Come dicono che la conoscenza è potere e l'utilizzo delle informazioni dalle recensioni dei clienti può aiutare a rimodellare la tua attività o idea. L'obiettivo dell'analisi del sentiment è consentire agli imprenditori di valutare il contesto emotivo della loro recensione. Puoi utilizzare lo strumento di analisi del sentiment per automatizzare il tuo lavoro rendendo tutto più facile da analizzare. Puoi anche utilizzare Python come strumento di analisi del sentimento. In questo articolo, ci sono esempi e progetti di analisi del sentiment che puoi utilizzare per capire meglio di cosa si tratta.
Che cos'è l'analisi del sentimento?
L'analisi del sentiment è anche nota come opinion mining. È un metodo che integra linguistica computazionale, biometria, elaborazione del linguaggio naturale e analisi del testo per identificare, estrarre, misurare e valutare sistematicamente stati affettivi e dati soggettivi.
L'analisi del sentiment è un metodo comune utilizzato dalle organizzazioni per identificare e raggruppare idee riguardanti un determinato bene, servizio o concetto. Il concetto di analisi del sentimento è l'estrazione di testo e informazioni soggettive utilizzando il data mining, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI).
Come funziona l'analisi del sentiment?
L'analisi del sentiment aiuta le aziende a estrarre informazioni da un linguaggio non strutturato e non organizzato trovato in fonti online come e-mail, post di blog, ticket di supporto, chat Web, canali di social media, forum e commenti. Gli algoritmi di sentiment utilizzano tecniche basate su regole, automatiche o ibride per sostituire l'elaborazione manuale dei dati.
Esistono due tecniche utilizzate dall'analisi del sentiment
- I sistemi automatici utilizzano l'apprendimento automatico per raccogliere informazioni e dati.
- I sistemi basati su regole eseguono l'analisi del sentiment utilizzando regole predeterminate basate sul lessico.
La combinazione dei due metodi si traduce in un'analisi del sentiment ibrido. L'estrazione di opinioni può estrarre dal testo il soggetto, il detentore dell'opinione e la polarità (o il grado di positività e negatività) oltre a identificare il sentimento. Inoltre, per l'analisi del sentiment è possibile utilizzare altri ambiti, inclusi i livelli di documento, paragrafo, frase e sottofrase.
Molti marchi famosi utilizzano l'analisi del sentiment per migliorare il loro prodotto. L'utilizzo di questi strumenti consente alle aziende di valutare l'input del cliente più frequentemente e di reagire in modo proattivo ai cambiamenti di opinione del mercato.
Applicazione dell'analisi del sentiment
Le organizzazioni possono utilizzare le tecnologie di analisi del sentiment per diversi scopi, ad esempio:
- Identificare i dati demografici o il mercato di riferimento.
- Ottenere l'input del cliente tramite siti Web, moduli online o social media.
- Effettuare analisi di mercato.
- Richieste del servizio clienti in categorie.
- Determinare la popolarità, la reputazione e la consapevolezza del marchio in un determinato periodo o nel tempo.
- Monitoraggio della risposta dei consumatori a nuovi miglioramenti o prodotti.
- Determinare l'efficacia di uno sforzo di marketing.
Esempio di analisi del sentiment
L'analisi del sentiment può essere utilizzata in diverse parti della marcatura. Esempi inclusi
- Monitoraggio del marchio
- Analisi dell'assistenza clienti
- Analisi del feedback dei clienti
- Ricerche di mercato
Questi sono alcuni esempi per aiutarti a comprendere l'obiettivo e le difficoltà della sentiment analysis:
Ad esempio, un tweet su un nuovo film recentemente rilasciato da Netflix include commenti come
- Questo è il miglior film creato da Netflix
- Non era poi così male
- Mi aspettavo di meglio da Netflix
Se noti che ci sono dichiarazioni riguardanti le nuove uscite cinematografiche, ma non hanno tutte lo stesso significato. L'analisi del sentiment aiuta a definire il contenuto e il significato dietro ogni testo o affermazione. Dopo aver attraversato l'analisi del sentiment, identifica quale è positivo o negativo.
- Questo è il miglior film che Netflix abbia creato: positivo
- Non era poi così male, nel mezzo/neutrale
- Mi aspettavo di meglio da Netflix negativo.
Sapere cosa pensano le persone del tuo prodotto o servizio ti aiuterà a migliorare il tuo marchio rendendolo migliore.
