情緒分析權威指南

客戶是任何企業的驅動力。 了解他們對您的產品和服務的看法將幫助您的組織走得更遠。 使用情緒分析工具，您可以輕鬆地從反饋數據中了解您的客戶。

情緒分析在了解您的受眾和客戶方面發揮著重要作用。 此方法可讓您在應用程序的幫助下從無組織的批量數據中收集重要見解。

讓我們深入探討意見挖掘、它的類型、無能、挑戰、工作方法和現實生活中的例子。

什麼是情緒分析？

情感分析是指通過文本分析和挖掘來識別情感或情緒。 它也被稱為意見挖掘。 公司可以使用這種方法對他們對其產品和服務的意見進行分類。 除了情感確定之外，這種分析還可以收集文本的極性、主題和觀點。

意見挖掘使用 AI、ML 和數據挖掘技術從電子郵件、支持聊天、社交媒體渠道、論壇和博客評論等無組織和非結構化文本中挖掘個人信息。 由於算法使用自動、基於規則或混合的方法來產生情緒，因此不需要手動數據處理。

語法作為情感分析工具

除了作為修復語法和標點錯誤的工具外，Grammarly 還可以作為意見挖掘工具。 如果您在電子郵件中使用了 Grammarly 集成，您可能會在電子郵件底部看到一個表情符號，將您的電子郵件內容標記為友好、正式、非正式等。

此表情符號顯示文本的語氣或情感分析結果。 Grammarly 使用一組規則和機器學習來定位您寫作中影響語氣或情緒的信號。 它會分析您的單詞、大小寫、標點和措辭，告訴您收件人將如何找到它。

除了電子郵件之外，它還可以檢測您撰寫的任何文本的情緒，並告訴您該文章中包含的主要情緒情緒。 使用它，您可以選擇正確的語氣，幫助您與他人建立健康的關係。

情緒分析的重要性

實時情緒追踪

雖然獲得新客戶比保留現有客戶成本更高，但後者也需要持續監控。 某人今天對您的品牌的看法可能會在明天改變。 意見挖掘讓您實時了解他們的情緒並立即採取行動。

更好的產品和服務

客戶情緒允許您查看客戶的響應和反饋。 這些數據將幫助您開發更好的產品並提供更好的客戶服務。 此外，它還通過快速識別情緒和主題來提高團隊的生產力。

獲取可操作的數據

情緒分析可讓您掌握可操作的數據。 如今，隨著人們不斷談論品牌並對其進行標記，社交媒體上充滿了數據。 分析這些數據的情緒意味著了解您的品牌形象和產品性能。

策劃營銷活動

通過意見挖掘，您可以評估您的營銷活動。 其結果使您能夠根據客戶的感受采取行動。 這些見解有助於公司改進營銷策略。 例如，您可以針對有興趣購買您的產品並對您的公司有正面看法的人開展特別活動。

品牌形象監控

如今的商業世界競爭如此激烈，以至於保持您的品牌形象令人生畏。 您可以使用意見挖掘來確定客戶如何看待您的公司並採取相應措施。

情緒分析的類型

根據貴公司的需求，您可以執行任何意見挖掘模型來捕捉各種情緒。

細粒度分析

該模型對於推導極性精度非常有用。 它可以幫助您研究從客戶那裡收到的評論和評級。 公司可以將此分析應用於以下不同的極性類別，例如高度正面、正面、負面、高度負面或中性。

基於方面的分析

這種類型的情緒分析可以對您的客戶評論進行更深入的分析。 它決定了客戶談論的業務或想法的哪些方面。

如果您是果汁銷售商並收到一條評論，上面寫著“提神，但應包括可生物降解的吸管”。 該分析將發現它對您的果汁有正面評價，但對包裝卻有負面評價。

情緒檢測分析

使用此模型，組織可以檢測用戶反饋中包含的情緒，例如憤怒、滿意、沮喪、恐懼、擔心、快樂和恐慌。 該系統通常使用詞典，而一些高級分類器也使用機器學習算法。

但是，要檢測情緒，您應該使用機器學習而不是詞典。 一個詞可以根據它的使用來傳達積極或消極的意義。 雖然詞典可能無法準確地檢測到情緒，但 ML 可以正確地確定情緒。

意圖分析

使用此模型，您可以準確地確定消費者意圖。 這樣一來，您就不必在近期不打算購買任何東西的觀眾之後花費時間和精力。 相反，您可以專注於計劃購買您的產品的客戶。 您可以使用重定向營銷來吸引他們的注意力。

情緒分析如何工作？

意見挖掘通常通過一種算法來掃描句子並確定它是積極的、中性的還是消極的。 高級意見挖掘工具用人工智能和機器學習取代靜態或傳統算法。 因此，業內人士也將意見挖掘稱為情感 AI。

情緒分析目前遵循以下兩種工作模式：

#1。 機器學習情感分析

顧名思義，這種技術利用 ML 和自然語言處理 (NLP) 從各種訓練輸入中學習。 因此，模型的準確性很大程度上取決於輸入內容的質量和對句子情感的正確理解。 下面的“如何使用機器學習創建情緒分析”部分對此進行了詳細介紹。

#2。 基於規則的情緒分析

這是傳統的意見挖掘方式。 該算法具有一些用於識別任何句子的情緒的預設規則。 基於規則的系統還通過單詞列表（詞典）、標記化、解析和詞幹來手動利用 NLP。

下面是它的工作原理：

詞典庫

程序員在算法內部創建了一個正負詞庫。 可以使用任何標準字典來做到這一點。 在這裡，如果您在決定哪些是積極詞或消極詞時要小心，這會有所幫助。 如果你犯了任何錯誤，輸出就會有缺陷。

