ürünlerinizi satın almayı planlayan müşterilere odaklanırsınız. Dikkatlerini çekmek için yeniden hedefleme pazarlamasını kullanabilirsiniz.

Duygu Analizi Nasıl Çalışır?

Fikir madenciliği genellikle cümleleri tarayan ve olumlu, tarafsız veya olumsuz olup olmadığına karar veren bir algoritma aracılığıyla çalışır. Gelişmiş fikir madenciliği araçları, statik veya geleneksel algoritmayı yapay zeka ve makine öğrenimi ile değiştirir. Bu nedenle, endüstri insanları fikir madenciliğine duygu AI olarak da atıfta bulunur.

Duyarlılık analizi şu anda aşağıdaki iki çalışma modelini takip ediyor:

#1. Makine Öğrenimi Duyarlılık Analizi

Adından da anlaşılacağı gibi, bu teknik, çeşitli eğitim girdilerinden öğrenmek için ML ve doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. Bu nedenle, modelin doğruluğu büyük ölçüde girdi içeriği kalitesine ve cümlelerin duyarlılığının doğru anlaşılmasına bağlıdır. Bununla ilgili daha fazla bilgi, aşağıdaki “Makine Öğrenimi Kullanarak Duygu Analizi Nasıl Oluşturulur” bölümündedir.

#2. Kural Tabanlı Duygu Analizi

Fikir madenciliğinin geleneksel yoludur. Algoritma, herhangi bir cümle için duyguyu tanımlamak için önceden ayarlanmış bazı kurallara sahiptir. Kural tabanlı bir sistem, NLP'yi kelime listesi (sözlükler), tokenizasyon, ayrıştırma ve köklendirme yoluyla manuel olarak da kullanır.

İşte nasıl çalıştığı:

Sözlükler Kütüphanesi

Programcı, algoritma içinde pozitif ve negatif kelimelerden oluşan bir kitaplık oluşturur. Bunu yapmak için herhangi bir standart sözlük kullanılabilir. Burada, hangilerinin olumlu ya da olumsuz olduğuna karar verirken dikkatli olmanız size yardımcı olacaktır. Herhangi bir hata yaparsanız, çıktı hatalı olacaktır.

Metinlerin Tokenizasyonu

Makineler insanların konuştuğu dili anlayamadığından, programcıların metinleri kelimeler gibi mümkün olan en küçük parçaya bölmeleri gerekir. Bu nedenle, metinleri cümlelere bölen cümle belirteçleri vardır. Benzer şekilde, kelime tokenizasyonu bir cümlenin terimlerini böler.

Gereksiz Sözcüklerin Kaldırılması

Lemmatization ve stopword kaldırma bu noktada önemli bir rol oynamaktadır. Lemmatization, benzer kelimelerin bir grup içinde gruplandırılmasıdır. Örneğin, Am, Is, Are, Been, Were vb. "olmak" olarak kabul edilir.

Benzer şekilde, stopword kaldırma, metindeki duyarlılık açısından önemli bir değişiklik yapmayan For, To, A, At, vb. gibi fazla kelimeleri kaldırır.

Duygu Sözcüklerinin Bilgisayarlı Sayımı

Bir duygu analizi projesinde terabaytlarca metni analiz edeceğiniz için, tüm olumlu, olumsuz ve nötr kelimeleri verimli bir şekilde saymak için bir bilgisayar programı kullanmanız gerekir. Ayrıca süreçteki herhangi bir insan hatasını azaltmaya yardımcı olur.

Duyarlılık Puanını Hesaplama

Şimdi, fikir madenciliğinin görevi basittir. Programın metne bir puan vermesi gerekiyor. Puan, %0 negatif, %100 pozitif ve %50 nötr gibi yüzde biçiminde olabilir.

Alternatif olarak, bazı programlar -100 ila +100 ölçeğini kullanır. Bu ölçekte 0 nötr, -100 negatif ve +100 pozitif duygudur.

Duygu Analizinin Gerçek Hayat Uygulamaları

Şirketler, doğru analiz edilmesi gereken nitel verileri toplamaya devam ediyor. Fikir madenciliğinin gerçek hayattaki kullanım durumları şunlardır:

• Duygu analizi, müşteri destek görüşmelerini analiz etmek için kullanılır. İşletmelerin iş akışlarını düzenlemelerine ve müşteri hizmetleri deneyimlerini geliştirmelerine yardımcı olur.
• Müşterilerin forumlarda ve çevrimiçi topluluklarda söyledikleri şirketler için önem taşır. Bu platformlardaki genel müşteri izlenimini anlamak için bu yöntemi kullanırlar.
• Sosyal medyadaki müşteri yorumları bir işi yapabilir veya bozabilir. Duygu analizi genellikle hedef kitlenin bir şirket hakkında ne söylediğini belirlemek için kullanılır.
• Fikir madenciliği, pazar eğilimlerini belirleyebilir, yeni pazarlar belirleyebilir ve rakipleri analiz edebilir. Bu nedenle insanlar yeni ürünler veya markalar piyasaya sürmeden önce pazar araştırması için kullanırlar.
• Ürün incelemesi, şirketlerin duyarlılık analizini kullandığı başka bir alandır. Böylece işletmeler, ürünlerini nerede geliştirebileceklerini bilirler.
• Yeni piyasaya sürülen bir ürün veya bir uygulamanın beta sürümüyle ilgili anketler, ürünü geliştirmek için kullanabileceğiniz bilgileri içerir. Fikir madenciliği, müşteri anketlerinden önemli verilerin toplanmasına da yardımcı olur.

