Duyarlılık Analizi: Marka Bilinirliğini Geliştirme ve Geliri Artırma

Geçen hafta, çevrimiçi incelemelerin önemini ve bunların e-ticaret başarınız üzerindeki etkisini tartıştık. İncelemelerin - özellikle yazılı olarak - deneyimler hakkında değerli geri bildirimler sağladığından ve önemli görüşler hakkında bağlam sağladığından bahsetmiştik. Ama kelimenin gücü burada bitmiyor! Şimdi tüketicilerinizin sözlerini anlamanın daha karmaşık tarafına geçmek istiyoruz: duygu analizi.

Duygu analizi veya bazılarının dediği gibi 'fikir madenciliği', tüketicilerinizin gerçekte ne söylediği hakkında derinlemesine bilgi edinmek için doğal dil işlemeyi, metin analizini ve hesaplamalı dilbilimi kullanır. Dilin yapısı zaten oldukça karmaşıktır, dolayısıyla duygu analizinin de karmaşık olduğu şüphesizdir.

Bu makalenin amacı, işletmenizi gelecek planlarına hazırlamaya başlayabilmeniz için size bunun temel ilkelerini tanıtmaktır. 2018 istatistiklerine göre, dünya çapındaki endüstri profesyonellerinin %59'u pazarlama stratejilerinin bir parçası olarak bu yapılandırılmış prosedürü zaten kullanıyor veya kullanmaya başlamak istiyor - bu nedenle siz de incelemek isteyebilirsiniz.

Pazarlama kişiselleştirmesinde yapay zekanın benimsenmesi

Gördüğünüz gibi, önemli sayıda uzman, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin günümüzde iş büyümesinin temeli olduğu konusunda kararlı. İşinizi büyütmek için yapay zeka ve veri madenciliğinin dönüşüm yeteneklerini tam olarak nasıl kullanabileceğinizi öğrenmek sizin yararınızadır.

Bu duyguyu nereden topluyorsunuz?

Kullanıcı tarafından oluşturulan metnin herkese açık olarak sunulduğu dijital bir alanda neredeyse her yerde. Sosyal medya kanalları (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter ve LinkedIn), izleyiciler arasında devam eden konuşmanın büyüklüğü nedeniyle başlamak için mükemmel bir yerdir.

Ancak ölçülebilir verilere ulaşabileceğiniz tek yer oralar değil. Ayrıca çevrimiçi forumları analiz etmeli ve Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor veya Trustpilot gibi web sitelerini incelemelisiniz. Bunun da ötesinde, web sitenizdeki chatbot konuşmalarından da bilgi çıkarabilirsiniz.

Son olarak, kendi blogunuzda, sektöre özel ve kurumsal bloglarda veya çevrimiçi gazetelerde gerçekleşen etkileşime de bakabilirsiniz.

Tüm bunları düşünürken rakiplerinizi de unutmayın. Tüketiciler arasında platformlarında gerçekleşen konuşmaları anlamak, kendi hedef kitleniz hakkında da oldukça değerli bilgiler sağlayacaktır.

Duygu analizi ne işe yarar?

Ana hedefiniz, odağınızı tekrar hedef kitlenize vermek ve nasıl hissettiklerini dinlemek. Duyarlılık analizi, tam olarak bunu yapmanızı sağlar, çünkü onunla tüketicilerinizin gerçek sesini tanıyabilir ve yakalayabilirsiniz. Yapılandırılmamış verileri değerli, somut geri bildirimlere dönüştürmenize olanak tanıyan önemli bir iş aracıdır.

Ayrıca, bu önemli alanların kontrolünü elinize almanıza yardımcı olabileceğini göreceksiniz:

• Marka itibarını gözlemlemek ve marka sağlığını korumak için sosyal medyayı izleyin. Duygu analizini, markanızın her zaman yetişemeyeceği tüm çevrimiçi kanalları dinleyen ve gözlemleyen kendi kişisel dedektifiniz olarak düşünün.
• Ortaya çıkan eğilimleri ve kalıpları belirleyin ve bunlardan yararlanın.
• Ürünleri tüketici ihtiyaçlarına göre geliştirin.
• Olumlu, olumsuz ve tarafsız duyguların arkasındaki motivasyonu anlayarak ürün memnuniyetini analiz edin.
• Potansiyel bir krizi ortaya çıkmadan önce belirleyerek riskleri yönetin.
• Rehberli içerik fikri oluşturma yoluyla hedef kitlenizde yankı uyandıran viral içerik oluşturun.
• Pazarlama kampanyanızın yatırım getirisini daha doğru bir şekilde ölçün ve ardından gelecekteki lansmanlar, etkinlikler ve kampanyalarda performansı artırmak için bu öngörüyü kullanın.
• Pozitif rezonansı artırabilecek değerli marka etkileyicileri bulun.
• Müşteri hizmetlerini ve destek taktiklerini geliştirin.
• Endişeleri keşfederek ve bunlara yanıt vererek çalışanın sesini gerçek zamanlı olarak anlayın.
• Etkili iş kararlarının alınmasına yardımcı olmak için pazar araştırmasını keşfedin ve kullanın.

