Sentimentanalys

Sentimentanalysguide: Vad, varför och hur fungerar sentimentanalys?

De säger att ett bra företag alltid lyssnar på sina kunder.

Men vad betyder egentligen att lyssna?

Var pratar folk om ditt företag för att lyssna i första hand?

Och hur går det till att inte bara lyssna utan att höra dem- att verkligen förstå dem??

Det här är några av frågorna som stör företagare, marknadsförare, affärsutvecklingsexperter, reklamvingar och andra viktiga intressenter varje dag. Det var inte förrän nyligen som vi hade börjat få svar på alla dessa frågor som vi har ställt i åratal. Idag kan vi inte bara lyssna på våra kunder och uppmärksamma vad de har att säga om våra produkter eller tjänster utan vidta korrigerande åtgärder, erkänna och till och med belöna människor som har något giltigt eller lovvärt att säga

Vi kan göra detta med en teknik som kallas sentimentanalys. Ett koncept som sedan länge existerade, sentimentanalys blev ett modeord och sedan ett känt namn i affärsspektrumet efter tillkomsten och övervägande av sociala medieplattformar och Big Data. Idag är människor mer uttalade om sina erfarenheter, känslor och känslor om produkter och tjänster mer än någonsin och det är på detta element som känsleanalysen utnyttjar.

Om du är ny på det här ämnet och vill utforska i detalj vad känsla analys är, vad det kan betyda för ditt företag och mer har du kommit till rätt ställe. Vi är säkra på att du i slutet av inlägget kommer att ha praktiska insikter om ämnet.

Låt oss börja

Vad är sentimentanalys?

Sentimentanalys är processen att härleda, mäta eller förstå bilden av din produkt, tjänst eller varumärke på marknaden. Den analyserar mänskliga känslor och känslor genom att tolka nyanser i kundrecensioner, finansiella nyheter, sociala medier, etc.. Om detta låter för komplicerat, låt oss förfina det ytterligare.

Sentimentanalys

Sentimentanalys betraktas också som opinionsbrytning. Med framväxten av sociala medier har folk börjat prata mer öppet om sina erfarenheter av produkter och tjänster online via bloggar, vloggar, berättelser i sociala medier, recensioner, rekommendationer, sammanfattningar, hashtags, kommentarer, direktmeddelanden, nyhetsartiklar och olika andra plattformar. När detta sker online lämnar det ett digitalt fotavtryck av en individs uttryck för en upplevelse. Nu kan denna upplevelse vara positiv, negativ eller helt enkelt neutral.

Sentimentanalys är gruvdrift av alla dessa uttryck och erfarenheter online i form av texter. Med ett stort urval av åsikter och uttryck kan ett varumärke exakt fånga sin målpubliks röst, förstå marknadsdynamik och till och med få veta var det står på marknaden bland slutanvändare.

Kort sagt, stämningsanalys tar fram den åsikt folk har om ett varumärke, produkt, tjänst eller allt detta.

Sociala mediekanaler är en skattkista med information om ditt företag och med effektiva enkla analystekniker kan du veta vad du behöver om ditt varumärke.

Samtidigt måste vi ta bort en missuppfattning om sentimentanalys. Till skillnad från vad det låter är sentimentanalyser inte ett enda stegs verktyg eller teknik som direkt kan hämta åsikter och känslor kring ditt varumärke. Det är en blandning av algoritmer, dataminingstekniker, automatisering och till och med Natural Language Processing (NLP) och kräver komplexa implementeringar.

Varför är sentimentanalys viktigt?

Ur perspektivet är det en ganska enkel giveaway att människor har makt att prata om ditt varumärke eller ditt företag online. När de har en viss publik är det mycket troligt att de kan påverka ytterligare 10 personer att antingen lita på eller hoppa över ditt varumärke.

