İyi bir işletmenin her zaman müşterilerini dinlediğini söylerler.
Ama dinlemek gerçekten ne anlama geliyor?
İnsanlar ilk etapta dinlemek için işiniz hakkında nerede konuşuyor?
Ve onları sadece dinlemekle kalmayıp duymayı da - onları gerçekten anlamayı nasıl başarıyorsunuz???
Bunlar, işletme sahiplerini, pazarlamacıları, iş geliştirme uzmanlarını, reklam kanatlarını ve diğer önemli paydaşları her gün rahatsız eden sorulardan bazılarıdır. Yıllardır sorduğumuz tüm bu soruların yanıtlarını yakın zamana kadar almaya başlamamıştık. Bugün, yalnızca müşterilerimizi dinleyip ürünlerimiz veya hizmetlerimiz hakkında söyleyeceklerine dikkat etmekle kalmıyor, aynı zamanda doğru veya övgüye değer bir şeyi olan insanları düzeltici önlemler alıyor, kabul ediyor ve hatta ödüllendiriyoruz.
Bunu duygu analizi denen bir teknikle yapabiliriz. Uzun süredir var olan bir kavram olan duygu analizi, sosyal medya platformlarının ve Büyük Veri'nin ortaya çıkması ve baskın hale gelmesinden sonra iş yelpazesinde bir moda kelimesi ve ardından bir hane adı haline geldi. Bugün, insanlar ürün ve hizmetlerle ilgili deneyimleri, duyguları ve duyguları hakkında her zamankinden daha fazla ses çıkarıyorlar ve duygu analizi bu öğe üzerinde büyük önem kazanıyor.
Bu konuda yeniyseniz ve neleri ayrıntılı olarak keşfetmek istiyorsanız duyguları analiz işiniz için ne anlama gelebileceği ve daha fazlası, doğru yere geldiniz. Yazının sonunda konuyla ilgili eyleme geçirilebilir içgörülere sahip olacağınızdan eminiz.
Başlayalım
Duygu Analizi Nedir?
Duyarlılık analizi, ürününüzün, hizmetinizin veya markanızın pazarda taşıdığı imajı çıkarma, ölçme veya anlama sürecidir. Müşteri incelemelerinde, finans haberlerinde, sosyal medyadaki vb. nüansları yorumlayarak insan duygularını ve hislerini analiz eder. Bu çok karmaşık geliyorsa, biraz daha hassaslaştıralım.
Duygu analizi de fikir madenciliği olarak kabul edilir. Sosyal medyanın yükselişiyle birlikte, insanlar bloglar, vlog'lar, sosyal medya hikayeleri, incelemeler, tavsiyeler, özetler, hashtag'ler, yorumlar, doğrudan mesajlar, haber makaleleri ve diğer çeşitli platformlar aracılığıyla çevrimiçi ürün ve hizmetlerle ilgili deneyimleri hakkında daha açık bir şekilde konuşmaya başladılar. . Bu çevrimiçi olduğunda, bireyin bir deneyim ifadesinin dijital bir ayak izini bırakır. Şimdi, bu deneyim olumlu, olumsuz veya basitçe nötr olabilir.
Duygu analizi, tüm bu ifadelerin ve deneyimlerin çevrimiçi olarak metinler halinde madenciliğidir. Geniş bir fikir ve ifade seti ile bir marka, hedef kitlesinin sesini tam olarak yakalayabilir, pazar dinamiklerini anlayabilir ve hatta son kullanıcılar arasında pazarda nerede durduğunu öğrenebilir.
Kısacası, duygu analizi, insanların bir marka, ürün, hizmet veya bunların tümü hakkında sahip olduğu fikirleri ortaya çıkarır.
Sosyal medya kanalları, işletmeniz hakkında bilgi hazineleridir ve etkili basit analiz teknikleri ile markanız hakkında ihtiyacınız olan her şeyi bilebilirsiniz.
