تحلیل احساسات چیست و چه کاربردی دارد؟

امیلی لوئیز اسپنسر

آنها من را دوست دارند ... آنها من را دوست ندارند.

این سوالی است که اکثر مردم از خود در مورد عزیزان خود می پرسند. اما در مورد پرسیدن این سوال از موضع یک مدیر عامل یا یک تحلیلگر داده چطور؟

وقتی این کار را انجام می دهید، در حال انجام تجزیه و تحلیل احساسات هستید، البته بدون اینکه گلبرگ های یک گل را بردارید.

هنگام ساختن برند خود، یکی از مهمترین کارهایی که می توانید انجام دهید این است که مخاطبان خود را بخوانید.

احساس مردم نسبت به محصول شما برای موفقیت آن ضروری است. و درک تفاوت‌های ظریف این احساسات به شما کمک می‌کند تا از رقبای خود پیشی بگیرید.

این فقط درباره یک کلی نیست که «آنها محصول من را دوست دارند. آنها آن را دوست ندارند.»این به جزئیات جزئی که محصولات یا خدمات شما را تشکیل می دهند و نحوه ارائه آنها را گسترش می دهد.

اگر چیزهایی وجود دارد که مشتریان را به اشتباه می اندازد، نگه داشتن آنها کلید موفقیت است.

آنچه مشتریان می خواهند همیشه واضح و ثابت نیست. اگر چیزی در یک مکان و زمان کار کند، هیچ تضمینی وجود ندارد که در مکان دیگر کار کند. این مطمئناً در صنایع مد روز مانند مد صادق است، جایی که بر فرهنگ تأکید می شود و همه چیز به سرعت تغییر می کند.

بنابراین چگونه می‌توانید از درک مصرف‌کننده و پاسخ خود به آن آگاه باشید؟به خصوص در عصر اینترنت که هر چند دقیقه یک بار پست های رسانه های اجتماعی و بررسی وب سایت ها منتشر می شود. صرفاً داده های زیادی برای تجزیه و تحلیل دستی وجود دارد.

اینجاست که تحلیل احساسات مطرح می شود.

تحلیل احساسات چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات، همچنین به عنوان "نظر کاوی" شناخته می شود، فرآیند خودکار تجزیه و تحلیل یک متن و تفسیر احساسات پشت آن است.

از طریق یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل متن، الگوریتم ها می توانند عبارات را به عنوان مثبت، منفی و خنثی طبقه بندی کنند.

شرکت‌ها و برندها اغلب از این فرآیند به‌عنوان یک استراتژی برای مدیریت حجم زیادی از داده‌های Yelp، Twitter، Amazon استفاده می‌کنند.

این داده‌ها به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا درباره احساسات مشتریان نسبت به محصولاتشان و پیشنهادات رقبا بیشتر بیاموزند.

تحلیل احساسات چگونه کار می کند

تجزیه و تحلیل احساسات برای استخراج اطلاعات بر یک موتور هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) است.

یادگیری ماشینی به نرم افزار اجازه می دهد تا به طور مستقل یاد بگیرد و بدون برنامه ریزی برای آن سناریوی صریح، در پیش بینی نتیجه تحلیل دقیق تر شود. اساساً به نرم افزار اجازه می دهد تا از نمونه های گذشته "یاد بگیرد" تا در طول زمان خود را بهبود بخشد.

NLP زبان انسان و معنای پشت آن را تجزیه و تحلیل می کند. این بخش بندی متن، تجزیه و تحلیل گرامری، و استخراج اصطلاحات را پوشش می دهد.

کدام الگوریتم برای تحلیل احساسات استفاده می شود؟

ML و NLP ابزارهایی هستند که به الگوریتم تحلیل احساسات کمک می کنند تا نتایج نهایی را تولید کند. معمولاً سه نوع الگوریتم وجود دارد:

• مبتنی بر قانون - این رویکرد اساسی و آسان برای پیاده سازی است. این بر اساس قوانین از پیش تعریف شده دستی است و به سیستم کمک می کند متنی را که می خواند تجزیه و تحلیل کند. اشکالات واضح هستند، با تکیه بر ورودی های دستی که منابع زیادی را مصرف می کنند و قادر به تکامل خودکار نیستند.
• خودکار - این رویکرد پیشرفته است که از NPL و ML استفاده می کند. این سیستم ابتدا با هزاران عبارت تغذیه می شود که از قبل به عنوان منفی، خنثی یا مثبت تعریف شده اند. این مرحله "آموزش" است. سپس، با دانش جدید خود، می تواند وارد مرحله "پیش بینی" خود شود، اصطلاحات جدید را درک کند و آنها را به طور مناسب طبقه بندی کند. هر چند در اینجا یک نقطه ضعف وجود دارد. این الگوریتم ناگزیر به انجام برخی اشتباهات است، و اغلب دشوار است که دقیقاً چرا این اتفاق افتاده است.
• ترکیبی - این بهترین الگوریتم هر دو جهان و موثرترین الگوریتم است. این رویکرد از دقت بالای الگوریتم مبتنی بر قاعده در حین اجرای اصطلاحات و عبارات جدید در یک چشم به هم زدن لذت می برد.

با وجود این الگوریتم‌های پیچیده، ابزار تحلیل احساسات می‌تواند متن بی‌پایان را مرور کند و آن را بر اساس احساسات منفی، خنثی یا مثبت امتیاز دهد.