Eftersom internet erbjuder öppenhet för både de goda och de dåliga, är det viktigt för ett företag att se till att negativa omnämnanden tas bort eller ändras och de goda projiceras för tittare. Statistik och rapporter avslöjar också att unga kunder (Gen Z och senare) är mycket beroende av sociala mediekanaler och påverkare när det gäller att köpa något online. I så fall blir sentimentanalys inte bara livsviktigt utan möjligen också ett livsviktigt verktyg.

Vilka är de olika typerna av sentimentanalys?

Liksom känslor - sentimentanalys kan vara komplex; det är också extremt specifikt och målinriktat. För att få bästa resultat och slutsatser av dina känslomässiga analyskampanjer måste du definiera dina mål och mål så exakt som möjligt. Det finns flera parametrar när det gäller konsumentåterkoppling du kan fokusera på och det du väljer kan direkt påverka vilken typ av känslomässig analyskampanj du slutligen genomför.

För att ge dig en snabb idé, här är de olika typerna av sentimentanalysparametrar -

  • Polaritet - fokusera på de recensioner ditt varumärke får online (positivt, neutralt och negativt)
  • Känslor - fokusera på de känslor din produkt eller tjänst väcker i dina kunders sinnen (glad, ledsen, besviken, upphetsad och mer)
  • Brådska -fokusera på omedelbarheten av att använda ditt varumärke eller hitta en effektiv lösning på dina kunders problem (brådskande och väntande)
  • Avsikt - fokusera på att ta reda på om dina användare är intresserade av att använda din produkt eller ditt varumärke eller inte

Du kan antingen välja att använda dessa parametrar för att definiera din analyskampanj eller komma med andra superspecifika sådana baserat på din affärsnisch, konkurrens, mål och mer. När du väl har bestämt dig för detta kan du sluta prenumerera på någon av följande typer av sentimentanalyser.

Känslomässig upptäckt

Denna metod bestämmer känslan bakom att använda ditt varumärke för ett ändamål. Om de till exempel köpte kläder från din e -handelsbutik kan de antingen vara nöjda med dina leveransförfaranden, klädkvaliteten eller utbudet eller bli besvikna över dem. Bortsett från dessa två känslor kan en användare också möta alla specifika eller en blandning av känslor i spektrumet. Känslomässig upptäckt fungerar för att ta reda på vad just den eller en rad känslor är. Detta görs med hjälp av maskininlärningsalgoritmer och lexikoner.

En av bristerna med denna typ är att användarna har en mängd olika sätt att uttrycka sina känslor - genom text, emojis, sarkasm och mer. Din modell bör vara mycket utvecklad för att upptäcka känslorna bakom deras unika uttryck.

Finkornig analys

En mer direkt analysform innebär att ta reda på polariteten i ditt varumärke. Från mycket positivt till neutralt till mycket negativt, användarna kan uppleva alla attribut med avseende på ditt varumärke och dessa attribut kan ta en konkret form i form av betyg (t.ex. - stjärnor baserade) och allt din modell behöver göra är att gruva dessa olika former betyg från olika källor.

Aspektbaserad analys

Recensioner innehåller ofta bra feedback och förslag som kan driva din företags tillväxt på marknaden genom att låta dig upptäcka kryphål som du aldrig visste fanns. Aspektbaserad sentimentanalys tar dig ett steg längre för att hjälpa till att identifiera dem.

Enkla ord, användare påpekar i allmänhet några bra eller dåliga saker i sina recensioner förutom betyg och uttryck för känslor. Till exempel kan en recension av ditt reseföretag nämna, ”Guiden var verkligen hjälpsam och visade oss alla platser i regionen och till och med hjälpte oss att gå ombord på våra flyg.” Men det kan också vara,”Resebordsmannen var extremt oförskämd och slö. Vi fick vänta en timme innan vi fick vår resplan för dagen. ”

Det som ligger under känslorna är två stora takeaways från din affärsverksamhet. Dessa kan fixas, förbättras eller erkännas genom aspektbaserad analys.

