感情分析：ブランド認知度の向上と収益の増加

公開: 2019-06-07

先週、オンラインレビューの重要性とeコマースの成功への影響について話し合いました。レビューは、特に書面で、経験に関する貴重なフィードバックを提供し、重要な意見のコンテキストを提供することを述べました。しかし、言葉の力はそれだけではありません！ここで、消費者の言葉を理解するためのより複雑な側面、つまり感情分析について説明します。

感情分析、または「意見マイニング」と呼ばれることもありますが、自然言語処理、テキスト分析、計算言語学を使用して、消費者が実際に言っていることについての深い知識を獲得します。言語の構造はすでに非常に複雑であるため、感情分析も間違いありません。

この記事の目的は、将来の計画に備えてビジネスの準備を開始できるように、その基本原則を紹介することです。 2018年の統計によると、世界中の業界の専門家の59％が、マーケティング戦略の一環としてこの構造化された手順をすでに使用しているか、使用を開始したいと考えています。

マーケティングのパーソナライズにおけるAIの採用

ご覧のとおり、かなりの数の専門家が、機械学習とディープラーニングが今日のビジネスの成長の基本であると確信しています。人工知能とデータマイニングの変革機能を使用してビジネスを成長させる方法を正確に知ることは、あなたの最大の関心事です。

この感情をどこで集めますか？

ユーザーが生成したテキストが公に配信されるデジタル空間の事実上どこでも。ソーシャルメディアチャネル（Instagram、Facebook、YouTube、Twitter、LinkedIn）は、視聴者間の継続的な会話の大きさから始めるのに最適な場所です。

しかし、測定可能なデータを取得できるのはこれらの場所だけではありません。また、オンラインフォーラムを分析し、Reddit、Quora、Amazon Review、TripAdvisor、TrustpilotなどのWebサイトをレビューする必要があります。さらに、Webサイトでのチャットボットの会話から情報を抽出することもできます。

最後に、自分のブログ、業界固有のブログや企業のブログ、またはオンライン新聞で行われているエンゲージメントを確認することもできます。

これらすべてについて考えている間、競合他社のことを忘れないでください。プラットフォーム上の消費者間で発生する会話を理解することは、あなた自身のターゲットオーディエンスに関する非常に価値のある洞察ももたらします。

感情分析は何に役立ちますか？

あなたの主な目標は、あなたの焦点をあなたの聴衆に戻し、彼らがどのように感じるかを聞くことです。感情分析を使用すると、消費者の本当の声を認識してキャプチャできるため、まさにそれを行うことができます。これは、非構造化データを価値のある具体的なフィードバックに形作ることができる重要なビジネスツールです。

また、これらの重要な領域を制御するのに役立つことがわかります。

ブランドの評判を観察し、ブランドの健全性を維持するために、ソーシャルメディアを監視します。感情分析は、あなたのブランドが常に追いつくことができないすべてのオンラインチャネルを聞いて観察する、あなた自身の私立探偵と考えてください。
発生する傾向とパターンを特定して活用します。
消費者のニーズに基づいて製品を強化します。
ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルな感情の背後にある動機を理解することにより、製品の満足度を分析します。
潜在的な危機が顕在化する前にそれを特定することにより、リスクを管理します。
ガイド付きコンテンツのアイデアを通じて、視聴者の共感を呼ぶバイラルコンテンツを作成します。
マーケティングキャンペーンのROIをより正確に測定し、その洞察を使用して、将来の立ち上げ、イベント、キャンペーンのパフォーマンスを向上させます。
ポジティブな共鳴を後押しできる貴重なブランドインフルエンサーを見つけましょう。
カスタマーサービスとサポート戦術を改善します。
懸念事項を発見して対応することにより、従業員の声をリアルタイムで理解します。
市場調査を見つけて使用し、効果的なビジネス上の意思決定を促進します。

感情分析は習得するのが複雑なテクノロジーであるため、必然的に、期待できる結果の大部分があります。この手法をどのように適用するかは、所属する業界の種類、会社とその対象者の規模、そして最も重要なのは利用可能なデータリソースによって異なります。感情分析の最初のステップを実行するときは、明確に定義されたいくつかの質問から旅を始めるようにしてください。ただし、多くの異なる、時には予期しない答えを見つけることに心を開いてください。

感情分析はどのように機能しますか？

MonkeyLearnによると、ツールとシステムが焦点を当てている感情分析には4つのレベルがあります。

きめ細かい感情分析は、テキストの極性のレベルを識別します。星による評価がレビューで機能するのとほぼ同じ方法で、非常に否定的なものから非常に肯定的なものまでのスケールで単語にラベルを付けます。
レキシコン分析は、幸福、興奮、怒り、欲求不満などの特定の感情を表す単語を識別することにより、感情検出を実行するのに役立ちます。
アスペクトベースの感情分析は、製品のどの特定の機能が議論されているかを理解するために、テキストを属性またはコンポーネントに分解します。
インテント認識は、特定のコンテキスト内のテキストの背後にある動機を調べます。

これらの4つのレベルの感情分析には2つの主要なアプローチがあります。

ルールベースのアプローチ

ルールベースのアプローチは、手動で作成された一連のルールに基づいて感情分析を実行するシステムです。ルールベースのアプローチに従う自然言語処理技術のいくつかには、構文解析、品詞のタグ付け、トークン化、およびステミングが含まれます。

