Analiza nastrojów: poprawa świadomości marki i zwiększenie przychodów

W zeszłym tygodniu omawialiśmy znaczenie recenzji online i ich wpływ na sukces Twojego e-commerce. Wspomnieliśmy, że recenzje – zwłaszcza w formie pisemnej – dostarczają cennych informacji zwrotnych na temat doświadczeń i dostarczają kontekstu dla ważnych opinii. Ale siła słowa na tym się nie kończy! Teraz chcielibyśmy przejść do bardziej skomplikowanej strony zrozumienia słów konsumentów: analizy sentymentu.

Analiza sentymentu lub „eksploracja opinii”, jak to niektórzy nazywają, wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego, analizę tekstu i lingwistykę komputerową, aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat tego, co naprawdę mówią Twoi konsumenci. Struktura języka jest już bardzo skomplikowana, więc nie ma wątpliwości, że analiza sentymentu też jest.

Celem tego artykułu jest zapoznanie Cię z podstawowymi jego zasadami, abyś mógł zacząć przygotowywać swój biznes do przyszłych planów. Według statystyk z 2018 r. 59% profesjonalistów z branży na całym świecie już korzysta lub chce zacząć stosować tę ustrukturyzowaną procedurę w ramach swojej strategii marketingowej – więc warto się tym również przyjrzeć.

Zastosowanie AI w personalizacji marketingu

Jak widać, znaczna liczba ekspertów jest niezłomna, że ​​uczenie maszynowe i głębokie uczenie mają dziś fundamentalne znaczenie dla rozwoju biznesu. W Twoim najlepszym interesie jest dokładne ustalenie, w jaki sposób możesz wykorzystać transformacyjne możliwości sztucznej inteligencji i eksploracji danych, aby rozwijać swoją firmę.

Skąd czerpiesz ten sentyment?

Praktycznie w dowolnym miejscu w przestrzeni cyfrowej, w której tekst generowany przez użytkowników jest udostępniany publicznie. Kanały mediów społecznościowych (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter i LinkedIn) są doskonałym miejscem do rozpoczęcia ze względu na skalę toczącej się rozmowy między odbiorcami.

Ale to nie jedyne miejsca, w których można uzyskać wymierne dane. Powinieneś także analizować fora internetowe i recenzować strony internetowe, takie jak Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor czy Trustpilot. Co więcej, możesz również wydobywać informacje z rozmów chatbotów na swojej stronie internetowej.

Na koniec możesz również przyjrzeć się zaangażowaniu, które ma miejsce na swoim własnym blogu, na blogach branżowych i korporacyjnych lub w gazetach internetowych.

Kiedy myślisz o tym wszystkim, nie zapomnij o swoich konkurentach. Zrozumienie rozmów, które odbywają się między konsumentami na ich platformach, zapewni również bardzo cenny wgląd w twoją własną grupę docelową.

Do czego służy analiza sentymentu?

Twoim głównym celem jest skupienie się z powrotem na odbiorcach i słuchanie, jak się czują. Analiza sentymentu pozwala dokładnie to zrobić, ponieważ dzięki niej możesz rozpoznać i uchwycić prawdziwy głos swoich konsumentów. To kluczowe narzędzie biznesowe, które umożliwia przekształcanie nieustrukturyzowanych danych w wartościowe, namacalne informacje zwrotne.

Przekonasz się również, że może pomóc Ci przejąć kontrolę nad tymi kluczowymi obszarami:

• Monitoruj media społecznościowe, aby obserwować reputację marki i utrzymać zdrowie marki. Pomyśl o analizie nastrojów jak o swoim osobistym detektywie, który słucha i obserwuje wszystkie kanały online, za którymi Twoja marka nie zawsze może nadążyć.
• Identyfikuj i wykorzystuj pojawiające się trendy i wzorce.
• Ulepsz produkty w oparciu o potrzeby konsumentów.
• Analizuj satysfakcję z produktu, rozumiejąc motywację pozytywnych, negatywnych i neutralnych uczuć.
• Zarządzaj ryzykiem, identyfikując potencjalny kryzys, zanim się pojawi.
• Twórz wirusowe treści, które przemawiają do odbiorców dzięki ideom przewodnim treści.
• Mierz ROI swojej kampanii marketingowej z większą dokładnością, a następnie wykorzystaj te informacje, aby zwiększyć skuteczność przyszłych premier, wydarzeń i kampanii.
• Znajdź wartościowe osoby mające wpływ na markę, które mogą zwiększyć pozytywny rezonans.
• Popraw taktykę obsługi klienta i wsparcia.
• Zrozum głos pracownika w czasie rzeczywistym poprzez odkrywanie obaw i odpowiadanie na nie.
• Odkrywaj i wykorzystuj badania rynku, aby podejmować skuteczne decyzje biznesowe.

