Wie sie sagen, ist Wissen Macht, und die Nutzung von Informationen aus Kundenbewertungen kann dazu beitragen, Ihr Unternehmen oder Ihre Idee neu zu gestalten. Ziel der Sentimentanalyse ist es, Geschäftsinhabern zu ermöglichen, den emotionalen Kontext ihrer Bewertung zu bewerten. Sie können das Stimmungsanalyse-Tool verwenden, um Ihre Arbeit zu automatisieren und alles einfacher zu analysieren. Sie können Python auch als Tool zur Stimmungsanalyse verwenden. In diesem Artikel finden Sie Beispiele und Projekte zur Stimmungsanalyse, die Sie verwenden können, um besser zu verstehen, worum es geht.
Was ist eine Sentimentanalyse?
Stimmungsanalyse wird auch als Opinion Mining bezeichnet. Es ist eine Methode, die Computerlinguistik, Biometrie, Verarbeitung natürlicher Sprache und Textanalyse integriert, um affektive Zustände und subjektive Daten systematisch zu identifizieren, zu extrahieren, zu messen und zu bewerten.
Die Stimmungsanalyse ist eine gängige Methode, die von Organisationen verwendet wird, um Ideen zu bestimmten Waren, Dienstleistungen oder Konzepten zu identifizieren und zu gruppieren. Das Konzept der Stimmungsanalyse besteht darin, Text und subjektive Informationen mithilfe von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) zu gewinnen.
Wie funktioniert die Stimmungsanalyse?
Die Stimmungsanalyse unterstützt Unternehmen beim Extrahieren von Informationen aus unstrukturierter, unorganisierter Sprache, die in Online-Quellen wie E-Mails, Blog-Posts, Support-Tickets, Web-Chats, Social-Media-Kanälen, Foren und Kommentaren zu finden ist. Sentiment-Algorithmen verwenden regelbasierte, automatische oder hybride Techniken, um die manuelle Datenverarbeitung zu ersetzen.
Es gibt zwei Techniken, die die Sentimentanalyse verwendet
- Automatische Systeme nutzen maschinelles Lernen, um Informationen und Daten zu sammeln.
- Regelbasierte Systeme führen Stimmungsanalysen unter Verwendung vorgegebener, lexikonbasierter Regeln durch.
Die Kombination der beiden Methoden führt zu einer hybriden Stimmungsanalyse. Opinion Mining kann das Thema, den Meinungsträger und die Polarität (oder den Grad an positiver und negativer Einstellung) aus dem Text extrahieren, zusätzlich zur Identifizierung der Stimmung. Darüber hinaus können andere Bereiche, einschließlich Dokument-, Absatz-, Satz- und Teilsatzebenen, für die Stimmungsanalyse verwendet werden.
Viele bekannte Marken verwenden Stimmungsanalysen, um ihre Produkte zu verbessern. Die Verwendung dieses Tools ermöglicht es Unternehmen, Kundeneingaben häufiger auszuwerten und proaktiv auf Meinungsänderungen am Markt zu reagieren.
Anwendung der Stimmungsanalyse
Organisationen können Stimmungsanalysetechnologien für verschiedene Zwecke einsetzen, wie zum Beispiel:
- Identifizieren der Demographie oder des Zielmarktes.
- Einholung von Kundeneingaben über Websites, Online-Formulare oder soziale Medien.
- Durchführung von Marktanalysen.
- Kundendienstanfragen in Kategorien.
- Bestimmung der Popularität, Reputation und Bekanntheit einer Marke in einem bestimmten Zeitraum oder im Laufe der Zeit.
- Überwachung der Reaktion der Verbraucher auf neue Verbesserungen oder Produkte.
- Bestimmung der Effektivität einer Marketingmaßnahme.
