감정 분석: 브랜드 인지도 향상 및 수익 증대

지난 주에 우리는 온라인 리뷰의 중요성과 전자상거래 성공에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 우리는 리뷰(특히 서면 형식)가 경험에 대한 귀중한 피드백을 제공하고 중요한 의견에 대한 컨텍스트를 제공한다고 언급했습니다. 하지만 말의 힘은 여기서 끝이 아닙니다! 이제 소비자의 말을 이해하는 보다 복잡한 측면인 감정 분석에 대해 알아보겠습니다.

감정 분석 또는 '오피니언 마이닝'이라고도 하는 '오피니언 마이닝'은 자연어 처리, 텍스트 분석 및 전산 언어학을 사용하여 소비자가 실제로 말하는 내용에 대한 심층 지식을 얻습니다. 언어의 구조는 이미 매우 복잡하기 때문에 감정 분석도 마찬가지임에는 틀림이 없습니다.

이 기사의 목적은 미래 계획을 위한 비즈니스 준비를 시작할 수 있도록 기본 원칙을 소개하는 것입니다. 2018년 통계에 따르면 전 세계 산업 전문가의 59%가 마케팅 전략의 일부로 이 구조화된 절차를 이미 사용 중이거나 사용하기를 원하므로 여러분도 살펴보는 것이 좋습니다.

마케팅 개인화에 AI 도입

보시다시피, 상당수의 전문가들은 오늘날 비즈니스 성장의 기본이 되는 머신 러닝과 딥 러닝에 확고한 입장을 취하고 있습니다. 인공 지능 및 데이터 마이닝의 혁신적인 기능을 사용하여 비즈니스를 성장시킬 수 있는 방법을 정확히 찾는 것이 가장 좋습니다.

이런 감성은 어디서 모으시나요?

사용자 생성 텍스트가 공개적으로 전달되는 디지털 공간의 거의 모든 곳. 소셜 미디어 채널(Instagram, Facebook, YouTube, Twitter 및 LinkedIn)은 청중 간의 지속적인 대화가 많기 때문에 시작하기에 좋은 장소입니다.

그러나 측정 가능한 데이터를 얻을 수 있는 유일한 장소는 아닙니다. 또한 Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor 또는 Trustpilot과 같은 온라인 포럼 및 리뷰 웹사이트를 분석해야 합니다. 또한 웹사이트의 챗봇 대화에서 정보를 추출할 수도 있습니다.

마지막으로 자신의 블로그, 산업별 및 기업 블로그 또는 온라인 신문에서 일어나는 참여를 볼 수도 있습니다.

이 모든 것에 대해 생각하는 동안 경쟁자를 잊지 마십시오. 플랫폼에서 소비자 간에 발생하는 대화를 이해하면 타겟 고객에 대한 매우 귀중한 통찰력도 얻을 수 있습니다.

감정 분석이 좋은 이유는 무엇입니까?

주요 목표는 청중에게 다시 초점을 맞추고 그들이 어떻게 느끼는지 듣는 것입니다. 감정 분석을 사용하면 소비자의 실제 목소리를 인식하고 포착할 수 있기 때문에 정확히 그렇게 할 수 있습니다. 이는 구조화되지 않은 데이터를 가치 있고 실질적인 피드백으로 만들 수 있는 핵심 비즈니스 도구입니다.

또한 다음과 같은 중요한 영역을 제어하는 ​​데 도움이 될 수 있습니다.

• 브랜드 평판을 관찰하고 브랜드 건강을 유지하기 위해 소셜 미디어를 모니터링합니다. 감성 분석을 브랜드가 항상 따라갈 수 없는 모든 온라인 채널을 듣고 관찰하는 자신의 개인 탐정이라고 생각하십시오.
• 발생하는 추세와 패턴을 식별하고 활용합니다.
• 소비자의 요구에 따라 제품을 향상시킵니다.
• 긍정적, 부정적, 중립적 감정 뒤에 숨겨진 동기를 이해하여 제품 만족도를 분석합니다.
• 잠재적인 위기가 나타나기 전에 식별하여 위험을 관리합니다.
• 안내형 콘텐츠 아이디어를 통해 청중의 공감을 불러일으키는 바이럴 콘텐츠를 만드십시오.
• 마케팅 캠페인의 ROI를 더 정확하게 측정한 다음 통찰력을 사용하여 향후 출시, 이벤트 및 캠페인의 성과를 높일 수 있습니다.
• 긍정적인 반향을 불러일으킬 수 있는 가치 있는 브랜드 인플루언서를 찾으십시오.
• 고객 서비스 및 지원 전술을 개선합니다.
• 우려사항을 발견하고 대응하여 실시간으로 직원의 목소리를 파악합니다.
• 시장 조사를 발견하고 활용하여 효과적인 비즈니스 결정을 내리십시오.