Aynı zamanda, duygu analiziyle ilgili bir yanılgıyı ortadan kaldırmalıyız. Göründüğünden farklı olarak, duygu analizi, markanız hakkında size anında fikir ve duygular getirebilecek tek adımlı bir araç veya teknik değildir. Algoritmaların, veri madenciliği tekniklerinin, otomasyonun ve hatta Doğal Dil İşleme'nin (NLP) bir karışımıdır ve karmaşık uygulamalar gerektirir.
Duyarlılık analizi nasıl önemlidir ve işiniz için nasıl faydalıdır?
Görünüşe göre, insanların markanız veya işletmeniz hakkında çevrimiçi konuşma gücüne sahip olması oldukça basit bir hediye. Belirli bir kitleye sahip olduklarında, 10 kişiyi daha markanıza güvenmeleri veya atlamaları için etkileme olasılıkları yüksektir.
İnternet hem iyi hem de kötü için şeffaflık sunarken, bir işletmenin olumsuz sözlerin kaldırılmasını veya değiştirilmesini ve iyi olanların izleyiciler için yansıtılmasını sağlaması hayati önem taşımaktadır. İstatistikler ve raporlar ayrıca, genç müşterilerin (Gen Z ve ötesi), çevrimiçi bir şey satın alma söz konusu olduğunda sosyal medya kanallarına ve etkileyicilere çok bağımlı olduğunu ortaya koyuyor. Bu durumda, duygu analizi sadece hayati olmakla kalmaz, aynı zamanda büyük olasılıkla hayati bir araç haline gelir.
Duygu Analizinin Farklı Türleri Nelerdir?
Duygular gibi – duygu analizi karmaşık olabilir; aynı zamanda son derece spesifik ve hedef odaklıdır. Duyarlılık analizi kampanyalarınızdan en iyi sonuçları ve çıkarımları elde etmek için amaçlarınızı ve hedeflerinizi mümkün olduğunca kesin olarak tanımlamanız gerekir. Tüketici geri bildirimleri söz konusu olduğunda odaklanabileceğiniz birkaç parametre vardır ve seçtiğiniz şey, uyguladığınız duygu analizi kampanyasının türünü doğrudan etkileyebilir.
Size hızlı bir fikir vermek için, farklı duygu analizi parametreleri türleri şunlardır:
- Polarite – markanızın çevrimiçi aldığı incelemelere odaklanın (olumlu, tarafsız ve olumsuz)
- Duygular – ürün veya hizmetinizin müşterilerinizin zihninde uyandırdığı duyguya odaklanın (mutlu, üzgün, hayal kırıklığına uğramış, heyecanlı ve daha fazlası)
- Aciliyet – markanızı kullanmanın aciliyetine veya müşterilerinizin sorunlarına etkili bir çözüm bulmaya odaklanın (acil ve beklenebilir)
- Niyet – kullanıcılarınızın ürününüzü veya markanızı kullanmakla ilgilenip ilgilenmediğini bulmaya odaklanın
Analiz kampanyanızı tanımlamak için bu parametreleri kullanmayı seçebilir veya iş nişinize, rekabetinize, hedeflerinize ve daha fazlasına dayalı olarak diğer süper spesifik olanları oluşturabilirsiniz. Buna karar verdikten sonra, aşağıdaki duygu analizi türlerinden birine abone olabilirsiniz.
Duygu Algılama
Bu yöntem, markanızı bir amaç için kullanmanın ardındaki duyguyu belirler. Örneğin, e-Ticaret mağazanızdan kıyafet satın aldılarsa, gönderi prosedürlerinizden, giysi kalitesinden veya seçim çeşitliliğinden memnun olabilirler veya onlardan hayal kırıklığına uğrayabilirler. Bu iki duygunun dışında, bir kullanıcı spektrumdaki herhangi bir özel veya duygu karışımıyla da karşılaşabilir. Duygu algılama, o belirli veya bir dizi duygunun ne olduğunu bulmaya çalışır. Bu, makine öğrenimi algoritmaları ve sözlükleri yardımıyla yapılır.
