Sentiment Analyse

Sentimentanalyseveiledning: Hva, hvorfor og hvordan fungerer sentimentanalyse?

De sier at en god bedrift alltid lytter til kundene sine.

Men hva betyr egentlig å lytte?

Hvor snakker folk om virksomheten din for å lytte i utgangspunktet?

Og hvordan går du frem for å ikke bare lytte, men høre dem – virkelig forstå dem??

Dette er noen av spørsmålene som plager bedriftseiere, markedsførere, forretningsutviklingseksperter, reklamevinger og andre viktige interessenter hver dag. Det var ikke før nylig at vi begynte å få svar på alle disse spørsmålene vi har stilt i årevis. I dag kan vi ikke bare lytte til kundene våre og være oppmerksomme på hva de har å si om produktene eller tjenestene våre, men også ta korrigerende tiltak, anerkjenne og til og med belønne folk som har noe gyldig eller prisverdig å si

Vi kan gjøre dette med en teknikk som kalles sentimentanalyse. Et konsept som har eksistert lenge, sentimentanalyse ble et buzzword og deretter et kjent navn i forretningsspekteret etter fremkomsten og dominansen av sosiale medieplattformer og Big Data. I dag er folk mer vokale om sine erfaringer, følelser og følelser på produkter og tjenester mer enn noen gang, og det er på dette elementet at sentimentanalyse drar nytte av.

Hvis du er ny på dette emnet og ønsker å utforske i detalj hva sentiment analyse er, hva det kan bety for virksomheten din, og mer, har du kommet til rett sted. Vi er sikre på at du mot slutten av innlegget vil ha praktisk innsikt om emnet.

La oss komme i gang

Hva er sentimentanalyse?

Sentimentanalyse er prosessen med å utlede, måle eller forstå bildet ditt produkt, tjeneste eller merkevare har på markedet. Den analyserer menneskelige følelser og følelser ved å tolke nyanser i kundeanmeldelser, økonomiske nyheter, sosiale medier osv.. Hvis dette høres for komplisert ut, la oss avgrense det ytterligere.

Sentiment Analyse

Sentimentanalyse regnes også som meningsutvinning. Med fremveksten av sosiale medier har folk begynt å snakke mer åpent om sine erfaringer med produkter og tjenester på nettet gjennom blogger, vlogger, historier i sosiale medier, anmeldelser, anbefalinger, oppsummeringer, hashtags, kommentarer, direktemeldinger, nyhetsartikler og forskjellige andre plattformer. Når dette skjer på nettet, etterlater det et digitalt fotavtrykk av et individs uttrykk for en opplevelse. Nå kan denne opplevelsen være positiv, negativ eller rett og slett nøytral.

Sentimentanalyse er utvinningen av alle disse uttrykkene og opplevelsene på nettet i form av tekster. Med et stort utvalg av meninger og uttrykk kan en merkevare nøyaktig fange stemmen til målgruppen sin, forstå markedsdynamikken og til og med bli kjent med hvor den står i markedet blant sluttbrukere.

Kort sagt, sentimentanalyse får frem meningen folk har om et merke, et produkt, en tjeneste eller alle disse.

Sosiale mediekanaler er skattekister med informasjon om virksomheten din, og med effektive enkle analyseteknikker kan du vite hva du trenger om merkevaren din.

Samtidig må vi fjerne en misforståelse om sentimentanalyse. I motsetning til hva det høres ut, er ikke sentimentanalyse et ett-trinns verktøy eller teknikk som umiddelbart kan hente deg meninger og følelser rundt merkevaren din. Det er en blanding av algoritmer, datautvinningsteknikker, automatisering og til og med Natural Language Processing (NLP) og krever komplekse implementeringer.

Hvorfor er sentimentanalyse viktig?

Fra utsiktene er det en ganske enkel giveaway at folk har makten til å snakke om merkevaren din eller virksomheten din på nettet. Når de har et visst publikumsvolum, er sjansen stor for at de kan påvirke 10 flere personer til å enten stole på eller hoppe over merkevaren din.

