Begeleidingsgids vir sentimentanalise - wat, waarom en hoe van sentimentanalise | Shaip
Wat is sentimentanalise en waarom is dit belangrik?
Hoe werk sentimentontleding?
Wat beteken sentimentanalise vir u onderneming?
Hoe word masjienleer in sentimentanalise gebruik?
Hulle sê dat 'n goeie besigheid altyd na sy klante luister.
Maar wat beteken luister regtig?
Waar praat mense in die eerste plek oor u besigheid om te luister?
En hoe gaan u te werk om nie net te luister nie, maar ook te hoor hoe u dit regtig verstaan??
Dit is 'n paar vrae wat sake-eienaars, bemarkers, kundiges vir sakeontwikkeling, advertensievleuels en ander belangrike belanghebbendes elke dag pla. Eers onlangs het ons begin antwoorde kry op al hierdie vrae wat ons al jare vra. Vandag kan ons nie net na ons klante luister en aandag gee aan wat hulle oor ons produkte of dienste te sê het nie, maar ons kan ook regstellende maatreëls tref, erken en selfs beloon wat iets geldigs of prysenswaardigs te sê het.
Ons kan dit doen met 'n tegniek wat sentimentanalise genoem word. 'N Konsep wat al lank bestaan ​​uit sentimente, het 'n modewoord geword en daarna 'n bekende naam in die sakespektrum na die koms en oorheersing van sosiale media-platforms en Big Data. Vandag is mense meer as ooit tevore uitgesproke oor hul ervarings, sentimente en emosies met betrekking tot produkte en dienste, en sentraal-ontledings maak gebruik van hierdie element.
As u nuut is met hierdie onderwerp en in detail wil ondersoek wat sentiment analise wat dit vir u besigheid kan beteken, en meer, u het op die regte plek gekom. Ons is seker dat u teen die einde van die berig praktiese insigte oor die onderwerp sal hê.
Wat is sentimentontleding?
Sentimentanalise is die proses om die beeld wat u produk, diens of handelsmerk in die mark dra, af te lei, te meet of te verstaan. Dit ontleed menslike emosies en sentimente deur nuanses te interpreteer in resensies van kliënte, finansiële nuus, sosiale media, ens. As dit te ingewikkeld klink, laat ons dit verder verfyn.
Sentimentanalise word ook beskou as meningsontginning. Met die opkoms van sosiale media het mense meer openlik begin praat oor hul ervarings met produkte en dienste aanlyn via blogs, vlogs, sosiale media-verhale, resensies, aanbevelings, opsommings, hashtags, kommentaar, direkte boodskappe, nuusartikels en verskeie ander platforms . As dit aanlyn gebeur, laat dit 'n digitale voetspoor van die uitdrukking van 'n persoon se ervaring. Hierdie ervaring kan nou positief, negatief of bloot neutraal wees.
Sentimentanalise is die ontginning van al hierdie uitdrukkings en ervarings aanlyn in die vorm van tekste. Met 'n groot aantal menings en uitdrukkings kan 'n handelsmerk die stem van sy teikengroep presies vang, die markdinamika verstaan ​​en selfs leer ken waar dit in die mark staan ​​onder eindgebruikers.
Kortom, sentimentontleding bring die mening na vore wat mense het oor 'n handelsmerk, produk, diens of al hierdie dinge.
Sosiale mediakanale is 'n skatkis met inligting oor u besigheid, en met effektiewe eenvoudige ontledingstegnieke kan u weet wat u nodig het oor u handelsmerk.
Terselfdertyd moet ons 'n wanopvatting oor sentimentanalise verwyder. Anders as wat dit klink, is sentimentontleding nie 'n een-stap-instrument of tegniek wat u onmiddellik opinies en sentimente rondom u handelsmerk kan kry nie. Dit is 'n mengsel van algoritmes, data-ontginningstegnieke, outomatisering en selfs Natural Language Processing (NLP) en vereis ingewikkelde implementerings.
Hoe is sentimentanalise belangrik en hoe is dit nuttig vir u onderneming?
Vanuit die vooruitsigte is dit 'n redelike eenvoudige weggee dat mense die mag het om aanlyn oor u handelsmerk of besigheid te praat. As hulle 'n sekere hoeveelheid gehoor het, is die kans waarskynlik dat hulle nog tien mense kan beïnvloed om jou handelsmerk te vertrou of dit oor te slaan.
