情緒分析：提高品牌知名度和增加收入

已發表: 2019-06-07

上週我們討論了在線評論的重要性及其對您的電子商務成功的影響。 我們提到過評論——尤其是書面形式的評論——提供有價值的經驗反饋，並提供重要意見的背景。 但這個詞的力量並不止於此！ 現在我們想進入理解消費者話語的更複雜的方面：情緒分析。

情感分析，或某些人所說的“意見挖掘”，使用自然語言處理、文本分析和計算語言學來深入了解您的消費者真正在說什麼。 語言的結構已經非常複雜，情感分析也是毫無疑問的。

本文的目的是向您介紹它的基本原則，以便您開始為未來的計劃做好準備。 根據 2018 年的統計數據，全球 59% 的行業專業人士已經使用或希望開始使用這種結構化程序作為其營銷策略的一部分——因此您可能也想研究一下。

在營銷個性化中採用人工智能

如您所見，大量專家堅信機器學習和深度學習是當今業務增長的基礎。 確切地了解如何使用人工智能和數據挖掘的轉型能力來發展您的業務符合您的最大利益。

你從哪裡收集到這種情緒？

幾乎可以在數字空間中公開提供用戶生成文本的任何地方。 社交媒體渠道（Instagram、Facebook、YouTube、Twitter 和 LinkedIn）是一個很好的起點，因為觀眾之間正在進行大量對話。

但它們並不是唯一可以獲得可衡量數據的地方。 您還應該分析在線論壇和評論網站，如 Reddit、Quora、Amazon Review、TripAdvisor 或 Trustpilot。 最重要的是，您還可以從您網站上的聊天機器人對話中提取信息。

最後，您還可以查看您自己的博客、特定行業和企業博客或在線報紙上發生的參與情況。

當您考慮所有這些時，不要忘記您的競爭對手。 了解消費者在其平台上發生的對話也將對您自己的目標受眾產生非常有價值的見解。

情緒分析有什麼用？

您的主要目標是將注意力重新放在聽眾身上並傾聽他們的感受。 情緒分析可以讓您做到這一點，因為有了它，您可以識別和捕捉消費者的真實聲音。 它是一種關鍵的業務工具，可讓您將非結構化數據轉化為有價值的、有形的反饋。

您還會發現它可以幫助您控制這些關鍵領域：

  • 監控社交媒體以觀察品牌聲譽並保持品牌健康。 將情感分析視為您自己的私人偵探，傾聽和觀察您的品牌無法始終跟上的所有在線渠道。
  • 識別並利用正在出現的趨勢和模式。
  • 以消費者需求為導向，強化產品。
  • 通過了解積極、消極和中性感受背後的動機來分析產品滿意度。
  • 通過在潛在危機顯現之前識別潛在危機來管理風險。
  • 通過引導式內容構思創建能引起觀眾共鳴的病毒式內容。
  • 更準確地衡量營銷活動的投資回報率，然後利用洞察力提高未來發布、活動和活動的績效。
  • 尋找可以激發積極共鳴的有價值的品牌影響者。
  • 改進客戶服務和支持策略。
  • 通過發現和回應問題，實時了解員工的聲音。
  • 發現並使用市場研究來幫助推動有效的業務決策。

情緒分析是一項需要掌握的複雜技術，因此不可避免地會有絕大多數結果是你可以期待的。 您最終將如何應用此實踐取決於您所在的行業類型、公司規模及其受眾，最重要的是取決於您可用的數據資源。 當您邁出情緒分析的第一步時，請確保您從幾個明確定義的問題開始您的旅程 - 但仍然願意尋找許多不同的，有時是意想不到的答案。

情緒分析是如何工作的？

根據 MonkeyLearn，工具和系統關注的情緒分析有四個級別：

  1. 細粒度的情感分析識別文本中的極性級別。 它以從非常負面到非常正面的等級標記單詞，幾乎與星級評分在評論中的作用相同。

  2. 詞典分析通過識別表達特定感受（如快樂、興奮、憤怒或沮喪）的詞語來幫助執行情緒檢測。

  3. 基於方面的情感分析將文本分解為屬性或組件，以便了解正在討論產品的哪些特定功能。

  4. 意圖識別著眼於給定上下文中文本背後的動機。

這四個級別的情緒分析有兩種主要方法。

基於規則的方法

基於規則的方法是一種基於一組人工製定的規則執行情緒分析的系統。 基於規則的方法遵循的一些自然語言處理技術包括解析、詞性標記、標記化和詞幹提取。

但是，這種方法只適用於句子級任務和查詢分析。 這是一種詳盡的方法，需要專家和熟練的語言學家進行細緻的維護才能顯示準確的結果。 即使這樣，該系統也沒有考慮複雜的語言變化和序列組合。