감정 분석은 마스터해야 하는 복잡한 기술이므로 필연적으로 대부분의 결과를 기대할 수 있습니다. 이 관행을 적용하는 방법은 귀하가 속한 산업의 종류, 회사 및 대상의 규모, 가장 중요한 것은 사용 가능한 데이터 리소스에 따라 다릅니다. 감정 분석의 첫 단계를 밟을 때 몇 가지 잘 정의된 질문으로 여정을 시작해야 합니다. 하지만 여전히 다양하고 때로는 예상치 못한 답변을 찾을 수 있도록 열려 있어야 합니다.

감정 분석은 어떻게 작동합니까?

MonkeyLearn에 따르면 도구와 시스템이 집중하는 4가지 수준의 감정 분석이 있습니다.

1. 세분화된 감정 분석은 텍스트의 극성 수준을 식별합니다. 리뷰에서 별표 평가가 작동하는 것과 거의 같은 방식으로 매우 부정적인 것에서 매우 긍정적인 척도로 단어에 레이블을 지정합니다.

2. 사전 분석은 행복, 흥분, 분노 또는 좌절과 같은 특정 감정을 표현하는 단어를 식별하여 감정 감지를 수행하는 데 도움이 됩니다.

3. 측면 기반 감정 분석은 논의 중인 제품의 특정 기능을 이해하기 위해 텍스트를 속성 또는 구성 요소로 나눕니다.

4. 의도 인식은 주어진 맥락 내에서 텍스트 이면의 동기를 살펴봅니다.

이 네 가지 수준의 감정 분석에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

규칙 기반 접근 방식

규칙 기반 접근 방식은 수동으로 만든 규칙 집합을 기반으로 감정 분석을 수행하는 시스템입니다. 규칙 기반 접근 방식이 따르는 일부 자연어 처리 기술에는 구문 분석, 음성 태그 지정, 토큰화 및 형태소 분석이 포함됩니다.

그러나 이 접근 방식은 문장 수준 작업 및 쿼리 분석에만 적합합니다. 정확한 결과를 보여주기 위해서는 전문가와 숙련된 언어학자의 세심한 유지 관리가 필요한 철저한 접근 방식입니다. 그럼에도 불구하고 시스템은 복잡한 언어 변형 및 시퀀스 조합을 고려하지 않습니다.

자동 접근

모든 언어를 분석하도록 기계를 가르치는 것은 까다롭습니다. 모든 문법적 뉘앙스, 방언 및 속어와 함께 영어의 문화적 변화를 생각해보십시오. Naive Bayes, Support Vector Machine 및 Maximum Entropy와 같은 지도 머신 러닝 기술은 감정 분류(텍스트를 긍정적, 부정적 또는 중립적 범주 등으로 분류)에 가장 유용한 기술입니다.

우리는 이러한 알고리즘이나 작동 방식에 대해 자세히 설명하지 않을 것입니다.

그리고 당신은 그 중 어느 것도 이해할 필요가 없습니다. 적어도 지금 당장은 아닙니다. 감정 분석 도구, 시스템 및 소프트웨어는 인공 지능을 사용하여 이러한 어리둥절한 공식, 모델 및 구조를 처리합니다.

가장 중요한 것은 기술 발전과 지속적인 데이터 마이닝을 통해 기계 학습 알고리즘이 일치성과 패턴에 적응하는 법을 배웠고 컨텍스트에서 의미를 추출하는 방법을 배운다는 것입니다. 딥 러닝은 훨씬 더 어려운 자연어 처리 문제를 해결하고 인간 두뇌의 더 높은 인지 기능을 자극할 수 있습니다. 감정 분석은 언어 패턴을 이해하고 어조, 감정, 유머, 풍자 및 아이러니를 결정할 수 있기 때문에 딥 러닝을 통해 매우 정확해집니다.