تحلیل احساسات چگونه کار می کند

علاوه بر این، هنگام برخورد با تجربه مشتری، می‌تواند متن را به موضوعاتی مانند:

• کیفیت محصول.
• سرعت خدمات.
• سهولت ارتباط.
• و بیشتر.

برای درک بهتر، به چند مثال نگاه می کنیم.

به دلیل تنوع زیاد جاروهای شارژی و گستردگی عملکردها، مردم اغلب به نظرات مشتریان مراجعه می کنند و چیزی شبیه به این را می بینند.

هوش مصنوعی تحلیل احساسات چگونه آن را درک می کند؟این قطعه متن را به قطعات کوچکتر تقسیم می کند، مانند:

• "این سبک وزن، جمع و جور و یک شناور همه جانبه درخشان است."

• "من با ضربان قلب دیگری می خرم."

• "مخزن کوچک است."

سپس هوش مصنوعی یک احساس برای هر بلوک متن اختصاص می دهد. اولی بسیار مثبت است و دومی هم همینطور. سومی تا حدودی منفی است، اگرچه می توان آن را زمانی که در زمینه بزرگتر در نظر گرفت، خنثی در نظر گرفت.

سپس تصمیم گیرندگان می توانند درک کنند که مشتریان در مورد بخش های خاصی از محصول چه فکر می کنند یا به تصویر کلی - در این مورد، مثبت - نگاه کنند.

صنعت دیگری که درک احساسات مشتری در آن حیاتی است، صنعت زیبایی است.

این بررسی خط چشم (بدون جناس) تصویری تا حدودی منفی به تصویر می‌کشد.

بررسی با «مداد خود عالی است» شروع می‌شود، که هوش مصنوعی می‌تواند آن را به عنوان یک احساس مثبت علامت‌گذاری کند. اما بعد از آن بلوک‌هایی از متن می‌آیند که می‌گویند چگونه «شکن می‌شود و تیز کردن آن غیرممکن است» که بسیار منفی هستند. این بررسی با این جمله کوبنده پایان می‌یابد که «دیگر دیگری نمی‌خرم».

تجزیه و تحلیل احساسات به برند کمک می کند تا بفهمد مشتریان از محصول خود ناامید شده اند و چرا. در این مورد، آنها می دانند که به جای کیفیت مداد، کار روی دوام مداد لازم است.

همانطور که می بینید، این کاری است که یک انسان می تواند انجام دهد. اما وجه تمایز اصلی برای تجزیه و تحلیل احساسات، سرعت و دقتی است که می‌تواند این بررسی‌ها را تجزیه و تحلیل کند، چیزی که حتی یک تیم از تحلیلگران باتجربه نمی‌توانند به آن دست پیدا کنند.

چگونه Revuze تجزیه و تحلیل احساسات را انجام می دهد

موضوعات کلی NPL، ML، و الگوریتم های مختلف نقش مهمی در Revuze دارند. اما برای اینکه به مشتریان خود مزیت رقابتی بدهیم، با استفاده از یک مدل شخصی سازی شده برای تجزیه و تحلیل احساسات خودکار خود، قدمی فراتر برداشته ایم و به حداکثر رساندن دقت و میزان موفقیت کمک می کنیم.

ما این کار را از طریق "مدل های محلی" انجام می دهیم، که به ما امکان می دهد فناوری خود را با ویژگی های هر مطالعه موردی یا مشتری تطبیق دهیم. ما می توانیم دیکشنری ها و مدل های محلی را در عرض چند روز با دقت 90 درصد تولید کنیم.

روش کار به این صورت است: الگوریتم‌های هوش مصنوعی Revuze موضوعات منحصر به فرد زیادی را استخراج می‌کنند، از موضوعات سطح بالا (مانند رضایت کاربر و قیمت) تا موضوعات دانه‌دار (مانند «نرم‌بودن» برای دستمال توالت یا «نوار مرطوب‌کننده» برای تیغ‌های یکبار مصرف).

به جای محدود کردن خود به تنها 8 تا 15 موضوع کلی، 40 تا 80 موضوع را تجزیه و تحلیل می کنیم که برای هر کسب و کار یا محصولی که با آن کار می کنیم بسیار خاص است.

هنگامی که می خواهید احساسات مصرف کننده را در مورد ویژگی های یک محصول خاص درک کنید، نمی توانید از ابزار تجزیه و تحلیل احساسات محدود به موضوعات عمومی استفاده کنید. شخصی سازی کلیدی است و بعداً در مورد آن بیشتر توضیح خواهیم داد.

نمونه Revuze Explorer

چالش‌های تحلیل احساسات چیست؟

در حالی که الگوریتم‌ها می‌توانند بسیار پیشرفته باشند، تجزیه و تفسیر برخی از متن‌ها برای ماشین دشوار است.

طعنه

کاربران ممکن است بنویسند: «برای تهیه میز باید 45 دقیقه صبر می‌کردیم. عالی!"برای یک انسان، واضح است که صفت "عالی!"به طعنه استفاده می شود

چگونه آن را بشناسیم؟به دلیل زمینه

ما جمله قبلی را که در مورد زمان انتظار طولانی صحبت می کند خواندیم و متوجه شدیم که نظر مثبت نیست.

یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات خوب باید بتواند طعنه را از متن گسترده تر تشخیص دهد. در غیر این صورت ، در پایان تجزیه و تحلیل داده های نادرست در مورد برند خود دریافت خواهید کرد.

تفاوت

مسئله دیگر مربوط به ظرافت است.