Med internett som tilbyr åpenhet for både gode og dårlige, er det viktig for en bedrift å sikre at negative omtaler fjernes eller endres, og at de gode blir anslått for seertall. Statistikk og rapporter viser også at unge kunder (Gen Z og utover) er veldig avhengige av sosiale mediekanaler og påvirkere når det kommer til å kjøpe noe på nettet. I så fall blir sentimentanalyse ikke bare viktig, men muligens også et viktig verktøy.

Hva er de forskjellige typene sentimentanalyse?

Som sentimenter – sentimentanalyse kan være kompleks; den er også ekstremt spesifikk og målrettet. For å få de beste resultatene og slutningene ut av sentimentanalysekampanjene dine, må du definere målene og målene dine så nøyaktig som mulig. Det er flere parametere når det kommer til tilbakemeldinger fra forbrukere du kan fokusere på, og hva du velger kan direkte påvirke hvilken type sentimentanalysekampanje du ender opp med å implementere.

For å gi deg en rask idé, her er de forskjellige typene sentimentanalyseparametere –

  • Polaritet – fokuser på anmeldelsene merkevaren din mottar på nettet (positive, nøytrale og negative)
  • Følelser – fokuser på følelsene produktet eller tjenesten din vekker i hodet til kundene dine (glad, trist, skuffet, spent og mer)
  • Hastverk – fokuser på umiddelbarheten av å bruke merkevaren din eller å finne en effektiv løsning på kundenes problemer (haster og ventetid)
  • Intensjon – fokuser på å finne ut om brukerne dine er interessert i å bruke ditt produkt eller merke eller ikke

Du kan enten velge å bruke disse parametrene for å definere analysekampanjen din eller komme opp med andre superspesifikke basert på virksomhetens nisje, konkurranse, mål og mer. Når du har bestemt deg for dette, kan du ende opp med å abonnere på en av følgende typer sentimentanalyse.

Følelsesgjenkjenning

Denne metoden bestemmer følelsene bak å bruke merkevaren din til et formål. For eksempel, hvis de kjøpte klær fra e-handelsbutikken din, kan de enten være fornøyd med forsendelsesprosedyrene dine, kvaliteten på klærne eller utvalg av valg eller bli skuffet over dem. Bortsett fra disse to følelsene, kan en bruker møte en hvilken som helst spesifikk eller en blanding av følelser i spekteret også. Følelsesdeteksjon fungerer for å finne ut hva den spesielle eller en rekke følelser er. Dette gjøres ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer og leksikon.

En av manglene ved denne typen er at brukere har en rekke måter å uttrykke sine følelser på – gjennom tekst, emojis, sarkasme og mer. Modellen din bør være høyt utviklet for å oppdage følelsene bak deres unike uttrykk.

Finkornet analyse

En mer direkte form for analyse innebærer å finne ut polariteten knyttet til merkevaren din. Fra veldig positivt til nøytralt til veldig negativt, brukere kan oppleve hvilken som helst attributt med hensyn til merkevaren din, og disse attributtene kan ta en konkret form i form av rangeringer (f.eks. - stjernebasert), og alt modellen din trenger å gjøre er å gruve disse forskjellige formene vurderinger fra forskjellige kilder.

Aspektbasert analyse

Anmeldelser inneholder ofte gode tilbakemeldinger og forslag som kan drive virksomhetens vekst i markedet ved å la deg avdekke smutthull som du aldri visste eksisterte. Aspektbasert sentimentanalyse tar deg et skritt videre i å identifisere dem.

Med enkle ord, brukere påpeker generelt noen gode eller dårlige ting i sine anmeldelser bortsett fra vurderinger og uttrykk for følelser. En anmeldelse av reisevirksomheten din kan for eksempel nevne “Guiden var veldig hjelpsom og viste oss alle stedene i regionen og hjalp oss til og med ombord på flyene våre.” Men det kan også væreTravel desk-medarbeideren var ekstremt frekk og sløv. Vi måtte vente i en time før vi fikk vår reiserute for dagen.»

Det som ligger under følelsene er to viktige ting fra virksomheten din. Disse kan fikses, forbedres eller gjenkjennes gjennom aspektbaserte analyser.

