Analiza sentimentelor: îmbunătățirea gradului de cunoaștere a mărcii și creșterea veniturilor

Săptămâna trecută am discutat despre importanța recenziilor online și impactul acestora asupra succesului comerțului dvs. electronic. Am menționat că recenziile - în special în formă scrisă - oferă feedback valoros asupra experiențelor și oferă context asupra opiniilor importante. Dar puterea cuvântului nu se termină aici! Acum am dori să intrăm în partea mai complicată a înțelegerii cuvintelor consumatorilor dvs.: analiza sentimentelor.

Analiza sentimentelor sau „exploatarea opiniei”, așa cum o numesc unii, folosește procesarea limbajului natural, analiza textului și lingvistica computațională pentru a obține cunoștințe aprofundate despre ceea ce spun cu adevărat consumatorii tăi. Structura limbajului este deja foarte complicată, așa că nu există nicio îndoială că este și analiza sentimentelor.

Scopul acestui articol este să vă prezinte principiile de bază ale acestuia, astfel încât să puteți începe să vă pregătiți afacerea pentru planuri de viitor. Potrivit unei statistici din 2018, 59% dintre profesioniștii din industrie din întreaga lume folosesc deja sau doresc să înceapă să utilizeze această procedură structurată ca parte a strategiei lor de marketing – așa că ar putea dori să o cercetați și pe aceasta.

Adoptarea AI în personalizarea marketingului

După cum puteți vedea, un număr substanțial de experți sunt fermi că învățarea automată și învățarea profundă sunt fundamentale pentru creșterea afacerii astăzi. Este în interesul dvs. să aflați exact cum puteți utiliza capacitățile de transformare ale inteligenței artificiale și ale minării de date pentru a vă dezvolta afacerea.

De unde adunați acest sentiment?

Practic oriunde într-un spațiu digital în care textul generat de utilizatori este livrat public. Canalele de rețele de socializare (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter și LinkedIn) sunt un loc excelent pentru a începe din cauza amplorii conversațiilor continue între public.

Dar nu sunt singurele locuri în care puteți obține date măsurabile. De asemenea, ar trebui să analizați forumuri online și site-uri web de recenzii precum Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor sau Trustpilot. În plus, puteți extrage informații din conversațiile chatbot de pe site-ul dvs. web.

În cele din urmă, puteți să vă uitați și la implicarea care are loc pe propriul blog, pe bloguri specifice industriei și corporative sau în ziare online.

În timp ce te gândești la toate acestea, nu uita de concurenții tăi. Înțelegerea conversațiilor care au loc între consumatori pe platformele lor va oferi, de asemenea, informații foarte valoroase asupra propriului public țintă.

Pentru ce este bună analiza sentimentelor?

Scopul dvs. principal este să vă concentrați înapoi pe public și să ascultați cum se simte. O analiză a sentimentelor vă permite să faceți exact asta, deoarece cu ea puteți recunoaște și capta vocea reală a consumatorilor dvs. Este un instrument cheie de afaceri care vă permite să transformați datele nestructurate în feedback valoros și tangibil.

De asemenea, veți descoperi că vă poate ajuta să preluați controlul asupra acestor domenii cruciale:

• Monitorizați rețelele sociale pentru a observa reputația mărcii și pentru a menține sănătatea mărcii. Gândiți-vă la analiza sentimentelor ca pe propriul detectiv personal, ascultând și observând toate canalele online cu care marca dvs. nu poate ține întotdeauna pasul.
• Identificați și profitați de tendințele și modelele care apar.
• Îmbunătățiți produsele în funcție de nevoile consumatorilor.
• Analizați satisfacția produsului prin înțelegerea motivației din spatele sentimentelor pozitive, negative și neutre.
• Gestionați riscurile prin identificarea unei potențiale crize înainte ca aceasta să se manifeste.
• Creați conținut viral care rezonează cu publicul dvs. prin ideea de conținut ghidat.
• Măsurați rentabilitatea investiției campaniei dvs. de marketing cu o mai bună acuratețe și apoi utilizați informațiile pentru a crește performanța la lansările, evenimentele și campaniile viitoare.
• Găsiți influenți valoroși ai mărcii care pot crește rezonanța pozitivă.
• Îmbunătățiți serviciul pentru clienți și tacticile de asistență.
• Înțelegeți vocea angajatului în timp real, descoperind și răspunzând la preocupările.
• Descoperiți și utilizați cercetările de piață pentru a ajuta la luarea deciziilor de afaceri eficiente.