نظر "فیلم بد نبود" می گوید که فیلم بد نیست ، شاید حتی خوب باشد. اما این همچنین حاکی از آن است که انتظارات مربوط به این فیلم به حدی کم بود که فیلم به همان اندازه که انتظار می رفت بد نیست. به این "مذاکره" گفته می شود.

"تشدید کننده" همچنین می تواند برای تجزیه و تحلیل احساسات چالش برانگیز باشد. کاربری که می نویسد ، "اظهار نظر شرکت در مورد این موضوع بسیار خوب بود" ، اگر ما همان جمله را بدون کلمه "زیبا" بخوانیم ، ظرافتی ایجاد می کند که در آنجا نخواهد بود.

در پایان ، مهم نیست که به ابزارهای اصلی تجزیه و تحلیل احساسات اعتماد نکنید ، که پیچیدگی احساسات انسانی بیان شده از طریق متن را به خود جلب نمی کند.

چرا تجزیه و تحلیل احساسات مهم است و چه کاری می تواند برای شما انجام دهد

تجزیه و تحلیل احساسات به شما اطلاعات بیشتری می دهد تا اینکه آیا تعامل یک فرد مثبت یا منفی بوده است.

با استفاده از تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی ، می توان احساسات خاص در پشت ارتباطات شخص را استخراج کرد و شما را با ایده بسیار بهتری از نحوه احساس آنها هنگام نوشتن این کلمات به شما می دهد.

در نهایت ، تجربه مشتری تجارت الکترونیک در مورد احساسات است ، و تجربیات خوب مشتری فقط مربوط به محصول نهایی نیست.

یک سرویس برتر از خط که در آن با شما ضعیف رفتار می شود ، احساس منفی تری نسبت به یک سرویس مبهم که در آن به خوبی با شما رفتار می شود ، خواهد داشت.

احساسات خاص در پشت متن مورد تجزیه و تحلیل نشان می دهد که چگونه باید هنگام ادامه تعامل ادامه دهید.

• آیا مشتری از کمی درک شده عصبانی است؟عذرخواهی و حل مسئله ، تن هایی است که می خواهید تنظیم کنید.
• آیا این مسئله که مشتری از جنبه خاصی از محصول یا خدمات شما دوست ندارد؟می توانید به محصولات مشابهی که این مسائل را حل می کنند اشاره کنید.
• آیا کسی از نسخه جدید هیجان زده است و آن را در سراسر اینترنت به اشتراک می گذارد؟قدردانی و تشکر مسیری طولانی به سمت ایجاد یک رابطه می رود.

همانطور که مشاهده می کنید ، تجزیه و تحلیل احساسات فقط در مورد تصحیح مشکلات یا به دست آوردن اطلاعات در مورد مسائل خرد شده نیست.

شما در حال تلاش برای ایجاد یک برند هستید - مانند آنچه که بود - ایجاد کنید - که شما را ملزم به تعامل با آن دسته از مصرف کنندگان می کند که کلمات مثبتی برای گفتن در مورد شما دارند.

اکنون که اطلاعات زیادی داریم ، می توانیم بررسی کنیم که چگونه می توانید به طور فعال از این داده ها برای بهبود همه چیز پیرامون برند خود استفاده کنید.

6 راه برای تقویت برند خود با تجزیه و تحلیل احساسات

در ساخت برند، مهم است که بر روی آنچه تجزیه و تحلیل احساسات می تواند در مورد موقعیت فعلی شما در بازار به شما بدهد تمرکز کنید - شهرت، نقاط قوت محصول، نقاط ضعف و غیره.

برای این منظور، فهرستی را گردآوری کردیم که ابتدا به شما کمک می‌کند تا وضعیت خود را درک کنید، همراه با استراتژی‌های عملی برای بهبود آن.

جنبه های مختلف تجربه مشتری

واکنش های زمان واقعی

کلید برخورد با مشتریان این است که وضعیت عاطفی آنها را در نظر بگیرید و به آن پاسخ دهید.

انجام این کار چهره به چهره آسان است، اما زمانی که این اقدامات را از طریق یک رسانه مبتنی بر متن مانند ایمیل، رسانه های اجتماعی یا سایر سرویس های پیام رسانی انجام می دهید، کاملاً ساده نیست.

تجزیه و تحلیل احساسات یک جنبه حیاتی را برای خدمات مشتری به ارمغان می آورد، زیرا می تواند نظرات یا ارتباطات منفی را برای پاسخ های سریع علامت گذاری کند و به شما این امکان را می دهد که به سرعت پاسخ دهید و امیدواریم قبل از گسترش مشکل به آن پایان دهید.

شکایت یک مشتری ناراضی می تواند به شدت به اعتبار شما لطمه بزند، به ویژه زمانی که دلیل تجارب بد آنها دلیلی باشد که سایر مصرف کنندگان به شدت با آن طنین انداز می شوند.

در این مورد، تجزیه و تحلیل احساسات با نظارت بر رسانه‌های اجتماعی و سایر اشکال نرم‌افزار همراه می‌شود که در زمان واقعی به آن وارد می‌شود و به محض بروز بحران روابط عمومی به شما اطلاع می‌دهد و احساسات پشت آن را شناسایی می‌کند.

رویکرد حل این بحران ها کاملاً به احساسات پشت روابط عمومی منفی بستگی دارد، چه خشم، غم و اندوه، ناامیدی و غیره.

بهبود محصول و خدمات شما

روش دیگری که تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به CX کمک کند، به بهبود محصول و SWOT مرتبط است.

