Sentimenta analīze un AI: viss, kas jums jāzina 2025. gadā

Laikmetā, kad gandrīz jebko var kopīgot un izplatīties, neviens uzņēmums nevēlas kļūt par neapmierināta klienta ziņas objektu, īpaši tādu, kas izraisa līdzīgu sūdzību ķēdes reakciju. Slikta publicitāte joprojām ir publicitāte, jā, taču tā noteikti nav tāda, kādu vēlaties savam biznesam.

Tāpēc konsekventa jūsu pārskatīšana klienta balss (VoC) analīze ir tik svarīga. Tādējādi jūs varat nekavējoties atbildēt uz klienta sūdzību, pirms tā kļūst par kaut ko tādu, ar ko jūsu PR komanda nevēlētos tikt galā.

Fiziskā veikalā ir viegli pamanīt klienta neapmierinātību — to var redzēt viņa sejā vai dzirdēt viņa balsī. Bet, kad runa ir par rakstiskām atsauksmēm, aptaujām vai ierakstiem sociālajos tīklos, viss kļūst sarežģītāks, it īpaši, ja vēlaties tos ne tikai atzīmēt kā pozitīvu, negatīvu vai neitrālu .

Cilvēka emocijas, kas izteiktas ar valodu, ir daudz niansētākas nekā šīs plašās kategorijas. Uzņēmējdarbībā simtiem vai pat tūkstošiem klientu atsauksmju par jūsu produktiem un pakalpojumiem analīze var ātri kļūt nepārvarama.

Šeit uz AI balstīta sentimenta analīze kļūst patiesi noderīga. Tas ne tikai klasificē atsauksmes; tas identificē precīzas emocijas, piemēram, dusmas, sarkasmu, pārliecību vai neapmierinātību. Šie dziļāki ieskati sniedz jums precīzāku izpratni par jūsu klientu komentāriem, palīdzot uzlabot piedāvājumus un klientu pieredzi tādos veidos, kas patiešām ir svarīgi.

Šajā rakstā mēs apskatīsim visu, kas jums jāzina par sentimenta analīzi — kā tā darbojas, kā uzņēmumi to izmanto, populāru noskaņojuma noteikšanas metožu salīdzinājumu un daudz ko citu.

Ja vēlaties izprast klientu atsauksmes, kuras jūsu uzņēmums ir saņēmis, vai vēlaties iegūt labāku izpratni par savu tirgu, turpiniet lasīt, lai uzzinātu vairāk!

Sentimenta analīze: definīcija un galvenās lietojumprogrammas

Sentimenta analīze, kas pazīstama arī kā viedokļu ieguve, ir emociju, viedokļu un subjektīvās attieksmes noteikšanas process teksta datos, izmantojot mašīnmācīšanos, mākslīgo intelektu (AI) un dabiskās valodas apstrādi (NLP).

Kāpēc tas ir svarīgi?

Sentimenta analīzei ir plašs lietojumu klāsts, kas var sniegt labumu jūsu uzņēmumam daudzos veidos, piemēram:

1. Tirgus uztveres kopējā attēla iegūšana, izmantojot sociālo mediju uzraudzību

Sentimenta analīzes izmantošana sociālo mediju uzraudzībai vai sociālā klausīšanās g — tas ir vairāk nekā tikai pārbaudīt, ko cilvēki tvītos un ziņās saka par jūsu uzņēmumu.

Varat arī to izmantot, lai saprastu, kā cilvēki jūtas par aktuālām tēmām, populāriem produktiem vai nozares pakalpojumiem. Vēl labāk, jūs varat uzzināt, kā klienti jūtas pret jūsu konkurentiem. Ja tās neatbilst, varat iejaukties. Atklājiet potenciālās iespējas un sniedziet auditorijai tieši to, ko viņi meklē.

2. Klientu pieredzes un apkalpošanas uzlabošana

Sentimenta analīze ļauj vieglāk noteikt sāpju punktus jūsu klientu mijiedarbībā. Skenējot atbalsta tērzēšanas sarunas un sarunas, varat noteikt, kur klienti ir neapmierināti, un izmantot šīs atsauksmes, lai atrisinātu problēmas un radītu viņiem labāku vispārējo pieredzi.