文本的標記化

由於機器無法理解人類口語，程序員需要將文本分割成盡可能小的片段，比如單詞。 因此，存在將文本拆分為句子的句子標記化。 類似地，詞標記化拆分了句子的術語。

刪除不必要的詞

在這一點上，詞形還原和停用詞刪除起著重要作用。 詞形還原是將相似詞歸為一組。 例如，Am、Is、Are、Been、Were 等都被認為是“be”。

同樣，停用詞刪除會刪除多餘的詞，例如 For、To、A、At 等，這些詞不會對文本中的情緒產生任何重大變化。

情感詞的計算機計數

由於您將在情緒分析項目中分析數 TB 的文本，因此您需要使用計算機程序來有效地計算所有正面、負面和中性詞。 它還有助於減輕過程中的任何人為錯誤。

計算情緒分數

現在，意見挖掘的任務很簡單。 程序需要給文本打分。 分數可以是百分比形式，例如 0% 為負數，100% 為正數，50% 為中性。

或者，某些程序使用 -100 到 +100 的比例。 在這個量表中，0 為中性，-100 為負面，+100 為正面情緒。

情感分析的實際應用

公司不斷收集需要正確分析的定性數據。 意見挖掘的實際用例是：

• 情緒分析用於分析客戶支持對話。 它可以幫助企業簡化工作流程並改善客戶服務體驗。
• 客戶在論壇和在線社區上所說的話對公司具有重要意義。 他們使用這種方法來了解這些平台上的整體客戶印象。
• 社交媒體上的客戶評論可以成就或破壞業務。 情緒分析通常用於確定受眾對公司的評價。
• 意見挖掘可以識別市場趨勢、確定新市場並分析競爭對手。 因此，人們在推出新產品或品牌之前將其用於市場研究。
• 產品評論是公司使用情緒分析的另一個領域。 因此，企業知道他們可以在哪裡改進他們的產品。
• 對新推出的產品或應用程序測試版的調查包含可用於改進產品的信息。 意見挖掘也有助於從客戶調查中收集關鍵數據。

使用機器學習創建情緒分析

文本預處理

在文本預處理中，ML 算法可以利用停用詞去除和詞形還原來去除在 AI 挖掘中不起任何作用的非關鍵詞。

提取特徵

處理原始文本後，人工智能程序應用矢量化方法將情感詞轉換為數字。 這種數字表示單詞的行業術語是特徵。

Bag-of-n-grams 是向量化的常用方法。 然而，深度學習在這一領域取得了許多進步，並引入了利用神經網絡的 word2vec 算法。

訓練人工智能和預測

AI 訓練器需要輸入一組帶有情感標籤的訓練數據。 數據主要包括多對Features。 特徵對錶示情感詞及其相應標籤的數字表示：否定、中性或肯定。

現實生活文本的預測

現在，程序員會將看不見的或新的文本輸入機器學習系統。 它將利用從訓練數據中的學習來為看不見的文本生成標籤或類。

有時，人工智能係統還可以利用分類算法模型，如邏輯回歸、樸素貝葉斯、線性回歸、支持向量機和深度學習。

意見挖掘工具

既然您已經詳細了解了情感分析的概念，那麼是時候了解一下頂級意見挖掘工具了。

猴學

MonkeyLearn 是一款情緒分析軟件，可以快速檢測雜亂無章的文本數據中的情緒。 使用此工具，公司可以及時發現負面評論並立即做出回應以建立積極的印象。

您可以監控客戶對您的產品、服務或品牌的看法。 因此，貴公司對緊急查詢的響應時間也大大增加。 它還可以讓您可視化情緒洞察力。

MonkeyLearn 支持與數百個文本分析應用程序集成，包括 Zapier、Airtable、Gmail、Intercom、MS Excel、Google Sheets、Zendesk、SurveyMonkey、Typeform 和 Service Cloud。

阿瓦里奧

如果您正在尋找一種可靠的情緒分析工具來跟踪社交聆聽，Awario 就是您的理想之選。 它衡量圍繞您的品牌建立的情緒以及它如何隨時間變化，以便您了解您的聲譽。

使用此工具，您可以發現負面的社交媒體評論並優先回复。 它會通知您客戶對您的營銷活動和新發布的產品的反應。

此外，企業可以使用這個平台來分析他們的競爭對手，以確定他們的優勢和劣勢。 您還可以獲取 PDF 格式的分析統計數據並與他人共享。

專題

Thematic 是一個反饋分析平台，您也可以將其用於情緒分析。 它使用 AI 驅動的意見挖掘為您提供對客戶的完整見解。 使用此工具，您可以在中央平台上了解客戶反饋並確定您的響應的優先級。

該平台從調查、社交媒體、支持聊天、開放式客戶回復和評論中收集反饋。 然後，它使用人工智能將它們分類為不同的主題和情緒。

因此，您知道什麼對客戶很重要。 該平台不需要培訓或手動編碼，因為您可以無縫了解客戶之間的趨勢主題。

最後的話

客戶情緒和購買意圖齊頭並進。 公司可以通過了解潛在客戶和現有客戶的正面或負面印象來設計他們的營銷計劃。 情緒分析還可以幫助您進行社交媒體管理和公司品牌推廣。

既然您知道意見挖掘的重要性及其工作原理，您可以在頂級情緒分析器的幫助下將此方法實施到您的業務中。 您還可以使用機器學習創建情緒分析解決方案。

如果有興趣，請查看此客戶反饋工具列表以改進您的產品。