شناسایی مشکلات در خدمات یا کسری محصولات خود و بهبود آنها یک پیروزی قطعی در روابط عمومی است. مهمتر از آن این است که به مشتریان خود گوش دهید و بر اساس آن عمل کنید.

مصرف کنندگان اغلب تمایل دارند که احساس کنند شنیده می شوند و تجربیات آنها در نظر گرفته می شود، به عنوان یکی از مهمترین عوامل هنگام انتخاب یک برند یا شرکت برای ارائه خدمات رتبه بندی می شوند.

اگر در زمینه خدمات هستید، توجه دقیق به آنچه که تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به شما در مورد خواسته مشتریانتان بگوید بسیار مهم است.

با نظارت بر احساسات پیرامون برندتان قبل، حین و بعد از تغییرات در محصولات یا خدمات خود، به راحتی می توانید قضاوت کنید که آیا این تغییرات موفقیت آمیز بوده اند یا خیر.

از آنجا که این اتفاق در زمان واقعی رخ می دهد ، همه می توان اندازه گیری کرد تا اطلاعاتی را در مورد نحوه عملکرد شما در دنیای CX و نحوه بهبود روابط آینده با مشتریان ارائه دهد.

فرصت های تحقیق بازار

تجزیه و تحلیل احساسات فقط برای تجربه مشتری نیست. این می تواند هنگام انجام تحقیق نیز استفاده شود.

هنگام انجام تحقیقات بازار ، تجزیه و تحلیل احساسات به شما کمک می کند تا عمیقاً به نگرش مخاطبان خود بپردازید به طریقی که یک انسان به سادگی نمی تواند انجام دهد.

بیشتر اشکال سنتی تحقیقات بازار از نظرسنجی های کنترل شده ، رتبه بندی ستاره ها و سایر شکل های مشابه ساختار یافته استفاده می کنند.

در حالی که مطمئناً استفاده از اشکال سنتی تحقیقات بازار مانند نظرسنجی های کنترل شده مفید است ، آنها مستعد تعصبات انسانی مانند ترک بازخورد تنها پس از یک تجربه خوب یا بد هستند. این تعصبات می توانند اطلاعات را کم کنند و بر توانایی شما در تصمیم گیری های مبتنی بر داده تأثیر می گذارد.

درست ، تجزیه و تحلیل احساسات از بررسی ها برای ارائه اطلاعات به شما استفاده می کند. اما برای ارائه یک تصویر گرد تر ، می تواند اینترنت را جستجو کرده و از مناطقی که به طور خاص در مورد بازار شما صحبت می کنند ، مانند انجمن ها ، گروه های رسانه های اجتماعی و وبلاگ ها ، اطلاعاتی کسب کند.

اطلاعات مربوط به آنچه مشتریان می خواهند و آنچه مایل به پرداخت آن هستند می توانند از این مناطق استخراج شوند و به شما بینش عمیقی در مورد مخاطبان هدف خود و چگونگی شما می خواهید استراتژی تجاری شما را دلجویی کند.

تقسیم مشتری

نه تنها می توانید احساسات مشتری را با تجزیه و تحلیل احساسات تجزیه و تحلیل کنید ، بلکه با ابزارهای مناسب می توانید آن را به بخش هایی تقسیم کنید که الگوی بسیار متفاوتی از کل را نشان می دهد. از این گذشته ، همه گروه های مردم یکسان نیستند.

به عنوان مثال ، مشتریانی که از طریق یک برنامه تلفن همراه با شما در تعامل هستند ، تجربه متفاوتی خواهند داشت. برش و ریختن داده های شما توسط عوامل جمعیتی مانند سن یا جنس ممکن است نتایج جالبی به همراه داشته باشد.

هر گروه احتمالاً احساسات متفاوتی نسبت به جنبه های مختلف محصول شما خواهد داشت و این اطلاعات به شما کمک می کند تا از آنها مراقبت کنید.

تولید ایده

با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید رفتار افراد را هنگامی که مباحث خاصی به نمایش در می آیند ، تجزیه و تحلیل کنید و بررسی کنید که چه منجر به رهبری بالقوه شما می توانید پیگیری کنید.

به عنوان مثال ، قلع رنگی که در اندازه مشخصی فروخته می شود که بخش قابل توجهی از مشتریان شما در مورد کوچک بودن برای مصارف روزانه خود آواز بوده است.

ارزش این را دارد که بررسی کنید که آیا می توانید محصول را در یک قلع بزرگتر یا چند بسته تولید کنید تا این مشتریان راضی شوند.

همچنین می توانید احساسات مثبتی در نظر بگیرید و آن را برای استفاده در آینده به ایده ها تبدیل کنید.

آیا می دانید که بسته بندی حباب در ابتدا به عنوان تصویر زمینه بافت فروخته شده است؟با گذشت زمان ، سازندگان به احساسات مثبت پیرامون توانایی آن در محافظت از وسایل شکننده در ترانزیت (و چقدر سرگرم کننده است!) توجه کردند و رویکرد بازاریابی خود را تنظیم کردند تا اینکه از اهداف اصلی آنها تغییر کند.

تحلیل رقابتی

تجزیه و تحلیل احساسات فقط به شما اطلاعاتی در مورد جایگاه خود در بازار نمی دهد. این می تواند به شما در مورد نحوه انجام رقبای شما نیز بینش دهد.

بررسی های آنلاین و وزوز رسانه های اجتماعی برای هر کسی باز و قابل مشاهده است. استفاده از آنها به عنوان منبع هوش رقابتی در دنیای تجارت کاملاً قابل قبول است.

