تحليل المشاعر: تحسين الوعي بالعلامة التجارية وزيادة الإيرادات

ناقشنا الأسبوع الماضي أهمية المراجعات عبر الإنترنت وتأثيرها على نجاح التجارة الإلكترونية. لقد ذكرنا أن المراجعات - خاصة المكتوبة - تقدم تعليقات قيمة على التجارب ، وتقدم سياقًا للآراء المهمة. لكن قوة الكلمة لا تنتهي عند هذا الحد! نود الآن الدخول في الجانب الأكثر تعقيدًا لفهم كلمات المستهلكين: تحليل المشاعر.

يستخدم تحليل المشاعر ، أو "التنقيب عن الرأي" كما يسميه البعض ، معالجة اللغة الطبيعية ، وتحليل النص واللغويات الحسابية لاكتساب معرفة متعمقة حول ما يقوله عملاؤك حقًا. هيكل اللغة معقد للغاية بالفعل ، لذلك لا شك أن تحليل المشاعر هو أيضًا.

الهدف من هذه المقالة هو تعريفك بالمبادئ الأساسية لها حتى تتمكن من البدء في إعداد عملك للخطط المستقبلية. وفقًا لإحصائية 2018 ، 59٪ من المتخصصين في هذا المجال في جميع أنحاء العالم يستخدمون بالفعل أو يرغبون في البدء في استخدام هذا الإجراء المنظم كجزء من إستراتيجية التسويق الخاصة بهم - لذلك قد ترغب في النظر فيه أيضًا.

اعتماد الذكاء الاصطناعي في التخصيص التسويقي

كما ترى ، فإن عددًا كبيرًا من الخبراء يثبتون أن التعلم الآلي والتعلم العميق أساسيان لنمو الأعمال اليوم. من مصلحتك أن تعرف بالضبط كيف يمكنك استخدام القدرات التحويلية للذكاء الاصطناعي واستخراج البيانات لتنمية عملك.

من أين تجمع هذه المشاعر؟

ظاهريًا في أي مكان على مساحة رقمية حيث يتم تسليم النص الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم للجمهور. تعد قنوات التواصل الاجتماعي (Instagram و Facebook و YouTube و Twitter و LinkedIn) مكانًا ممتازًا للبدء بسبب حجم المحادثات المستمرة بين الجماهير.

لكنها ليست الأماكن الوحيدة التي يمكنك من خلالها الحصول على بيانات قابلة للقياس. يجب عليك أيضًا تحليل المنتديات عبر الإنترنت ومراجعة مواقع الويب مثل Reddit أو Quora أو Amazon Review أو TripAdvisor أو Trustpilot. علاوة على ذلك ، يمكنك أيضًا استخراج المعلومات من محادثات chatbot على موقع الويب الخاص بك.

أخيرًا ، يمكنك أيضًا إلقاء نظرة على المشاركة التي تحدث على مدونتك الخاصة ، أو في مدونات خاصة بالصناعة والشركات ، أو الصحف عبر الإنترنت.

بينما تفكر في كل هذا ، لا تنسَ منافسيك. سيؤدي فهم المحادثات التي تحدث بين المستهلكين على منصاتهم أيضًا إلى الحصول على نظرة ثاقبة عالية القيمة حول جمهورك المستهدف.

ما فائدة تحليل المشاعر؟

هدفك الرئيسي هو إعادة تركيزك على جمهورك والاستماع إلى ما يشعرون به. يتيح لك تحليل المشاعر القيام بذلك بالضبط ، لأنه يمكنك من خلاله التعرف على الصوت الحقيقي لعملائك والتقاطه. إنها أداة عمل رئيسية تتيح لك تشكيل البيانات غير المهيكلة في تعليقات قيمة وملموسة.

ستجد أيضًا أنه يمكن أن يساعدك في السيطرة على هذه المجالات الحاسمة:

• راقب وسائل التواصل الاجتماعي من أجل مراقبة سمعة العلامة التجارية والحفاظ على صحة العلامة التجارية. فكر في تحليل المشاعر باعتباره المحقق الشخصي الخاص بك ، والاستماع إلى ومراقبة جميع القنوات عبر الإنترنت التي لا تستطيع علامتك التجارية مواكبتها دائمًا.
• تحديد الاتجاهات والأنماط الناشئة والاستفادة منها.
• تحسين المنتجات بناءً على احتياجات المستهلك.
• تحليل الرضا عن المنتج من خلال فهم الدافع وراء المشاعر الإيجابية والسلبية والحيادية.
• إدارة المخاطر من خلال تحديد الأزمة المحتملة قبل أن تتجلى.
• أنشئ محتوى سريع الانتشار يلقي صدى لدى جمهورك من خلال التفكير الإرشادي للمحتوى.
• قم بقياس عائد الاستثمار لحملتك التسويقية بدقة أفضل ثم استخدم البصيرة لتعزيز الأداء في عمليات الإطلاق والأحداث والحملات المستقبلية.
• ابحث عن المؤثرين ذوي القيمة العالية للعلامة التجارية الذين يمكنهم تعزيز الصدى الإيجابي.
• تحسين خدمة العملاء وتكتيكات الدعم.
• فهم صوت الموظف في الوقت الفعلي من خلال اكتشاف المخاوف والاستجابة لها.
• اكتشف واستخدم أبحاث السوق للمساعدة في اتخاذ قرارات أعمال فعالة.