3. Tirgus izpētes un zīmola uzraudzības veikšana

Varat novērtēt klientu atsauksmes, aptaujas un sociālo mediju ziņas, lai uzzinātu par saviem produktiem, konkurentu piedāvājumiem un funkcijām vai to, kā cilvēki jūtas par jūsu jaunāko reklāmas kampaņu. Kopīgojiet šos ieskatus ar savu produktu un mārketinga komandām, lai palīdzētu uzlabot savus piedāvājumus.

Īsumā, noskaņojuma analīze palīdz uzņēmumiem pieņemt gudrākus, cilvēku vadītus lēmumus, izprotot, ko viņu klienti patiesi domā.

Kā Daniels Fallmans , Forbes padomes loceklis un izpilddirektors Mindbreeze , teica:

“Uzņēmumiem, kas koncentrējas tikai uz savu pašreizējo rezultātu, nevis uz to, ko cilvēki jūt vai saka, visticamāk, radīsies grūtības izveidot ilgstoši pastāvošu un ilgtspējīgu zīmolu, kas patīk klientiem un darbiniekiem. Sentimenta analīze var palīdzēt lielākajai daļai uzņēmumu ievērojami mainīt mārketinga pasākumus, klientu atbalstu, darbinieku noturēšanu, produktu attīstību un daudz ko citu.

Sentimenta analīze: kā tā saprot valodu

Analizējot tekstu, NLP izmanto vairākas tehnikas sadalīt un saprast valodu, piemēram:

• Cilmes veidošanās un lematizācija: vārdu reducēšana līdz to saknes formai (piemēram, "skriešana" kļūst par "palaist").
• Tokenizācija: teksta sadalīšana atsevišķos vārdos vai frāzēs (žetonos).
• Runas daļas marķēšana: katra vārda marķēšana ar tā gramatisko lomu (piemēram, lietvārds, darbības vārds, īpašības vārds).
• Nosaukto entītiju atpazīšana (NER): noteiktu un marķētu konkrētu entītiju, piemēram, nosaukumu, vietu, datumu vai zīmolu, identificēšana un marķēšana.

Sentimenta analīze sākās ar vienkāršām, uz noteikumiem balstītām sistēmām, kur katrs termins tika klasificēts kā pozitīvs, negatīvs vai neitrāls. Mūsdienās tas ir attīstījies par progresīvu valodas modeļu izmantošanu, kas spēj izprast cilvēku valodas sarežģītību un smalkumus. Sadalīsim to.

Sentimenta analīzes pieejas

1. Uz kārtulām balstītas sistēmas

Uz likumiem balstīta sentimenta analīze ir tradicionāla, cilvēku vadīta metode, kas balstās uz iepriekš noteiktiem noteikumiem, izmantojot dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes.

Kā tas darbojas:

• Katram vārdam tiek piešķirts pozitīvs vai negatīvs vērtējums.

• Ja komentārā pozitīvu vārdu ir vairāk nekā negatīvo, noskaņojums tiek atzīmēts kā pozitīvs un otrādi.

• Ja rezultāti ir vienādi, noskaņojums tiek atzīmēts kā neitrāls .

  
  

Piemēri:

• Pozitīvs noskaņojums: "Pakalpojums bija ātrs, un ēdiens bija garšīgs!"

• Negatīvs noskaņojums: "Personāls bija rupjš; es biju tik vīlies."

• Neitrāls noskaņojums: "Veikals bija kārtībā, nekas īpašs."

  
  

Lai gan šo pieeju ir viegli iestatīt un saprast, tā cīnās ar kontekstu un niansēm. Piemēram:

• "Es nespēju noticēt, cik pārsteidzoša bija gaidīšana — tas aizņēma divas stundas!" var tikt nepareizi apzīmēts kā pozitīvs tādu vārdu dēļ kā pārsteidzošs , lai gan kopējais noskaņojums ir sarkastisks un negatīvs.

• “Nav slikti, bet varēja būt labāk” var sajaukt sistēmu dažādu signālu dēļ, jo tas pauž gandarījumu un vilšanos.

  
  

Uz kārtulām balstītu sistēmu ierobežojumi:

• Tas neatpazīst sarkasmu, idiomas vai slengu.

• Vārdi tiek vērtēti individuāli, nesaprotot, kā tie tiek lietoti teikumā.

  
  

Neskatoties uz ierobežojumiem, uz noteikumiem balstīta noskaņojuma analīze radīja pamatu progresīvākām pieejām, kuras mēs izpētīsim tālāk.