ただし、このアプローチは、文レベルのタスクとクエリ分析にのみ適しています。これは徹底的なアプローチであり、正確な結果を表示するには、専門家や熟練した言語学者による細心の注意が必要です。それでも、システムは複雑な言語のバリエーションやシーケンスの組み合わせを考慮していません。

自動アプローチ

あらゆる言語を分析するために機械を教えるのは難しい。英語だけでの文化的変化と、その文法的なニュアンス、方言、スラングを考えてみてください。 Naive Bayes、Support Vector Machine、Maximum Entropyなどの教師あり機械学習手法は、感情の分類（テキストをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのカテゴリに分類するなど）に最も役立つ手法です。

ただし、これらのアルゴリズムやその動作については詳しく説明しません。これは、多かれ少なかれ次のように見えるものについて話すことになります。

そして、あなたはそれを理解する必要はありません–少なくとも今はそうではありません。感情分析ツール、システム、およびソフトウェアは、人工知能を使用して、これらの当惑する式、モデル、および構造を処理します。

私たちが知ってほしい最も重要なことは、技術の進歩と継続的なデータマイニングを通じて、機械学習アルゴリズムが一致とパターンに適応することを学び、コンテキストから意味を抽出する方法を学ぶことです。ディープラーニングは、さらに困難な自然言語処理の問題を解決し、人間の脳のより高い認知機能を刺激することができます。言語パターンを理解し、口調、感情、ユーモア、皮肉、皮肉を判断できるため、感情分析が非常に正確になるのは、ディープラーニングを通じてです。

感情分析がeコマースの成功を促進する理由

オンラインストアが成長し、マーケティングキャンペーンが盛んになると、ソーシャルプラットフォームのエンゲージメントも急上昇することが予想されます。あるいは、ブランドの評判に問題があり、迅速な回答が必要な場合もあります。

何十万人もの消費者にリーチしているとき、誰がこのコンテンツのすべてのストランドをトロールし、その洞察を最大限に活用するのでしょうか。機械だけ！それは山のような仕事であり、率直に言って、それは退屈で、時間がかかり、人間が扱うには主観的です。多数のソースからの大量のオンラインデータを自動的かつ正確に処理するには、感情分析が必要です。

さらに重要なことに、感情分析は、ビジネス上の意思決定を促進し、実際に優れたROIを証明するのに役立つ新しい情報を見つけるために、古い、役に立たない、または無関係なデータの大部分をふるいにかけるのに役立ちます。たとえば、2018年にナイキは、一般の人々があまり夢中にならないアメリカのスターを巻き込んだキャンペーンを実施しました。その結果、彼らの正味の感情は12か月の期間にわたって急落しました。

かなり悪く見えますよね？間違い。実際、ナイキは本当に賢かった。彼らは新しい、より若い人口統計に手を差し伸べることを望み、それが若い消費者の間でブランドの忠誠を生み出すことを意味したので、このリスクを冒しました。彼らは彼らの決定の周りにいくらかの騒ぎがあることを知っていましたが、新しくて好奇心旺盛な消費者の「沈黙の声」を考慮するために非常に注意を払いました。その結果、このキャンペーンでは、ナイキの全体的な売り上げが31％を超えました。

感情分析が、ブランドの認知度と評判を向上させるだけでなく、世界中の大規模なeコマースサイトがコンバージョンを増やすのに役立ったという証拠が多すぎます。 Aspectivaによると、この強力な戦略を利用するeコマースストアでは、「バスケットに追加」クリックが最大30％増加し、ページに費やす時間が大幅に増加する可能性があります。

感情分析の複雑な方法論を使用することにより、次のことを行うために必要な適切な情報を取得できます。

商品調査段階で買い物客をサポートします。
カスタマーサポートに優先順位を付けて合理化し、ユーザーエクスペリエンスと顧客満足度を向上させます。
発見から購入までのカスタマージャーニーを強化します。
行動の傾向を理解して追跡し、販売ファネルを介して消費者の購入意向を監視します。
リアルタイムデータに従ってキャンペーンとセールの調整を行います。
貴重なビジネスインテリジェンスと競合他社の知識で競争力を獲得します。
新たなトレンドを見つけ、新しい市場を発見します。
消費者をあなたのウェブサイトに誘導する可能性のある関連トピックを通じて、視聴者と交流します。
視聴者の意見を製品ページで実用的な推奨事項に変えます。
特定のユーザーのニーズに応じて製品開発に適応します。

あなたが今すべきこと

ニューヨークタイムズのベストセラー作家であるジョン・ネイスビッツが言うように、「私たちは情報に溺れていますが、知識に飢えています。」未開発のデータを調査し、新しい情報を、会社を最適な成長に導く知識に変える時が来ました。

最先端のITおよび適切な分析インフラストラクチャに投資します。 MonkeyLearn、Aspectiva、SocialBakers、TalkWaterなどのさまざまなAIを活用した感情分析ツールをご覧ください。無料のデモを試して、サポートチームに連絡し、提供される製品の全範囲について詳しく調べてください。そして最も重要なことは、私たちと連絡を取り、爆発的なマーケティングとeコマースの成功への旅のキックスタートを支援できるようにすることです。