تجزیه و تحلیل احساسات می تواند اطلاعاتی را در مورد چگونگی احساس مشتری در مورد رقبای شما ، چه به عنوان یک برند و چه بر اساس یک محصول خاص ، به شما ارائه دهد.

Revuze قدم برای ترکیب احساسات مصرف کننده با سایر اشکال داده ها به منظور ارائه اطلاعات و بینش های قدرتمند در ذهن رقبای خود برداشته است. چند نمونه از این موارد عبارتند از:

• احساسات در مقابل امتیاز ستاره: انتظار درک شده از کیفیتی که یک برند یا محصول خاص در نظر مصرف کنندگان دارد.
• احساسات در مقابل کل فروش: توانایی یک برند یا محصول خاص برای حفظ رضایت مشتری در طیف گسترده ای از مصرف کنندگان.
• احساسات در مقابل کل تغییرات محصول: چگونه یک برند به راحتی می تواند رضایت کلی مشتری را در حالی که به طیف متنوعی از محصولات گسترش می یابد ، حفظ کند.

موتور بینش هوش مصنوعی ما ، Sentimate ، می تواند به شما در انجام این تحلیل ها با جزئیات کامل کمک کند ، از بررسی یک برند به عنوان یک کل به یک محصول جداگانه از هزاران نفر.

با استفاده از داده های استخراج شده از بررسی های آنلاین و پچ پچ ، می توانید تا زمانی که ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل آن داشته باشید ، مقدار باورنکردنی از اطلاعات مفید را بدست آورید.

رتبه بندی و بررسی در یک صنعت

رتبه بندی ها و بررسی ها بخشی از قلمرو تولید شده توسط کاربر (UGC) است. در حال انفجار است و انتظار می رود به زودی بیش از 90 ٪ از داده های جهان باشد.

UGC (رتبه بندی ها و بررسی ها در متن ما) برای هزاره ها مهم است ، با 86 ٪ گفته است که این یک شاخص خوب از کیفیت یک برند است.

تحقیقات بیشتر از Spiegel نشان می دهد که بررسی های خریداران تأیید شده در مقابل ناشناس های ناشناس می توانند احتمال خرید را 15 ٪ کاهش دهند.

به همین دلیل مارک ها مشتریان را ترغیب می کنند تا نظرات خود را ترک کنند و بازخورد ارائه دهند.

حالا تصور کنید بتوانید همه این نظرات مصرف کنندگان را از خرده فروشان آنلاین جمع آوری کنید و آنها را برای احساسات و موضوعات تجزیه و تحلیل کنید.

مصرف کنندگان چه چیزی دوست دارند یا نه – چرا می خرند، چه چیزی را دوست دارند یا از یک محصول، خدمات یا تجربه خرید متنفرند.

این در کل یک صنعت امکان پذیر است - همه مارک ها، همه محصولات، همه بررسی ها و رتبه بندی ها که از طریق احساسات تجزیه و تحلیل می شوند.

دلیل ارزشمند و مهم بودن آن به دلیل گستردگی اطلاعات و عمق آن است. این ماده خام با کیفیت بالا (رتبه بندی و بررسی) است و به شدت بر این رسانه تجاری متمرکز است، به این معنی:

• نسبت کم نویز به بینش («پچ پچ» کم).
• سطح بالایی از دانه بندی.
• بازخورد خاص فروشگاه (Walmart آن را در انبار دارد، آمازون ندارد).

شروع با تحلیل احساسات: چهار مرحله اصلی

همانطور که بیشتر به درک این ابزار قدرتمند بازاریابی و برندسازی می پردازیم، به خط لوله مراحلی که معمولاً در تجزیه و تحلیل احساسات اعمال می شود نگاهی بیندازیم.

ما تجزیه و تحلیل احساسات را برای یک شرکت یا نام تجاری در این نمونه خط لوله در نظر خواهیم گرفت.

مرحله 1: جمع آوری داده ها

اول از همه، ما به داده هایی نیاز داریم که بعداً تحلیل خواهیم کرد.

ما می‌توانیم داده‌ها را از رسانه‌های اجتماعی، یعنی توییتر، با استفاده از ابزارهای scraping، APIها، فید داده‌های مشتریان و غیره جمع‌آوری کنیم. همچنین می‌توانیم داده‌هایی را از نظرات کاربران در سرویس‌هایی مانند Google و Yelp جمع‌آوری کنیم.

ما در یک زمان خاص به دنبال همه نام‌های شرکت یا برند خواهیم بود.

این عمل در تمام اشکال گوش دادن به رسانه های اجتماعی بسیار رایج است.

مرحله 2: پاک کردن متن

ابزارهای پاکسازی متن به ما این امکان را می‌دهند که داده‌ها را پردازش کرده و آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنیم:

• حذف کلمات توقف (a، و، یا، اما، چگونه، چه…).
• حذف علائم نگارشی (کاما، نقطه...).
• کاهش کلمات به ساقه آنها.

این ابزارها به ما این امکان را می‌دهند که متون را از هر چیزی که ممکن است به تجزیه و تحلیل بی‌ربط است، «پاک» یا «برداشتن» کنیم.

مرحله 3: تجزیه و تحلیل داده ها

در این مرحله، می‌توانیم از الگوریتم‌های تحلیل احساسات برای تجزیه و تحلیل داده‌هایی که جمع‌آوری کرده‌ایم استفاده کنیم.