تحليل المشاعر هو تقنية معقدة يجب إتقانها ، لذلك حتمًا هناك الغالبية العظمى من النتائج التي يمكنك توقعها. تعتمد الطريقة التي ستنتهي بها في تطبيق هذه الممارسة على نوع الصناعة التي تعمل فيها ، وحجم شركتك وجمهورها ، والأهم من ذلك على موارد البيانات المتاحة لديك. عندما تتخذ الخطوات الأولى في تحليل المشاعر ، تأكد من أن تبدأ رحلتك ببعض الأسئلة المحددة جيدًا - لكن كن منفتحًا للعثور على العديد من الإجابات المختلفة ، وأحيانًا غير المتوقعة.

كيف يعمل تحليل المشاعر؟

وفقًا لـ MonkeyLearn ، هناك أربعة مستويات من تحليل المشاعر تركز عليها الأدوات والأنظمة:

1. يحدد تحليل المشاعر الدقيق مستوى القطبية في النص. يقوم بتسمية الكلمات بمقياس من سلبي جدًا إلى إيجابي جدًا ، تقريبًا بنفس الطريقة التي يعمل بها التقييم بالنجوم في المراجعة.

2. يساعد تحليل المعجم في الكشف عن المشاعر من خلال تحديد الكلمات التي تعبر عن مشاعر معينة مثل السعادة أو الإثارة أو الغضب أو الإحباط.

3. يقسم تحليل المشاعر المستند إلى الجانب النص إلى سمات أو مكونات من أجل فهم الميزات المحددة للمنتج التي تتم مناقشتها.

4. ينظر التعرف على النية إلى الدافع وراء النص في سياق معين.

هناك طريقتان رئيسيتان لهذه المستويات الأربعة لتحليل المشاعر.

النهج القائم على القواعد

النهج القائم على القواعد هو نظام يقوم بتحليل المشاعر بناءً على مجموعة من القواعد المصممة يدويًا. تتضمن بعض تقنيات معالجة اللغة الطبيعية التي يتبعها النهج القائم على القواعد التحليل وأجزاء من علامات الكلام والترميز والاشتقاق.

ومع ذلك ، فإن هذا الأسلوب جيد فقط للمهام على مستوى الجملة وتحليل الاستعلام. إنه نهج شامل يحتاج إلى صيانة دقيقة من الخبراء واللغويين المهرة من أجل إظهار نتائج دقيقة. وحتى مع ذلك ، لا يأخذ النظام في الاعتبار الاختلافات اللغوية المعقدة ومجموعات التسلسل.

النهج التلقائي

يعد تعليم الآلة لتحليل أي لغة أمرًا صعبًا. فكر في الاختلافات الثقافية في اللغة الإنجليزية وحدها ، جنبًا إلى جنب مع جميع الفروق النحوية واللهجات والعامية. تعد تقنيات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف مثل Naive Bayes و Support Vector Machine و Maximum Entropy أكثر الأساليب فائدة لتصنيف المشاعر (تصنيف النص إلى فئات إيجابية أو سلبية أو محايدة ، إلخ).

نحن لا ندخل في التفاصيل حول هذه الخوارزميات أو كيفية عملها على الرغم من ذلك ، لأننا سننتهي بالحديث عن شيء يبدو إلى حد ما مثل هذا:

ولست بحاجة إلى فهم أي من ذلك - ليس الآن على الأقل. تستخدم أدوات وأنظمة وبرامج تحليل المشاعر الذكاء الاصطناعي للعناية بهذه الصيغ والنماذج والهياكل المحيرة.

أهم شيء نريدك أن تعرفه هو أنه من خلال التقدم التكنولوجي والتنقيب المستمر في البيانات ، تعلمت خوارزميات التعلم الآلي التكيف مع التطابق والنمط ، وبالتالي تعلم كيفية استخلاص المعنى من السياق. يحل التعلم العميق مشاكل معالجة اللغة الطبيعية الأكثر صعوبة ، ويمكن أن يحفز الوظائف الإدراكية العليا للدماغ البشري. من خلال التعلم العميق يصبح تحليل المشاعر دقيقًا للغاية ، حيث يمكنه فهم أنماط اللغة وتحديد النغمة والعاطفة والفكاهة والسخرية والسخرية.