2. Mašīnmācīšanās metodes

Mašīnmācība ir ievērojami uzlabojusi noskaņojuma analīzes procesu, mācot datorus saprast teksta toni vai sajūtu — neatkarīgi no tā, vai tas ir pozitīvs, negatīvs vai neitrāls. Atšķirībā no uz noteikumiem balstītām sistēmām, kas balstās uz fiksētiem noteikumiem (piemēram, pieņemot, ka vārds vīlies vienmēr ir negatīvs), mašīnmācība izmanto modeļu atpazīšanu, lai secinātu vispārējo noskaņojumu, pamatojoties uz kontekstu. Tas padara to daudz precīzāku.

Kā tas darbojas:

Mašīnmācīšanās modeļi tiek apmācīti, izmantojot lielas datu kopas, kas piepildītas ar teksta piemēriem, kas jau ir apzīmēti ar noskaņojumiem. Šie modeļi atpazīst modeļus, kontekstu un pat to, kā mainās vārda nozīme atkarībā no tā lietošanas veida.

Piemēri:

"Ak, lieliski, vēl viena kavēšanās. Tas ir tieši tas, kas man šodien bija vajadzīgs!”

• Uz kārtulām balstīta sistēma to var apzīmēt kā pozitīvu vārda lieliskas dēļ.

• Mašīnmācīšanās sistēma saprot sarkasmu un klasificē to kā negatīvu .

  
  

"Produkts ir kārtībā, bet es gaidīju vairāk par cenu."

• Uz noteikumiem balstīta sistēma to var klasificēt kā neitrālu vārda "labi" dēļ.
• Mašīnmācīšanās modelis uztver vilšanos, ko nozīmē “gaidīts vairāk”, un klasificē to kā nedaudz negatīvu.

3. Lielie valodu modeļi (LLM)

Transformatori — neironu tīkla arhitektūra, kas ir aiz ChatGPT (Chat Generative Pre-Trained Transformer) un citiem LLM — izmantojiet pašapziņas mehānismi analizēt attiecības starp vārdiem neatkarīgi no to atrašanās vietas teikumā. Šī funkcija ļauj LLM kontekstualizēt vārdus, izprotot to saistību ar apkārtējo tekstu, tādējādi nodrošinot precīzāku valodas izpratni.

Turklāt tādi rīki kā ChatGPT-4 un Claude ir spēcīgi, jo tie ir iepriekš apmācīti lielam teksta daudzumam un tos var precīzi pielāgot konkrētiem uzdevumiem, piemēram, noskaņojuma analīzei.

Kā tas darbojas:

Ar sevis uzmanības mehānismiem LLM spēj saprast attiecības starp vārdiem teikumā. Viņi var:

• Satveriet valodas nianses: LLM var atklāt sarkasmu, jauktas emocijas vai smalkas noskaņojuma maiņas, kuras tradicionālās sistēmas bieži palaiž garām.
• Rīkojieties ar gariem teikumiem: LLM izseko garāka teksta nozīmi, nodrošinot precīzu sarežģītu apgalvojumu interpretāciju.
• Atpazīst kontekstam specifiskas nozīmes: viņi saprot, ka vārda nozīme var mainīties atkarībā no tā konteksta (piemēram, “vēss” sadaļā “Laiks ir foršs” pret “Šī lietotne ir tik forša!” ).

Piemērs:

"Es neienīstu jauno produktu, bet tas arī nebija lielisks."

• Uz kārtulām balstīta sistēma to var nepareizi klasificēt kā neitrālu .
• LLM, piemēram, ChatGPT-4, var uztvert jaukto noskaņojumu un identificēt izteikto nelielu neapmierinātību.

Vēl labāk ir tas, ka varat pielāgot šos modeļus divi galvenie veidi :

1. Precizēšana: apmāciet modeli, izmantojot savus datus, piemēram, klientu atsauksmes vai nozarei specifisku valodu.
2. Pamudinājums: izmantojiet skaidru, konkrētu uzvednes vadīt modeli bez turpmākas apmācības.

Vai jūtaties apmaldījies žargonā? Neuztraucieties! Šeit ir an rakstu lai iepazīstinātu jūs ar sentimenta noteikšanas rīkiem, kuros tiek izmantoti LLM.