Duyarlılık analizi, ustalaşması gereken karmaşık bir teknolojidir, bu nedenle kaçınılmaz olarak beklediğiniz sonuçların büyük bir çoğunluğu vardır. Bu uygulamayı nasıl uygulayacağınız, içinde bulunduğunuz sektör türüne, şirketinizin ve hedef kitlenizin büyüklüğüne ve en önemlisi mevcut veri kaynaklarınıza bağlıdır. Duygu analizine ilk adımlarınızı attığınızda, yolculuğunuza birkaç iyi tanımlanmış soruyla başladığınızdan emin olun - ancak birçok farklı, bazen beklenmedik yanıt bulmaya açık olun.

Duygu analizi nasıl çalışır?

MonkeyLearn'e göre, araçların ve sistemlerin odaklandığı dört duygu analizi seviyesi vardır:

1. İnce taneli duygu analizi, metindeki kutupluluk seviyesini tanımlar. Kelimeleri çok olumsuzdan çok olumluya kadar bir ölçekte etiketler, neredeyse bir yorumda yıldız derecelendirmesinin çalışmasıyla aynı şekilde.

2. Sözlük analizi, mutluluk, heyecan, öfke veya hayal kırıklığı gibi belirli duyguları ifade eden sözcükleri tanımlayarak duygu tespitinin gerçekleştirilmesine yardımcı olur.

3. Görünüm tabanlı duyarlılık analizi, bir ürünün hangi belirli özelliklerinin tartışıldığını anlamak için metni niteliklere veya bileşenlere ayırır.

4. Niyet tanıma, belirli bir bağlamda metnin arkasındaki güdüye bakar.

Bu dört duygu analizi düzeyi için iki ana yaklaşım vardır.

Kural tabanlı yaklaşım

Kural tabanlı yaklaşım, elle hazırlanmış bir dizi kurala dayalı olarak duygu analizi yapan bir sistemdir. Kural tabanlı bir yaklaşımın izlediği doğal dil işleme tekniklerinden bazıları, ayrıştırma, konuşma etiketleme bölümleri, tokenleştirme ve kaynak oluşturmayı içerir.

Ancak bu yaklaşım yalnızca cümle düzeyindeki görevler ve sorgu analizi için iyidir. Doğru sonuçların gösterilmesi için uzmanlardan ve yetenekli dilbilimcilerden titiz bakım gerektiren kapsamlı bir yaklaşımdır. O zaman bile, sistem karmaşık dil varyasyonlarını ve dizi kombinasyonlarını hesaba katmaz.

otomatik yaklaşım

Herhangi bir dili analiz etmek için bir makineye öğretmek zordur. Tüm gramer nüansları, lehçeleri ve argosu ile birlikte yalnızca İngilizce'deki kültürel farklılıkları bir düşünün. Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Maksimum Entropi gibi denetimli makine öğrenimi teknikleri, duygu sınıflandırması için en yararlı tekniklerdir (metni pozitif, negatif veya nötr kategorilere ayırma vb.).

Bu algoritmalar veya nasıl çalıştıkları hakkında ayrıntılara girmeyeceğiz, çünkü aşağı yukarı şuna benzeyen bir şeyden bahsedeceğiz:

Ve bunların hiçbirini anlamanıza gerek yok – en azından şu anda değil. Duygu analizi araçları, sistemleri ve yazılımları, bu şaşırtıcı formüller, modeller ve yapılarla ilgilenmek için Yapay Zekayı kullanır.

Bilmenizi istediğimiz en önemli şey, teknolojik ilerleme ve devam eden veri madenciliği yoluyla makine öğrenimi algoritmalarının uyum ve kalıba uyum sağlamayı öğrendiği ve böylece bağlamdan anlam çıkarmayı öğrendiğidir. Derin öğrenme, daha da zorlu doğal dil işleme sorunlarını çözer ve insan beyninin daha yüksek bilişsel işlevlerini harekete geçirebilir. Derin öğrenme yoluyla, dil kalıplarını anlayabildiği ve tonu, duyguyu, mizahı, alaycılığı ve ironiyi belirleyebildiği için duygu analizi son derece doğru hale gelir.

Duygu analizi neden e-ticaret başarısını artırır?