Beispiel Stimmungsanalyse
Die Stimmungsanalyse kann in verschiedenen Teilen der Markierung verwendet werden. Beispiele beinhalten
- Markenüberwachung
- Analyse des Kundensupports
- Analyse des Kundenfeedbacks
- Marktforschung
Dies sind einige Beispiele, die Ihnen helfen sollen, das Ziel und die Schwierigkeiten der Stimmungsanalyse zu verstehen:
Beispielsweise enthält ein Tweet zu einem neuen Film, den Netflix kürzlich veröffentlicht hat, Kommentare wie
- Dies ist der beste Film, den Netflix geschaffen hat
- Es war nicht so schlimm
- Von Netflix habe ich mehr erwartet
Wenn Sie bemerken, dass es Aussagen zu den neuen Filmveröffentlichungen gibt, die jedoch nicht alle dasselbe bedeuten. Die Stimmungsanalyse hilft, den Inhalt und die Bedeutung hinter jedem Text oder jeder Aussage zu definieren. Nach dem Durchlaufen der Stimmungsanalyse wird festgestellt, welche positiv oder negativ ist.
- Dies ist der beste Film, den Netflix geschaffen hat – positiv
- Es war nicht so schlimm - dazwischen/neutral
- Von Netflix-negativ hatte ich besseres erwartet.
Zu wissen, wie die Leute über Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung denken, wird Ihnen helfen, Ihre Marke zu verbessern und sie besser zu machen.
Stimmungsanalyse-Tool
Um die Analyse zu vereinfachen, gibt es ein Stimmungsanalyse-Tool, mit dem Sie die richtigen Informationen sammeln können. Das Sentiment-Analyse-Tool untersucht die Gefühle und den Kontext jeder Nachricht. Die Stimmungsanalysedaten sind eine Goldgrube an Informationen für:
- Für Ihre Kundenbetreuungsteams
- Produktentwicklungsteams
- Marketingteams
Um überhaupt mit der Stimmungsanalyse zu beginnen, musste man damals Hunderte von Kommentaren, Blogs und Umfrageergebnissen untersuchen. Sie können den Prozess jetzt jedoch automatisieren und Ihrem Team die Informationen zur Verfügung stellen, die es für den Erfolg benötigt, indem Sie eines der vielen verfügbaren Stimmungsanalyse-Tools verwenden. Ihr Medienbeobachtungsprojekt sollte eine Stimmungsanalyse als Kernkomponente enthalten.
Unternehmen setzen Stimmungsanalyse-Tools für eine Vielzahl von Zwecken ein, darunter:
- Textanalyse
- Überprüfungs- und Feedbackanalysen
- Medienverfolgung
- Soziale Beobachtung
- Vollständige Markenüberwachung
Die Kosten für Opinion-Mining-Tools sind in der Regel hoch. Glücklicherweise konnten wir eine gründliche Liste von Stimmungsanalyseunternehmen zusammenstellen. Für die Stimmungsanalyse stehen sowohl kostenlose als auch anspruchsvollere, kommerzielle Software zur Verfügung.
#1. SentiStrength
Sentistrength ist ein Sentistrength-Tool, das jede Sekunde automatisch bis zu 16,000 Social-Web-Texte mit menschlicher Genauigkeit für Englisch analysieren kann.
Im Gegensatz zu den anderen Programmen auf der Liste handelt es sich um heruntergeladene Software, die zusätzlich zu Windows mit Crossover auf Mac-, Linux- und Android-Geräten funktioniert. Eine webbasierte Demo des Tools ist ebenfalls verfügbar. Es bietet Genauigkeit auf menschlicher Ebene für die überwiegende Mehrheit der englischsprachigen Webtexte.
#2. Sozialer Sucher
Ähnlich wie Social Mention auf Steroiden sieht Social Searcher so aus. Social Search bietet mehrere Funktionen, darunter Social Buzz, Google Social Search, Medienüberwachung usw.
Obwohl Sie es ohne Anmeldung verwenden können, hat dies klare Vorteile. Sie haben die Möglichkeit, im kostenlosen Plan zu bleiben oder einen der anderen drei zu wählen, deren Preise zwischen 3,49 und 19,49 Euro pro Monat liegen.
#3. Soziale Erwähnung
Social Mention ist eine kostenlose Social-Media-Suchmaschine, die nutzergenerierte Inhalte von verschiedenen Social-Media-Plattformen sammelt. Das Tool sammelt Informationen von Websites wie Reddit, Flickr oder Google News. Es bietet auch Stimmungsanalysen für Twitter.