감정 분석이 전자상거래의 성공을 이끄는 이유

온라인 상점이 성장하고 마케팅 캠페인이 번창하면 소셜 플랫폼의 참여도 급증할 것으로 예상할 수 있습니다! 또는 브랜드 평판에 문제가 생겨 빠른 답변이 필요할 수 있습니다.

수십만 명의 소비자에게 다가갈 때 누가 이 콘텐츠의 모든 부분을 샅샅이 살펴보고 그 통찰력을 최대한 활용할 것입니까? 기계만! 그것은 산이 많은 작업이며 솔직히 말하면 너무 지루하고 시간이 많이 걸리며 인간이 처리하기에는 주관적입니다. 수많은 소스의 대량 온라인 데이터를 자동으로 정확하게 처리하려면 감정 분석이 필요합니다.

더 중요한 것은 감정 분석을 통해 대량의 오래되거나 도움이 되지 않거나 관련이 없는 데이터를 살펴보고 비즈니스 결정을 내리고 실제로 우수한 ROI를 입증하는 데 도움이 되는 새로운 정보를 찾을 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 2018년 Nike는 대중이 별로 좋아하지 않는 미국 스타와 관련된 캠페인을 진행했습니다. 그 결과, 그들의 순 감정은 12개월 동안 급락했습니다.

꽤 나빠보이죠? 잘못된. 사실 나이키는 정말 똑똑했습니다. 그들은 새롭고 젊은 인구층에게 다가가기를 원했고 이러한 위험을 감수했습니다. 이는 젊은 소비자들 사이에서 브랜드 충성도를 창출해야 한다는 것을 의미했기 때문입니다. 그들은 그들의 결정에 약간의 소음이 있을 것이라는 것을 알고 있었지만 새롭고 호기심 많은 소비자의 '침묵의 목소리'를 고려하는 데 매우 주의를 기울였습니다. 결과적으로 이 캠페인을 통해 Nike는 전체 매출이 31% 이상 증가했습니다!

감정 분석이 전 세계의 대형 전자 상거래 사이트에서 전환율을 높이고 브랜드 인지도와 평판을 향상시키는 데 도움이 되었다는 증거가 너무 많습니다. Aspectiva에 따르면 이 강력한 전략을 활용하는 전자 상거래 상점은 '장바구니에 담기' 클릭이 최대 30% 증가하고 페이지에서 보내는 시간이 크게 증가할 수 있습니다.

감정 분석의 복잡한 방법론을 사용하면 다음 작업에 필요한 올바른 정보를 얻을 수 있습니다.

• 제품 조사 단계에서 쇼핑객을 지원합니다.
• 고객 지원의 우선 순위를 지정하고 간소화하여 사용자 경험과 고객 만족도를 개선합니다.
• 발견에서 구매까지 고객 여정을 개선하십시오.
• 행동 경향을 이해 및 추적하고 판매 깔때기를 통해 소비자 구매 의도를 모니터링합니다.
• 실시간 데이터에 따라 캠페인 및 판매 조정을 수행합니다.
• 가치 있는 비즈니스 인텔리전스와 경쟁업체 지식으로 경쟁력을 확보하십시오.
• 새로운 트렌드를 파악하고 새로운 시장을 발견하십시오.
• 잠재적으로 소비자를 웹사이트로 유도할 수 있는 관련 주제를 통해 청중과 소통하세요.
• 청중의 의견을 제품 페이지에서 실행 가능한 권장 사항으로 전환합니다.
• 특정 사용자 요구에 따라 제품 개발에 적응합니다.

지금 해야 할 일

New York Times의 베스트셀러 작가인 John Naisbitt는 “우리는 정보에 빠져 있지만 지식에는 굶주려 있습니다.”라고 말했습니다. 미개척 데이터를 탐색하고 새로운 정보를 지식으로 전환하여 회사를 최적의 성장으로 이끄는 시간입니다.

최첨단 IT 및 적절한 분석 인프라에 투자하십시오. MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers 및 TalkWater와 같은 다양한 선도적인 AI 기반 감정 분석 도구를 살펴보십시오. 무료 데모를 시도하고 지원 팀에 문의하여 제품의 전체 범위에 대해 자세히 알아보세요. 그리고 가장 중요한 것은 폭발적인 마케팅 및 전자 상거래 성공의 여정을 시작하는 데 도움이 될 수 있도록 당사에 연락하는 것입니다.