Aangesien die internet deursigtigheid bied vir die goeie en die slegte, is dit noodsaaklik vir 'n onderneming om te verseker dat negatiewe vermeldings verwyder of verander word en dat die goed vir kykers geprojekteer word. Statistieke en verslae toon ook dat jong klante (Gen Z en verder) baie afhanklik is van kanale en beïnvloeders op sosiale media as hulle iets aanlyn koop. In daardie geval word sentimentanalise nie net lewensbelangrik nie, maar moontlik ook 'n belangrike instrument.
Wat is die verskillende soorte sentimentontleding?
Soos sentimente - sentimentanalise kan ingewikkeld wees; dit is ook uiters spesifiek en doelgerig. Om die beste resultate en afleidings uit u sentimentontledingsveldtogte te verkry, moet u u doelstellings en doelwitte so presies moontlik definieer. Daar is verskillende parameters wat die terugvoer van verbruikers betref waarop u kan fokus en wat u kies, kan die tipe sentimentontledingsveldtog wat u uiteindelik implementeer, direk beïnvloed.
Om u 'n vinnige idee te gee, is hier die verskillende soorte sentimentontledingsparameters -
Polariteit - fokus op die resensies wat u handelsmerk aanlyn ontvang (positief, neutraal en negatief)
Emosies - konsentreer op die emosie wat u produk of diens in u klante laat dink (gelukkig, hartseer, teleurgesteld, opgewonde en meer)
dringendheid -fokus op die onmiddellike gebruik van u handelsmerk of om 'n effektiewe oplossing vir die probleme van u kliënte te vind (dringend en wagbaar)
Voorneme - fokus daarop om uit te vind of u gebruikers belangstel om u produk of handelsmerk te gebruik of nie
U kan óf kies om hierdie parameters te gebruik om u ontledingsveldtog te definieer, óf om ander superspesifieke te bedink op grond van u besigheidsnis, kompetisie, doelwitte en meer. Nadat u hieroor besluit het, kan u uiteindelik inteken op een van die volgende tipes sentimentanalises.
Hierdie metode bepaal die emosie wat gebruik word om u handelsmerk vir 'n doel te gebruik. As hulle byvoorbeeld klere by u e-handelswinkel gekoop het, kon hulle tevrede wees met u versendingsprosedures, die kwaliteit van die klere of die verskeidenheid keuses of teleurgesteld wees daarmee. Afgesien van hierdie twee emosies, kan 'n gebruiker ook enige spesifieke of 'n mengsel van emosies in die spektrum ondervind. Emosie-opsporing werk om uit te vind wat daardie spesifieke of 'n verskeidenheid emosies is. Dit word gedoen met behulp van masjienleer-algoritmes en leksikons.
Een van die tekortkominge van hierdie tipe is dat gebruikers op verskillende maniere hul emosies kan uitdruk - deur middel van teks, emoji's, sarkasme, en meer. U model moet sterk ontwikkel word om die emosie agter hul unieke uitdrukkings te bespeur.
'N Meer direkte vorm van analise behels die vasstelling van die polariteit wat verband hou met u handelsmerk. Van baie positief tot neutraal tot baie negatief, kan gebruikers enige eienskappe met betrekking tot u handelsmerk ervaar, en hierdie eienskappe kan 'n tasbare vorm aanneem in die vorm van graderings (bv. Gebaseer op sterre), en al wat u model moet doen, is om hierdie verskillende vorms te ontgin. van graderings uit verskillende bronne.
Resensies bevat dikwels goeie terugvoer en voorstelle wat u besigheid se groei in die mark kan dryf deur u skuiwergate te laat ontdek wat u nooit geweet het nie. Aspekgebaseerde sentimentontleding neem u 'n stap verder om hulle te help identifiseer.