Analiza sentimentelor este o tehnologie complexă de stăpânit, așa că, inevitabil, există o mare majoritate de rezultate la care vă puteți aștepta. Modul în care veți ajunge să aplicați această practică depinde de tipul de industrie în care vă aflați, de dimensiunea companiei și de publicul acesteia și, cel mai important, de resursele de date disponibile. Când faceți primii pași în analiza sentimentelor, asigurați-vă că vă începeți călătoria cu câteva întrebări bine definite - dar rămâneți deschis pentru a găsi multe răspunsuri diferite, uneori neașteptate.

Cum funcționează analiza sentimentelor?

Potrivit MonkeyLearn, există patru niveluri de analiză a sentimentelor pe care instrumentele și sistemele se concentrează:

1. Analiza cu granulație fină a sentimentului identifică nivelul de polaritate din text. Etichetează cuvintele pe o scară de la foarte negativ la foarte pozitiv, aproape în același mod în care o evaluare cu stele funcționează la o recenzie.

2. O analiză a lexicului ajută la detectarea emoțiilor prin identificarea cuvintelor care exprimă sentimente specifice, cum ar fi fericirea, entuziasmul, furia sau frustrarea.

3. Analiza sentimentelor bazată pe aspecte descompune textul în atribute sau componente pentru a înțelege ce caracteristici specifice ale unui produs sunt discutate.

4. Recunoașterea intenției analizează motivul din spatele textului într-un context dat.

Există două abordări principale pentru aceste patru niveluri de analiză a sentimentelor.

Abordarea bazată pe reguli

Abordarea bazată pe reguli este un sistem care realizează o analiză a sentimentelor pe baza unui set de reguli elaborate manual. Unele dintre tehnicile de procesare a limbajului natural pe care le urmează o abordare bazată pe reguli includ analizarea, părți din etichetarea vorbirii, tokenizarea și stemming.

Cu toate acestea, această abordare este bună numai pentru sarcinile la nivel de propoziție și analiza interogărilor. Este o abordare exhaustivă care necesită o întreținere meticuloasă din partea experților și a lingviștilor calificați pentru a arăta rezultate precise. Chiar și atunci, sistemul nu ia în considerare variațiile complexe ale limbajului și combinațiile de secvențe.

Abordarea automată

A preda o mașină să analizeze orice limbă este dificil. Gândiți-vă numai la variațiile culturale din engleză, împreună cu toate nuanțele gramaticale, dialectele și argou. Tehnicile de învățare automată supravegheată, cum ar fi Naive Bayes, Support Vector Machine și Maximum Entropy sunt cele mai utile tehnici pentru clasificarea sentimentelor (clasificarea textului în categorii pozitive, negative sau neutre etc).

Totuși, nu vom intra în detalii despre acești algoritmi sau cum funcționează, pentru că vom ajunge să vorbim despre ceva care arată mai mult sau mai puțin așa:

Și nu trebuie să înțelegi nimic din toate astea – cel puțin nu acum. Instrumentele, sistemele și software-ul de analiză a sentimentelor folosesc inteligența artificială pentru a avea grijă de aceste formule, modele și structuri uluitoare.

Cel mai important lucru pe care vrem să-l știți este că, prin progresul tehnologic și prin extragerea continuă a datelor, algoritmii de învățare automată au învățat să se adapteze la congruență și model și astfel învață cum să extragă sens din context. Învățarea profundă rezolvă probleme și mai provocatoare de procesare a limbajului natural și poate stimula funcțiile cognitive superioare ale creierului uman. Prin învățarea profundă, analiza sentimentelor devine extrem de precisă, deoarece poate înțelege modelele de limbaj și poate determina tonul, emoția, umorul, sarcasmul și ironia.

