การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น: การปรับปรุงการรับรู้แบรนด์และเพิ่มรายได้

เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว เราได้พูดคุยถึงความสำคัญของบทวิจารณ์ออนไลน์และผลกระทบต่อความสำเร็จของอีคอมเมิร์ซของคุณ เรากล่าวถึงบทวิจารณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรูปแบบลายลักษณ์อักษร ให้ข้อเสนอแนะอันมีค่าเกี่ยวกับประสบการณ์ และนำเสนอบริบทเกี่ยวกับความคิดเห็นที่สำคัญ แต่พลังของคำไม่ได้จบเพียงแค่นั้น! ตอนนี้ เราต้องการทำความเข้าใจกับคำพูดของผู้บริโภคในด้านที่สลับซับซ้อนมากขึ้น นั่นคือ การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือ 'การขุดความคิดเห็น' ที่บางคนเรียกว่า ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ข้อความ และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ เพื่อให้ได้ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้บริโภคของคุณพูดจริงๆ โครงสร้างของภาษามีความซับซ้อนสูงอยู่แล้ว ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกก็เช่นกัน

บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแนะนำให้คุณรู้จักกับหลักการพื้นฐานของบทความนี้ เพื่อที่คุณจะได้เริ่มเตรียมธุรกิจให้พร้อมสำหรับแผนในอนาคต จากสถิติในปี 2018 พบว่า 59% ของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมทั่วโลกใช้อยู่แล้วหรือต้องการเริ่มใช้ขั้นตอนที่มีโครงสร้างนี้ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ทางการตลาดของพวกเขา ดังนั้นคุณจึงอาจต้องพิจารณาด้วยเช่นกัน

การนำ AI มาใช้ในการปรับเปลี่ยนการตลาดในแบบของคุณ

อย่างที่คุณเห็น ผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากมีความแน่วแน่ว่าแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นพื้นฐานสำหรับการเติบโตของธุรกิจในปัจจุบัน เพื่อประโยชน์สูงสุดของคุณที่จะค้นหาว่าคุณสามารถใช้ความสามารถในการเปลี่ยนแปลงของปัญญาประดิษฐ์และการขุดข้อมูลเพื่อทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างไร

รวบรวมความรู้สึกนี้ไว้ที่ไหน?

แทบทุกที่บนพื้นที่ดิจิทัลที่ข้อความที่ผู้ใช้สร้างขึ้นเผยแพร่สู่สาธารณะ ช่องทางโซเชียลมีเดีย (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter และ LinkedIn) เป็นจุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมเนื่องจากการสนทนากันอย่างต่อเนื่องระหว่างผู้ชม

แต่ไม่ใช่ที่เดียวที่คุณสามารถรับข้อมูลที่วัดได้ คุณควรวิเคราะห์ฟอรัมออนไลน์และเว็บไซต์รีวิว เช่น Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor หรือ Trustpilot คุณยังสามารถดึงข้อมูลจากการสนทนาแชทบ็อตบนเว็บไซต์ของคุณได้อีกด้วย

สุดท้ายนี้ คุณยังสามารถดูการมีส่วนร่วมที่เกิดขึ้นในบล็อกของคุณเอง บล็อกเฉพาะอุตสาหกรรมและบล็อกขององค์กร หรือหนังสือพิมพ์ออนไลน์

ขณะที่คุณกำลังคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ทั้งหมด อย่าลืมเกี่ยวกับคู่แข่งของคุณ การทำความเข้าใจการสนทนาที่เกิดขึ้นระหว่างผู้บริโภคบนแพลตฟอร์มของพวกเขาจะทำให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าอย่างสูงเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายของคุณเอง

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นดีสำหรับอะไร?