Flerspråkig analys

Detta är en bedömning av känslor över olika språk. Språket kan bero på de regioner du driver, länder du skickar till och mer. Denna analys innefattar användning av språkspecifik gruvdrift och algoritmer, översättare i avsaknad av det, sentimentlexikoner och mer.

[Läs också: Flerspråkig sentimentanalys – betydelse, metodik och utmaningar]

Låt oss diskutera ditt krav på AI -utbildningsdata idag.

Hur fungerar Sentimentanalys?

Sentimentanalys är en blandning av olika moduler, tekniker och tekniska koncept. Två stora distributioner i spektrumet av sentimentanalys inkluderar NLP och maskininlärning. Medan den ena hjälper till med gruvdrift och kurering av åsikter, tränar eller utför den andra specifika åtgärder för att avslöja insikter från dessa åsikter. Baserat på mängden data du har kan du distribuera en av de tre sentimentanalysmodulerna. Noggrannheten i den modell du väljer beror oerhört på datamängden så det är alltid bästa praxis att uppmärksamma den.

Regelbaserad

Det är här du manuellt definierar en regel för din modell för att utföra sentimentanalys av data du har. Regeln kan vara en parameter vi diskuterade ovan - polaritet, brådska, aspekter och mer. Denna modell innefattar integration av NLP -koncept som lexikoner, tokenisering, analys, stämning, märkning av taldelar och mer.

I en grundmodell definieras eller tilldelas polariserade ord ett värde - bra för positiva ord och dåliga för negativa ord. Modellen räknar antalet positiva och negativa ord i en text och klassificerar följaktligen känslan bakom åsikten.

En av de största nackdelarna med denna teknik är att sarkasm kan förekomma som goda åsikter, vilket snedvrider den övergripande funktionaliteten i sentimentanalys. Även om detta kan åtgärdas genom att bygga avancerade modeller, finns bristerna ändå.

Automat

Denna aspekt av sentimentanalys fungerar helt på maskininlärningsalgoritmer. I detta finns det inget behov av mänskligt ingripande och fastställer manuella regler för att en modell ska fungera. Istället implementeras en klassificerare som utvärderar texten och returnerar resultat. Detta innebär mycket datataggning och dataanmärkning för att hjälpa modellerna att förstå data som matas.

Hybrid

Den mest exakta av modellerna, hybridmetoder blandar det bästa från två världar-reglerbaserade och automatiska. De är mer exakta, funktionella och föredragna av företag för deras känslomässiga analyskampanjer.

Vad betyder sentimentanalys för ditt företag?

Sentimentanalyser kan leda till en våg av upptäckter när det gäller ditt företag och dess ställning på marknaden. När det slutgiltiga syftet med ett företags existens är att göra kundernas liv enklare kommer lyssningen på dem bara att hjälpa oss att lansera bättre produkter och tjänster och i sin tur ta vårt företag framåt. Här är de viktigaste tipsen på vad sentimentanalyser kan göra för ditt företag:

  • det hjälper oerhört mycket med att övervaka ditt varumärkes hälsa på marknaden. Från en enda instrumentpanel kan du snabbt förstå om ditt varumärkes hälsa är bra, neutralt eller nedbrytande.
  • Det hjälper dig att hantera ditt varumärkes rykte bättre och snabbt hantera ORM -problem och kriser
  • Stöder utvecklingen av bättre marknadsföringskampanjer genom att låta dig förstå pulsen på din publik och utnyttja den
  • Konkurrensanalys kan optimeras genom sentimentanalys i betydande omfattning
  • Viktigast av allt, kundtjänst kan förbättras för mer tillfredsställelse och snabba vändningar

Sentimentanalys Användningsfall

Med ett så kraftfullt koncept i handen är du bara ett kreativt beslut ifrån att implementera det bästa användningsfallet av sentimentanalys. Det finns dock flera marknadsprövade och godkända användningsfall som redan körs idag. Låt oss titta på några av dem kort.

