Mereka mengatakan perniagaan yang baik selalu mendengar pelanggannya.
Tetapi apa yang dimaksudkan dengan mendengar?
Di manakah orang yang memperkatakan perniagaan anda untuk didengarkan?
Dan bagaimana anda tidak hanya mendengar tetapi mendengarnya - benar-benar memahaminya??
Ini adalah beberapa pertanyaan yang mengganggu pemilik perniagaan, pemasar, pakar pengembangan perniagaan, sayap iklan, dan pihak berkepentingan lain setiap hari. Tidak sampai akhir-akhir ini kami mula mendapat jawapan untuk semua soalan ini yang kami ajukan selama bertahun-tahun. Hari ini, kami bukan sahaja dapat mendengarkan pelanggan kami dan memperhatikan apa yang mereka katakan mengenai produk atau perkhidmatan kami tetapi mengambil langkah pembetulan, mengakui, dan bahkan memberi penghargaan kepada orang yang mempunyai sesuatu yang sah atau terpuji untuk dikatakan
Kita boleh melakukan ini dengan teknik yang disebut analisis sentimen. Konsep yang sudah lama wujud, analisis sentimen menjadi kata kunci dan kemudian nama rumah tangga dalam spektrum perniagaan setelah munculnya dan dominasi platform media sosial dan Big Data. Hari ini, orang lebih bersuara mengenai pengalaman, sentimen, dan emosi mereka terhadap produk dan perkhidmatan daripada sebelumnya dan pada elemen inilah analisis sentimen memanfaatkan.
Sekiranya anda baru mengetahui topik ini dan ingin meneroka secara terperinci apa analisis sentimen adalah, apa maksudnya untuk perniagaan anda, dan lebih lagi, anda telah sampai di tempat yang betul. Kami pasti bahawa pada akhir siaran, anda akan mempunyai pandangan yang boleh diambil tindakan mengenai topik ini.
Mari kita mulakan
Apa itu Analisis Sentimen?
Analisis sentimen ialah proses menyimpul, mengukur atau memahami imej produk, perkhidmatan atau jenama anda dibawa dalam pasaran. Ia menganalisis emosi dan sentimen manusia dengan mentafsir nuansa dalam ulasan pelanggan, berita kewangan, media sosial, dll.. Jika ini kedengaran terlalu rumit, mari kita perhalusi lagi.
Analisis sentimen juga dianggap sebagai perlombongan pendapat. Dengan kebangkitan media sosial, orang ramai telah mula bercakap dengan lebih terbuka tentang pengalaman mereka dengan produk dan perkhidmatan dalam talian melalui blog, vlog, cerita media sosial, ulasan, pengesyoran, pusingan, hashtag, ulasan, mesej langsung, artikel berita dan pelbagai platform lain. Apabila ini berlaku dalam talian, ia meninggalkan jejak digital bagi ekspresi pengalaman individu. Sekarang, pengalaman ini mungkin positif, negatif, atau neutral sahaja.
Analisis sentimen adalah perlombongan semua ungkapan dan pengalaman ini dalam talian dalam bentuk teks. Dengan sekumpulan pendapat dan ungkapan yang banyak, jenama dapat dengan tepat menangkap suara khalayak sasarannya, memahami dinamika pasaran dan bahkan mengetahui di mana ia berada di pasaran di kalangan pengguna akhir.
Ringkasnya, analisis sentimen memaparkan pendapat orang mengenai jenama, produk, perkhidmatan atau semua ini.
Saluran media sosial adalah peti maklumat mengenai perniagaan anda dan dengan teknik analisis mudah yang berkesan, anda dapat mengetahui apa sahaja yang anda perlukan mengenai jenama anda.
Pada masa yang sama, kita harus menghilangkan salah tanggapan mengenai analisis sentimen. Tidak seperti kedengarannya, analisis sentimen bukanlah alat atau teknik satu langkah yang dapat langsung menarik pendapat dan sentimen anda mengenai jenama anda. Ini adalah gabungan algoritma, teknik perlombongan data, automasi, dan bahkan Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) dan memerlukan pelaksanaan yang kompleks.
Mengapa Analisis Sentimen penting?
Dari sudut pandangan, ini adalah pemberian yang cukup mudah bahawa orang mempunyai kekuatan untuk bercakap mengenai jenama atau perniagaan anda dalam talian. Apabila mereka mempunyai jumlah penonton tertentu, kemungkinan besar mereka dapat mempengaruhi 10 orang lagi untuk mempercayai atau melangkau jenama anda.