De ce analiza sentimentelor conduce la succesul comerțului electronic

Când magazinul dvs. online crește și campaniile dvs. de marketing sunt înfloritoare, vă veți aștepta ca și angajamentul platformelor dvs. sociale să crească vertiginos! Sau poate că reputația mărcii dvs. s-a confruntat cu un sughiț și aveți nevoie de răspunsuri rapid.

Când ajungeți la consumatori cu sute de mii, cine va căuta prin fiecare componentă a acestui conținut și va valorifica la maximum cunoștințele sale? Doar o mașină! Este o sarcină muntoasă și, sincer, este prea plictisitoare, consumatoare de timp și subiectivă pentru ca orice om să poată fi gestionată. Aveți nevoie de analiză a sentimentelor pentru a procesa cantități mari de date online din numeroase surse automat și precis.

Mai important, analiza sentimentelor vă poate ajuta să cercetați o mulțime de date vechi, inutile sau irelevante pentru a găsi noile informații care vă vor ajuta să luați decizii de afaceri și să demonstreze efectiv rentabilitatea investiției. De exemplu, în 2018, Nike a desfășurat o campanie care a implicat o vedetă americană de care publicul nu a fost foarte îndrăgostit. În consecință, sentimentul lor net a scăzut într-o perioadă de 12 luni.

Arată destul de rău, nu? Gresit. De fapt, Nike era cu adevărat inteligentă. Ei au vrut să ajungă la o nouă categorie demografică mai tânără și și-au asumat acest risc, deoarece a însemnat crearea loialității mărcii în rândul consumatorilor mai tineri. Ei știau că va fi ceva zgomot în jurul deciziei lor, dar au fost foarte atenți să ia în considerare „vocile tăcute” ale consumatorilor noi și curioși. Drept urmare, această campanie a făcut ca Nike să atingă un salt total al vânzărilor de peste 31%!

Există o supraîncărcare de dovezi că analiza sentimentelor a ajutat marile site-uri de comerț electronic din întreaga lume să crească conversiile, pe lângă îmbunătățirea cunoștinței și a reputației mărcii. Potrivit Aspectiva, magazinele de comerț electronic care profită de această strategie puternică pot vedea o creștere de până la 30% a clicurilor „adăugați în coș” și o creștere semnificativă a timpului petrecut pe pagină.

Folosind metodologiile complicate de analiză a sentimentelor, puteți obține informațiile potrivite de care aveți nevoie pentru a:

• Sprijiniți cumpărătorii în etapa de cercetare a produselor.
• Prioritizează și eficientizează asistența pentru clienți pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului și satisfacția clienților.
• Îmbunătățiți călătoria clienților de la descoperire până la cumpărare.
• Înțelegeți și urmăriți tendințele comportamentale și monitorizați intenția de cumpărare a consumatorilor prin intermediul canalelor de vânzări.
• Efectuați ajustări de campanie și vânzări conform datelor în timp real.
• Obțineți un avantaj competitiv cu inteligență de afaceri valoroasă și cunoștințe despre concurență.
• Identificați tendințele emergente și descoperiți piețe mai noi.
• Interacționați cu publicul dvs. prin subiecte relevante care ar putea conduce consumatorii către site-ul dvs.
• Transformă opiniile publicului în recomandări acționabile pe paginile produselor.
• Adaptați-vă la dezvoltarea produsului în funcție de nevoile specifice ale utilizatorului.

Ce ar trebui să faci acum

După cum spune autorul de bestselleruri din New York Times, John Naisbitt: „Ne înecăm în informații, dar suntem înfometați de cunoaștere”. Este timpul să vă explorați datele neexploatate și să transformați noile informații în cunoștințe care vă vor conduce compania la o creștere optimă.

Investește în IT de ultimă generație și infrastructură de analiză adecvată. Explorați varietatea de instrumente de analiză a sentimentelor bazate pe inteligență artificială, cum ar fi MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers și TalkWater. Încercați demonstrații gratuite și contactați echipele lor de asistență pentru a afla mai multe despre amploarea completă a ofertelor lor. Și, cel mai important, luați legătura cu noi, astfel încât să vă putem ajuta să vă porniți călătoria către succesul exploziv de marketing și comerț electronic.