Strumento di analisi del sentiment
Per semplificare l'analisi, esiste uno strumento di analisi del sentiment che puoi utilizzare per raccogliere le informazioni giuste. Lo strumento di analisi del sentiment esaminerà i sentimenti e il contesto di ciascun messaggio. I dati dell'analisi del sentiment sono una miniera d'oro di informazioni per:
- Per i tuoi team di assistenza clienti
- Team di sviluppo del prodotto
- Team di marketing
Anche solo per cominciare con l'analisi del sentiment, dovevi esaminare centinaia di commenti, blog e risultati di sondaggi. Tuttavia, ora puoi automatizzare il processo e fornire al tuo team le informazioni di cui ha bisogno per avere successo utilizzando uno dei tanti strumenti di analisi del sentiment disponibili. Il tuo progetto di monitoraggio dei media dovrebbe includere l'analisi del sentiment come componente principale.
Le aziende utilizzano lo strumento di analisi del sentiment per una varietà di scopi, tra cui:
- analisi del testo
- Revisione e analisi del feedback
- Tracciamento multimediale
- Osservazione sociale
- Monitoraggio completo del marchio
Il costo degli strumenti di opinion mining è in genere elevato. Fortunatamente, siamo stati in grado di mettere insieme un elenco completo di attività di analisi del sentiment. Per l'analisi del sentiment sono disponibili software commerciali sia gratuiti che più sofisticati.
#1. SentiStrength
Sentistrength è uno strumento di analisi del sentiment in grado di analizzare automaticamente fino a 16,000 testi di social web al secondo con una precisione a livello umano per l'inglese.
A differenza degli altri programmi nell'elenco, è un software scaricato che funziona con Crossover su dispositivi Mac, Linux e Android oltre a Windows. È disponibile anche una demo basata sul Web dello strumento. Offre una precisione a livello umano per la stragrande maggioranza dei testi web in lingua inglese.
#2. Ricercatore sociale
Simile a Social Mention con steroidi, Social Searcher ha questo aspetto. Il ricercatore sociale offre diverse funzionalità tra cui Social Buzz, Google Social Search, Monitoraggio dei media, ecc.
Sebbene tu possa usarlo senza registrarti, ci sono chiari vantaggi nel farlo. Hai la possibilità di rimanere sul piano gratuito o scegliere uno degli altri tre, che vanno da 3,49 a 19,49 Euro al mese.
#3. Menzione sociale
Social Mention è un motore di ricerca di social media gratuito che raccoglie contenuti generati dagli utenti da varie piattaforme di social media. Lo strumento raccoglie informazioni da siti Web come Reddit, Flickr o Google News. Fornisce inoltre un'analisi del sentiment per Twitter.
La piattaforma segue i dati dal suo sito web e tiene d'occhio più di 100 siti di social media. Sebbene sia bello poter iniziare a monitorare un argomento o un marchio senza creare un account, non sarai in grado di ricordare i risultati per dopo.
Anche così, per coloro che hanno appena iniziato con il monitoraggio dei social media, offre informazioni utili dato che è uno strumento di analisi del sentiment gratuito.
#4. BPO ad alta tecnologia
Hitech è un sofisticato strumento di analisi del sentiment che offre servizi tra cui elaborazione dati, market intelligence, analisi e analisi del sentiment. Sono molto orgogliosi di decifrare il significato dietro le recensioni di prodotti e servizi presentate in testo, audio, emoji, foto e altri mezzi visivi.
Classificano l'analisi del sentiment in quattro gruppi:
- L'estrazione di opinioni si concentra sulla determinazione della polarità di un'opinione.
- Testo minerario
- Ascolto sociale
- Analisi del sentimento
#5. Marca24
L'analisi del sentiment è solo uno degli strumenti disponibili in Brand24, che è fondamentalmente uno strumento di monitoraggio dei media che puoi utilizzare a tuo vantaggio. Il monitoraggio web e dei social media è disponibile da Brand24. L'applicazione copre tutti i blog, i forum, i siti Web di notizie, i podcast e le newsletter più significativi oltre alle principali reti di social media.
Tutte le menzioni raccolte e i post sui social media sono soggetti a un algoritmo di analisi del sentiment. Brand24 offre sofisticate analisi di monitoraggio dei media e raccoglie menzioni in tempo reale su siti di notizie, podcast, blog, forum e piattaforme di social media come Facebook, Twitter, Instagram, YouTube e Twitch. È uno dei migliori strumenti di analisi del sentiment disponibili per questo motivo.
