他們說好的企業總是傾聽客戶的意見。
但聆聽的真正含義是什麼？
人們首先在哪裡談論您的業務？
你如何不僅聽而且聽他們 - 真正理解他們??
這些是每天困擾著企業主、營銷人員、業務發展專家、廣告部門和其他主要利益相關者的一些問題。 直到最近，我們才開始獲得多年來一直在問的所有這些問題的答案。 今天，我們不僅可以傾聽客戶的聲音，關注他們對我們的產品或服務的評價，而且可以採取糾正措施，承認甚至獎勵那些有道理或值得稱讚的言論的人
我們可以使用一種稱為情感分析的技術來做到這一點。 一個長期存在的概念，在社交媒體平台和大數據出現並佔據主導地位之後，情感分析成為一個流行語，然後在商業領域成為家喻戶曉的名字。 今天，人們比以往任何時候都更加直言不諱地談論他們對產品和服務的體驗、情感和情感，情感分析正是利用了這一元素。
如果您不熟悉此主題並想詳細探索什麼 情感分析 是，這對您的業務意味著什麼，更重要的是，您來對地方了。 我們確信，在文章結束時，您將對該主題有可操作的見解。
讓我們開始吧
什麼是情緒分析？
情感分析是推斷、衡量或理解您的產品、服務或品牌在市場上的形象的過程。 它通過解釋客戶評論、財經新聞、社交媒體等的細微差別來分析人類的情感和情緒。 如果這聽起來太複雜，讓我們進一步完善它。
情感分析也被認為是意見挖掘。 隨著社交媒體的興起，人們開始更公開地談論他們的經歷 通過博客、視頻博客、社交媒體故事、評論、推薦、綜述、主題標籤、評論、私信、新聞文章和各種其他平台在線提供產品和服務。 當這種情況發生在網上時，它會留下個人表達體驗的數字足跡。 現在，這種體驗可能是積極的、消極的，或者只是中性的。
情感分析就是將所有這些在線表達和體驗以文本的形式挖掘出來。 通過大量的意見和表達樣本，品牌可以準確捕捉目標受眾的聲音，了解市場動態，甚至可以在最終用戶中了解其在市場中的位置。
簡而言之，情感分析會帶出人們對品牌、產品、服務或所有這些的看法。
社交媒體渠道是有關您業務的信息寶庫，通過有效的簡單分析技術，您可以了解有關您品牌的任何信息。
同時，我們必須消除對情感分析的誤解。 與聽起來不同，情感分析不是一種一步到位的工具或技術，可以立即獲取您對品牌的意見和情感。 它是算法、數據挖掘技術、自動化甚至自然語言處理 (NLP) 的混合體，需要復雜的實現。
為什麼情感分析很重要？
從前景來看，這是一個非常簡單的贈品，人們有權在線談論您的品牌或業務。 當他們擁有一定數量的受眾時，他們很有可能會影響另外 10 個人信任或跳過您的品牌。
由於互聯網為好壞都提供了透明度，因此企業必須確保刪除或更改負面提及，並為收視率預測好的提及。 統計數據和報告還顯示，年輕客戶（Z 世代及以上）在網上購買任何東西時都非常依賴社交媒體渠道和影響者。 在這種情況下，情感分析不僅變得至關重要，而且很可能也是一種重要的工具。
情緒分析有哪些不同類型？
像情緒一樣——情緒分析可能很複雜； 它也是極其具體和以目標為導向的。 為了從情緒分析活動中獲得最佳結果和推論，您需要盡可能準確地定義目標。 當涉及到您可以關注的消費者反饋時，有幾個參數可以直接影響您最終實施的情緒分析活動的類型。
為了讓您快速了解，以下是不同類型的情緒分析參數 -
- 極性 – 關注您的品牌在網上收到的評論（正面、中立和負面）
- 情緒 – 關注您的產品或服務在客戶心中點燃的情感（高興、悲傷、失望、興奮等）
- 急 – 專注於使用您的品牌的即時性或為客戶的問題找到有效的解決方案（緊急且可等待）
- 意向 – 專注於了解您的用戶是否有興趣使用您的產品或品牌