همانطور که قبلا دیدیم، رایج ترین طبقه بندی طیف بین "مثبت" و "منفی" است. با این حال، ابزارهای دقیق تر ممکن است احساسات پیچیده تری مانند خشم، غم و اندوه و غیره را شناسایی کنند.

الگوریتم ها از یک کتابخانه احساسات برای شناسایی نظرات و طبقه بندی آنها استفاده می کنند.

مرحله 4: درک نتایج

در پایان فرآیند، ما باید بتوانیم داده ها را در دسته های اصلی گروه بندی کنیم. باید بتوانیم ببینیم که آیا واکنش های مثبت، خنثی یا منفی بیشتری داریم.

داشتن هر یک از احساسات با تاریخ اصلی خود از اهمیت ویژه ای برخوردار است ، زیرا یک جدول زمانی به ما نشان می دهد که اگر "قله" (افزایش احساسات مثبت) یا "دره" (افزایش احساسات منفی) در لحظه های خاص داشته باشیم.

بنابراین ممکن است ما بتوانیم بین اتفاقی که در یک تاریخ خاص اتفاق افتاده و عقاید در مورد برند ما رخ داده است ، همبستگی پیدا کنیم.

در حالی که ممکن است در حین انجام تجزیه و تحلیل احساسات ، اوج یا دره ای را شناسایی کنیم ، ممکن است برعکس اتفاق بیفتد - ممکن است ما شاهد افزایش ذکرها در توییتر باشیم و از تجزیه و تحلیل احساسات برای درک واکنش ها استفاده کنیم.

دره قله

تاکنون ، ما در مورد ایده ها و استراتژی ها به طور گسترده صحبت کرده ایم. در حالی که این فرضیه های خوب و خوب صحبت کردن است ، هیچ چیز نمی تواند تجزیه و تحلیل احساسات را در عمل مشاهده کند تا احساس کند که چقدر مفید است.

نمونه های تجزیه و تحلیل احساسات

ما چند نمونه از موتورهای Revuze Explorer & Sentimate خود را به دست آورده ایم تا ایده ای از این تحلیل احساسات و نحوه استفاده از آن به شما ارائه دهیم.

تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از داده های بررسی محصول

تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از داده های بررسی محصول شاید یکی از مهمترین مواردی باشد که هر شرکت (و متخصص بینش مصرف کننده) از آن مراقبت می کنند. از این گذشته ، بهترین راه برای درک اینکه آیا مشتریان شما محصول یا خدمات شما را دوست دارند با درک احساسات آنها نسبت به آن است.

ساده ترین راه برای پیدا کردن آنچه مشتریان در مورد محصول شما فکر می کنند با درخواست از آنها برای بررسی آن است. کار به اینجا پایان نمی یابد. همه بررسی ها برابر نیستند!

شما باید تمام بررسی های مربوطه را برای یک محصول خاص جمع آوری کنید ، آنها را به سلسله مراتب مربوطه ترتیب دهید و آنها را در برابر صنعت و رقبای خود مقایسه کنید.

یک مثال خوب که می توانیم به اشتراک بگذاریم ، تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از داده های بررسی محصول که در Lysol vs Clorox انجام دادیم.

در این گزارش ، دقیقاً می توانید با ضربه زدن به احساسات مصرف کننده و درک آنچه کار می کند و آنچه که نیست ، ویژگی های محصول مربوطه را رمزگشایی کرده است.

علاوه بر این ، این میلیون ها بازخورد خریدار تأیید شده در مورد محصولات رقبای شما و شما می تواند در برابر رتبه بندی محصول خود متقاطع باشد.

می توانید یاد بگیرید که کدام مباحث برای بررسی های 5 ستاره ای مثبت هستند و کدام یک از محرک های بررسی منفی هستند.

این همبستگی را می توان با تجزیه و تحلیل احساسات اندازه گیری کرد تا درصد دقیق شرایط رانندگی به سمت رتبه بندی محصول را به شما اطلاع دهد.

در این مثال ، در اینجا مشخص است که رانندگان برتر برای بررسی های 5 ستاره عبارتند از:

آنچه در اینجا کاملاً واضح است این است که این محصول می توانست 5 ستاره دیگر را بدست آورد:

• به اندازه درست است.
• از فروش جعلی رنج نمی برد.
• با دوام تر

این یک روش قابل اندازه گیری و قابل اندازه گیری برای افزایش رتبه محصول شما برای محصولات و خدمات مصرفی در صنعت است که شامل رتبه بندی و بررسی است:

تجزیه و تحلیل SWOT

تجزیه و تحلیل احساسات همچنین می تواند تجزیه و تحلیل SWOT را ارائه دهد ، که به معنای نقاط قوت ، ضعف ، فرصت ها و تهدیدها است.

تجزیه و تحلیل SWOT در طراحی محصول و بازاریابی برای تأثیر بسیار زیاد استفاده می شود ، زیرا نه تنها نقاط قوت و ضعف محصول یا خدمات شما بلکه آن دسته از موضوعاتی را نیز نشان می دهد که ممکن است به موقع به نقاط قوت یا ضعف تبدیل شوند.

با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید میزان رضایت مشتری از جنبه خاص را در کنار اهمیت آن اندازه گیری کنید.

این مثال تجزیه و تحلیل SWOT از یک لپ تاپ 24 اینچی را نشان می دهد.

با نگاهی به نمودار بالا ، می توانیم موارد زیر را به عنوان نقاط قوت مشاهده کنیم:

• نمایش دادن.
• رنگ
• سازگاری
• اندازه.
• سرعت.