Lai gan mūsu minētie ietvari ir sagrupēti pēc to izmantotās analīzes pieejas veida, ir tikpat svarīgi saprast, kā to funkcijas tiek salīdzinātas. Tas palīdzēs jums izvēlēties to, kas vislabāk atbilst jūsu uzņēmumam. Lai veiktu ātru un vienkāršu salīdzinājumu, skatiet šo rakstu .

Sentimenta analīzes rezultātu vizualizācijas metodes

Pieņemsim, ka jums ir daudz datu, kas jāapstrādā, un jaudīgs rīks, kas var apstrādāt pat vissarežģītāko tekstu. Diemžēl tas nelīdzēs, ja nevarēsit viegli interpretēt iegūtās atziņas. Lai saprastu savus noskaņojuma analīzes rezultātus, pārbaudiet dažus vienkāršus un efektīvus veidi, kā vizualizēt viņi:

1. Vārdu mākoņi

Vārdu mākoņi ļauj viegli noteikt visbiežāk lietotos terminus jūsu datu kopā. Jo lielāks vārds, jo biežāk tas parādās . Tas ir lieliski piemērots, lai ātri identificētu dominējošās tēmas klientu atsauksmēs. Piemēram, ja “piegāde” un “lēna” bieži tiek lietoti kopā, jums ir skaidra joma, kas jāuzlabo.

2. Siltuma kartes

Siltuma kartēs tiek izmantoti krāsu gradienti , lai parādītu noskaņojuma intensitāti dažādās kategorijās vai laika gaitā. Tie ir ļoti noderīgi, lai noteiktu tendences vai salīdzinātu demogrāfiskos datus. Piemēram, siltuma karte var parādīt, ka klientiem vienā pilsētā ir nemainīgi pozitīva pieredze, bet citā pilsētā ir neitrāls vai negatīvs noskaņojums. Tas var palīdzēt jums koncentrēt savus centienus tur, kur tie visvairāk nepieciešami.

3. Izplatības diagrammas: josla un pīrāgs

Varat izmantot joslu diagrammas, lai salīdzinātu viedokļus dažādās kategorijās, piemēram, produktiem vai pakalpojumiem. Piemēram, joslu diagramma var parādīt, kurš produkts saņem vispozitīvākās atsauksmes un kurš ir jāuzlabo. No otras puses, sektoru diagrammas ir lieliski piemērotas, lai parādītu kopējo viedokļu īpatsvaru (piemēram, cik procentu jūsu atsauksmes ir pozitīvas, negatīvas vai neitrālas).

4. Līniju diagrammas

Līniju diagrammas ir lielisks veids, kā vizualizēt noskaņojuma tendences laika gaitā. Vai vēlaties uzzināt, kā darbojas jūsu jaunākā mārketinga kampaņa? Līniju diagramma var parādīt, vai klientu noskaņojums kopš kampaņas uzsākšanas ir uzlabojies vai pasliktinājies. Tas palīdz ātri noteikt, kas darbojas un kas ne.

Sentimenta analīzes rīka integrēšana: īsa rokasgrāmata

1. Ziniet savus mērķus: ko tieši vēlaties izmērīt?

Sāciet ar skaidru iemeslu sentimenta analīzes izmantošanai. Vai tas ir, lai uzraudzītu sava zīmola reputāciju sociālajos medijos? Lai analizētu atsauksmes par savu jaunāko reklāmas kampaņu? Kad zināt, ko vēlaties izmērīt, jūs precīzi zināt, kur apkopot savus datus, kas ir nākamais solis.

2. Izrakt savus datus: kur iegūt informāciju?

Apkopojiet nepieciešamos datus. Pieņemsim, ka jūs izlaižat jaunu produktu. Jūsu mērķis ir pārraudzīt klientu atsauksmes tādās platformās kā Amazon vai jūsu e-komercijas vietne, lai saprastu, vai jūsu klientiem tā patīk vai kas ir jāmaina vai jāuzlabo.

3. Izvēlieties pareizo rīku: kurš no tiem vislabāk atbilst jūsu uzņēmumam?

Tā kā ir pieejams tik daudz sentimenta analīzes rīku, pareizā izvēle ir atkarīga no jūsu vajadzībām un budžeta.

