情绪分析：提高品牌知名度和增加收入

已发表: 2019-06-07

上周我们讨论了在线评论的重要性及其对您的电子商务成功的影响。 我们提到过评论——尤其是书面形式的评论——提供有价值的经验反馈，并提供重要意见的背景。 但这个词的力量并不止于此！ 现在我们想进入理解消费者话语的更复杂的方面：情绪分析。

情感分析，或某些人所说的“意见挖掘”，使用自然语言处理、文本分析和计算语言学来深入了解您的消费者真正在说什么。 语言的结构已经非常复杂，情感分析也是毫无疑问的。

本文的目的是向您介绍它的基本原则，以便您开始为未来的计划做好准备。 根据 2018 年的统计数据，全球 59% 的行业专业人士已经使用或希望开始使用这种结构化程序作为其营销策略的一部分——因此您可能也想研究一下。

在营销个性化中采用人工智能

如您所见，大量专家坚信机器学习和深度学习是当今业务增长的基础。 确切地了解如何使用人工智能和数据挖掘的转型能力来发展您的业务符合您的最大利益。

你从哪里收集到这种情绪？

几乎可以在数字空间中公开提供用户生成文本的任何地方。 社交媒体渠道（Instagram、Facebook、YouTube、Twitter 和 LinkedIn）是一个很好的起点，因为观众之间正在进行大量对话。

但它们并不是唯一可以获得可衡量数据的地方。 您还应该分析在线论坛和评论网站，如 Reddit、Quora、Amazon Review、TripAdvisor 或 Trustpilot。 最重要的是，您还可以从您网站上的聊天机器人对话中提取信息。

最后，您还可以查看您自己的博客、特定行业和企业博客或在线报纸上发生的参与情况。

当您考虑所有这些时，不要忘记您的竞争对手。 了解消费者在其平台上发生的对话也将对您自己的目标受众产生非常有价值的见解。

情绪分析有什么用？

您的主要目标是将注意力重新放在听众身上并倾听他们的感受。 情绪分析可以让您做到这一点，因为有了它，您可以识别和捕捉消费者的真实声音。 它是一种关键的业务工具，可让您将非结构化数据转化为有价值的、有形的反馈。

您还会发现它可以帮助您控制这些关键领域：

  • 监控社交媒体以观察品牌声誉并保持品牌健康。 将情感分析视为您自己的私人侦探，倾听和观察您的品牌无法始终跟上的所有在线渠道。
  • 识别并利用正在出现的趋势和模式。
  • 以消费者需求为导向，强化产品。
  • 通过了解积极、消极和中性感受背后的动机来分析产品满意度。
  • 通过在潜在危机显现之前识别潜在危机来管理风险。
  • 通过引导式内容构思创建能引起观众共鸣的病毒式内容。
  • 更准确地衡量营销活动的投资回报率，然后利用洞察力提高未来发布、活动和活动的绩效。
  • 寻找可以激发积极共鸣的有价值的品牌影响者。
  • 改进客户服务和支持策略。
  • 通过发现和回应问题，实时了解员工的声音。
  • 发现并使用市场研究来帮助推动有效的业务决策。

情绪分析是一项需要掌握的复杂技术，因此不可避免地会有绝大多数结果是你可以期待的。 您最终将如何应用此实践取决于您所在的行业类型、公司规模及其受众，最重要的是取决于您可用的数据资源。 当您迈出情绪分析的第一步时，请确保您从几个明确定义的问题开始您的旅程 - 但仍然愿意寻找许多不同的，有时是意想不到的答案。

情绪分析是如何工作的？

根据 MonkeyLearn，工具和系统关注的情绪分析有四个级别：

  1. 细粒度的情感分析识别文本中的极性级别。 它以从非常负面到非常正面的等级标记单词，几乎与星级评分在评论中的作用相同。

  2. 词典分析通过识别表达特定感受（如快乐、兴奋、愤怒或沮丧）的词语来帮助执行情绪检测。

  3. 基于方面的情感分析将文本分解为属性或组件，以便了解正在讨论产品的哪些特定功能。

  4. 意图识别着眼于给定上下文中文本背后的动机。

这四个级别的情绪分析有两种主要方法。

基于规则的方法

基于规则的方法是一种基于一组人工制定的规则执行情绪分析的系统。 基于规则的方法遵循的一些自然语言处理技术包括解析、词性标记、标记化和词干提取。

但是，这种方法只适用于句子级任务和查询分析。 这是一种详尽的方法，需要专家和熟练的语言学家进行细致的维护才能显示准确的结果。 即使这样，该系统也没有考虑复杂的语言变化和序列组合。