Brandövervakning

Sentimentanalys är ett bra sätt att övervaka ditt varumärke online. För närvarande finns det fler kanaler genom vilka kunder kan uttrycka sina åsikter och för att upprätthålla en holistisk varumärkesimage måste vi implementera Omni-kanals metoder för övervakning. Sentimentanalys kan hjälpa vårt företag att sprida vingar över forum, bloggar, videoströmmande webbplatser, podcastplattformar och sociala mediekanaler och hålla ett öga - eller snarare ett öra - ute efter varumärkesnämnanden, recensioner, diskussioner, kommentarer och mer.

Social Media Monitoring

Det tar så lite som tusen människor att göra en hashtag trend. Med så mycket makt som tillkommer sociala medier är det bara meningsfullt att vi lyssnar på vad folk har att säga om vår verksamhet på sociala plattformar. Från Twitter och Facebook till Instagram, Snapchat, LinkedIn och mer kan sentimentanalyser göras på alla plattformar för att lyssna på kritik och uppskattningar (sociala omnämnanden) och svara därefter. Detta hjälper vårt företag att interagera bättre med våra användare, få ett humant förhållningssätt till verksamheten och kontakta direkt med de viktigaste intressenterna i vår verksamhet - våra kunder.

Marknadsundersökningar

Sentimentanalys är ett bra sätt att förstå marknaden, dess kryphål, potentialen och mer för våra specifika behov. Med exakt marknadsundersökning gör det syften som expansion, diversifiering och introduktion av nya produkter eller tjänster mer effektiva och effektiva. Vi kunde förutsäga och bedöma trender, förstå marknadsdynamik, inse behovet av en ny produkt, förstå köpkraften och andra attribut för vår målgrupp och mycket mer genom sentimentanalys.

Hur används maskininlärning i sentimentanalys?

Hur används maskininlärning i sentimentanalys? Som vi nämnde är sentimentanalys ett komplext koncept och när du har stora datamängder kan du inte låta bli att tro att automatisera hela processen kan vara det bästa sättet att närma sig det. Naturligtvis, om du använder ett automatiskt tillvägagångssätt för att analysera känslor, är det viktigt att du exakt utbildar din maskininlärningsmodell för exakta resultat.

Det är här komplexiteten uppstår. Den data du matar måste inte bara vara strukturerad utan också taggad. Endast när du märker data som din modell kan förstå meningsstrukturen, taldelar, polariserade ord, sammanhang och andra parametrar som är inblandade i en mening. För det måste du främst arbeta med att märka volymer efter datamängder.

När du märker dina data förstår din artificiella intelligens eller modell de olika aspekterna av texter och arbetar autonomt med att förstå känslan bakom data du matar in. Du kan träna dina data genom att kommentera specifika delar av dina texter för att hjälpa maskinen att identifiera vad fokusera på och lära av just den parametern. Du måste också lägga till metadata för att ytterligare definiera identifieraren.

Om du planerar att kommentera dina data internt måste du först ha massiva datamängder i handen. När du har det kan du använda Shaip -plattform för att kommentera dina data. Denna process kan dock vara komplicerad eftersom du antingen måste ägna dina resurser åt detta arbete eller be dem att gå en extra mil och få jobbet gjort.

Om din tid till marknaden kommer snart, och du behöver söka externa källor för dina behov av dataannotering, kan resurser som vi på Shaip rädda dagen. Med våra expertdataanmälningsprocesser säkerställer vi att dina maskininlärningsmodeller matas med den mest exakta datamängden för exakta resultat. Vårt team kommenterar data baserat på dina behov och krav för att ge ett målinriktat resultat. Eftersom det här är en tidskrävande och tråkig process föreslår vi att du kommer i kontakt med dina krav för dataanmärkning för utbildning av sentimentanalyser.

Nå ut i dag.

Social Dela

Du kanske också gillar