Azt mondják, egy jó üzlet mindig hallgatja az ügyfeleket.
De mit is jelent valójában a hallgatás?
Hol beszélnek az emberek a te vállalkozásodról, hogy eleve hallgassanak?
És hogyan folytathatja nemcsak hallgatását, hanem hallását is - valódi megértését??
Ez a néhány kérdés, amely mindennap foglalkoztatja a cégtulajdonosokat, marketingszakembereket, üzletfejlesztési szakértőket, reklámszárnyakat és más kulcsfontosságú érdekelteket. Csak nemrégiben kezdtünk választ kapni ezekre a kérdésekre, amelyeket évek óta feltettünk. Ma nem csak meghallgathatjuk ügyfeleinket, és odafigyelhetünk a termékeinkről vagy szolgáltatásainkról elmondott véleményükre, hanem korrekciós intézkedéseket tehetünk, elismerhetjük és meg is jutalmazhatjuk azokat az embereket, akiknek van valami érvényes vagy dicséretes mondanivalója.
Megtehetjük ezt a hangulatelemzés nevű technikával. A koncepció, amely régóta létezik, hangulatelemzés a közösségi média platformok és a Big Data megjelenése és túlsúlya után az üzleti spektrumban divatszóvá, majd háztartási névvé vált. Ma az emberek minden eddiginél jobban hangoztatják a termékekkel és szolgáltatásokkal kapcsolatos tapasztalataikat, érzelmeiket és érzelmeiket, és a hangulatelemzés éppen ezt az elemet teszi lehetővé.
Ha még nem ismeri ezt a témát, és részletesen meg akarja vizsgálni, mit hangulat elemzés az, hogy mit jelenthet az Ön vállalkozása számára, és még sok más, jó helyre került. Biztosak vagyunk abban, hogy a bejegyzés végére hasznos betekintést kap a témába.
Kezdjük el
Mi az a hangulatelemzés?
A hangulatelemzés az a folyamat, amelynek során levezetjük, felmérjük vagy megértjük a termékünkről, szolgáltatásunkról vagy márkáról alkotott képet a piacon. Elemezi az emberi érzelmeket és érzéseket azáltal, hogy értelmezi a vásárlói vélemények, pénzügyi hírek, közösségi média stb. árnyalatait. Ha ez túl bonyolultnak hangzik, finomítsuk tovább.
A hangulatelemzés is véleménybányászatnak számít. A közösségi média térnyerésével az emberek nyíltabban beszélnek a velük kapcsolatos tapasztalataikról termékek és szolgáltatások online blogokon, vlogokon, közösségi média történeteken, áttekintéseken, ajánlásokon, összefoglalókon, hashtageken, megjegyzéseken, közvetlen üzeneteken, hírcikkeken és különféle egyéb platformokon keresztül. Amikor ez online történik, digitális lábnyomot hagy az egyén tapasztalatairól. Ez az élmény lehet pozitív, negatív vagy egyszerűen semleges.
A hangulatelemzés mindezen kifejezések és tapasztalatok online bányászata szövegek formájában. Vélemények és kifejezések nagy mintavételével a márka pontosan meg tudja ragadni a célközönség hangját, megértheti a piaci dinamikát, sőt megismerheti, hogy hol áll a piacon a végfelhasználók körében.
Röviden: az érzelmek elemzése kihozza az emberek véleményét egy márkáról, termékről, szolgáltatásról vagy mindezekről.
A közösségi média csatornái kincses ládák az Ön vállalkozásáról, és hatékony egyszerű elemzési technikákkal bármit megtudhat a márkájáról.
Ugyanakkor el kell távolítanunk a hangulatelemzéssel kapcsolatos tévhitet. A hangulatelemzés ellentétben azzal, aminek hangzik, nem egy lépésből álló eszköz vagy technika, amely azonnal megszerezheti a véleményét és a véleményét a márkája körül. Algoritmusok, adatbányászati technikák, automatizálás és még a természetes nyelv feldolgozása (NLP) keveréke, és összetett megvalósítást igényel.
Miért fontos a hangulatelemzés?
Szempontból nézve elég egyszerű ajándék, hogy az embereknek lehetőségük van online módon beszélni a márkáról vagy az üzleti vállalkozásról. Ha bizonyos számú közönséggel rendelkeznek, akkor nagy az esély arra, hogy további 10 embert befolyásolhatnak abban, hogy megbízzanak, vagy kihagyják a márkádat.
