Анализ настроений: повышение узнаваемости бренда и увеличение доходов

На прошлой неделе мы обсуждали важность онлайн-обзоров и их влияние на успех вашей электронной коммерции. Мы упомянули, что обзоры, особенно в письменной форме, дают ценную информацию об опыте и предоставляют контекст для важных мнений. Но на этом сила слова не заканчивается! Теперь мы хотели бы перейти к более сложной стороне понимания слов ваших потребителей: анализу настроений.

Анализ настроений, или «анализ мнений», как некоторые его называют, использует обработку естественного языка, анализ текста и компьютерную лингвистику, чтобы получить глубокие знания о том, что на самом деле говорят ваши потребители. Структура языка уже очень сложна, так что анализ настроений, несомненно, тоже.

Цель этой статьи — познакомить вас с ее основными принципами, чтобы вы могли начать подготовку своего бизнеса к будущим планам. Согласно статистике за 2018 год, 59% профессионалов отрасли во всем мире уже используют или хотят начать использовать эту структурированную процедуру в рамках своей маркетинговой стратегии, так что вы тоже можете изучить ее.

Внедрение ИИ в персонализацию маркетинга

Как видите, значительное число экспертов убеждены в том, что сегодня машинное обучение и глубокое обучение имеют основополагающее значение для роста бизнеса. В ваших интересах узнать, как именно вы можете использовать трансформационные возможности искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных для развития своего бизнеса.

Где вы набираете это настроение?

Практически везде в цифровом пространстве, где пользовательский текст доставляется публично. Каналы социальных сетей (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter и LinkedIn) — отличное место для начала из-за масштабов постоянного общения между аудиториями.

Но это не единственные места, где вы можете получить измеримые данные. Вы также должны анализировать онлайн-форумы и просматривать веб-сайты, такие как Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor или Trustpilot. Кроме того, вы также можете извлекать информацию из разговоров чат-ботов на своем веб-сайте.

Наконец, вы также можете следить за взаимодействием в своем собственном блоге, в отраслевых и корпоративных блогах или в онлайн-газетах.

Пока вы думаете обо всем этом, не забывайте о своих конкурентах. Понимание разговоров, которые происходят между потребителями на их платформах, также даст очень ценную информацию о вашей собственной целевой аудитории.

Чем полезен анализ настроений?

Ваша главная цель — снова сосредоточить свое внимание на своей аудитории и прислушаться к тому, что они чувствуют. Анализ настроений позволяет вам сделать именно это, потому что с его помощью вы можете распознать и уловить реальный голос ваших потребителей. Это ключевой бизнес-инструмент, который позволяет преобразовать неструктурированные данные в ценную, осязаемую обратную связь.

Вы также обнаружите, что это может помочь вам взять под контроль следующие важные области:

• Следите за социальными сетями, чтобы следить за репутацией бренда и поддерживать здоровье бренда. Думайте об анализе настроений как о своем личном детективе, который слушает и наблюдает за всеми онлайн-каналами, за которыми ваш бренд не всегда успевает.
• Определите и используйте возникающие тенденции и закономерности.
• Улучшение продуктов на основе потребностей потребителей.
• Анализируйте удовлетворенность продуктом, понимая мотивацию, стоящую за положительными, отрицательными и нейтральными чувствами.
• Управляйте рисками, определяя потенциальный кризис до того, как он проявит себя.
• Создавайте вирусный контент, который находит отклик у вашей аудитории, с помощью управляемой идеи контента.
• С большей точностью измерьте рентабельность инвестиций в свою маркетинговую кампанию, а затем используйте эту информацию для повышения эффективности будущих запусков, событий и кампаний.
• Найдите ценных влиятельных лиц, которые могут вызвать положительный резонанс.
• Улучшить обслуживание клиентов и тактику поддержки.
• Понимайте голос сотрудника в режиме реального времени, обнаруживая проблемы и отвечая на них.
• Откройте для себя и используйте исследования рынка, чтобы принимать эффективные бизнес-решения.

Анализ настроений — это сложная технология, которую нужно освоить, поэтому неизбежно можно ожидать подавляющее большинство результатов. То, как вы в конечном итоге будете применять эту практику, зависит от того, в какой отрасли вы работаете, от размера вашей компании и ее аудитории и, что наиболее важно, от имеющихся у вас ресурсов данных. Когда вы сделаете первые шаги в анализе настроений, убедитесь, что вы начинаете свое путешествие с нескольких четко определенных вопросов, но оставайтесь открытыми для поиска множества разных, иногда неожиданных ответов.

Как работает анализ настроений?

Согласно MonkeyLearn, существует четыре уровня анализа настроений, на которых сосредоточены инструменты и системы:

1. Детальный анализ настроений определяет уровень полярности в тексте. Он маркирует слова по шкале от очень отрицательного до очень положительного, почти так же, как звездный рейтинг работает в обзоре.

2. Анализ лексики помогает определить эмоции, определяя слова, которые выражают определенные чувства, такие как счастье, волнение, гнев или разочарование.

3. Анализ настроений на основе аспектов разбивает текст на атрибуты или компоненты, чтобы понять, о каких конкретных особенностях продукта идет речь.

4. Распознавание намерений рассматривает мотив текста в заданном контексте.

Существует два основных подхода к этим четырем уровням анализа настроений.

Подход, основанный на правилах

Подход на основе правил — это система, которая выполняет анализ настроений на основе набора правил, созданных вручную. Некоторые из методов обработки естественного языка, которым следует подход, основанный на правилах, включают синтаксический анализ, тегирование частей речи, токенизацию и выделение корней.