Puoi monitorare il tuo marchio online e accertare il sentimento del marchio con l'uso dell'analisi del sentimento.
Può essere utilizzato in qualsiasi scheda del dashboard dello strumento. L'analisi dei dati di testo in tempo reale viene eseguita da Brand24 utilizzando algoritmi di apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale.
Progetto di analisi del sentiment
Puoi creare una tua strategia unica per valutare il progetto di analisi del sentiment. Uno dei progetti di analisi del sentiment che puoi fare:
Recensioni dei prodotti Amazon
La prima idea del progetto Sentiment Analysis per principianti riguarda la valutazione delle recensioni dei prodotti Amazon. Amazon è uno dei più grandi negozi di e-commerce e ha anche un'ampia selezione di prodotti. Quando le aziende vogliono capire l'opinione pubblica, eseguire un'analisi del sentiment le aiuta a riconoscere ciò che piace ai clienti dei loro prodotti. Aiuta anche a capire i problemi principali con i loro prodotti.
Esistono vari modi per accedere al testo per l'analisi del sentiment:
- Puoi utilizzare lo scraping per cercare opinioni e sentimenti sulla tua attività, beni o servizi su Twitter, Facebook e Instagram. Anche i blog e gli articoli di revisione scritti di frequente possono essere utili.
- Qualsiasi corrispondenza con i tuoi clienti tramite e-mail, SMS o moduli per reclami o feedback può essere utile per raccogliere input sui tuoi prodotti e adeguare gli sforzi di marketing.
- Per saperne di più su ciò che le persone pensano della tua azienda, puoi raccogliere fonti come giornali e forum di discussione su Internet.
- Questi metodi possono aiutarti a valutare la tua posizione di mercato e i dati demografici dei clienti, come età e sesso, in modo da poter identificare il tuo mercato di riferimento e le persone su cui dovresti concentrare i tuoi sforzi di marketing.
- Raschiare informazioni dai profili degli influencer per vedere cosa hanno da dire loro e i loro follower sui tuoi prodotti è un altro approccio per osservare come rispondono gli acquirenti. Secondo la ricerca, l'81% dei consumatori intervistati ha acquistato un prodotto dopo aver cliccato sul link di un influencer.
Analisi del sentimento di Python
L'analisi del sentimento Python è un modo per esaminare il testo per trovare il sentimento che vi è nascosto. La combinazione dell'apprendimento automatico e dell'elaborazione del linguaggio naturale consente di raggiungere questo obiettivo (PNL). Con l'analisi del sentimento, puoi guardare le emozioni ritratte in un testo. L'analisi del sentiment di Python utilizza Python come codice da analizzare.
In caso contrario, probabilmente conosci già Python, che è un forte linguaggio di programmazione con una sintassi di facile comprensione. Per non parlare del fatto che è un'opzione molto apprezzata nel campo della scienza dei dati, rendendola ideale per il nostro tutorial.
Perché l'analisi del sentiment è importante per la tua azienda
Affinché le aziende possano prendere decisioni migliori, affrontare i punti deboli del mercato e monitorare il comportamento dei clienti in tempo reale per comprendere al meglio il loro impegno emotivo nei confronti di un marchio o di un prodotto, l'analisi del sentiment è fondamentale. Inoltre, è abbastanza efficiente per ridimensionare grandi volumi di dati, ad esempio quando si esamina il sentimento di migliaia di tweet per vedere come le persone reagiscono al debutto di un nuovo prodotto.
Ciò consente una risposta più rapida a problemi urgenti e il rilevamento di problemi che sarebbero sfuggiti all'attenzione durante la fase di test. Di conseguenza, i professionisti del marketing sono maggiormente in grado di comprendere il loro mercato di riferimento e di elaborare approcci creativi per raggiungerli in modo efficace. Poiché gli utenti esistenti sono più soddisfatti del servizio, la fedeltà al marchio aumenta e di conseguenza i tassi di abbandono dei clienti diminuiscono drasticamente. Attirando nuovi clienti, una migliore esperienza del cliente può persino far crescere la base di consumatori dell'azienda.
LEGGI ANCHE ATTENZIONE AL CLIENTE
L'analisi del sentiment è AI o ML?
Utilizza strumenti di apprendimento automatico (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP), data mining e intelligenza artificiale (AI) per estrarre, estrarre e classificare le opinioni dei consumatori su un'azienda, un prodotto, una persona, un servizio, un evento o un concetto.
