Sentimentų analizė su dirbtiniu intelektu. Kaip tai padeda skatinti pokyčius versle? | DI versle #128

Kas yra nuotaikų analizė?

Nuotaikų analizė, dar žinoma kaip nuomonės gavyba, yra procesas, automatiškai apdorojantis didelius tekstų kiekius, siekiant nustatyti, ar jie išreiškia teigiamas, neigiamas ar neutralias emocijas. Ji remiasi natūralios kalbos apdorojimu (NLP), kuris leidžia mašinoms suprasti žmogaus kalbą, ir mašininio mokymosi (ML) – algoritmų mokymu ant pažymėtų duomenų rinkinių, kad būtų galima atpažinti konkrečius žodžius ir frazes, nurodančias tam tikrą nuotaiką.

Pagrindiniai nuotaikų analizės metodai:

• taisyklių pagrindu veikiantis požiūris – tinkamų emocijų priskyrimas raktiniams žodžiams remiantis iš anksto nustatytomis taisyklėmis ir žodynais, pavyzdžiui, „puiku“ – teigiamas, „baisus“ – neigiamas. Tai greita, bet mažiau tiksli,
• mašininio mokymosi požiūris – jis remiasi algoritmų mokymu ant pažymėtų duomenų rinkinių, kad jie galėtų išmokti atpažinti nuotaiką remiantis kontekstu. Tai pažangesnis ir reikalauja daug mokymo duomenų.
• hibridinis požiūris – abu požiūrių derinimas.

Įsivaizduokite drabužių įmonę, kuri nori gauti atsiliepimų apie savo naują kolekciją iš socialinių tinklų, forumų ir apklausų. Tai daryti rankiniu būdu užtruktų savaites. Su dirbtiniu intelektu ir nuotaikų analize tai užtrunka minutes. Algoritmas priskiria kiekvienai nuomonei balą nuo -1 iki 1, kur -1 yra labai neigiamas, 0 yra neutralus, o 1 yra labai teigiamas. Tai padeda įmonei greitai pamatyti, kurie produktai patinka klientams, o kurie reikalauja tobulinimo.

Šiame aprašyme pateikiamas nuotaikų analizės procesas naudojant dirbtinį intelektą:

1. Duomenų rinkimas. Pirmajame etape klientų atsiliepimai renkami iš įvairių šaltinių.
2. Priešapdorojimas. Tai apima specialių simbolių, emocijų, HTML žymų ir kt. pašalinimą.
3. Tokenizacija. Tai tekstą skaidyti į atskirus žodžius ar frazes, kad dirbtinis intelektas galėtų efektyviau apdoroti tekstinę informaciją.
4. Kalbos analizė. Kalbos dalių identifikavimas, neigimo atpažinimas, palyginimai ir superltyvai ir kt.
5. Nuotaikų klasifikacija. Pagrindinis momentas, apimantis teigiamo, neutralio ar neigiamo žymėjimo priskyrimą.
6. Rezultatų agregavimas. Tai bendros nuotaikos skaičiavimas tam tikram nuomonių rinkiniui.

Tokiu būdu paruošti duomenys yra puikus pradžios taškas tolesnei analizei ir verslo išvadoms daryti. Dėl proceso automatizavimo įmonės gali nuolat stebėti klientų nuotaikas ir greitai reaguoti į iškilusias signalus.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Kodėl nuotaikų analizė yra svarbi verslui?

Stebėti, ką klientai sako apie prekės ženklą internete, yra labai svarbu verslui šiandien. Rankiniu būdu analizuoti šimtus komentarų ir įrašų yra tiesiog per daug darbo.

Automatizuota nuotaikų analizė padeda stebėti prekės ženklo paminėjimus realiu laiku ir greitai reaguoti. Štai pagrindiniai naudojimo atvejai:

• klientų aptarnavimo gerinimas – greitai identifikuoti ir reaguoti į neigiamus atsiliepimus,
• reputacijos apsauga – nuolatinis prekės ženklo nuotaikos stebėjimas padeda užkirsti kelią reputacijos krizėms,
• rinkos tyrimai – tendencijų stebėjimas, palyginimas su konkurentais ir nišų atradimas. Pasak tyrimų, 90% pirkimo sprendimų yra preceduojami internetinių tyrimų.
• produkto kūrimas – vartotojų atsiliepimų rinkimas ir jų analizė tobulinimams ir inovacijoms.