Dengan adanya internet yang memberikan ketelusan untuk yang baik dan yang buruk, sangat penting bagi perniagaan untuk memastikan sebutan negatif dikeluarkan atau diubah dan yang baik diproyeksikan untuk dilihat. Statistik dan laporan juga mendedahkan bahawa pelanggan muda (Gen Z dan seterusnya) sangat bergantung pada saluran media sosial dan pengaruhnya ketika membeli sesuatu secara dalam talian. Dalam kes itu, analisis sentimen tidak hanya menjadi penting tetapi mungkin juga alat vital.
Apakah Jenis Analisis Sentimen Yang Berbeza?
Seperti sentimen - analisis sentimen boleh menjadi kompleks; ia juga sangat spesifik dan berorientasikan matlamat. Untuk mendapatkan hasil dan kesimpulan terbaik dari kempen analisis sentimen anda, anda perlu menentukan objektif dan matlamat anda setepat mungkin. Terdapat beberapa parameter mengenai maklum balas pengguna yang dapat anda fokuskan dan apa yang anda pilih dapat mempengaruhi jenis kempen analisis sentimen yang akhirnya anda laksanakan.
Untuk memberikan idea ringkas, berikut adalah pelbagai jenis parameter analisis sentimen -
- Polariti - fokus pada ulasan yang diterima jenama anda dalam talian (positif, neutral, dan negatif)
- Emosi - tumpukan perhatian kepada emosi produk atau perkhidmatan anda dalam fikiran pelanggan anda (gembira, sedih, kecewa, teruja, dan banyak lagi)
- Kecemasan - fokus pada segera penggunaan jenama anda atau mencari penyelesaian yang berkesan untuk masalah pelanggan anda (mendesak dan sabar)
- Niat - fokus untuk mengetahui sama ada pengguna anda berminat untuk menggunakan produk atau jenama anda atau tidak
Anda boleh memilih untuk menggunakan parameter ini untuk menentukan kempen analisis anda atau membuat yang lain yang sangat spesifik berdasarkan niche perniagaan, persaingan, matlamat, dan lain-lain. Sebaik sahaja anda memutuskan ini, anda akhirnya boleh melanggan salah satu jenis analisis sentimen berikut.
Pengesanan Emosi
Kaedah ini menentukan emosi di sebalik penggunaan jenama anda untuk tujuan tertentu. Sebagai contoh, jika mereka membeli pakaian dari kedai eCommerce anda, mereka mungkin akan senang dengan prosedur penghantaran anda, kualiti pakaian anda, atau berbagai pilihan atau kecewa dengan mereka. Selain dari dua emosi ini, pengguna juga dapat menghadapi emosi tertentu atau campuran emosi dalam spektrum. Pengesanan emosi berfungsi untuk mengetahui apa itu emosi atau emosi tertentu. Ini dilakukan dengan bantuan algoritma dan leksikon pembelajaran mesin.
Salah satu kekurangan jenis ini ialah pengguna mempunyai banyak cara untuk mengekspresikan emosi mereka - melalui teks, emoji, sarkasme, dan banyak lagi. Model anda harus dikembangkan dengan baik untuk mengesan emosi di sebalik ungkapan unik mereka.
Analisis Butiran Halus
Bentuk analisis yang lebih langsung melibatkan mengetahui kekutuban yang berkaitan dengan jenama anda. Dari sangat positif hingga netral hingga sangat negatif, pengguna dapat mengalami atribut apa pun sehubungan dengan jenama anda dan atribut ini dapat berbentuk nyata dalam bentuk penilaian (mis. - berdasarkan bintang) dan semua model anda perlu lakukan adalah menggunakan pelbagai bentuk ini penilaian dari pelbagai sumber.
Analisis Berasaskan Aspek
Ulasan sering mengandungi maklum balas dan cadangan yang baik yang dapat mendorong pertumbuhan perniagaan anda di pasaran dengan membiarkan anda menemui celah yang tidak pernah anda ketahui ada. Analisis sentimen berdasarkan aspek membawa anda selangkah lebih jauh dalam membantu mengenal pasti mereka.
Dengan kata mudah, pengguna secara amnya menunjukkan beberapa perkara baik atau buruk dalam ulasan mereka selain daripada penilaian dan menyatakan emosi. Sebagai contoh, ulasan mengenai perniagaan pelancongan anda boleh menyebut, "Panduan ini sangat membantu dan menunjukkan kepada kami semua tempat di rantau ini dan bahkan membantu kami menaiki penerbangan kami." Tetapi, mungkin juga,"Rakan meja pelancongan itu sangat kasar dan lesu. Kami terpaksa menunggu selama satu jam sebelum kami menjadualkan perjalanan untuk hari itu. "
Apa yang ada di bawah emosi adalah dua jalan utama dari operasi perniagaan anda. Ini dapat diperbaiki, diperbaiki, atau diakui melalui analisis berdasarkan aspek.