Bu türün eksikliklerinden biri, kullanıcıların duygularını metin, emoji, alay ve daha fazlası aracılığıyla ifade etmenin çok sayıda yoluna sahip olmalarıdır. Modeliniz, benzersiz ifadelerinin ardındaki duyguyu tespit etmek için oldukça gelişmiş olmalıdır.
İnce Taneli Analiz
Daha doğrudan bir analiz biçimi, markanızla ilişkili kutupluluğu bulmayı içerir. Kullanıcılar, çok olumludan nötre, çok olumsuza kadar, markanızla ilgili herhangi bir özelliği deneyimleyebilir ve bu nitelikler, derecelendirmeler (örneğin, yıldızlara dayalı) şeklinde somut bir şekil alabilir ve modelinizin tek yapması gereken bu çeşitli formları kullanmaktır. çeşitli kaynaklardan alınan puanlar.
En Boy Tabanlı Analiz
İncelemeler genellikle, varlığından asla haberdar olmadığınız boşlukları ortaya çıkarmanıza izin vererek pazardaki işinizi büyütebilecek sağlam geri bildirimler ve öneriler içerir. En-boy tabanlı duygu analizi, onları tanımlamanıza yardımcı olmak için sizi bir adım daha ileri götürür.
Basit bir deyişle, kullanıcılar genellikle değerlendirmelerinde ve duygularını ifade etmenin dışında bazı iyi veya kötü şeylere işaret eder. Örneğin, seyahat işinizle ilgili bir inceleme şunları belirtebilir: Rehber gerçekten yardımcı oldu ve bize bölgedeki tüm yerleri gösterdi ve hatta uçuşlarımıza binmemize bile yardımcı oldu. Ama aynı zamanda olabilir,” Seyahat masası çalışanı son derece kaba ve uyuşuktu. O gün için rotamızı almadan önce bir saat beklemek zorunda kaldık.”
Duyguların altında yatan şey, ticari faaliyetlerinizden iki önemli çıkarımdır. Bunlar, en-boy tabanlı analitik aracılığıyla düzeltilebilir, geliştirilebilir veya tanınabilir.
Çok Dilli Analiz
Bu, farklı dillerdeki duyarlılığın değerlendirilmesidir. Dil, faaliyet gösterdiğiniz bölgelere, gönderim yaptığınız ülkelere ve daha fazlasına bağlı olabilir. Bu analiz, dile özgü madencilik ve algoritmaların, yokluğunda çevirmenlerin, duygu sözlüklerinin ve daha fazlasının kullanımını içerir.
AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.
Duygu Analizi nasıl çalışır?
Duygu analizi, çeşitli modüllerin, tekniklerin ve teknoloji kavramlarının bir karışımıdır. Duygu analizi yelpazesindeki iki ana dağıtım, NLP ve makine öğrenimini içerir. Biri fikirlerin madenciliğine ve küratörlüğüne yardımcı olurken, diğeri bu fikirlerden içgörüleri ortaya çıkarmak için belirli eylemleri eğitir veya yürütür. Sahip olduğunuz veri hacmine bağlı olarak, üç duygu analizi modülünden birini dağıtabilirsiniz. Seçtiğiniz modelin doğruluğu, büyük ölçüde veri hacmine bağlıdır, bu nedenle buna dikkat etmek her zaman en iyi uygulamadır.
Kural tabanlı
Bu, sahip olduğunuz veriler üzerinde duyarlılık analizi gerçekleştirmek üzere modeliniz için manuel olarak bir kural tanımladığınız yerdir. Kural, yukarıda tartıştığımız bir parametre olabilir – kutupluluk, aciliyet, yönler ve daha fazlası. Bu model, sözlükler, belirteçleştirme, ayrıştırma, kökten ayırma, konuşmanın bölümlerini etiketleme ve daha fazlası gibi NLP kavramlarının entegrasyonunu içerir.
Temel bir modelde, polarize kelimeler tanımlanır veya bir değer atanır – pozitif kelimeler için iyi ve negatif kelimeler için kötü. Model, bir metindeki olumlu ve olumsuz kelimelerin sayısını sayar ve buna göre fikrin arkasındaki duyguyu sınıflandırır.