您可以選擇使用這些參數來定義您的分析活動，或者根據您的業務利基、競爭、目標等提出其他超級特定的活動。 一旦你決定了這一點，你最終可以訂閱以下類型的情感分析之一。
情緒檢測
這種方法決定了出於某種目的使用您的品牌背後的情感。 例如，如果他們從您的電子商務商店購買服裝，他們可能對您的發貨程序、服裝質量或選擇範圍感到滿意，或者對它們感到失望。 除了這兩種情緒之外，用戶還可以面對頻譜中的任何特定或混合情緒。 情緒檢測致力於找出特定的或一系列的情緒是什麼。 這是在機器學習算法和詞典的幫助下完成的。
這種類型的缺點之一是用戶有多種表達情感的方式——通過文本、表情符號、諷刺等。 您的模型應該高度進化，以檢測其獨特表達背後的情感。
細粒度分析
更直接的分析形式涉及找出與您的品牌相關的極性。 從非常積極到中性再到非常消極，用戶可以體驗與您的品牌相關的任何屬性，這些屬性可以以評級的形式（例如基於星級）呈現出有形的形狀，您的模型所需要做的就是挖掘這些不同的形式來自不同來源的評級。
基於方面的分析
評論通常包含合理的反饋和建議，這些反饋和建議可以讓您發現您從未知道存在的漏洞，從而推動您在市場上的業務增長。 基於方面的情感分析讓您更進一步幫助識別它們。
簡單來說，用戶通常會在他們的評論中指出除了評分和表達情感之外的一些好壞。 例如，關於您的旅遊業務的評論可能會提到， “導遊真的很有幫助，向我們展示了該地區的所有地方，甚至幫助我們登機。” 但是，也可能是，” 旅遊諮詢台的工作人員非常粗魯和昏昏欲睡。 我們不得不等待一個小時才能得到當天的行程。”
隱藏在情緒之下的是您的業務運營中的兩個主要內容。 這些可以通過基於方面的分析來修復、改進或識別。
多語言分析
這是對不同語言的情緒評估。 語言可能取決於您經營的地區、您運送到的國家/地區等。 這種分析涉及使用特定於語言的挖掘和算法、沒有它的翻譯器、情感詞典等。
[另請參閱： 多語言情感分析——重要性、方法和挑戰]
情緒分析如何工作？
情感分析融合了多種模塊、技術和技術概念。 情感分析領域的兩個主要部署包括 NLP 和機器學習。 一個幫助挖掘和整理意見，另一個則訓練或執行特定的行動以從這些意見中發現見解。 根據您擁有的數據量，您可以部署三個情緒分析模塊之一。 您選擇的模型的準確性在很大程度上取決於數據量，因此關注它始終是最佳做法。
基於規則
您可以在此處手動為模型定義規則，以對您擁有的數據執行情感分析。 規則可以是我們上面討論的一個參數——極性、緊迫性、方面等等。 該模型涉及 NLP 概念的集成，例如詞典、標記化、解析、詞幹提取、標記詞性等。
在基本模型中，極化詞被定義或分配一個值——對正面詞有利，對負面詞不利。 該模型計算文本中正面和負面詞的數量，並相應地對意見背後的情緒進行分類。
這種技術的主要缺點之一是，諷刺的實例可能會被當作好意見，歪曲情緒分析的整體功能。 雖然這可以通過構建高級模型來解決，但缺點仍然存在。
Automatic 自動錶
情感分析的這一方面完全適用於機器學習算法。 在這種情況下，不需要人工干預並為模型運行設置手動規則。 相反，實施了一個分類器來評估文本並返回結果。 這涉及大量數據標記和數據註釋，以幫助模型理解它正在饋送的數據。
雜交種
作為最準確的模型，混合方法融合了基於規則和自動的兩全其美。 它們更精確、更實用，並且更受企業青睞，用於他們的情緒分析活動。
情緒分析對您的業務意味著什麼？