Mivel az internet átláthatóságot kínál mind a jó, mind a rossz szempontjából, elengedhetetlen az üzleti vállalkozások számára, hogy biztosítsák a negatív megemlítések törlését vagy megváltoztatását, és a jót a nézők számára. A statisztikák és a jelentések azt is feltárják, hogy a fiatal ügyfelek (Gen Z és azon túl) nagyon függenek a közösségi média csatornáitól és az influencertől, ha bármit online vásárolnak. Ebben az esetben az érzelmek elemzése nemcsak létfontosságúvá válik, hanem valószínűleg létfontosságú eszközzé is.
Melyek a hangulatelemzés különböző típusai?
Az érzelmekhez hasonlóan - a hangulatelemzés is összetett lehet; rendkívül specifikus és célorientált is. A hangulatelemző kampányok legjobb eredményeinek és következtetéseinek eléréséhez a lehető legpontosabban meg kell határoznia a céljait. Számos paraméter áll rendelkezésre, amikor a fogyasztói visszajelzésekre összpontosíthat, és amit választ, az közvetlenül befolyásolhatja azt a hangulatelemző kampány típusát, amelyet végül megvalósít.
Gyors ötletünk érdekében íme a hangulatelemzési paraméterek különböző típusai -
- Polaritás - koncentráljon azokra a véleményekre, amelyeket a márkája online kap (pozitív, semleges és negatív)
- Érzelmek - összpontosítson arra az érzelemre, amelyet terméke vagy szolgáltatása megidéz az ügyfelek fejében (boldog, szomorú, csalódott, izgatott és így tovább)
- Sürgősség -összpontosítson a márka közvetlen használatára, vagy találjon hatékony megoldást ügyfelei problémáira (sürgős és kivárható)
- Szándék - összpontosítson arra, hogy megtudja, a felhasználók érdeklődnek-e a terméke vagy márkája iránt, vagy sem
Vagy választhatja ezeket a paramétereket az elemzési kampány meghatározása érdekében, vagy más szuperspecifikusakkal is előállhat az üzleti rése, a verseny, a célok és egyebek alapján. Miután döntött erről, végül feliratkozhat az alábbi hangulatelemzés egyikére.
Érzelemdetektálás
Ez a módszer meghatározza az érzelmeket, amelyek mögött a márka célja van. Például, ha ruházatot vásároltak az Ön e-kereskedelmi áruházából, vagy elégedett lehet a szállítási eljárással, a ruházat minőségével vagy a választékkal, vagy csalódhat bennük. Ezen a két érzelemen kívül a felhasználó bármilyen speciális vagy különböző érzelemkeverékkel is szembesülhet a spektrumban. Az érzelemfelismerés arra szolgál, hogy megtudja, mi az adott érzelem vagy egy sor érzelem. Ez gépi tanulási algoritmusok és lexikonok segítségével történik.
Az egyik ilyen típusú hiányosság az, hogy a felhasználóknak számos módja van az érzelmeik kifejezésére - szöveges, hangulatjelek, szarkazmus és egyebek révén. Modelljének fejlettnek kell lennie, hogy felismerje az egyedi kifejezések mögött meghúzódó érzelmeket.
Finomszemcsés elemzés
Az elemzés közvetlenebb formája magában foglalja a márkához kapcsolódó polaritás megismerését. A nagyon pozitívtól a semlegesig és a nagyon negatívig a felhasználók bármilyen tulajdonságot megtapasztalhatnak a márkáddal kapcsolatban, és ezek az attribútumok kézzelfogható formát ölthetnek minősítések formájában (pl. - csillag alapú), és a modellednek csak annyit kell tennie, hogy ezeket a különböző formákat enyém legyen forrásokból származó értékelések száma.
Szemponton alapuló elemzés
A vélemények gyakran megalapozott visszajelzéseket és javaslatokat tartalmaznak, amelyek ösztönözhetik üzleti növekedését a piacon, lehetővé téve olyan kiskapuk feltárását, amelyekről soha nem is tudtál létezni. A szempont-alapú hangulatelemzés egy lépéssel tovább visz az azonosításukhoz.
Egyszerű szavakkal, a felhasználók véleményeikben általában rámutatnak jó vagy rossz dolgokra, az értékelésen és az érzelmek kifejezésén kívül. Például az utazási vállalkozásával kapcsolatos vélemény megemlíthetné, "Az útmutató nagyon hasznos volt, és megmutatta a régió összes helyét, sőt segített nekünk felszállni a járatainkra is." De az is lehet,”Az utazási pult munkatársa rendkívül durva és letargikus volt. Egy órát kellett várnunk, mire megkaptuk a napi útitervet.
Ami az érzelmek alatt rejlik, az üzleti tevékenységének két fő elvonása. Ezeket aspektus alapú elemzéssel lehet javítani, fejleszteni vagy felismerni.