Flerspråklig analyse

Dette er vurderingen av følelser på tvers av forskjellige språk. Språket kan avhenge av regionene du opererer, landene du sender til og mer. Denne analysen involverer bruk av språkspesifikke gruvedrift og algoritmer, oversettere i fravær av det, sentimentleksikon og mer.

[Les også: Flerspråklig sentimentanalyse – viktighet, metodikk og utfordringer]

La oss diskutere AI Training Data-kravet i dag.

Hvordan fungerer sentimentanalyse?

Sentimentanalyse er en blanding av ulike moduler, teknikker og teknologikonsepter. To store distribusjoner i spekteret av sentimentanalyse inkluderer NLP og maskinlæring. Mens den ene hjelper til med utvinning og kurering av meninger, trener eller utfører den andre spesifikke handlinger for å avdekke innsikt fra disse meningene. Basert på mengden data du har, kan du distribuere en av de tre sentimentanalysemodulene. Nøyaktigheten til modellen du velger avhenger i stor grad av datavolumet, så det er alltid best praksis å ta hensyn til den.

Regelbasert

Det er her du manuelt definerer en regel for modellen din for å utføre sentimentanalyse på dataene du har. Regelen kan være en parameter vi diskuterte ovenfor – polaritet, haster, aspekter og mer. Denne modellen involverer integrering av NLP-konsepter som leksikon, tokenisering, parsing, stemming, merking av deler av tale og mer.

I en grunnleggende modell er polariserte ord definert eller tildelt en verdi – bra for positive ord og dårlige for negative ord. Modellen teller antall positive og negative ord i en tekst og klassifiserer følgelig følelsen bak meningen.

En av de største manglene ved denne teknikken er at tilfeller av sarkasme kan fremstå som gode meninger, noe som forvrider den generelle funksjonaliteten til sentimentanalyse. Selv om dette kan fikses ved å bygge avanserte modeller, eksisterer manglene likevel.

Automatisk

Dette aspektet av sentimentanalyse fungerer fullstendig på maskinlæringsalgoritmer. I dette er det ikke behov for menneskelig inngripen og sette manuelle regler for at en modell skal fungere. I stedet implementeres en klassifikator som evaluerer teksten og returnerer resultater. Dette innebærer mye datamerking og datamerking for å hjelpe modellene til å forstå dataene de mates.

Hybrid

Den mest nøyaktige av modellene, hybridtilnærminger blander det beste fra to verdener – regelbasert og automatisk. De er mer presise, funksjonelle og foretrukket av bedrifter for sine sentimentanalysekampanjer.

Hva betyr sentimentanalyse for bedriften din?

Sentimentanalyse kan bringe inn en bølge av oppdagelser når det gjelder virksomheten din og dens holdning i markedet. Når det endelige formålet med en bedrifts eksistens er å gjøre livet til kundene enklere, vil det å lytte til dem bare hjelpe oss med å rulle ut bedre produkter og tjenester og i sin tur ta virksomheten vår fremover. Her er de viktigste tipsene om hva sentimentanalyse kan gjøre for bedriften din:

  • det hjelper enormt med å overvåke merkevarens helse i markedet. Fra et enkelt dashbord kan du raskt forstå om merkevarehelsen din er god, nøytral eller nedbrytende.
  • Det hjelper deg å administrere merkevarens omdømme bedre og raskt løse ORM-problemer og kriser
  • Støtter utviklingen av bedre markedsføringskampanjer ved å la deg forstå pulsen til publikum og tappe inn i den
  • Konkurranseanalyse kan optimaliseres gjennom sentimentanalyse i betydelig grad
  • Viktigst av alt, kundeservice kan forbedres for mer tilfredshet og rask behandling

Brukstilfeller for sentimentanalyse

Med et så kraftig konsept i hånden, er du bare en kreativ avgjørelse unna å implementere den beste bruken av sentimentanalyse. Det finnes imidlertid flere markedstestede og godkjente brukssaker allerede i dag. La oss se på noen av dem kort.