Çevrimiçi mağazanız büyüdüğünde ve pazarlama kampanyalarınız başarılı olduğunda, sosyal platformlarınızın katılımının da hızla artmasını bekleyeceksiniz! Ya da belki marka itibarınız bir sorunla karşı karşıya kaldı ve hızlı yanıtlara ihtiyacınız var.

Yüz binlerce tüketiciye ulaştığınız zaman, bu içeriğin her bir zincirini kim araştıracak ve onun içgörüsünden sonuna kadar yararlanacak? Sadece bir makine! Bu dağlık bir iştir ve açıkçası herhangi bir insanın üstesinden gelemeyeceği kadar sıkıcı, zaman alıcı ve özneldir. Çok sayıda kaynaktan gelen büyük miktarda çevrimiçi veriyi otomatik ve doğru bir şekilde işlemek için duyarlılık analizine ihtiyacınız var.

Daha da önemlisi, duyarlılık analizi, iş kararlarını yönlendirmeye ve gerçekten iyi bir yatırım getirisi sağlamaya yardımcı olacak yeni bilgileri bulmak için yığınla eski, faydasız veya alakasız veriyi gözden geçirmenize yardımcı olabilir. Örneğin, 2018'de Nike, halkın pek sevmediği bir Amerikan yıldızının yer aldığı bir kampanya yürüttü. Sonuç olarak, net duyarlılıkları 12 aylık bir süre içinde düştü.

Oldukça kötü görünüyor, değil mi? Yanlış. Aslında, Nike gerçekten akıllı davranıyordu. Yeni, daha genç bir demografiye ulaşmak istediler ve bu riski, genç tüketiciler arasında marka sadakati yaratmak anlamına geldiği için aldılar. Kararlarının etrafında bir miktar gürültü olacağını biliyorlardı, ancak yeni ve meraklı tüketicilerin 'sessiz seslerini' dikkate almak konusunda çok dikkatliydiler. Sonuç olarak, bu kampanya Nike'ın %31'in üzerinde bir genel satış artışına ulaştığını gördü!

Duyarlılık analizinin dünya çapındaki büyük e-ticaret sitelerinin dönüşümleri artırmasına, marka bilinirliğini ve itibarını iyileştirmenin ötesinde yardımcı olduğuna dair çok fazla kanıt var. Aspectiva'ya göre, bu güçlü stratejiden yararlanan e-ticaret mağazaları, 'sepete ekle' tıklamalarında %30'a varan artış ve sayfada geçirilen sürede önemli bir artış görebilir.

Karmaşık duygu analizi metodolojilerini kullanmaya başlayarak, ihtiyacınız olan doğru bilgileri elde edebilirsiniz:

• Müşterileri ürün araştırma aşamasında destekleyin.
• Kullanıcı deneyimini ve müşteri memnuniyetini iyileştirmek için müşteri desteğine öncelik verin ve kolaylaştırın.
• Keşfetmeden satın almaya kadar müşteri yolculuğunu geliştirin.
• Satış hunileri aracılığıyla davranışsal eğilimleri anlayın ve takip edin ve tüketici satın alma niyetini izleyin.
• Gerçek zamanlı verilere göre kampanya ve indirim ayarlamaları yapın.
• Değerli iş zekası ve rakip bilgisi ile rekabet avantajı elde edin.
• Gelişmekte olan trendleri tespit edin ve daha yeni pazarları keşfedin.
• Tüketicileri potansiyel olarak web sitenize çeken alakalı konular aracılığıyla hedef kitlenizle etkileşim kurun.
• Ürün sayfalarında kitle görüşlerini eyleme geçirilebilir önerilere dönüştürün.
• Belirli kullanıcı ihtiyaçlarına göre ürün geliştirmeye uyum sağlayın.

Şimdi ne yapmalısın

New York Times'ın en çok satan yazarı John Naisbitt'in dediği gibi: "Bilgi içinde boğuluyoruz ama bilgiye aç kalıyoruz." Kullanılmayan verilerinizi keşfetmenin ve yeni bilgileri şirketinizi optimum büyümeye götürecek bilgiye dönüştürmenin zamanı geldi.

En son teknolojiye sahip BT ve uygun analitik altyapısına yatırım yapın. MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers ve TalkWater gibi çeşitli lider AI destekli duygu analizi araçlarını keşfedin. Ücretsiz demoları deneyin ve tekliflerinin tamamı hakkında daha fazla bilgi edinmek için destek ekipleriyle iletişime geçin. Ve en önemlisi, patlayıcı pazarlama ve e-ticaret başarısı yolculuğunuza başlamanıza yardımcı olabilmemiz için bizimle iletişime geçin.