Bu tekniğin en büyük eksikliklerinden biri, iğneleme örneklerinin iyi görüşler olarak algılanabilmesi ve duygu analizinin genel işlevselliğini çarpıtabilmesidir. Bu, gelişmiş modeller oluşturarak düzeltilebilirken, yine de eksiklikler mevcuttur.
Otomatik
Duygu analizinin bu yönü, tamamen makine öğrenme algoritmaları üzerinde çalışır. Bunda, bir modelin çalışması için insan müdahalesine ve manuel kurallar koymaya gerek yoktur. Bunun yerine, metni değerlendiren ve sonuçları döndüren bir sınıflandırıcı uygulanır. Bu, modellerin beslendiği verileri anlamasına yardımcı olmak için çok sayıda veri etiketleme ve veri açıklama içerir.
melez
Modellerin en doğrusu olan hibrit yaklaşımlar, her iki dünyanın da en iyilerini bir araya getirir - kural tabanlı ve otomatik. Daha hassas, işlevsel ve işletmeler tarafından duygu analizi kampanyaları için tercih ediliyorlar.
Duyarlılık Analizi İşletmeniz İçin Ne İfade Eder?
Duyarlılık analizi, işiniz ve pazardaki duruşu açısından bir keşif dalgası getirebilir. Bir işletmenin varlığının nihai amacı müşterilerin hayatlarını kolaylaştırmak olduğunda, onları dinlemek yalnızca daha iyi ürün ve hizmetler sunmamıza ve karşılığında işimizi ilerletmemize yardımcı olacaktır. Duyarlılık analizinin işletmeniz için neler yapabileceğine dair temel çıkarımlar şunlardır:
- markanızın pazardaki sağlığını izlemenize son derece yardımcı olur. Tek bir gösterge panosundan marka sağlığınızın iyi mi, tarafsız mı yoksa tükeniyor mu olduğunu hemen anlayabilirsiniz.
- Marka itibarınızı daha iyi yönetmenize ve ORM endişelerini ve krizlerini hızla çözmenize yardımcı olur.
- Hedef kitlenizin nabzını anlamanıza ve bundan yararlanmanıza izin vererek daha iyi pazarlama kampanyalarının geliştirilmesini destekler
- Rekabet analizi, duyarlılık analizi yoluyla önemli ölçüde optimize edilebilir
- Hepsinden önemlisi, müşteri hizmetleri daha fazla memnuniyet ve hızlı geri dönüşler için geliştirilebilir.
Duygu Analizi Kullanım Örnekleri
Elinizde böylesine güçlü bir konsept varken, duygu analizinin en iyi kullanım örneğini uygulamaktan yalnızca yaratıcı bir karar uzaktasınız. Bununla birlikte, bugün halihazırda çalışmakta olan, piyasada test edilmiş ve onaylanmış birkaç kullanım durumu vardır. Bunlardan birkaçına kısaca bakalım.
Marka İzleme
Duygu analizi, markanızı çevrimiçi izlemenin harika bir yoludur. Şu anda müşterilerin görüşlerini ifade edebilecekleri daha fazla kanal var ve bütünsel bir marka imajını sürdürmek için çok kanallı izleme yaklaşımlarını uygulamamız gerekiyor. Duyarlılık analizi, işletmemizin forumlar, bloglar, video akışı web siteleri, podcast platformları ve sosyal medya kanalları arasında kanatlarını açmasına yardımcı olabilir ve markadan bahsetme, incelemeler, tartışmalar, yorumlar ve daha fazlası için gözünüzü veya daha doğrusu kulaklarınızı açık tutabilir.