In eenvoudige woorde wys gebruikers gewoonlik 'n paar goeie of slegte dinge in hul resensies op, afgesien van waardering en uiting van emosie. 'N Oorsig oor u reisonderneming kan byvoorbeeld noem: "Die gids was baie behulpsaam en het ons al die plekke in die streek gewys en ons selfs gehelp om op ons vlugte te klim." Maar dit kan ook wees,'Die reisdiensgenoot was buitengewoon onbeskof en traag. Ons moes 'n uur wag voordat ons die reisplan vir die dag gekry het. '
Wat onder die emosies lê, is twee belangrike take uit u sakebedrywighede. Dit kan reggestel word, verbeter of herken word deur middel van aspekgebaseerde analise.
Dit is die beoordeling van sentiment in verskillende tale. Die taal kan afhang van die streke waarheen u werk, lande waarheen u gestuur word, en meer. Hierdie analise behels die gebruik van taalspesifieke ontginning en algoritmes, vertalers in die afwesigheid daarvan, sentimentleksikons, en meer.
Sentimentanalise is 'n mengsel van uiteenlopende modules, tegnieke en tegnologiese konsepte. Twee belangrike ontplooiings in die spektrum van sentimentanalise sluit in NLP en masjienleer. Die een help met die ontginning en versameling van menings, maar die ander oefen of voer spesifieke aksies uit om insigte uit die opinies te ontdek. Op grond van die hoeveelheid data wat u het, kan u een van die drie sentimentontledingsmodules gebruik. Die akkuraatheid van die model wat u kies, hang baie af van die hoeveelheid data, dus dit is altyd die beste manier om daarop te let.
Dit is hier waar u 'n reël vir u model handmatig definieer om sentimentanalise uit te voer op die data wat u het. Die reël kan 'n parameter wees wat ons hierbo bespreek het - polariteit, dringendheid, aspekte, en meer. Hierdie model behels die integrasie van NLP-konsepte soos leksikons, tokenisering, parsering, stemming, tagging van spraakdele, en meer.
In 'n basiese model word gepolariseerde woorde gedefinieer of 'n waarde toegeken - goed vir positiewe woorde en sleg vir negatiewe woorde. Die model tel die aantal positiewe en negatiewe woorde in 'n teks en klassifiseer die sentiment daarvolgens.
Een van die grootste tekortkominge in hierdie tegniek is dat gevalle van sarkasme as goeie opinies oorgedra kan word, wat die algehele funksionaliteit van sentimentanalise skeef kan stel. Dit kan reggestel word deur gevorderde modelle te bou, maar die tekortkominge bestaan ​​nietemin.
Hierdie aspek van sentimentanalise werk volledig op masjienleeralgoritmes. Hierin is daar geen menslike ingryping nodig nie en word daar handreëls vir 'n model gestel om te funksioneer. In plaas daarvan word 'n klassifiseerder geïmplementeer wat die teks evalueer en die resultate lewer. Dit behels baie datamerking en aantekening van data om die modelle te help om die data wat dit ontvang, te verstaan.
Die akkuraatste van die modelle, hibriede benaderings, meng die beste van albei wêrelde - gebaseer op reëls en outomaties. Hulle is meer presies, funksioneel en word deur ondernemings verkies vir hul sentimentontledingsveldtogte.
Wat beteken sentimentontleding vir u besigheid?
Sentimentanalise kan 'n vlaag ontdekkings meebring wat u besigheid en sy standpunt in die mark betref. As die uiteindelike doel van die bestaan ​​van 'n onderneming is om die lewens van kliënte te vergemaklik, sal dit slegs help om beter produkte en dienste uit te brei deur na hulle te luister en sodoende ons besigheid vorentoe te neem. Hier is die belangrikste take-away oor wat sentimentanalise vir u besigheid kan beteken:
dit help baie om u handelsmerk se gesondheid in die mark te monitor. Vanuit een dashboard kan u vinnig verstaan ​​of u handelsmerkgesondheid goed, neutraal of verswak.
Dit help u om u handelsmerkreputasie beter te bestuur en om ORM-bekommernisse en krisisse vinnig aan te spreek
Ondersteun die ontwikkeling van beter bemarkingsveldtogte deur u die pols van u gehoor te laat verstaan ​​en daarop te gebruik
Kompetisie-analise kan geoptimaliseer word deur sentimentanalise in groot mate
Die belangrikste van alles is dat kliëntediens verbeter kan word vir meer tevredenheid en vinnige ommeswaai
Met so 'n kragtige konsep in die hand, is u net 'n kreatiewe besluit om die beste gebruiksgeval van sentimentanalise te implementeer. Daar is egter tans verskeie markgetoetsde en goedgekeurde gebruiksgevalle. Kom ons kyk kortliks na 'n paar daarvan.