就您的業務及其在市場中的立場而言，情緒分析可能會帶來一波發現。 當企業存在的最終目的是讓客戶的生活更輕鬆時，傾聽他們的意見只會幫助我們推出更好的產品和服務，進而推動我們的業務向前發展。 以下是關於情緒分析可以為您的業務做些什麼的關鍵要點：
- 它極大地有助於監控您的品牌在市場上的健康狀況。 通過單個儀表板，您可以快速了解您的品牌健康狀況是良好、中性還是消耗。
- 它可以幫助您更好地管理您的品牌聲譽并快速解決 ORM 問題和危機
- 通過讓您了解受眾的脈搏並利用它來支持開發更好的營銷活動
- 可以通過情感分析在很大程度上優化競爭分析
- 最重要的是，可以改進客戶服務以獲得更高的滿意度和更快的周轉時間
情感分析用例
有瞭如此強大的概念，您只需做出一個創造性的決定即可實現情感分析的最佳用例。 但是，今天已經有幾個經過市場測試和批准的用例。 讓我們簡要地看一下其中的一些。
品牌監控
情緒分析是在線監控品牌的好方法。 目前，客戶可以通過更多渠道表達意見，為了維護整體品牌形象，我們需要實施全渠道監控。 情緒分析可以幫助我們的業務在論壇、博客、視頻流網站、播客平台和社交媒體渠道中傳播，並密切關注（或者更確切地說是傾聽）品牌提及、評論、討論、評論等。
社交媒體監控
只需一千人就可以使主題標籤成為趨勢。 由於社交媒體擁有如此大的權力，因此我們在社交平台上傾聽人們對我們業務的看法才有意義。 從 Twitter 和 Facebook 到 Instagram、Snapchat、LinkedIn 等，可以跨所有平台進行情緒分析，以聽取批評和讚賞（社會提及）並做出相應的回應。 這有助於我們的業務更好地與用戶互動，採用人性化的運營方式，並直接與我們業務中最重要的利益相關者——我們的客戶建立聯繫。
市場研究
情緒分析是了解市場、其漏洞、潛力以及更多滿足我們特定需求的好方法。 通過精確的市場研究，它使擴張、多樣化以及引入新產品或服務等目的更加有效和有影響力。 我們可以預測和評估趨勢、了解市場動態、實現對新產品的需求、了解目標受眾的購買力和其他屬性，以及通過情緒分析進行更多操作。
機器學習如何用於情感分析？
正如我們所提到的，情感分析是一個複雜的概念，當您擁有大量數據集時，您會不禁想到自動化整個過程可能是處理它的最佳方法。 當然，如果您正在部署一種自動方法來分析情緒，那麼精確地訓練您的機器學習模型以獲得準確的結果非常重要。
這就是複雜性出現的地方。 您提供的數據不僅要結構化，還要標記。 只有當你標記數據時，你的模型才能理解句子結構、詞性、極化詞、上下文和句子中涉及的其他參數。 為此，您需要主要在大量數據之後標記卷。
當您標記數據時，您的人工智能或模型會理解文本的不同方面，並自主地了解您輸入的數據背後的情緒。您可以通過註釋文本的特定部分來訓練數據，以幫助機器識別要輸入的內容專注於該特定參數並從中學習。 您還需要添加元數據以進一步定義標識符。
如果您計劃在內部對數據進行註釋，則首先需要手頭有大量數據。 一旦你擁有它，你就可以使用 Shaip 平台來註釋您的數據. 但是，此過程可能會很複雜，因為您需要將資源專用於這項工作，或者要求他們加倍努力完成工作。
如果您的上市時間很快就要到了，並且您需要尋找外部資源來滿足您的數據註釋需求，那麼像我們 Shaip 這樣的資源可以節省時間。 通過我們的專家數據註釋流程，我們確保您的機器學習模型獲得最精確的數據集以獲得精確的結果。 我們的團隊根據您的需要和要求對數據進行註釋，以提供面向目標的結果。 由於這是一個耗時且乏味的過程，我們建議您聯繫您的數據註釋要求以進行情感分析訓練。
伸手 今天。