این مناطقی از محصولی است که مشتریان از آن بسیار راضی هستند. مهمتر از همه ، آنها مناطقی هستند که مشتریان از کیفیت بالایی انتظار دارند. فرض بر این است که این محرک اصلی بررسی های خوب و فروش زیاد است.

نقاط ضعف به شرح زیر است:

• باتری و شارژ.
• دستگاه های صوتی
• دوربین.

این مناطق مواردی است که محصول در آن فاقد است و نیاز به بهبود ASAP دارد.

تیم های طراحی محصول باید بر بهبود این مناطق در مدل بعدی یا ایجاد لوازم جانبی که این نقاط ضعف را دور می زند ، تمرکز کنند.

علاوه بر این ، شما می توانید برخی از فرصت ها را در:

• کارایی.
• مونتاژ.
• کیفیت
• ماوس و لمسی.
• ارتقاء

این مناطق جایی است که محصول مشتریان را به شدت برآورده می کند اما برای رضایت کلی آنچنان مهم نیستند.

تولید کننده لپ تاپ چند گزینه دارد. بر این جنبه ها تأکید کنید تا کاربران طاقچه را بهبود بخشید ، آنها را بیشتر بهبود بخشید تا محصول بر رقابت بیفتد ، یا آنها را به سادگی ترک کنید.

سرانجام ، تهدیدهای زیر مشخص شد:

تهدیدها از ویژگی های کمتری برخوردار هستند ، اما مواردی که دارای اهمیت کمتری برای مشتریان هستند.

تهدیدها در حال حاضر مشکلاتی نیستند که نیاز به حل بلافاصله دارند ، اما شما باید با تغییر زمان ، از تغییر محصول استفاده کنید ، و آنچه که زمانی بی ربط بود بسیار مهم می شود.

بیایید یک قدم عقب برداریم و به تصویر بزرگتر نگاه کنیم ، با شروع دو راننده برتر خرید عبارتند از:

این دو عامل بالاترین میزان انتظارات مشتری را دارند و در عین حال دارای رتبه بسیار خوبی نیز هستند. از آنجا که نرخ رنگ در انتظار مشتری بیشتر از نمایش است ، باید برای حفظ کیفیت در تکرار بعدی مراقبت بیشتری انجام شود.

با این حال ، این لپ تاپ می توانست در صورت پرداختن به باتری و شارژ ، فروش بیشتری و رضایت مشتری بالاتر داشته باشد.

از آنجا که باتری و شارژ مهمترین آنها برای مصرف کنندگان است ، ابتدا باید با آنها مقابله شود. به دنبال آن دو ضعف دیگر ، برای مصرف کنندگان کمی اهمیت کمتری دارد: دوربین و صدا.

از آنجا که عملکرد دوربین نه تنها به عنوان مهمتر رتبه بندی می شود بلکه دارای میزان رضایت مشتری کمی پایین تر است ، بلکه باید قبل از عملکرد دستگاه صوتی در اولویت قرار گیرد.

با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات ، ما ویژگی های اصلی را که باعث خرید این لپ تاپ صفحه بزرگ می شود ، شناسایی کرده ایم. هنگام مقابله ، ما همچنین مشخص کردیم که کدام نقاط ضعف باعث بازده نظری سرمایه گذاری می شود.

البته این فرض می کند که تمام نقاط ضعف برای غلبه بر همان مبلغ هزینه دارند ، که بسیار بعید است. با این حال ، با استفاده از تجزیه و تحلیل SWOT و برآورد هزینه ترکیبی ، می توانید قضاوت کنید که کدام نقاط ضعف بیشترین سود را برای کمترین هزینه خواهد داشت.

نظارت بر پچ پچ برای ردیابی احساسات کلی

اهمیت مشتریان در ویژگی های محصول تنها راه برای مرتب کردن ویژگی های محصول نیست.

همچنین حجم احساسات پیرامون ویژگی های مذکور وجود دارد ، که به شما امکان می دهد قضاوت کنید که کدام مباحث بیشترین مشتری را به جای غیرمستقیم خوشحال می کند.

بیایید به این سازنده قهوه 12 فنجان و پچ پچ پیرامون آن نگاه کنیم.

همانطور که در نمودار بالا مشخص شده است ، عملکرد محصول متداول ترین موضوع است. این یک احساسات منفی کلی دارد ، به این معنی که باید در لیست تنظیمات زیاد باشد.

با نگاهی به مباحث منفی ، می توانیم ظرفیت مخزن آب ، دوام و روشنایی روی دستگاه قهوه را به عنوان موضوعاتی که باعث ایجاد پچ پچ بسیار منفی می شود ، شناسایی کنیم.

با این حال ، این مباحث شامل بخش بسیار کمتری از صحبت در اطراف دستگاه نسبت به عملکرد است.

این بدان معناست که در حالی که رفع آنها مثبت ترین احساسات را در کسانی که ناراضی بودند ، ایجاد می کند ، تعداد کلی ممکن است منجر به افزایش کلی رضایت مشتری نشود.

مقایسه بازار

یکی دیگر از عواملی که ممکن است بخواهید در طراحی محصول در نظر بگیرید ، وضعیت کلی محصولات موجود در بازار است.

نگاهی گذرا به قهوه ساز که در بالا ذکر شد می تواند مقایسه های زیر را با میانگین بازار انجام دهد.