自动方法

教机器分析任何语言都很棘手。 想想英语的文化差异，以及它所有的语法细微差别、方言和俚语。 监督机器学习技术，如朴素贝叶斯、支持向量机和最大熵是情感分类（将文本分类为正面、负面或中性类别等）最有用的技术。

不过，我们不会详细介绍这些算法或它们的工作原理，因为我们最终会讨论一些看起来或多或少像这样的东西：

而且你不需要了解这些——至少现在不需要。 情绪分析工具、系统和软件使用人工智能来处理这些令人眼花缭乱的公式、模型和结构。

我们想让你知道的最重要的事情是，通过技术进步和持续的数据挖掘，机器学习算法已经学会了适应一致性和模式，因此学会了如何从上下文中提取意义。 深度学习解决了更具挑战性的自然语言处理问题，并且可以激发人脑的更高认知功能。 通过深度学习，情感分析变得非常准确，因为它可以理解语言模式并确定语气、情绪、幽默、讽刺和讽刺。

为什么情绪分析推动电子商务成功

当您的在线商店发展壮大并且您的营销活动蓬勃发展时，您会期望您的社交平台的参与度也会飙升！ 或者，您的品牌声誉可能遇到了问题，您需要快速得到答案。

当您接触到成千上万的消费者时，谁会仔细研究这些内容的每一个环节并充分利用其洞察力？ 只有一台机器！ 这是一项艰巨的任务，坦率地说，这对于任何人来说都太乏味、耗时且主观。 您需要情绪分析来自动、准确地处理来自众多来源的大量在线数据。

更重要的是，情绪分析可以帮助您筛选大量旧的、无用的或不相关的数据，以找到有助于推动业务决策并实际证明良好 ROI 的新信息。 例如，耐克在 2018 年开展了一场涉及一位美国明星的活动，公众对此并不十分迷恋。 结果，他们的净情绪在 12 个月内暴跌。

看起来很糟糕，对吧？ 错误的。 事实上，耐克真的很聪明。 他们希望接触到新的、更年轻的人​​群，并承担了这一风险，因为这意味着在年轻消费者中建立品牌忠诚度。 他们知道他们的决定会有一些噪音，但非常小心地考虑新的和好奇的消费者的“沉默的声音”。 结果，这个活动让耐克的整体销售额增长了 31% 以上！

有大量证据表明，情绪分析帮助世界各地的大型电子商务网站提高了转化率，不仅提高了品牌知名度和声誉。 据 Aspectiva 称，利用这一强大策略的电子商务商店可以看到“添加到购物车”的点击次数增加高达 30%，并且在页面上花费的时间显着增加。

通过使用复杂的情绪分析方法，您可以获得所需的正确信息：

  • 在产品研究阶段支持购物者。
  • 优先考虑和简化客户支持，以改善用户体验和客户满意度。
  • 增强从发现到购买的客户旅程。
  • 通过销售渠道了解和跟踪行为趋势并监控消费者的购买意图。
  • 根据实时数据进行活动和销售调整。
  • 通过有价值的商业情报和竞争对手知识获得竞争优势。
  • 发现新兴趋势并发现新市场。
  • 通过可能将消费者吸引到您的网站的相关主题与您的受众互动。
  • 将受众意见转化为产品页面上的可操作建议。
  • 根据特定用户需求适应产品开发。

你现在应该做什么

正如《纽约时报》畅销书作家约翰·奈斯比特所说——“我们淹没在信息中，但我们渴望知识。” 是时候探索您未开发的数据并将新信息转化为知识，从而引导您的公司实现最佳增长。

投资最先进的 IT 和适当的分析基础架构。 探索各种领先的人工智能情感分析工具，如 MonkeyLearn、Aspectiva、SocialBakers 和 TalkWater。 尝试免费演示并联系他们的支持团队，以了解有关他们产品的全部范围的更多信息。 最重要的是，请与我们联系，以便我们帮助您开启爆炸式营销和电子商务成功之旅。