Analisis pelbagai bahasa
Ini adalah penilaian sentimen dalam pelbagai bahasa. Bahasa boleh bergantung pada wilayah yang anda kendalikan, negara yang anda kirim, dan banyak lagi. Analisis ini melibatkan penggunaan perlombongan dan algoritma khusus bahasa, penterjemah sekiranya tidak ada, leksikon sentimen, dan banyak lagi.
[Baca Juga: Analisis Sentimen Pelbagai Bahasa – Kepentingan, Metodologi dan Cabaran]
Bagaimana Analisis Sentimen berfungsi?
Analisis sentimen adalah gabungan modul, teknik, dan konsep teknologi yang pelbagai. Dua penyebaran utama dalam spektrum analisis sentimen termasuk NLP dan pembelajaran mesin. Walaupun seseorang membantu dalam penambangan dan penyusunan pendapat, yang lain melatih atau melaksanakan tindakan khusus untuk mengungkap pandangan dari pendapat tersebut. Berdasarkan jumlah data yang anda miliki, anda dapat menggunakan salah satu dari tiga modul analisis sentimen. Ketepatan model yang anda pilih sangat bergantung pada jumlah data sehingga selalu menjadi amalan terbaik untuk memperhatikannya.
Berasaskan peraturan
Di sinilah anda secara manual menentukan peraturan untuk model anda melakukan analisis sentimen pada data yang anda miliki. Peraturan itu boleh menjadi parameter yang kita bincangkan di atas - kekutuban, urgensi, aspek, dan banyak lagi. Model ini melibatkan penyatuan konsep NLP seperti leksikon, tokenization, parsing, stemming, tagging parts of speech, dan banyak lagi.
Dalam model asas, kata terpolarisasi didefinisikan atau diberi nilai - baik untuk kata positif dan buruk untuk kata negatif. Model mengira bilangan kata positif dan negatif dalam teks dan dengan itu mengklasifikasikan sentimen di sebalik pendapat itu.
Salah satu kelemahan utama teknik ini adalah bahawa contoh sarkasme dapat disebarkan sebagai pendapat yang baik, menyimpang keseluruhan fungsi analisis sentimen. Walaupun ini dapat diperbaiki dengan membina model canggih, kekurangan tetap ada.
automatik
Aspek analisis sentimen ini berfungsi sepenuhnya pada algoritma pembelajaran mesin. Dalam hal ini, tidak perlu campur tangan manusia dan menetapkan peraturan manual agar model berfungsi. Sebaliknya, pengkelasan dilaksanakan yang menilai teks dan mengembalikan hasil. Ini melibatkan banyak penandaan data dan anotasi data untuk membantu model memahami data yang sedang diberi.
hibrid
Model yang paling tepat, pendekatan hibrid menggabungkan yang terbaik dari kedua dunia - berdasarkan peraturan dan automatik. Mereka lebih tepat, berfungsi, dan disukai oleh perniagaan untuk kempen analisis sentimen mereka.
Apakah Makna Analisis Sentimen Untuk Perniagaan Anda?
Analisis sentimen dapat membawa gelombang penemuan sejauh mana perniagaan anda dan pendiriannya di pasaran. Apabila tujuan utama kewujudan perniagaan adalah untuk menjadikan kehidupan pelanggan lebih mudah, mendengarkan mereka hanya akan membantu kita melancarkan produk dan perkhidmatan yang lebih baik dan seterusnya, memajukan perniagaan kita. Berikut adalah keputusan utama mengenai analisis sentimen untuk perniagaan anda:
- ini sangat membantu dalam memantau kesihatan jenama anda di pasaran. Dari papan pemuka tunggal, anda dapat dengan cepat memahami apakah kesihatan jenama anda baik, berkecuali, atau berkurang.
- Ini membantu anda mengurus reputasi jenama anda dengan lebih baik dan menangani masalah dan krisis ORM dengan cepat
- Menyokong pengembangan kempen pemasaran yang lebih baik dengan membiarkan anda memahami nadi audiens anda dan memanfaatkannya
- Analisis persaingan dapat dioptimumkan melalui analisis sentimen hingga tahap yang signifikan
- Yang paling penting, perkhidmatan pelanggan dapat ditingkatkan untuk kepuasan lebih banyak dan perubahan cepat
Kes Penggunaan Analisis Sentimen
Dengan konsep yang begitu kuat, anda hanyalah keputusan kreatif daripada melaksanakan analisis sentimen kes penggunaan terbaik. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa kes penggunaan yang diuji pasaran dan diluluskan yang sudah berjalan hingga kini. Mari kita lihat beberapa daripadanya secara ringkas.