Однако этот подход хорош только для задач на уровне предложений и анализа запросов. Это исчерпывающий подход, который требует тщательной поддержки со стороны экспертов и квалифицированных лингвистов, чтобы показать точные результаты. Даже в этом случае система не принимает во внимание сложные языковые вариации и комбинации последовательностей.

Автоматический подход

Научить машину анализировать любой язык сложно. Подумайте только о культурных вариациях английского языка, со всеми его грамматическими нюансами, диалектами и сленгом. Методы контролируемого машинного обучения, такие как наивный байесовский метод, метод опорных векторов и максимальная энтропия, являются наиболее полезными методами для классификации настроений (разделение текста на положительные, отрицательные или нейтральные категории и т. д.).

Мы не будем вдаваться в подробности об этих алгоритмах или о том, как они работают, потому что в конечном итоге мы поговорим о чем-то, что выглядит примерно так:

И вам не нужно ничего этого понимать — по крайней мере, сейчас. Инструменты, системы и программное обеспечение для анализа настроений используют искусственный интеллект, чтобы позаботиться об этих сбивающих с толку формулах, моделях и структурах.

Самое главное, что мы хотим, чтобы вы знали, это то, что благодаря технологическому прогрессу и постоянному анализу данных алгоритмы машинного обучения научились адаптироваться к конгруэнтности и шаблонам и, таким образом, научились извлекать смысл из контекста. Глубокое обучение решает еще более сложные проблемы обработки естественного языка и может стимулировать высшие когнитивные функции человеческого мозга. Благодаря глубокому обучению анализ настроений становится очень точным, поскольку он может понимать языковые модели и определять тон, эмоции, юмор, сарказм и иронию.

Почему анализ настроений способствует успеху электронной коммерции

Когда ваш интернет-магазин растет и ваши маркетинговые кампании процветают, вы ожидаете, что активность ваших социальных платформ также резко возрастет! Или, может быть, репутация вашего бренда пошатнулась, и вам срочно нужны ответы.

Когда вы обращаетесь к сотням тысяч потребителей, кто будет просматривать каждую нить этого контента и максимально использовать его понимание? Только машина! Это трудоемкая задача, и, откровенно говоря, она слишком утомительна, отнимает много времени и субъективна, чтобы с ней мог справиться любой человек. Вам нужен анализ настроений для автоматической и точной обработки больших объемов онлайн-данных из многочисленных источников.

Что еще более важно, анализ настроений может помочь вам просеять большие объемы старых, бесполезных или нерелевантных данных, чтобы найти новую информацию, которая поможет принять бизнес-решения и на самом деле доказать хорошую рентабельность инвестиций. Например, в 2018 году Nike провела кампанию с участием американской звезды, которая не очень понравилась публике. В результате их чистые настроения резко упали за период в 12 месяцев.

Выглядит довольно плохо, правда? Неправильный. На самом деле Nike поступила очень умно. Они хотели охватить новую, более молодую аудиторию и пошли на этот риск, потому что это означало создание лояльности к бренду среди молодых потребителей. Они знали, что их решение вызовет некоторый шум, но очень внимательно прислушивались к «молчаливым голосам» новых и любопытных потребителей. В результате этой кампании Nike достиг общего скачка продаж более чем на 31%!

Существует множество свидетельств того, что анализ настроений помог крупным сайтам электронной коммерции по всему миру увеличить конверсию, помимо повышения узнаваемости бренда и репутации. По данным Aspectiva, магазины электронной коммерции, которые используют эту мощную стратегию, могут увеличить количество кликов «добавить в корзину» до 30% и значительно увеличить время, затрачиваемое на страницу.

Применяя сложные методологии анализа настроений, вы можете получить правильную информацию, необходимую для:

• Поддерживайте покупателей на этапе исследования продукта.
• Расставьте приоритеты и оптимизируйте поддержку клиентов, чтобы повысить качество обслуживания и удовлетворенность клиентов.
• Улучшите путь клиента от обнаружения до покупки.
• Понимайте и отслеживайте поведенческие тенденции и отслеживайте покупательские намерения потребителей с помощью воронок продаж.
• Корректируйте кампании и продажи в соответствии с данными в режиме реального времени.
• Получите конкурентное преимущество благодаря ценной бизнес-аналитике и знаниям о конкурентах.
• Выявляйте новые тенденции и открывайте для себя новые рынки.
• Взаимодействуйте со своей аудиторией через соответствующие темы, которые потенциально привлекают потребителей на ваш сайт.
• Превратите мнения аудитории в действенные рекомендации на страницах продуктов.
• Адаптируйте разработку продукта в соответствии с конкретными потребностями пользователей.

Что вы должны сделать сейчас

Как говорит автор бестселлеров New York Times Джон Нейсбитт: «Мы тонем в информации, но нам не хватает знаний». Пришло время изучить ваши неиспользованные данные и превратить новую информацию в знания, которые приведут вашу компанию к оптимальному росту.

Инвестируйте в современные ИТ и надлежащую аналитическую инфраструктуру. Изучите множество ведущих инструментов анализа настроений на основе ИИ, таких как MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers и TalkWater. Попробуйте бесплатные демо-версии и свяжитесь с их службой поддержки, чтобы узнать больше о всех их предложениях. И самое главное, свяжитесь с нами, чтобы мы могли помочь вам начать свой путь к взрывному маркетингу и успеху в электронной коммерции.