Többnyelvű elemzés
Ez a különféle nyelvek hangulatának értékelése. A nyelv függhet a működtetett régióktól, az országtól, ahová szállít, és egyebektől. Ez az elemzés magában foglalja a nyelvspecifikus bányászat és algoritmusok alkalmazását, ennek hiányában a fordítókat, az érzelmi lexikonokat és még sok mást.
[Olvassa el még: Többnyelvű hangulatelemzés – fontosság, módszertan és kihívások]
Hogyan működik a hangulatelemzés?
A hangulatelemzés a különféle modulok, technikák és technológiai koncepciók keveréke. A hangulatelemzés spektrumának két fő telepítése az NLP és a gépi tanulás. Míg az egyik segítséget nyújt a vélemények kitalálásában és kezelésében, addig a másik konkrét műveleteket hajt végre vagy hajt végre annak érdekében, hogy betekintést nyerjen ezekbe a véleményekbe. A rendelkezésére álló adatok mennyisége alapján telepítheti a három hangulatelemző modul egyikét. A kiválasztott modell pontossága nagymértékben függ az adatmennyiségtől, ezért mindig a legjobb gyakorlat figyelni rá.
Szabályalapú
Itt adhatja meg manuálisan a szabályt a modell számára a hangulatelemzés elvégzésére a rendelkezésére álló adatokon. A szabály lehet egy paraméter, amelyet fent tárgyaltunk - polaritás, sürgősség, szempontok és egyebek. Ez a modell magában foglalja az olyan NLP-fogalmak integrálását, mint a lexikonok, tokenizálás, elemzés, tagolás, beszédrészek címkézése és egyebek.
Egy alapmodellben a polarizált szavakat definiálják vagy hozzájuk rendelnek értéket - a pozitív szavakhoz jó, a negatívakhoz pedig rosszak. A modell megszámolja a szövegben szereplő pozitív és negatív szavak számát, és ennek megfelelően a vélemény mögé sorolja az érzelmeket.
Ennek a technikának az egyik fő hiányossága, hogy a szarkazmus esetei jó véleményként továbbadhatók, torzítva az érzelmek elemzésének általános funkcionalitását. Noha ezt fejlett modellek felépítésével lehet orvosolni, a hiányosságok mégis fennállnak.
Automatikus
A hangulatelemzés ezen aspektusa teljesen működik a gépi tanulási algoritmusokon. Ebben nincs szükség emberi beavatkozásra, és manuális szabályokat kell meghatározni a modell működéséhez. Ehelyett egy osztályozót alkalmaznak, amely kiértékeli a szöveget és visszaadja az eredményeket. Ez rengeteg adatcímkézéssel és adatjegyzettel jár, hogy a modellek megértsék a betáplált adatokat.
hibrid
A modellek közül a legpontosabb, a hibrid megközelítések mindkét világ legjobbjait ötvözik - szabályalapúak és automatikusak. Pontosabbak, működőképesebbek, és a vállalkozások jobban kedvelik hangulatelemző kampányaikat.
Mit jelent a hangulatelemzés az Ön vállalkozása számára?
Az érzelmek elemzése felfedezési hullámot vonhat maga után, ami az Ön vállalkozását és piaci helyzetét illeti. Amikor egy vállalkozás létezésének végső célja az ügyfelek életének megkönnyítése, azok meghallgatása csak jobb termékek és szolgáltatások bevezetésében segít, és előreláthatólag továbbviszi üzleti tevékenységünket. Az alábbiakban bemutatjuk a legfontosabb elvárásokat arról, hogy mit tehet a hangulatelemzés az Ön vállalkozása számára:
- óriási segítséget nyújt a márka piaci állapotának figyelemmel kísérésében. Egyetlen irányítópultról gyorsan megértheti, hogy a márka állapota jó, semleges vagy kimerítő-e.
- Segít jobban kezelni a márka hírnevét, és gyorsan kezelni az ORM problémáit és válságait
- Támogatja a jobb marketingkampányok kidolgozását azáltal, hogy megérti a közönség pulzusát, és kihasználja azt
- A versenyelemzés a hangulatelemzés révén jelentős mértékben optimalizálható
- A legfontosabb az egészben: az ügyfélszolgálat javítható az elégedettség és a gyors fordulat érdekében
Hangulatelemzés felhasználási esetek
Ilyen erőteljes koncepcióval a kezedben csak egy kreatív döntés áll távol a hangulatelemzés legjobb felhasználási esetének megvalósításától. Számos piacon tesztelt és jóváhagyott felhasználási eset azonban már ma is fut. Nézzünk meg néhányat közülük röviden.