Pavyzdžiai? Restoranų tinklas gali analizuoti svečių atsiliepimus platformose, tokiose kaip TripAdvisor, kad pagerintų patiekalų ir aptarnavimo kokybę. Bankas gali stebėti nuotaiką dėl naujos mobiliosios programėlės, kad greitai išspręstų problemas ir pritaikytų funkcijas vartotojų poreikiams. Natūralių kosmetikos gamintojų gali stebėti diskusijas forumuose ir Facebook grupėse, kad atrastų nišą naujam produktui.

Coca-Cola naudojo nuotaikų analizę, kad stebėtų pokalbius apie prekės ženklą socialiniuose tinkluose 2018 m. FIFA Pasaulio taurės metu. Tai leido jiems realiu laiku koreguoti savo reklamos žinutę.

T-Mobile, savo ruožtu, dėka nuotaikų analizės, identifikavo pagrindines klientų problemas ir įgyvendino patobulinimus, dėl kurių skundų sumažėjo 73%.

Kaip matote, nuotaikų analizei yra praktiškai neribotos taikymo galimybės. Svarbiausia yra efektyviai paversti gautas įžvalgas į veiksmingas optimizavimo strategijas.

Kaip pasinaudoti dirbtinio intelekto gautais nuotaikų analizės rezultatais?

Nuotaikų analizė suteikia vertingų įžvalgų, tačiau tikrasis vertė atsiranda, kai mes jas paverčiame konkrečiais veiksmais.

• klientų komunikacijos personalizavimas, pavyzdžiui, automatiškai pritaikant pokalbių roboto toną pagal vartotojo nuotaiką,
• klientų segmentavimas ir geresnis pasiūlymų pritaikymas, taip pat pagrindinių vartotojų, naudojančių tam tikrą produktą, skausmo taškų identifikavimas,
• marketingo kampanijų optimizavimas remiantis emocinėmis reakcijomis į žinutę,
• greita reakcija į iškilusias krizes ir prevencija per skubią intervenciją,
• produktų ir paslaugų gerinimas pagal klientų lūkesčius, išreikštus internetiniuose atsiliepimuose.

Įsivaizduokite, kad nuotaikų analizė rodo, jog klientai skundžiasi ilgomis laukimo valandomis karštąja linija. Įdiegus balso robotą, kuris tvarkytų kai kurias užklausas, galite žymiai sumažinti eiles ir padidinti skambinančiųjų pasitenkinimą. Jei balso roboto programinė įranga nustato, kad vartotojai giria naują funkciją programėlėje, verta pasinaudoti ta įžvalga produktų reklamos kampanijoje.

Realaus laiko nuotaikų analizė yra galingas krizės valdymo įrankis. Pagavus pirmuosius neigiamus signalus, galite greitai reaguoti, kol krizė išsivysto. Efektyvi komunikacija ir sąžiningumas yra svarbiausi – klientai vertina, kai įmonė pripažįsta klaidą ir rodo, kaip planuoja ją ištaisyti.

Pagrindinis dirbtinio intelekto naudojimo pranašumas nuotaikų analizei yra greitis ir mastas. Rankiniu būdu galime analizuoti daugiausia kelis šimtus nuomonių. Tuo tarpu dirbtinio intelekto įrankiai gali apdoroti šimtus tūkstančių paminėjimų per kelias minutes, teikdami naujausią situacijos vaizdą. Tai leidžia priimti tikslius sprendimus čia ir dabar.

Geriausi AI nuotaikų analizės įrankiai

Yra daug įrankių, kurie naudoja dirbtinį intelektą nuotaikų analizei. Jie skiriasi funkcijomis, sąsaja ir kaina. Tarp populiariausių yra Brand24, Hootsuite Insights ir Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) yra lenkų įrankis interneto stebėjimui ir nuotaikų analizei. Jis renka paminėjimus iš socialinių tinklų, svetainių, forumų, tinklaraščių ir kt. Automatiškai žymi nuotaiką kaip teigiamą, neutralų ar neigiamą. Generuoja ataskaitas ir statistiką apie paminėjimų skaičių ir pasiekiamumą.