เป้าหมายหลักของคุณคือการให้ความสำคัญกับผู้ชมและฟังว่าพวกเขารู้สึกอย่างไร การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณทำอย่างนั้นได้ เพราะด้วยการวิเคราะห์นี้ คุณจะจดจำและจับเสียงที่แท้จริงของผู้บริโภคได้ เป็นเครื่องมือทางธุรกิจที่สำคัญที่ช่วยให้คุณกำหนดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อเสนอแนะที่มีคุณค่าและจับต้องได้

คุณจะพบว่ามันสามารถช่วยให้คุณควบคุมส่วนสำคัญเหล่านี้ได้:

• ติดตามโซเชียลมีเดียเพื่อสังเกตชื่อเสียงของแบรนด์และรักษาสุขภาพของแบรนด์ คิดว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นนักสืบส่วนตัวของคุณ รับฟังและสังเกตช่องทางออนไลน์ทั้งหมดที่แบรนด์ของคุณไม่สามารถติดตามได้เสมอ
• ระบุและใช้ประโยชน์จากแนวโน้มและรูปแบบที่เกิดขึ้น
• ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ตามความต้องการของผู้บริโภค
• วิเคราะห์ความพึงพอใจของผลิตภัณฑ์โดยทำความเข้าใจแรงจูงใจเบื้องหลังความรู้สึกเชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง
• จัดการความเสี่ยงโดยระบุวิกฤตที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่มันจะเกิดขึ้น
• สร้างเนื้อหาไวรัสที่สะท้อนกับผู้ชมของคุณผ่านแนวคิดเนื้อหาที่มีคำแนะนำ
• วัด ROI ของแคมเปญการตลาดของคุณด้วยความแม่นยำที่ดีขึ้น แล้วใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเปิดตัว กิจกรรม และแคมเปญในอนาคต
• ค้นหาผู้มีอิทธิพลต่อแบรนด์ที่มีคุณค่าซึ่งสามารถกระตุ้นการสะท้อนเชิงบวก
• ปรับปรุงการบริการลูกค้าและกลยุทธ์การสนับสนุน
• ทำความเข้าใจเสียงของพนักงานแบบเรียลไทม์ด้วยการค้นหาและตอบสนองต่อข้อกังวล
• ค้นพบและใช้การวิจัยตลาดเพื่อช่วยขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่คุณควรฝึกฝน ดังนั้นจึงมีผลลัพธ์ส่วนใหญ่ที่คุณคาดหวังได้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ วิธีที่คุณจะใช้แนวทางปฏิบัตินี้จะขึ้นอยู่กับประเภทของอุตสาหกรรมที่คุณอยู่ ขนาดของบริษัทและกลุ่มเป้าหมาย และที่สำคัญที่สุดคือทรัพยากรข้อมูลที่คุณมี เมื่อคุณเริ่มใช้ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ความรู้สึก คุณต้องแน่ใจว่าคุณเริ่มต้นการเดินทางด้วยคำถามที่ชัดเจนสองสามข้อ - แต่ยังคงเปิดกว้างเพื่อค้นหาคำตอบที่แตกต่างกันมากมายและบางครั้งก็ไม่คาดคิด

การวิเคราะห์ความรู้สึกทำงานอย่างไร

ตาม MonkeyLearn การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นมีสี่ระดับที่เครื่องมือและระบบมุ่งเน้น:

1. การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ละเอียดจะระบุระดับของขั้วในข้อความ โดยจะติดป้ายกำกับคำในระดับจากเชิงลบมากไปเป็นบวกมาก เกือบจะเหมือนกับการให้คะแนนดาวในรีวิว

2. การวิเคราะห์ศัพท์ช่วยดำเนินการตรวจจับอารมณ์โดยระบุคำที่แสดงความรู้สึกที่เฉพาะเจาะจง เช่น ความสุข ความตื่นเต้น ความโกรธ หรือความคับข้องใจ

3. การวิเคราะห์ความคิดเห็นตามมุมมองจะแบ่งข้อความออกเป็นคุณลักษณะหรือส่วนประกอบต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจคุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ที่กำลังถูกกล่าวถึง

4. การจดจำเจตนาจะพิจารณาถึงแรงจูงใจเบื้องหลังข้อความภายในบริบทที่กำหนด

มีสองแนวทางหลักสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกทั้งสี่ระดับนี้

แนวทางตามกฎ

แนวทางที่อิงตามกฎคือระบบที่ทำการวิเคราะห์ความรู้สึกโดยพิจารณาจากชุดของกฎที่สร้างขึ้นด้วยตนเอง เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติบางอย่างที่ใช้วิธีตามกฎเกณฑ์ ได้แก่ การแยกวิเคราะห์ ส่วนของการแท็กคำพูด การทำให้เป็นโทเค็น และการแยกจากกัน

อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ใช้ได้เฉพาะกับงานระดับประโยคและการวิเคราะห์แบบสอบถามเท่านั้น เป็นแนวทางที่ละเอียดถี่ถ้วนซึ่งต้องการการบำรุงรักษาอย่างพิถีพิถันจากผู้เชี่ยวชาญและนักภาษาศาสตร์ที่มีทักษะ เพื่อแสดงผลลัพธ์ที่แม่นยำ ถึงอย่างนั้น ระบบก็ไม่ได้พิจารณาความผันแปรของภาษาที่ซับซ้อนและการรวมลำดับเข้าด้วยกัน

วิธีการอัตโนมัติ

การสอนเครื่องให้วิเคราะห์ภาษาใด ๆ นั้นค่อนข้างยุ่งยาก ลองนึกถึงความแตกต่างทางวัฒนธรรมในภาษาอังกฤษเพียงอย่างเดียว พร้อมกับความแตกต่างทางไวยากรณ์ ภาษาถิ่น และคำสแลงทั้งหมด เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล เช่น Naive Bayes, Support Vector Machine และ Maximum Entropy เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับการจัดประเภทความคิดเห็น (การจัดหมวดหมู่ข้อความเป็นหมวดหมู่เชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง เป็นต้น)

เราจะไม่ลงรายละเอียดเกี่ยวกับอัลกอริธึมเหล่านี้หรือวิธีการทำงาน เนื่องจากเราจะจบลงด้วยการพูดถึงบางสิ่งที่มีลักษณะดังนี้:

และคุณไม่จำเป็นต้องเข้าใจอะไรทั้งนั้น – อย่างน้อยก็ในตอนนี้ เครื่องมือ ระบบ และซอฟต์แวร์วิเคราะห์ความรู้สึก ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อดูแลสูตร โมเดล และโครงสร้างที่ทำให้สับสนเหล่านี้

สิ่งสำคัญที่สุดที่เราต้องการให้คุณรู้ก็คือผ่านความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการขุดข้อมูลอย่างต่อเนื่อง อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้เรียนรู้ที่จะปรับให้เข้ากับความสอดคล้องและรูปแบบ ดังนั้นเรียนรู้วิธีแยกความหมายจากบริบท การเรียนรู้เชิงลึกช่วยแก้ปัญหาการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ท้าทายยิ่งขึ้น และสามารถกระตุ้นการทำงานของสมองในการรับรู้ที่สูงขึ้น ด้วยการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งทำให้การวิเคราะห์ความรู้สึกมีความแม่นยำสูง เนื่องจากสามารถเข้าใจรูปแบบภาษาและกำหนดน้ำเสียง อารมณ์ อารมณ์ขัน การเสียดสี และการประชดประชันได้

เหตุใดการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นจึงขับเคลื่อนความสำเร็จของอีคอมเมิร์ซ

เมื่อร้านค้าออนไลน์ของคุณเติบโตขึ้นและแคมเปญการตลาดของคุณเฟื่องฟู คุณจะคาดหวังให้การมีส่วนร่วมของแพลตฟอร์มโซเชียลของคุณพุ่งสูงขึ้นเช่นกัน! หรือชื่อเสียงแบรนด์ของคุณอาจประสบปัญหา และคุณต้องการคำตอบอย่างรวดเร็ว

เมื่อคุณเข้าถึงผู้บริโภคได้หลายแสนคน ใครจะคอยติดตามทุกสาระของเนื้อหานี้และใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกอย่างเต็มที่ เครื่องเดียวเท่านั้น! เป็นงานที่หนักหน่วง และค่อนข้างตรงไปตรงมา น่าเบื่อ ใช้เวลานาน และเป็นส่วนตัวเกินกว่าที่มนุษย์จะรับมือได้ คุณต้องใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อประมวลผลข้อมูลออนไลน์จำนวนมากจากแหล่งต่างๆ โดยอัตโนมัติและแม่นยำ

ที่สำคัญกว่านั้น การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นสามารถช่วยคุณกรองข้อมูลเก่า ที่ไม่ช่วยเหลือ หรือไม่เกี่ยวข้องจำนวนมากเพื่อค้นหาข้อมูลใหม่ที่จะช่วยขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจและพิสูจน์ ROI ที่ดีได้จริง ตัวอย่างเช่น ในปี 2018 Nike ได้ดำเนินการรณรงค์เกี่ยวกับดาราอเมริกันที่สาธารณชนไม่ค่อยชื่นชอบ เป็นผลให้ความเชื่อมั่นสุทธิของพวกเขาลดลงในช่วง 12 เดือน