Analiza nastrojów to złożona technologia do opanowania, więc nieuchronnie można się spodziewać ogromnej większości wyników. Sposób, w jaki zastosujesz tę praktykę, zależy od rodzaju branży, w której działasz, wielkości firmy i jej odbiorców, a co najważniejsze, od dostępnych zasobów danych. Kiedy już zrobisz pierwsze kroki w analizie sentymentu, upewnij się, że zaczynasz swoją podróż od kilku dobrze zdefiniowanych pytań – ale pozostań otwarty na znalezienie wielu różnych, czasem nieoczekiwanych odpowiedzi.

Jak działa analiza sentymentu?

Według MonkeyLearn istnieją cztery poziomy analizy sentymentu, na których skupiają się narzędzia i systemy:

1. Szczegółowa analiza sentymentu identyfikuje poziom polaryzacji w tekście. Oznacza słowa w skali od bardzo negatywnej do bardzo pozytywnej, prawie w taki sam sposób, w jaki ocena w postaci gwiazdek działa w recenzji.

2. Analiza leksykonu pomaga w wykrywaniu emocji, identyfikując słowa wyrażające określone uczucia, takie jak szczęście, podekscytowanie, złość lub frustracja.

3. Analiza sentymentu oparta na aspektach dzieli tekst na atrybuty lub komponenty, aby zrozumieć, które konkretne cechy produktu są omawiane.

4. Rozpoznawanie intencji analizuje motywy stojące za tekstem w danym kontekście.

Istnieją dwa główne podejścia do tych czterech poziomów analizy sentymentu.

Podejście oparte na regułach

Podejście oparte na regułach to system, który przeprowadza analizę nastrojów na podstawie zestawu ręcznie utworzonych reguł. Niektóre z technik przetwarzania języka naturalnego, które stosuje podejście oparte na regułach, obejmują parsowanie, części tagowania mowy, tokenizację i stemming.

Jednak to podejście jest dobre tylko w przypadku zadań na poziomie zdania i analizy zapytań. Jest to wyczerpujące podejście, które wymaga skrupulatnej konserwacji ze strony ekspertów i wykwalifikowanych lingwistów w celu uzyskania dokładnych wyników. Nawet wtedy system nie uwzględnia złożonych odmian językowych i kombinacji sekwencji.

Automatyczne podejście

Nauczenie maszyny analizowania dowolnego języka jest trudne. Pomyśl o kulturowych odmianach samego angielskiego, wraz ze wszystkimi niuansami gramatycznymi, dialektami i slangiem. Nadzorowane techniki uczenia maszynowego, takie jak Naive Bayes, Support Vector Machine i Maximum Entropy, są najbardziej przydatnymi technikami klasyfikacji sentymentów (kategoryzowanie tekstu na pozytywne, negatywne lub neutralne kategorie itp.).

Nie będziemy jednak szczegółowo omawiać tych algorytmów ani sposobu ich działania, ponieważ w końcu będziemy rozmawiać o czymś, co wygląda mniej więcej tak:

I nie musisz nic z tego rozumieć – przynajmniej nie teraz. Narzędzia, systemy i oprogramowanie do analizy nastrojów wykorzystują sztuczną inteligencję do dbania o te oszałamiające formuły, modele i struktury.

Najważniejszą rzeczą, o której chcemy, abyś wiedział, jest to, że dzięki postępowi technologicznemu i ciągłej eksploracji danych algorytmy uczenia maszynowego nauczyły się dostosowywać do zgodności i wzorca, a więc nauczyły się wydobywać znaczenie z kontekstu. Głębokie uczenie rozwiązuje jeszcze trudniejsze problemy związane z przetwarzaniem języka naturalnego i może stymulować wyższe funkcje poznawcze ludzkiego mózgu. To dzięki głębokiemu uczeniu analiza sentymentu staje się bardzo dokładna, ponieważ może zrozumieć wzorce językowe i określić ton, emocje, humor, sarkazm i ironię.