自動方法

教機器分析任何語言都很棘手。 想想英語的文化差異，以及它所有的語法細微差別、方言和俚語。 監督機器學習技術，如樸素貝葉斯、支持向量機和最大熵是情感分類（將文本分類為正面、負面或中性類別等）最有用的技術。

不過，我們不會詳細介紹這些算法或它們的工作原理，因為我們最終會討論一些看起來或多或少像這樣的東西：

而且你不需要了解這些——至少現在不需要。 情緒分析工具、系統和軟件使用人工智能來處理這些令人眼花繚亂的公式、模型和結構。

我們想讓你知道的最重要的事情是，通過技術進步和持續的數據挖掘，機器學習算法已經學會了適應一致性和模式，因此學會瞭如何從上下文中提取意義。 深度學習解決了更具挑戰性的自然語言處理問題，並且可以激發人腦的更高認知功能。 通過深度學習，情感分析變得非常準確，因為它可以理解語言模式並確定語氣、情緒、幽默、諷刺和諷刺。

為什麼情緒分析推動電子商務成功

當您的在線商店發展壯大並且您的營銷活動蓬勃發展時，您會期望您的社交平台的參與度也會飆升！ 或者，您的品牌聲譽可能遇到了問題，您需要快速得到答案。

當您接觸到成千上萬的消費者時，誰會仔細研究這些內容的每一個環節並充分利用其洞察力？ 只有一台機器！ 這是一項艱鉅的任務，坦率地說，這對於任何人來說都太乏味、耗時且主觀。 您需要情緒分析來自動、準確地處理來自眾多來源的大量在線數據。

更重要的是，情緒分析可以幫助您篩選大量舊的、無用的或不相關的數據，以找到有助於推動業務決策並實際證明良好 ROI 的新信息。 例如，耐克在 2018 年開展了一場涉及一位美國明星的活動，公眾對此並不十分迷戀。 結果，他們的淨情緒在 12 個月內暴跌。

看起來很糟糕，對吧？ 錯誤的。 事實上，耐克真的很聰明。 他們希望接觸到新的、更年輕的人群，並承擔了這一風險，因為這意味著在年輕消費者中建立品牌忠誠度。 他們知道他們的決定會有一些噪音，但非常小心地考慮新的和好奇的消費者的“沉默的聲音”。 結果，這個活動讓耐克的整體銷售額增長了 31% 以上！

有大量證據表明，情緒分析幫助世界各地的大型電子商務網站提高了轉化率，不僅提高了品牌知名度和聲譽。 據 Aspectiva 稱，利用這一強大策略的電子商務商店可以看到“添加到購物車”的點擊次數增加高達 30%，並且在頁面上花費的時間顯著增加。

通過使用複雜的情緒分析方法，您可以獲得所需的正確信息：

  • 在產品研究階段支持購物者。
  • 優先考慮和簡化客戶支持，以改善用戶體驗和客戶滿意度。
  • 增強從發現到購買的客戶旅程。
  • 通過銷售渠道了解和跟踪行為趨勢並監控消費者的購買意圖。
  • 根據實時數據進行活動和銷售調整。
  • 通過有價值的商業情報和競爭對手知識獲得競爭優勢。
  • 發現新興趨勢並發現新市場。
  • 通過可能將消費者吸引到您的網站的相關主題與您的受眾互動。
  • 將受眾意見轉化為產品頁面上的可操作建議。
  • 根據特定用戶需求適應產品開發。

你現在應該做什麼

正如《紐約時報》暢銷書作家約翰·奈斯比特所說——“我們淹沒在信息中，但我們渴望知識。” 是時候探索您未開發的數據並將新信息轉化為知識，從而引導您的公司實現最佳增長。

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