Márkamegfigyelés
A hangulatelemzés nagyszerű módja annak, hogy online figyelemmel kísérje a márkáját. Jelenleg több olyan csatorna létezik, amelyeken keresztül az ügyfelek kifejthetik véleményüket, és a holisztikus márkaimázs fenntartása érdekében az Omni-channel megközelítéseket kell bevezetnünk a monitorozáshoz. Az érzelmek elemzése segíthet vállalkozásunk szárnyainak elterjesztésében fórumokon, blogokon, video streaming webhelyeken, podcast platformokon és közösségi média csatornákon, és szemmel tarthatja - vagy inkább fülhallgatót tarthat a márka említéséhez, véleményezéséhez, megbeszéléseihez, megjegyzéseihez és egyebekhez.
Közösségi médiafigyelés
Alig ezer emberre van szükség egy hashtag felkapásához. A közösségi médiának annyi hatalom birtokában csak akkor van értelme, hogy a közösségi platformokon hallgatjuk az emberek véleményét az üzletünkről. A Twittertől és a Facebooktól kezdve az Instagramon, a Snapchaten, a LinkedIn és így tovább: az érzelmek elemzése minden platformon elvégezhető, hogy meghallgassa a kritikákat és elismeréseket (társadalmi megemlítéseket), és ennek megfelelően reagáljon. Ez segít vállalkozásunknak abban, hogy jobban kapcsolatba lépjen a felhasználóinkkal, emberséges megközelítést alkalmazzon a műveletek terén, és közvetlenül kapcsolatba léphessen vállalkozásunk legfontosabb érdekeltjeivel - ügyfeleinkkel.
Piackutatás
Az érzelmek elemzése nagyszerű módja annak, hogy megértsük a piacot, annak kiskapuit, a lehetőségeket és még sok minden mást sajátos igényeinkhez. Pontos piackutatással hatékonyabbá és hatásosabbá teszi az olyan célokat, mint a terjeszkedés, a diverzifikáció, valamint az új termékek vagy szolgáltatások bevezetése. Meg tudtuk jósolni és felmérni a trendeket, megérteni a piaci dinamikát, felismerni egy új termék szükségességét, megérteni a vásárlóerő és a célközönség egyéb jellemzőit, és még sok minden mást a hangulatelemzés segítségével.
Hogyan használják a gépi tanulást az érzelmek elemzésében?
Mint említettük, a hangulatelemzés összetett fogalom, és ha nagy adathalmazokkal rendelkezik, nem tehet róla, hogy azt gondolja, hogy a teljes folyamat automatizálása lehet a legjobb módszer a megközelítéshez. Természetesen, ha automatikus megközelítést alkalmaz az érzelmek elemzésére, fontos, hogy pontosan képezze a gépi tanulási modellt a pontos eredmények érdekében.
Itt jelentkeznek a bonyolultságok. A betáplált adatokat nemcsak strukturálni, hanem címkézni is kell. Csak akkor jelölje meg az adatokat, ha modellje megértené a mondat felépítését, a beszéd egyes részeit, a polarizált szavakat, a kontextust és a mondat egyéb paramétereit. Ehhez elsősorban a kötetek címkézésével kell foglalkoznia az adatmennyiségek után.
Amikor címkézi adatait, mesterséges intelligenciája vagy modellje megérti a szövegek különböző aspektusait, és önállóan dolgozik azon, hogy megértse az Ön által betáplált adatok hátterét. Képezheti adatait úgy, hogy feljegyzi szövegeinek egyes részeit, hogy segítse a gépet abban, hogy mit kell tennie. összpontosítson és tanuljon az adott paraméterről. Az azonosító további meghatározásához metaadatokat is hozzá kell adnia.
Ha házon belül kívánja kommentálni az adatait, akkor először hatalmas mennyiségű adattal kell rendelkeznie a kezében. Miután megvan, használhatja a Shaip platform az adatok megjegyzéséhez. Ez a folyamat azonban bonyolult lehet, mivel vagy szánnia kell erőforrásait erre a munkára, vagy fel kell kérnie őket, hogy haladják meg a mérföldet és végezzék el a munkát.
Ha hamarosan elérkezik a piacra kerülési ideje, és külső forrásokat kell keresnie az adatjegyzetekkel kapcsolatos igényeihez, a Shaip-nál hozzánk hasonló források megmenthetik a napot. Szakértői adatjegyzési folyamatainkkal biztosítjuk, hogy a gépi tanulási modellek a legpontosabb adatkészlettel rendelkezzenek a pontos eredmények érdekében. Csapatunk az Ön igényei és követelményei alapján jegyzi fel az adatokat, hogy célorientált eredményt biztosítson. Mivel ez időigényes és fárasztó folyamat, javasoljuk, hogy vegye fel a kapcsolatot az adatelemzési követelményekkel a hangulatelemzési képzés során.
Érjen el Ma.