ดูไม่ดีใช่มั้ย? ผิด. อันที่จริง Nike นั้นฉลาดมาก พวกเขาต้องการเข้าถึงกลุ่มประชากรใหม่ที่อายุน้อยกว่าและรับความเสี่ยงนี้เพราะหมายถึงการสร้างความภักดีต่อแบรนด์ในหมู่ผู้บริโภคที่อายุน้อยกว่า พวกเขารู้ว่าการตัดสินใจของพวกเขาอาจมีเสียงรบกวนบ้าง แต่ก็ระมัดระวังเป็นอย่างยิ่งที่จะพิจารณา 'เสียงเงียบ' ของผู้บริโภครายใหม่และอยากรู้อยากเห็น ด้วยเหตุนี้ แคมเปญนี้จึงทำให้ Nike มียอดขายโดยรวมพุ่งสูงขึ้นกว่า 31%!

มีหลักฐานมากมายที่แสดงว่าการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นได้ช่วยให้ไซต์อีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่ทั่วโลกเพิ่ม Conversion และปรับปรุงการรับรู้ถึงแบรนด์และชื่อเสียงให้ดีขึ้นกว่าเดิม จากข้อมูลของ Aspectiva ร้านค้าอีคอมเมิร์ซที่ใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์อันทรงพลังนี้สามารถเห็นการคลิก "เพิ่มในตะกร้า" เพิ่มขึ้นถึง 30% และเวลาที่ใช้บนหน้าเว็บเพิ่มขึ้นอย่างมาก

การนำวิธีการที่ซับซ้อนของการวิเคราะห์ความรู้สึกไปใช้ คุณจะได้รับข้อมูลที่ถูกต้องที่คุณต้องการเพื่อ:

• สนับสนุนผู้ซื้อในขั้นตอนการวิจัยผลิตภัณฑ์
• จัดลำดับความสำคัญและปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้าเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และความพึงพอใจของลูกค้า
• ปรับปรุงการเดินทางของลูกค้าตั้งแต่การค้นพบจนถึงการซื้อ
• ทำความเข้าใจและติดตามแนวโน้มพฤติกรรม และตรวจสอบความตั้งใจในการซื้อของผู้บริโภคผ่านช่องทางการขาย
• ทำการปรับแคมเปญและการขายตามข้อมูลแบบเรียลไทม์
• สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันด้วยข้อมูลทางธุรกิจอันมีค่าและความรู้ของคู่แข่ง
• ค้นหาแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่และค้นพบตลาดใหม่ ๆ
• มีส่วนร่วมกับผู้ชมของคุณผ่านหัวข้อที่เกี่ยวข้องที่อาจดึงดูดผู้บริโภคมาที่เว็บไซต์ของคุณ
• เปลี่ยนความคิดเห็นของผู้ชมเป็นคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้ในหน้าผลิตภัณฑ์
• ปรับให้เข้ากับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ตามความต้องการเฉพาะของผู้ใช้

สิ่งที่ควรทำตอนนี้

ตามที่ John Naisbitt นักเขียนหนังสือขายดีของ New York Times กล่าวว่า “เรากำลังจมอยู่กับข้อมูล แต่เรากำลังหิวโหยหาความรู้” ถึงเวลาสำรวจข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ของคุณและเปลี่ยนข้อมูลใหม่ให้เป็นความรู้ที่จะนำพาบริษัทของคุณไปสู่การเติบโตอย่างเหมาะสม

ลงทุนในไอทีที่ล้ำสมัยและโครงสร้างพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ที่เหมาะสม สำรวจเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นชั้นนำต่างๆ ที่ขับเคลื่อนโดย AI เช่น MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers และ TalkWater ลองใช้การสาธิตฟรีและติดต่อทีมสนับสนุนเพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อเสนอทั้งหมด และที่สำคัญที่สุด ติดต่อเรา เพื่อให้เราสามารถช่วยคุณเริ่มต้นเส้นทางสู่ความสำเร็จด้านการตลาดและอีคอมเมิร์ซที่ระเบิดได้