• Vienkārši un bezmaksas rīki: izmantojiet TextBlob vai VADER maza mēroga projektiem. Tie ir lieliski piemēroti pamata noskaņojuma noteikšanai.
• Ar mākslīgo intelektu darbināmi rīki: vai jums ir nepieciešams papildu ieskats? Izmantojiet ChatGPT vai Hugging Face modeļus, lai atklātu niansētas sajūtas, piemēram, sarkasmu vai jauktas emocijas.
• Lietotājam draudzīgi, daudzfunkcionāli rīki: ja neesat lietpratīgs vai jums trūkst iekšēja eksperta, izmantojiet tādus risinājumus kā MonkeyLearn vai Zīmols24 ir ideāli. Tie piedāvā intuitīvus informācijas paneļus un viegli uztveramu ieskatu bez kodēšanas. Jā, jūs izlasījāt pareizi. Lielākajai daļai šo rīku nav nepieciešama kodēšana, ja jūs par to uztraucat. Šeit galvenais ir zināt, kurš no tiem atbilst jūsu biznesa vajadzībām un finanšu prasībām. Ja vēlaties detalizētu to funkciju salīdzinājumu, šis rakstu varētu palīdzēt.

4. Analizējiet datus: ko saka lielākā daļa cilvēku?

Palaidiet savu datu kopu, izmantojot vēlamo noskaņojuma analīzes rīku, un meklējiet rezultātos modeļus. Kāds ir kopējais noskaņojums — pozitīvs, negatīvs vai neitrāls? Vai negatīvās atsauksmēs atkārtojas tēmas (piemēram, sūdzības par piegādes laiku)? Ko klienti slavē visvairāk?

Piemēram, jūsu noskaņojuma analīze atklāj, ka 80% klientu atsauksmju par jūsu jaunāko produktu ir pozitīvas, bet 20% min neapmierinātību ar piegādes kavēšanos. Tā nav raķešu zinātne: cilvēkiem patīk jūsu produkts, taču jums ir jākoncentrējas uz sava piegādes procesa uzlabošanu.

5. Rīkojieties: kas tālāk?

Mēs saprotam, ka to ir vieglāk pateikt, nekā izdarīt, taču noskaņojuma analīze nebeidzas tikai ar jūsu iegūtajām atziņām. Kad esat sapratis, ko jūt jūsu klienti, rīkojieties! Novērsiet izplatītās sūdzības, piemēram, lēnu piegādi, sliktu klientu apkalpošanu vai produkta defektus. Varat arī izmantot pozitīvos komentārus un izcelt to, kas klientiem patīk savās mārketinga kampaņās, lai piesaistītu vairāk pircēju. Turklāt varat izmantot viedokļu ieskatus, lai pielāgotu reklāmu kampaņas vai uzlabotu savu produktu piedāvājumu.

TL;DR: izprotiet savus klientus. Optimizējiet savus krājumus. Attīstiet savu biznesu.

Mūsdienu konkurētspējīgā tirgū klientu noskaņojuma izpratne ir atslēga uz priekšu. Sekojot līdzi tirgus tendencēm un zinot, kā cilvēki jūtas par jūsu produktiem vai pakalpojumiem, jūs varat gūt ieskatu, kas jums nepieciešams, lai attīstītos un pilnveidotos. Izmantojot noskaņojuma analīzi, varat atklāt jaunus ieskatus un uzzināt, kā varat pacelt savu biznesu uz nākamo līmeni.

Taču papildus šiem ieskatiem jums ir nepieciešams pareizais krājumu pārvaldības rīks. Savienojot klientu ieskatus ar modernu krājumu risinājumu, varat paredzēt pieprasījumu, novērst krājumu izzušanu un optimizēt savu produktu piedāvājumu.

Izmantojot BoxHero, varat viegli izsekot, kas tiek pārdots jūsu platformās, saņemt brīdinājumus par zemu krājumu daudzumu un ātri atjaunot krājumus. Mūsu krājumu pārvaldības risinājums ir aprīkots ar funkcijām, kas lieliski papildina jūsu noskaņojuma analīzes centienus. Izpētiet tos visus, izmantojot mūsu 30 dienu bezmaksas izmēģinājuma versiju!

Vai nepieciešama palīdzība darba sākšanai? Apskatiet mūsu lietotāja rokasgrāmata soli pa solim. Mēs esam šeit, lai palīdzētu jums augt!