خطوط عمودی فوق نشان دهنده احساسات متوسط بازار برای هر ویژگی است ، با نقاط قرمز و سبز که احساسات اطراف آن ویژگی های خاص را نشان می دهد.

با نگاهی به نمودار ، می بینیم که در حالی که عملکرد قهوه ساز پایین تر از میانگین بازار است ، فقط با یک مو است. بنابراین ، بهبود عملکرد قهوه ساز چیزی است که باعث می شود آن را برجسته کند.

به همین ترتیب ، دوام دستگاه کاملاً نزدیک به میانگین بازار است ، به این معنی که اگرچه پچ پچ پیرامون این موضوع منفی است ، یک مسئله در سطح بازار است و ضعف خاصی نیست.

با تغییر به ویژگی مخزن آب ، می بینیم که احساسات برای یک دستگاه از این نوع بسیار پایین تر از میانگین بازار است. این نه تنها یک مشکل است ، بلکه به احتمال زیاد یک بررسی منفی زیادی ایجاد می کند. به همین ترتیب ، نقص محصول کاملاً شدید به نظر می رسد و باعث ایجاد احساسات منفی زیادی می شود.

در پایان ، مقایسه با میانگین بازار به ما می گوید که قهوه ساز ما باید در مرحله طراحی مخزن آب خود را در اولویت قرار دهد.

علاوه بر این ، سازنده باید به تولید خود نگاهی بیندازد تا تعداد محصولات معیوب را که به نظر می رسد توسط مشتریان دریافت می شود ، محدود کند. این امر می تواند به روش های مختلفی مانند کنترل کیفیت سخت تر حاصل شود.

پیچیدن

رتبه بندی محصولات و پچ پچ استانداردهای طلایی است که باعث فروش آنلاین و نرخ تبدیل بالاتر می شود. پیدا کردن یک روش قابل اندازه گیری و قابل اندازه گیری برای تجزیه و تحلیل و تأثیرگذاری آنها ضروری است.

تجزیه و تحلیل احساسات ابزاری فوق العاده مفید برای استخراج اطلاعات است ، اما وقتی آن را با سایر اشکال نرم افزار جفت می کنید ، نقاط قوت واقعی شروع به درخشش می کنند.

با استفاده از موتورهای دارای هوش مصنوعی قادر به استفاده از یادگیری ماشین برای رشد و گسترش در هنگام معرفی عوامل جدید ، نرم افزار تجزیه و تحلیل احساسات به رشد و سازگاری با زبان ، زبان عامیانه و نحو ادامه می یابد.

این تکامل مداوم به تجزیه و تحلیل احساسات کمک می کند تا از رشد رتبه بندی ها و بررسی های تجارت الکترونیکی استفاده کند و راهی برای هماهنگی با ذهن مشتریان در صنعت شما و آنچه را که دوست دارند و دوست ندارند ارائه می دهد.

این کار با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات در بین خرده فروشان ، مارک ها و محصولات انجام می شود. با این کار ، می توانید نتیجه گیری در مورد آنچه باعث موفقیت امتیاز محصول (یا عدم موفقیت) می شود ، نتیجه بگیرید:

• برای سبد محصولات شما.
• یادگیری از نمونه کارها رقیب خود.
• مقایسه بین خرده فروشان/مخاطبان.

سپس ، می توانید هر رتبه بندی محصول را توسط: تجزیه و تحلیل ، تغییر و تأثیرگذاری کنید:

• بهینه سازی آنچه مصرف کنندگان در صفحه توضیحات محصول (PDP) از آنها خوشحال هستند.
• رفع مشکلات محصول که مصرف کنندگان به آن اهمیت می دهند و رتبه بندی محصولات کم را هدایت می کنند.
• پرداختن به اختلاف رتبه بندی محصول بین خرده فروشان.
• درک تجربه خرید و تأثیر خدمات به مشتری در رتبه بندی محصول.

همه اینها هنگام انتخاب ابزار مناسب تجزیه و تحلیل احساسات امکان پذیر است. توصیه می کنیم راه حل هایی را که در آن قرار دارند اولویت بندی کنید:

• جامع: ارائه داده ها ، پاکسازی داده ها و تجزیه و تحلیل همه در یک نقطه.
• سطح متقابل: تجزیه و تحلیل احساسات را بر اساس محصول و ویژگی ارائه دهید ، نه فقط برند.
• سلف سرویس: به متخصصان در حلقه احتیاج ندارید بلکه امکان استفاده مستقیم توسط کاربران تجاری را فراهم می کند.
• تجارت الکترونیک متمرکز: روی خرده فروشان تجارت الکترونیک به عنوان منبع داده تمرکز کنید (بازخورد خریدار تأیید شده)

اگر می خواهید Revuze را انجام دهید ، خوشحال می شویم که شما را در اطراف این سکو به شما نشان دهیم.

امیلی لوئیز اسپنسر

امیلی لوئیز اسپنسر یک نویسنده محتوای داخلی در Revuze است. او فارغ التحصیل دانشگاه یورک با مدرک کارشناسی ارشد شیمی است. یک نویسنده علمی منتشر شده ، او اکنون به عنوان نویسنده محتوا و ویرایشگر کپی فعالیت می کند.

امیلی لوئیز اسپنسر یک نویسنده محتوای داخلی در Revuze است. او فارغ التحصیل دانشگاه یورک با مدرک کارشناسی ارشد شیمی است. یک نویسنده علمی منتشر شده ، او اکنون به عنوان نویسنده محتوا و ویرایشگر کپی فعالیت می کند.