Die Plattform verfolgt die Daten ihrer Website und behält mehr als 100 Social-Media-Sites im Auge. Obwohl es schön ist, dass Sie mit der Überwachung eines Themas oder einer Marke beginnen können, ohne ein Konto zu erstellen, können Sie sich Ihre Ergebnisse später nicht merken.
Trotzdem bietet es für diejenigen, die gerade erst mit der Überwachung sozialer Medien beginnen, nützliche Informationen, da es sich um ein kostenloses Tool zur Stimmungsanalyse handelt.
#4. Hi-Tech-BPO
Hitech ist ein ausgeklügeltes Stimmungsanalysetool, das Dienstleistungen wie Datenverarbeitung, Marktinformationen, Analysen und Stimmungsanalysen anbietet. Sie sind sehr stolz darauf, die Bedeutung hinter Produkt- und Servicebewertungen zu entschlüsseln, die in Text, Audio, Emojis, Fotos und anderen visuellen Medien präsentiert werden.
Sie kategorisieren die Stimmungsanalyse in vier Gruppen:
- Beim Opinion Mining geht es darum, die Polarität einer Meinung zu bestimmen.
- Bergbau-Text
- Social Listening
- Stimmungsanalyse
#5. Marke24
Die Stimmungsanalyse ist nur eines der Tools von Brand24, das im Grunde ein Tool zur Medienbeobachtung ist, das Sie zu Ihrem Vorteil nutzen können. Web- und Social-Media-Monitoring ist bei Brand24 erhältlich. Die Anwendung umfasst alle wichtigen Blogs, Foren, Nachrichten-Websites, Podcasts und Newsletter sowie die wichtigsten Social-Media-Netzwerke.
Alle gesammelten Erwähnungen und Social-Media-Beiträge werden einem Stimmungsanalysealgorithmus unterzogen. Brand24 bietet ausgefeilte Medienüberwachungsanalysen und sammelt Erwähnungen in Echtzeit auf Nachrichtenseiten, Podcasts, Blogs, Foren und Social-Media-Plattformen wie Facebook, Twitter, Instagram, YouTube und Twitch. Aus diesem Grund ist es eines der besten Stimmungsanalyse-Tools, die es gibt.
Sie können Ihre Marke online verfolgen und die Markenstimmung mithilfe der Stimmungsanalyse ermitteln.
Es kann in allen Dashboard-Registerkarten des Tools verwendet werden. Die Textdatenanalyse in Echtzeit wird von Brand24 mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache durchgeführt.
Sentiment-Analyse-Projekt
Sie können eine eigene einzigartige Strategie entwickeln, um das Stimmungsanalyseprojekt zu bewerten. Eines der Stimmungsanalyseprojekte, die Sie durchführen können:
Amazon-Produktbewertungen
Die erste einsteigerfreundliche Sentiment-Analyse-Projektidee dreht sich um die Auswertung von Amazon-Produktbewertungen. Amazon ist einer der größten E-Commerce-Shops und hat auch eine große Produktauswahl. Wenn Unternehmen die öffentliche Meinung verstehen möchten, hilft ihnen die Durchführung einer Stimmungsanalyse dabei, zu erkennen, was Kunden an ihren Produkten mögen. Es hilft auch, die Hauptprobleme mit ihren Produkten herauszufinden.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, auf Text für die Stimmungsanalyse zuzugreifen:
- Sie können Scraping verwenden, um Meinungen und Gefühle zu Ihrem Unternehmen, Ihren Waren oder Dienstleistungen auf Twitter, Facebook und Instagram nachzuschlagen. Auch häufig geschriebene Blogs und Übersichtsartikel können hilfreich sein.
- Jegliche Korrespondenz mit Ihren Kunden über E-Mails, SMS oder Formulare für Beschwerden oder Feedback kann hilfreich sein, um Informationen zu Ihren Produkten zu sammeln und Marketingbemühungen anzupassen.
- Um mehr darüber zu erfahren, was die Leute über Ihr Unternehmen denken, können Sie Quellen wie Zeitungen und Internet-Diskussionsforen durchsuchen.