Brand24 siūlo nemokamą 14 dienų bandomąją versiją, o kainos prasideda nuo 99 PLN/mėn. Jis puikiai tinka mažoms ir vidutinėms įmonėms, ypač elektroninėje prekyboje ir paslaugose. Išsiskiria lengvu naudojimu ir aiškiomis ataskaitomis.

Šaltinis: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) yra galingas socialinio klausymosi įrankis. Jis analizuoja duomenis iš daugiau nei 100 milijonų šaltinių 50 kalbų, teikdamas išsamią informaciją apie nuotaiką, tendencijas ir standartus. Demonstracijos prieinamos pagal užklausą, o kainos pritaikytos individualiems poreikiams. Tai puikus pasirinkimas vidutinėms ir didelėms įmonėms, o integracija su pagrindinėmis socialinių tinklų platformomis yra sklandi.

Šaltinis: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) yra giliojo mokymosi API nuotaikų analizei. Jis atpažįsta tris nuotaikų būsenas: teigiamą, neutralų ir neigiamą, palaikydamas 14 kalbų, įskaitant lenkų. Su paruoštais integracijomis ir lanksčiu diegimu, tai patikimas pasirinkimas. Nemokamas planas siūlo 5000 užklausų per mėnesį, o papildomos užklausos kainuoja 0,0001 USD kiekvienai didesnėms įmonėms. Komprehend idealiai tinka naudoti backend programose ir pokalbių robotuose, žinomas dėl aukštos kokybės analizės, įrodytos konkursuose, tokiuose kaip SemEval.

Šaltinis: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Teisingo įrankio pasirinkimas priklauso nuo įmonės individualių poreikių ir biudžeto. Verta išbandyti skirtingas galimybes ir pasirinkti tą, kuri geriausiai atitinka jūsų verslo specifiką.

Santrauka

Skaitmeniniame amžiuje nuotaikų analizė tapo nepakeičiama šiuolaikinių verslų priemone. Duomenų, kuriuos generuoja vartotojai, kiekis yra didžiulis, tačiau dirbtinis intelektas gali padėti. Dėl pažangių algoritmų galime akimirksniu analizuoti milijonus nuomonių ir daryti išvadas. Tai neįkainojamos žinios klientų aptarnavimo, marketingo ar R&D skyriams.

Pagrindiniai nuotaikų analizės naudojimo versle pranašumai yra:

• laiko ir išteklių taupymas automatizuojant duomenų apdorojimą,
• nuolatinis klientų atsiliepimų stebėjimas ir greitas reagavimas į signalus,
• geresnis klientų segmentavimas ir pritaikyti pasiūlymai,
• marketingo kampanijų optimizavimas remiantis atsiliepimais,
• greitas rinkos tendencijų pastebėjimas ir pokyčių numatymas,
• geresnis krizių valdymas ir prekės ženklo reputacijos apsauga,
• nuolatinis produktų ir paslaugų tobulinimas, siekiant patenkinti klientų lūkesčius.

Žinoma, nuotaikų analizė yra tik pradžia. Svarbiausia yra efektyviai pasinaudoti gautomis įžvalgomis. Reagavimo greitis ir strategijų suderinimas su klientų lūkesčiais yra labai svarbūs. Prekės ženklai, kurie gali klausytis ir greitai reaguoti į klientų atsiliepimus, gauna konkurencinį pranašumą. Dirbtinis intelektas suteikia jiems įrankius tai daryti efektyviai ir dideliu mastu.

Nuotaikų analizės ateitis atrodo labai perspektyvi. Dirbtinio intelekto modeliai padidins tikslumą, įtraukdami kontekstinę analizę ir multimodalius įvestis, tokius kaip vaizdai, garsas ir vaizdo įrašai. Supratimas apie klientų nuomonių svarbą ir klientų patirties vaidmenį taip pat didės. Įmonės, investuojančios į dirbtinio intelekto įrankius nuotaikų analizei dabar, rytoj pasinaudos nauda su lojaliais klientais, tvirta rinkos pozicija ir puikiais produktais. Nepamirškime šios galimybės.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.