Brandovervåking

Sentimentanalyse er en fin måte å overvåke merkevaren din på online. For tiden er det flere kanaler der kundene kan uttrykke sine meninger, og for å opprettholde et helhetlig merkevarebilde, må vi implementere Omni-channel-tilnærminger til overvåking. Sentimentanalyse kan hjelpe virksomheten vår med å spre vinger på tvers av fora, blogger, videostrømmingsnettsteder, podcastplattformer og sosiale mediekanaler og holde et øye – eller snarere et øre – ute etter merkeomtale, anmeldelser, diskusjoner, kommentarer og mer.

Social Media Monitoring

Det tar så lite som tusen personer for å lage en hashtag-trending. Med så mye makt tildelt sosiale medier, gir det bare mening at vi lytter til hva folk har å si om virksomheten vår på sosiale plattformer. Fra Twitter og Facebook til Instagram, Snapchat, LinkedIn og mer, kan sentimentanalyse gjøres på tvers av alle plattformer for å lytte til kritikk og anerkjennelser (sosiale omtaler) og svare deretter. Dette hjelper virksomheten vår til å engasjere seg bedre med brukerne våre, bringe inn en human tilnærming til driften og få direkte kontakt med de viktigste interessentene i virksomheten vår – kundene våre.

Markedsundersøkelser

Sentimentanalyse er en fin måte å forstå markedet, dets smutthull, potensialet og mer for våre spesifikke behov. Med presis markedsundersøkelse gjør det formål som utvidelse, diversifisering og introduksjon av nye produkter eller tjenester mer effektive og virkningsfulle. Vi kan forutsi og vurdere trender, forstå markedsdynamikk, innse behovet for et nytt produkt, forstå kjøpekraften og andre egenskaper til målgruppen vår, og mye mer gjennom sentimentanalyse.

Hvordan brukes maskinlæring i sentimentanalyse?

Hvordan brukes maskinlæring i sentimentanalyse? Som vi nevnte, er sentimentanalyse et komplekst konsept, og når du har store datasett, kan du ikke unngå å tenke at automatisering av hele prosessen kan være den beste måten å nærme seg det på. Selvfølgelig, hvis du bruker en automatisk tilnærming til å analysere sentiment, er det viktig å trene maskinlæringsmodellen din nøyaktig for nøyaktige resultater.

Det er her kompleksiteten oppstår. Dataene du mater må ikke bare være strukturert, men også merket. Bare når du merker data, kan modellen din forstå setningsstrukturen, deler av tale, polariserte ord, kontekst og andre parametere som er involvert i en setning. For det må du først og fremst jobbe med å merke volumer etter volumer av data.

Når du merker dataene dine, forstår din kunstige intelligens eller modell de forskjellige aspektene ved tekster og arbeider autonomt med å forstå følelsene bak dataene du mater inn. Du kan trene dataene dine ved å kommentere spesifikke deler av tekstene dine for å hjelpe maskinen med å identifisere hva den skal fokusere på og lære av den aktuelle parameteren. Du må også legge til metadata for å definere identifikatoren ytterligere.

Hvis du planlegger å kommentere dataene dine internt, må du først ha enorme mengder data i hånden. Når du har det, kan du bruke Shaip-plattform for å kommentere dataene dine. Imidlertid kan denne prosessen være komplisert ettersom du enten må dedikere ressursene dine til dette arbeidet eller be dem om å gå den ekstra milen og få jobben gjort.

Hvis tiden din til markedet nærmer seg veldig snart, og du trenger å søke eksterne kilder for dine behov for datakommentarer, kan ressurser som oss i Shaip redde dagen. Med våre ekspertdataannoteringsprosesser sikrer vi at maskinlæringsmodellene dine mates med det mest presise datasettet for presise resultater. Teamet vårt kommenterer data basert på dine behov og krav for å gi et målrettet resultat. Fordi dette er en tidkrevende og kjedelig prosess, foreslår vi at du tar kontakt med kravene til datakommentarer for trening i sentimentanalyse.

Nå ut i dag.

Sosial Share

Kan hende du også liker