- Diese Methoden können Ihnen dabei helfen, Ihre Marktposition und Kundendemografie wie Alter und Geschlecht einzuschätzen, damit Sie Ihren Zielmarkt und die Personen identifizieren können, auf die Sie Ihre Marketingbemühungen konzentrieren sollten.
- Das Auslesen von Informationen aus den Profilen von Influencern, um zu sehen, was sie und ihre Follower über Ihre Produkte zu sagen haben, ist ein weiterer Ansatz, um zu beobachten, wie Käufer reagieren. Laut einer Studie kauften 81 % der befragten Verbraucher ein Produkt, nachdem sie auf den Link eines Influencers geklickt hatten.
Python-Stimmungsanalyse
Die Python-Stimmungsanalyse ist eine Möglichkeit, Text zu untersuchen, um die darin verborgene Stimmung zu finden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht dies (NLP). Mit der Stimmungsanalyse können Sie die in einem Text dargestellten Emotionen betrachten. Die Python-Stimmungsanalyse verwendet Python als zu analysierenden Code.
Wenn nicht, kennen Sie wahrscheinlich bereits Python, eine starke Programmiersprache mit einer leicht verständlichen Syntax. Ganz zu schweigen davon, dass es eine beliebte Option im Bereich Data Science ist, was es ideal für unser Tutorial macht.
Warum Stimmungsanalyse für Ihr Unternehmen wichtig ist
Damit Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, Marktprobleme angehen und das Kundenverhalten in Echtzeit überwachen können, um ihre emotionale Bindung an eine Marke oder ein Produkt besser zu verstehen, ist die Stimmungsanalyse von entscheidender Bedeutung. Außerdem ist es sehr effizient, große Datenmengen zu skalieren, z. B. wenn Sie die Stimmung von Tausenden von Tweets untersuchen, um zu sehen, wie die Menschen auf die Einführung eines neuen Produkts reagieren.
Dies ermöglicht eine schnellere Reaktion auf dringende Probleme und die Erkennung von Problemen, die während der Testphase unbemerkt geblieben wären. Infolgedessen sind Vermarkter besser in der Lage, ihren Zielmarkt zu verstehen und erfinderische Ansätze zu entwickeln, um ihn effektiv zu erreichen. Da bestehende Benutzer mit dem Service zufriedener sind, steigt die Markenloyalität und die Kundenabwanderungsraten sinken infolgedessen dramatisch. Durch die Gewinnung neuer Kunden kann ein verbessertes Kundenerlebnis sogar den Kundenstamm des Unternehmens vergrößern.
LESEN SIE AUCH KUNDENORIENTIERUNG
Ist Stimmungsanalyse KI oder ML?
Es verwendet Tools für maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Data Mining und künstliche Intelligenz (KI), um Verbrauchermeinungen über ein Unternehmen, ein Produkt, eine Person, eine Dienstleistung, ein Ereignis oder ein Konzept zu ermitteln, zu extrahieren und zu kategorisieren.
Was ist das Ziel der Stimmungsanalyse?
Ziel der Stimmungsanalyse ist es, aus zahlreichen unstrukturierten Rezensionstexten die Gedanken der Menschen präzise zu extrahieren und sie in Stimmungsklassen wie positive, negative oder neutrale Stimmung zu kategorisieren. Gelegentlich werden sowohl „sehr günstig“ als auch „äußerst negativ“ berücksichtigt.
Was ist das beste Tool für die Stimmungsanalyse?
MonkeyLearn ist eines der besten Tools für die Stimmungsanalyse. Es bietet eine Vielzahl von sehr genauen Textanalyse-Tools, darunter eines, das sofort einsatzbereit ist und die Stimmung analysiert.
MonkeyLearn ist ein einfach zu integrierendes Tool. Sie können Stimmungsanalyse-Tools mit der MonkeyLearn-API in Ihren Stack integrieren, wenn Sie wissen, wie man programmiert.