Pemantauan Jenama
Analisis sentimen adalah kaedah terbaik untuk memantau jenama anda dalam talian. Pada masa ini, ada lebih banyak saluran di mana pelanggan dapat mengemukakan pendapat mereka dan untuk mengekalkan imej jenama yang holistik, kita perlu menerapkan pendekatan Omni-channel untuk pemantauan. Analisis sentimen dapat membantu perniagaan kami menyebarkan sayap di forum, blog, laman web streaming video, platform podcast, dan saluran media sosial dan mengawasi - atau lebih tepatnya memperhatikan penyebutan jenama, ulasan, perbincangan, komen, dan banyak lagi.
Pemantauan Media Sosial
Hanya memerlukan seribu orang untuk membuat tren hashtag. Dengan begitu banyak kuasa yang dimiliki oleh media sosial, masuk akal bahawa kita mendengar apa yang orang katakan mengenai perniagaan kita di platform sosial. Dari Twitter dan Facebook hingga Instagram, Snapchat, LinkedIn, dan banyak lagi, analisis sentimen dapat dilakukan di semua platform untuk mendengar kritikan dan penghargaan (sebutan sosial) dan memberikan respons yang sewajarnya. Ini membantu perniagaan kami berinteraksi dengan lebih baik dengan pengguna kami, membawa pendekatan operasi yang berperikemanusiaan dan berhubung terus dengan pihak berkepentingan terpenting dalam perniagaan kami - pelanggan kami.
Penyelidikan pasaran
Analisis sentimen adalah cara terbaik untuk memahami pasaran, kelemahannya, potensi, dan banyak lagi untuk keperluan khusus kita. Dengan penyelidikan pasaran yang tepat, ia menjadikan tujuan seperti pengembangan, kepelbagaian, dan pengenalan produk atau perkhidmatan baru menjadi lebih berkesan dan memberi kesan. Kami dapat meramalkan dan menilai trend, memahami dinamika pasaran, menyedari keperluan untuk produk baru, memahami daya beli dan sifat lain dari khalayak sasaran kami, dan banyak lagi melalui analisis sentimen.
Bagaimana pembelajaran mesin digunakan dalam analisis sentimen?
Seperti yang telah kami sebutkan, analisis sentimen adalah konsep yang kompleks dan apabila anda mempunyai set data yang besar, anda tidak boleh tidak berfikir bahawa mengautomasikan keseluruhan proses mungkin merupakan cara terbaik untuk mendekatinya. Sudah tentu, jika anda menggunakan pendekatan automatik untuk menganalisis sentimen, penting untuk melatih model pembelajaran mesin anda dengan tepat untuk mendapatkan hasil yang tepat.
Di sinilah timbulnya kerumitan. Data yang anda makan tidak hanya harus terstruktur tetapi juga ditandai. Hanya apabila anda menandakan data bahawa model anda dapat memahami struktur ayat, bahagian ucapan, kata-kata terpolarisasi, konteks, dan parameter lain yang terlibat dalam ayat. Untuk itu, anda perlu bekerja pada pemberian tag pada volume selepas jumlah data.
Apabila anda menandai data anda, kecerdasan buatan atau model anda memahami aspek teks yang berbeza dan berfungsi secara autonomi untuk memahami sentimen di sebalik data yang anda masukkan. Anda boleh melatih data anda dengan memberi penjelasan bahagian teks anda untuk membantu mesin mengenal pasti fokus dan belajar dari parameter tertentu. Anda juga perlu menambahkan metadata untuk menentukan pengecam dengan lebih lanjut.
Sekiranya anda merancang untuk membuat anotasi data anda secara dalaman, anda perlu terlebih dahulu mempunyai banyak data. Setelah memilikinya, anda boleh menggunakan Platform Shaip untuk memberi penjelasan data anda. Walau bagaimanapun, proses ini boleh menjadi rumit kerana anda perlu mendedikasikan sumber daya anda untuk pekerjaan ini atau meminta mereka untuk berusaha lebih jauh dan menyelesaikannya.
Sekiranya masa anda ke pasar akan segera tiba, dan anda perlu mencari sumber luaran untuk keperluan anotasi data anda, sumber seperti kami di Shaip dapat menjimatkan hari. Dengan proses anotasi data pakar kami, kami memastikan model pembelajaran mesin anda diberi set data paling tepat untuk hasil yang tepat. Pasukan kami menganotasikan data berdasarkan keperluan dan keperluan anda untuk memberikan hasil yang berorientasikan matlamat. Oleh kerana ini adalah proses yang memakan masa dan membosankan, kami sarankan untuk menghubungi syarat penjelasan data anda untuk latihan analisis sentimen.
Menjangkau hari ini.