Dlaczego analiza sentymentu napędza sukces e-commerce

Gdy Twój sklep internetowy się rozrośnie, a Twoje kampanie marketingowe będą prosperować, będziesz oczekiwać, że zaangażowanie Twoich platform społecznościowych również wzrośnie! A może pogorszyła się reputacja Twojej marki i potrzebujesz szybkich odpowiedzi.

Kiedy docierasz do setek tysięcy konsumentów, kto zamierza przeszukać każdy element tej treści i w pełni wykorzystać jej wiedzę? Tylko maszyna! To górzyste zadanie i, szczerze mówiąc, zbyt żmudne, czasochłonne i subiektywne dla każdego człowieka. Potrzebujesz analizy nastrojów, aby automatycznie i dokładnie przetwarzać duże ilości danych online z wielu źródeł.

Co ważniejsze, analiza sentymentu może pomóc przesiać mnóstwo starych, nieprzydatnych lub nieistotnych danych w celu znalezienia nowych informacji, które pomogą podejmować decyzje biznesowe i faktycznie udowodnić dobry zwrot z inwestycji. Na przykład w 2018 roku Nike przeprowadziło kampanię z udziałem amerykańskiej gwiazdy, która nie była zbytnio zachwycona opinią publiczną. W rezultacie ich sentyment netto pogorszył się w ciągu 12 miesięcy.

Wygląda dość źle, prawda? Zło. W rzeczywistości Nike był naprawdę inteligentny. Chcieli dotrzeć do nowej, młodszej grupy demograficznej i podjęli to ryzyko, ponieważ oznaczało to budowanie lojalności wobec marki wśród młodszych konsumentów. Wiedzieli, że wokół ich decyzji będzie trochę hałasu, ale byli bardzo ostrożni, aby wziąć pod uwagę „milczące głosy” nowych i ciekawskich konsumentów. W rezultacie w tej kampanii Nike osiągnął ogólny skok sprzedaży o ponad 31%!

Istnieje przeciążenie dowodów na to, że analiza sentymentu pomogła dużym witrynom e-commerce na całym świecie zwiększyć konwersje, a także poprawić świadomość i reputację marki. Według Aspectiva, sklepy e-commerce, które korzystają z tej potężnej strategii, mogą odnotować nawet 30% wzrost liczby kliknięć „dodaj do koszyka” oraz znaczny wzrost czasu spędzanego na stronie.

Korzystając ze skomplikowanych metodologii analizy sentymentu, możesz uzyskać odpowiednie informacje potrzebne do:

• Wspieraj kupujących na etapie badania produktu.
• Nadaj priorytety i usprawnij obsługę klienta, aby poprawić wrażenia użytkownika i satysfakcję klienta.
• Ulepsz podróż klienta od odkrycia do zakupu.
• Zrozum i śledź trendy behawioralne oraz monitoruj zamiary zakupowe konsumentów za pomocą lejków sprzedażowych.
• Dokonuj korekt kampanii i sprzedaży na podstawie danych w czasie rzeczywistym.
• Zyskaj przewagę konkurencyjną dzięki cennej analizie biznesowej i wiedzy o konkurencji.
• Obserwuj pojawiające się trendy i odkrywaj nowsze rynki.
• Kontaktuj się z odbiorcami za pomocą odpowiednich tematów, które potencjalnie przyciągają konsumentów do Twojej witryny.
• Zamień opinie odbiorców w praktyczne rekomendacje na stronach produktów.
• Dostosuj się do rozwoju produktu zgodnie z konkretnymi potrzebami użytkownika.

Co powinieneś teraz zrobić

Jak mówi bestsellerowy autor „New York Timesa”, John Naisbitt – „Toniemy w informacjach, ale brakuje nam wiedzy”. Czas zbadać niewykorzystane dane i przekształcić nowe informacje w wiedzę, która doprowadzi Twoją firmę do optymalnego rozwoju.

Zainwestuj w najnowocześniejsze IT i odpowiednią infrastrukturę analityczną. Poznaj różnorodne wiodące narzędzia do analizy nastrojów oparte na sztucznej inteligencji, takie jak MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers i TalkWater. Wypróbuj bezpłatne wersje demonstracyjne i skontaktuj się z ich zespołami pomocy technicznej, aby dowiedzieć się więcej o pełnym zakresie ich oferty. A co najważniejsze, skontaktuj się z nami, abyśmy mogli pomóc Ci rozpocząć podróż po wybuchowym marketingu i sukcesie w e-commerce.