Sie können ihm auch beibringen, branchenspezifischen Jargon zu erkennen und jeden Stimmungsgrad über Ihr Unternehmen zu definieren, indem Sie Ihre Geschäftsdaten und -kriterien während des Schulungsprozesses verwenden.
MonkeyLearn funktioniert auf drei Arten und das ist:
- Datenimport
- Sentiment-Analyse-Modelltraining
- Prozessautomatisierung
Was sind die vier Hauptschritte der Stimmungsanalyse?
# 1. Datensammlung
Das Stimmungsanalyseverfahren beinhaltet dies als eines der wichtigsten Elemente. Die Qualität der gewonnenen Daten und deren Annotierung bzw. Kennzeichnung entscheidet über alles, was danach kommt.
Es gibt zwei Möglichkeiten, Daten zu sammeln, und es beinhaltet
- API-Daten
- Manuell
# 2. Datenverarbeitung
Die Art der Informationen in den Daten – Text, Bild, Video oder Audio – bestimmt, wie sie verarbeitet werden.
Transkription von Audio
- Beschriftungserweiterung
- Bilderweiterung
- Logo-Identifikation
- Extraktion von Text
# 3. Datenanalyse
Um diese Stufe des Stimmungsanalyseprozesses abzuschließen, müssen zahlreiche kleinere Aufgaben erledigt werden.
- Modifizieren des Modells
- Mehrsprachige Daten
- Einzigartige Tags
- Klassifizierung von Themen
- Sentiment-Bewertung
# 4. Datenvisualisierung
Nach Abschluss jedes Schritts im Stimmungsanalyseprozess werden die Erkenntnisse sofort in Berichte umgewandelt, die in Form von Grafiken und Diagrammen für Maßnahmen verwendet werden können. Anschließend können diese Berichte an alle Teams verteilt werden. Da Sie durch diese visuellen Berichte spezifische, aspektbasierte Ergebnisse sehen können, sind sie ziemlich aussagekräftig.
Was ist ein reales Beispiel für Stimmungsanalyse?
Sie können die Sentimentanalyse in der Marktforschung einsetzen
Ein brandneuer Hersteller von gesunden Snacks wollte sich ein klares Bild von seinem kommerziellen Potenzial auf dem Markt machen, in den er einzudringen versuchte. Sie wollten nicht nur wissen, was die Leute normalerweise als Snack essen, sondern auch, was ihnen in den Sinn kam, wenn sie diesen Satz hörten. Es gab keine vorgefertigte Liste von Snack-Markennamen, die abgekratzt werden konnten, da die Fragen offen waren, um sicherzustellen, dass die Umfrage so objektiv wie möglich war.
Die Stimmungsanalyse-API konnte schnell alle offenen Fragen mit Hunderten von Antworten auswerten und aufschlussreiche Ergebnisse liefern.
Es lieferte nicht nur einen Durchschnitt, auf welche Lebensmittelmarken am häufigsten verwiesen wurde, sondern identifizierte auch die Konkurrenten des neuen Geschäfts. Das Wissen um diese Informationen half dem Neueinsteiger, bestimmte Entscheidungen über die Einführung seines Produkts und die anzustrebenden Marktnischen zu treffen, da Wissen Macht ist.
Abschließend,
Stimmungsanalyse ist der Prozess der Identifizierung positiver oder negativer Stimmungen in Texten. Unternehmen verwenden es häufig, um Social-Media-Daten auf Stimmungen zu analysieren, den Ruf der Marke zu bewerten und den Kundenkreis zu verstehen.
FAQs
Was sind die drei Ansätze der Stimmungsanalyse?
Es gibt verschiedene Ansätze zur Stimmungsanalyse
- Naiver Bayes
- Deep-Learning-LSTM
- Vortrainierte regelbasierte VADER-Modelle.
Welche drei Arten der Stimmungsanalyse gibt es?
Stimmungsanalyse kann klassifiziert werden als
- Wissensbasiert
- Statistisch
- Hybrid.
Was ist ein Gefühlsalgorithmus?
Der Stimmungsalgorithmus wurde speziell entwickelt, um den emotionalen Ton von Social-Media-Beiträgen wie Tweets und Statusaktualisierungen zu untersuchen.
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