لماذا يقود تحليل المشاعر نجاح التجارة الإلكترونية

عندما ينمو متجرك على الإنترنت وتزدهر حملاتك التسويقية ، ستتوقع أن يرتفع تفاعل منصاتك الاجتماعية أيضًا! أو ربما واجهت سمعة علامتك التجارية مشكلة ، وتحتاج إلى إجابات سريعة.

عندما تصل إلى المستهلكين بمئات الآلاف ، من الذي سيبحث في كل جزء من هذا المحتوى ويستفيد من رؤيته على أكمل وجه؟ فقط آلة! إنها مهمة شاقة وبصراحة تامة إنها شاقة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً وذاتية بحيث يتعذر على أي إنسان التعامل معها. أنت بحاجة إلى تحليل المشاعر لمعالجة كميات كبيرة من البيانات عبر الإنترنت من مصادر عديدة تلقائيًا وبدقة.

والأهم من ذلك ، يمكن أن يساعدك تحليل المشاعر في التدقيق في مجموعات البيانات القديمة أو غير المفيدة أو غير ذات الصلة للعثور على المعلومات الجديدة التي ستساعد في اتخاذ قرارات العمل وإثبات عائد استثمار جيد بالفعل. على سبيل المثال ، في عام 2018 ، أدارت شركة Nike حملة شارك فيها نجم أمريكي لم يكن الجمهور مغرمًا بها كثيرًا. ونتيجة لذلك ، انخفض صافي معنوياتهم خلال فترة 12 شهرًا.

تبدو سيئة للغاية ، أليس كذلك؟ خاطئ. في الواقع ، كانت نايكي ذكية حقًا. لقد أرادوا الوصول إلى مجموعة سكانية جديدة أصغر سناً وخاطروا بهذه المخاطرة لأنها تعني خلق ولاء للعلامة التجارية بين المستهلكين الأصغر سنًا. كانوا يعلمون أنه سيكون هناك بعض الضوضاء حول قرارهم ، لكنهم كانوا حريصين جدًا على مراعاة "الأصوات الصامتة" للمستهلكين الجدد والفضوليين. نتيجة لذلك ، شهدت هذه الحملة تحقيق Nike قفزة إجمالية في المبيعات تجاوزت 31٪!

هناك الكثير من الأدلة على أن تحليل المشاعر ساعد مواقع التجارة الإلكترونية الكبيرة في جميع أنحاء العالم على زيادة التحويلات ، علاوة على تحسين الوعي بالعلامة التجارية وسمعتها. وفقًا لـ Aspectiva ، يمكن لمتاجر التجارة الإلكترونية التي تستفيد من هذه الإستراتيجية القوية أن تشهد زيادة تصل إلى 30٪ في نقرات "الإضافة إلى السلة" ، وزيادة كبيرة في الوقت الذي تقضيه على الصفحة.

من خلال استخدام المنهجيات المعقدة لتحليل المشاعر ، يمكنك الحصول على المعلومات الصحيحة التي تحتاجها من أجل:

• دعم المتسوقين في مرحلة البحث عن المنتج.
• تحديد الأولويات وتبسيط دعم العملاء لتحسين تجربة المستخدم ورضا العملاء.
• تعزيز رحلة العميل من الاكتشاف إلى الشراء.
• فهم وتتبع الاتجاهات السلوكية ومراقبة نية الشراء لدى المستهلك عبر مسارات تحويل المبيعات.
• قم بإجراء تعديلات على الحملة والبيع وفقًا لبيانات الوقت الفعلي.
• اكتساب ميزة تنافسية مع ذكاء الأعمال القيّم ومعرفة المنافسين.
• اكتشف الاتجاهات الناشئة واكتشف أسواقًا جديدة.
• تفاعل مع جمهورك من خلال الموضوعات ذات الصلة التي من المحتمل أن تدفع المستهلكين إلى موقع الويب الخاص بك.
• حول آراء الجمهور إلى توصيات قابلة للتنفيذ على صفحات المنتج.
• التكيف مع تطوير المنتج وفقًا لاحتياجات المستخدم المحددة.

ماذا يجب ان تفعل الان

كما يقول جون نايسبيت ، المؤلف الأكثر مبيعًا في نيويورك تايمز - "نحن نغرق في المعلومات ، لكننا متعطشون للمعرفة". حان الوقت لاستكشاف بياناتك غير المستغلة وتحويل المعلومات الجديدة إلى المعرفة التي ستقود شركتك إلى النمو الأمثل.

استثمر في أحدث تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية التحليلية المناسبة. اكتشف مجموعة متنوعة من أدوات تحليل المشاعر الرائدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل MonkeyLearn و Aspectiva و SocialBakers و TalkWater. جرّب العروض التوضيحية المجانية واتصل بفرق الدعم الخاصة بهم لمعرفة المزيد حول النطاق الكامل لعروضهم. والأهم من ذلك ، تواصل معنا حتى نتمكن من مساعدتك على بدء رحلتك في التسويق المتفجر ونجاح التجارة الإلكترونية.