Sosyal Medya İzleme
Bir hashtag'i trend haline getirmek için bin kişi kadar az bir zaman gerekir. Sosyal medyaya bu kadar çok yetki verilmişken, insanların sosyal platformlarda işimiz hakkında söylediklerini dinlememiz mantıklı geliyor. Twitter ve Facebook'tan Instagram, Snapchat, LinkedIn ve daha fazlasına, eleştirileri ve takdirleri (sosyal sözler) dinlemek ve buna göre yanıt vermek için tüm platformlarda duygu analizi yapılabilir. Bu, işletmemizin kullanıcılarımızla daha iyi ilişki kurmasına, operasyonlara insancıl bir yaklaşım getirmesine ve işimizdeki en önemli paydaşlar olan müşterilerimizle doğrudan bağlantı kurmasına yardımcı olur.
Pazar araştırması
Duyarlılık analizi, belirli ihtiyaçlarımız için pazarı, boşlukları, potansiyeli ve daha fazlasını anlamanın harika bir yoludur. Hassas pazar araştırması ile genişleme, çeşitlendirme ve yeni ürün veya hizmetlerin tanıtımı gibi amaçları daha etkili ve etkili hale getirir. Trendleri tahmin edebilir ve değerlendirebilir, pazar dinamiklerini anlayabilir, yeni bir ürüne olan ihtiyacı anlayabilir, hedef kitlemizin satın alma gücünü ve diğer özelliklerini anlayabilir ve çok daha fazlasını duygu analizi yoluyla yapabiliriz.
Duygu analizinde makine öğrenimi nasıl kullanılır?
Bahsettiğimiz gibi, duygu analizi karmaşık bir kavramdır ve büyük veri kümeleriniz olduğunda, tüm süreci otomatikleştirmenin ona yaklaşmanın en iyi yolu olabileceğini düşünmeden edemezsiniz. Elbette, duyarlılığı analiz etmek için otomatik bir yaklaşım uyguluyorsanız, doğru sonuçlar için makine öğrenimi modelinizi tam olarak eğitmeniz önemlidir.
Karmaşıklıkların ortaya çıktığı yer burasıdır. Beslediğiniz veriler yalnızca yapılandırılmamalı, aynı zamanda etiketlenmelidir. Yalnızca modelinizin cümle yapısını, konuşmanın bölümlerini, polarize kelimeleri, bağlamı ve bir cümlede yer alan diğer parametreleri anlayabileceği verileri etiketlediğinizde. Bunun için öncelikle hacimler kadar veriden sonra hacim etiketleme üzerinde çalışmanız gerekir.
Verilerinizi etiketlediğinizde, yapay zekanız veya modeliniz metinlerin farklı yönlerini anlar ve beslediğiniz verilerin ardındaki duyguyu anlamak için bağımsız olarak çalışır. Makinenin ne yapacağını belirlemesine yardımcı olmak için metinlerinizin belirli bölümlerine açıklama ekleyerek verilerinizi eğitebilirsiniz. o belirli parametreye odaklanın ve ondan öğrenin. Ayrıca tanımlayıcıyı daha fazla tanımlamak için meta veriler eklemeniz gerekir.
Verilerinizi şirket içinde açıklamayı planlıyorsanız, öncelikle elinizde çok büyük miktarda veri olması gerekir. Bir kez sahip olduğunuzda, kullanabilirsiniz Verilerinize açıklama eklemek için Shaip platformu. Ancak, kaynaklarınızı bu işe ayırmanız veya onlardan ekstra yol kat etmelerini ve işi halletmelerini istemeniz gerektiğinden bu süreç karmaşık olabilir.
Pazarlama zamanınız çok yakında geliyorsa ve veri açıklama ihtiyaçlarınız için dış kaynaklara ihtiyacınız varsa, Shaip'teki bizim gibi kaynaklar günü kurtarabilir. Uzman veri açıklama süreçlerimizle, kesin sonuçlar için makine öğrenimi modellerinizin en hassas veri kümesiyle beslenmesini sağlıyoruz. Ekibimiz, hedef odaklı bir sonuç sağlamak için ihtiyaçlarınıza ve gereksinimlerinize göre verilere açıklamalar ekler. Bu, zaman alan ve sıkıcı bir süreç olduğundan, duygu analizi eğitimi için veri açıklama gereksinimlerinizle iletişime geçmenizi öneririz.
Ulaşmak bugün.