Sentimentanalise is 'n uitstekende manier om u handelsmerk aanlyn te monitor. Tans is daar meer kanale waardeur klante hul mening kan uitspreek, en om 'n holistiese handelsmerkbeeld te handhaaf, moet ons Omni-channel benaderings tot monitering toepas. Sentimentanalise kan ons besigheid help om vlerke oor forums, blogs, webwerwe vir videostreaming, podcastplatforms en sosiale mediakanale te versprei en 'n oog te hou - of eerder 'n oor - vir handelsmerkopmerkings, resensies, besprekings, kommentaar en meer.
Dit neem net duisend mense om 'n hashtag te laat neig. Met soveel krag wat sosiale media verleen, is dit net sinvol dat ons op sosiale platforms luister na wat mense oor ons besigheid te sê het. Van Twitter en Facebook tot Instagram, Snapchat, LinkedIn en meer, kan sentimentanalise op alle platforms gedoen word om na kritiek en waardering (sosiale vermeldings) te luister en daarvolgens te reageer. Dit help ons besigheid om beter met ons gebruikers in gesprek te tree, 'n menslike benadering tot bedrywighede in te skakel en direk kontak te maak met die belangrikste belanghebbendes in ons besigheid - ons kliënte.
Sentimentanalise is 'n uitstekende manier om die mark, die skuiwergate daarvan, die potensiaal en meer vir ons spesifieke behoeftes te verstaan. Met presiese marknavorsing maak dit doeleindes soos uitbreiding, diversifisering en die bekendstelling van nuwe produkte of dienste effektiewer en effektiewer. Ons kon tendense voorspel en beoordeel, die markdinamika verstaan, die behoefte aan 'n nuwe produk besef, die koopkrag en ander eienskappe van ons teikengehoor verstaan, en nog baie meer deur middel van sentimentanalise.
Soos ons genoem het, is sentimentanalise 'n ingewikkelde konsep en as u groot datastelle het, kan u nie anders as om te dink dat die beste manier om dit te benader, te outomatiseer nie. As u 'n outomatiese benadering gebruik om sentiment te ontleed, is dit natuurlik belangrik om u masjienleermodel presies op te lei vir akkurate resultate.
Dit is hier waar die kompleksiteit ontstaan. Die data wat u voer, moet nie net gestruktureer wees nie, maar ook gemerk word. Slegs as u data merk wat u model kan verstaan ​​wat die sinstruktuur, woordsoort, gepolariseerde woorde, konteks en ander parameters in 'n sin is. Daarvoor moet u hoofsaaklik werk aan die etikettering van volumes na hoeveelhede data.
As u u data merk, verstaan ​​u kunsmatige intelligensie of model die verskillende aspekte van tekste en werk u outonoom aan die begrip van die sentiment agter die data waarin u invoer. U kan u data oplei deur spesifieke gedeeltes van u tekste te annoteer om die masjien te help identifiseer wat fokus op en leer uit die spesifieke parameter. U moet ook metadata byvoeg om die identifiseerder verder te definieer.
As u van plan is om u data intern te annoteer, moet u eers groot hoeveelhede data byderhand hê. Sodra u dit het, kan u die Shaip-platform om u data aan te teken. Hierdie proses kan egter ingewikkeld wees, want u moet u hulpbronne aan hierdie werk wy, of hulle vra om ekstra moeite te doen en die werk te verrig.
As u tyd vir bemarking binnekort aanbreek en u eksterne bronne moet soek vir u data-aantekeningbehoeftes, kan bronne soos ons by Shaip die dag red. Met ons kundige data-aantekeningsprosesse verseker ons dat u masjienleermodelle die akkuraatste datastel vir presiese resultate kry. Ons span annoteer data op grond van u behoeftes en vereistes om 'n doelgerigte resultaat te lewer. Aangesien dit 'n tydrowende en vervelige proses is, stel ons voor dat u kontak maak met u data-aantekeningsvereistes vir sentiment-analise-opleiding.