Makine Öğrenimi Kullanarak Duyarlılık Analizi Oluşturun

Metinlerin Ön İşleme Alınması

Metin ön işlemede, bir ML algoritması, AI madenciliğinde herhangi bir rol oynamayan kritik olmayan kelimeleri kaldırmak için stopword kaldırma ve lemmatization kullanabilir.

Özellikleri Çıkarma

Yapay zeka programı, ham metni işledikten sonra, duygu sözcüklerini sayısala dönüştürmek için bir vektörleştirme yöntemi uygular. Sözcüklerin bu sayısal gösterimi için endüstri terimi Özellikler'dir.

Torba-n-gram, vektörleştirmenin yaygın yoludur. Ancak derin öğrenme bu alanda birçok ilerleme kaydetti ve sinir ağı kullanan word2vec algoritmasını tanıttı.

AI ve Tahmin Eğitimi

AI eğitmeninin bir dizi duygu etiketli eğitim verisini beslemesi gerekir. Veriler esas olarak birçok Özellik çiftini içerir. Özellik Çiftleri, bir duygu kelimesinin sayısal bir temsili ve buna karşılık gelen etiketi anlamına gelir: negatif, nötr veya pozitif.

Gerçek Hayat Metninin Tahmini

Şimdi, programcı görünmeyen veya yeni metni ML sistemine besleyecektir. Görünmeyen metinler için etiketler veya sınıflar oluşturmak için eğitim verilerinden öğrendiklerini kullanacaktır.

Bazen bir AI sistemi, Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Lineer Regresyon, Destek Vektör Makineleri ve Derin Öğrenme gibi sınıflandırma algoritması modellerini de kullanabilir.

Fikir Madenciliği Araçları

Artık duygu analizi kavramını ayrıntılı olarak öğrendiğinize göre, en iyi fikir madenciliği araçlarını öğrenmenin zamanı geldi.

MaymunÖğrenin

MonkeyLearn, organize edilmemiş metin verilerindeki duyguları hızla tespit edebilen bir Sentiment Analyzer yazılımıdır. Bu aracı kullanarak şirketler, olumsuz yorumları anında öğrenebilir ve olumlu bir izlenim oluşturmak için anında yanıt verebilir.

Müşterilerin ürünleriniz, hizmetleriniz veya markanız hakkındaki düşüncelerini izleyebilirsiniz. Böylece firmanız için acil sorulara yanıt verme süresi de büyük ölçüde artar. Ayrıca, duygu içgörülerini görselleştirmenizi sağlar.

MonkeyLearn, Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform ve Service Cloud dahil olmak üzere yüzlerce metin analizi uygulamasıyla entegrasyonu destekler.

Awario

Sosyal dinlemeyi izlemek için güvenilir bir duygu analizi aracı arıyorsanız, Awario tam size göre bir uygulamadır. Markanızın etrafında oluşan duyguyu ve zaman içinde nasıl değiştiğini ölçer, böylece itibarınızı anlayabilirsiniz.

Bu aracı kullanarak, olumsuz sosyal medya yorumlarını tespit edebilir ve bunlara öncelikli olarak yanıt verebilirsiniz. Müşterinizin pazarlama kampanyalarınıza ve yeni çıkan ürünlerinize verdiği tepkiler hakkında sizi bilgilendirir.

Ayrıca işletmeler, güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek için rakiplerini analiz etmek için bu platformu kullanabilir. Ayrıca analiz istatistiklerini PDF formatında alabilir ve başkalarıyla paylaşabilirsiniz.

Konu ile ilgili

Tematik, duygu analizi için de kullanabileceğiniz bir geri bildirim analizi platformudur. Yapay zeka güdümlü fikir madenciliğini kullanarak müşterilerinize dair eksiksiz bilgiler sunar. Bu aracı kullanarak, müşteri geri bildirimlerini merkezi bir platformda anlayabilir ve yanıtlarınıza öncelik verebilirsiniz.

Bu platform anketlerden, sosyal medyadan, destek sohbetlerinden, açık uçlu müşteri yanıtlarından ve incelemelerden geri bildirim toplar. Ardından, AI kullanarak onları farklı temalara ve duygulara göre sınıflandırır.

Bu nedenle, müşteriler için neyin önemli olduğunu bilirsiniz. Müşteriler arasında trend olan temaları sorunsuz bir şekilde anlayabileceğiniz için bu platform eğitime veya manuel kodlamaya ihtiyaç duymaz.

Son sözler

Müşteri duyarlılığı ve satın alma amacı el ele gider. Şirketler, potansiyel ve mevcut müşterilerinin olumlu veya olumsuz izlenimlerini bilerek pazarlama planlarını tasarlayabilirler. Duygu analizi, sosyal medya yönetimi ve şirket markalaşması konusunda da size yardımcı olur.

Artık fikir madenciliğinin önemini ve nasıl çalıştığını bildiğinize göre, en iyi duygu analizcilerinin yardımıyla bu yöntemi işinize uygulayabilirsiniz. Ayrıca Machine Learning'i kullanarak bir duyarlılık analizi çözümü de oluşturabilirsiniz.

İlgileniyorsanız, ürünlerinizi geliştirmek için bu müşteri geri bildirim araçları listesine göz atın.