Qual è lo scopo dell'analisi del sentiment?
L'obiettivo dell'analisi del sentimento è estrarre con precisione i pensieri delle persone da numerosi testi di revisione non strutturati e classificarli in classi di sentimento, come sentimento positivo, negativo o neutro. Occasionalmente vengono presi in considerazione sia "molto favorevole" che "estremamente negativo".
Qual è lo strumento migliore per l'analisi del sentiment?
MonkeyLearn è uno dei migliori strumenti per l'analisi del sentiment. Offre una varietà di strumenti di analisi del testo molto accurati, incluso uno pronto per l'uso che analizza il sentiment.
MonkeyLearn è uno strumento facile da integrare. Puoi integrare gli strumenti di analisi del sentiment nel tuo stack utilizzando l'API MonkeyLearn se sai come programmare.
Puoi anche insegnargli a riconoscere il gergo specifico del settore e definire ogni grado di sentimento sulla tua attività utilizzando i tuoi dati e criteri aziendali durante il processo di formazione.
MonkeyLearn funziona in tre modi e cioè:
- Importazione Dati
- Addestramento del modello di analisi del sentiment
- Automazione del processo
Quali sono le quattro fasi principali dell'analisi del sentiment?
#1. Raccolta Dati
La procedura di analisi del sentiment include questo come uno degli elementi più cruciali. La qualità dei dati acquisiti e il modo in cui sono stati annotati o etichettati determineranno tutto ciò che verrà dopo.
Esistono due modi per raccogliere i dati e include
- Dati API
- Manuale
#2. Elaborazione dati
Il tipo di informazioni nei dati (testo, immagine, video o audio) determinerà la modalità di elaborazione.
trascrizione dell'audio
- Aumento della didascalia
- Aumento dell'immagine
- Identificazione del logo
- Estrazione del testo
#3. Analisi dei dati
Per completare questo livello del processo di analisi del sentiment, devono essere completati numerosi lavori minori.
- Modifica del modello
- Dati multilingue
- Tag unici
- Classificazione degli argomenti
- Valutazione del sentimento
#4. Visualizzazione dati
Dopo il completamento di ogni fase del processo di analisi del sentiment, le intuizioni vengono immediatamente trasformate in report che possono essere utilizzati per l'azione sotto forma di grafici e diagrammi. Quindi, questi report possono essere distribuiti tra i team. Poiché è possibile visualizzare risultati specifici basati sugli aspetti attraverso questi report visivi, sono piuttosto significativi.
Qual è un esempio reale di analisi del sentiment?
Puoi utilizzare l'analisi del sentiment nelle ricerche di mercato
Un nuovissimo produttore di snack salutari voleva avere un'immagine chiara del suo potenziale commerciale nel mercato in cui stava cercando di entrare. Erano interessati a sapere non solo cosa mangiavano di solito le persone come spuntino, ma anche cosa veniva loro in mente quando sentivano la frase. Non esisteva un elenco predefinito di marchi di snack che potesse essere cancellato perché le domande erano a risposta aperta per garantire che il sondaggio fosse il più obiettivo possibile.
L'API di analisi del sentiment è stata in grado di estrarre rapidamente i dati da tutte le domande aperte con centinaia di risposte e fornire risultati approfonditi.
Non solo ha fornito una media dei marchi alimentari citati più frequentemente, ma ha anche identificato i rivali della nuova attività. Conoscere queste informazioni ha aiutato il nuovo concorrente a prendere decisioni particolari sul lancio del suo prodotto e su quali nicchie di mercato mirare poiché la conoscenza è potere.
In conclusione,
L'analisi del sentiment è il processo di identificazione di sentimenti positivi o negativi nel testo. Le aziende lo utilizzano spesso per analizzare i dati dei social media per il sentiment, valutare la reputazione del marchio e comprendere la clientela.
FAQ
Quali sono i tre approcci della sentiment analysis?
Esistono vari approcci all'analisi dei sentimenti
- Ingenuo Bayes
- Apprendimento profondo LSTM
- Modelli VADER basati su regole pre-addestrati.
Quali sono i tre tipi di analisi del sentiment?
L'analisi del sentiment può essere classificata come
- Basato sulla conoscenza
- Statistico
- Ibrido.
Cos'è l'algoritmo del sentimento
L'algoritmo del sentiment è specificamente progettato per esaminare il tono emotivo dei post sui social media come tweet e aggiornamenti di stato.
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