Zoals ze zeggen, kennis is macht, en het gebruik van informatie uit klantrecensies kan helpen om uw bedrijf of idee opnieuw vorm te geven. Het doel van sentimentanalyse is om ondernemers in staat te stellen de emotionele context van hun beoordeling te evalueren. U kunt de tool voor sentimentanalyse gebruiken om uw werk te automatiseren, waardoor alles gemakkelijker te analyseren is. U kunt Python ook gebruiken als tool voor sentimentanalyse. In dit artikel vindt u voorbeelden van sentimentanalyse en projecten die u kunt gebruiken om beter te begrijpen waar het allemaal om draait.
Wat is sentimentanalyse?
Sentimentanalyse wordt ook wel opinion mining genoemd. Het is een methode die computationele taalkunde, biometrie, natuurlijke taalverwerking en tekstanalyse integreert om affectieve toestanden en subjectieve gegevens systematisch te identificeren, extraheren, meten en evalueren.
Sentimentanalyse is een veelgebruikte methode die door organisaties wordt gebruikt om ideeën over een bepaald goed, een bepaalde dienst of een bepaald concept te identificeren en te groeperen. Het concept van sentimentanalyse is het ontginnen van tekst en subjectieve informatie met behulp van datamining, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI).
Hoe werkt sentimentanalyse?
Sentimentanalyse helpt bedrijven bij het extraheren van informatie uit ongestructureerde, ongeorganiseerde taal die te vinden is in online bronnen zoals e-mails, blogposts, ondersteuningstickets, webchats, socialemediakanalen, forums en commentaren. Sentimentalgoritmen gebruiken op regels gebaseerde, automatische of hybride technieken om handmatige gegevensverwerking te vervangen.
Er zijn twee technieken die sentimentanalyse gebruikt
- Automatische systemen gebruiken machine learning om informatie en gegevens te verzamelen.
- Op regels gebaseerde systemen voeren sentimentanalyse uit met behulp van vooraf bepaalde, op lexicon gebaseerde regels.
Het combineren van de twee methoden resulteert in een hybride sentimentanalyse. Opiniemining kan het onderwerp, de meningsdrager en de polariteit (of de mate van positiviteit en negatief) uit de tekst halen, naast het identificeren van sentiment. Bovendien kunnen andere bereiken, waaronder document-, alinea-, zin- en subzinniveaus, worden gebruikt voor sentimentanalyse.
Veel populaire merken gebruiken sentimentanalyse om hun product te verbeteren. Door deze tool te gebruiken, kunnen bedrijven de input van klanten vaker evalueren en proactief reageren op veranderende meningen in de markt.
Toepassing van sentimentanalyse
Organisaties kunnen technologieën voor sentimentanalyse voor verschillende doeleinden gebruiken, zoals:
- Identificatie van de demografische gegevens of de doelmarkt.
- Input van klanten verkrijgen via websites, online formulieren of sociale media.
- Uitvoeren van marktanalyses.
- Klantenserviceverzoeken in categorieën.
- Het bepalen van merkpopulariteit, reputatie en bekendheid in een bepaalde periode of in de loop van de tijd.
- Monitoring van de reactie van de consument op nieuwe verbeteringen of producten.
- Het bepalen van de effectiviteit van een marketinginspanning.
Voorbeeld van sentimentanalyse
Sentimentanalyse kan in verschillende delen van de markering worden gebruikt. Voorbeelden zijn onder meer
- Merkmonitoring
- Analyse van klantenondersteuning
- Analyse van klantfeedback
- Marktonderzoek
Dit zijn enkele voorbeelden om u te helpen het doel en de moeilijkheden van sentimentanalyse te begrijpen:
Een tweet over een nieuwe film die Netflix onlangs heeft uitgebracht, bevat bijvoorbeeld opmerkingen als
- Dit is de beste film die Netflix heeft gemaakt
- Het viel mee
- Ik had beter verwacht van Netflix
Als je merkt dat er uitspraken zijn over de nieuwe filmreleases, maar ze betekenen niet allemaal hetzelfde. Sentimentanalyse helpt om de inhoud en betekenis achter elke tekst of uitspraak te definiëren. Na het doorlopen van de sentimentanalyse, identificeert het welke positief of negatief is.
- Dit is de beste film die Netflix heeft gemaakt - positief
- Het viel mee - tussenin/neutraal
- Ik had beter verwacht van Netflix-negatief.
Als u weet hoe mensen over uw product of dienst denken, kunt u uw merk verbeteren door het beter te maken.
Tool voor sentimentanalyse
Om het analyseren gemakkelijker te maken, is er een tool voor sentimentanalyse waarmee u de juiste informatie kunt verzamelen. De tool voor sentimentanalyse onderzoekt de gevoelens en context van elk bericht. De gegevens van de sentimentanalyse zijn een goudmijn aan informatie voor:
- Voor uw klantenserviceteams
- Productontwikkelingsteams
- Marketingteams
Om zelfs maar met sentimentanalyse te beginnen, moest je honderden commentaren, blogs en enquêteresultaten onderzoeken. U kunt het proces nu echter automatiseren en uw team de informatie geven die ze nodig hebben om te slagen door een van de vele beschikbare tools voor sentimentanalyse te gebruiken. Uw mediamonitoringproject moet sentimentanalyse als een kerncomponent bevatten.
Bedrijven gebruiken tools voor sentimentanalyse voor verschillende doeleinden, waaronder:
- Tekstanalyse
- Beoordelings- en feedbackanalyses
- Media volgen
- Sociale observatie
- Volledige merkbewaking
De kosten van opinieminingtools zijn doorgaans hoog. Gelukkig hebben we een grondige lijst met bedrijven voor sentimentanalyse kunnen samenstellen. Zowel gratis als meer geavanceerde, commerciële software is beschikbaar voor sentimentanalyse.
#1. SentiKracht
Sentistrength is een tool voor sentimentanalyse die automatisch tot 16,000 sociale webteksten per seconde kan analyseren met menselijke nauwkeurigheid voor Engels.
In tegenstelling tot de andere programma's op de lijst, is het gedownloade software die naast Windows ook werkt met Crossover op Mac-, Linux- en Android-apparaten. Er is ook een webgebaseerde demo van de tool beschikbaar. Het biedt nauwkeurigheid op menselijk niveau voor de overgrote meerderheid van Engelstalige webteksten.
#2. Sociale zoeker
Vergelijkbaar met Social Mention op steroïden, ziet Social Searcher er zo uit. Social searcher biedt verschillende functies, waaronder Social Buzz, Google Social Search, Media Monitoring, etc.
Hoewel u het kunt gebruiken zonder u aan te melden, zijn er duidelijke voordelen aan verbonden. Je hebt de mogelijkheid om op het gratis abonnement te blijven of een van de andere drie te kiezen, die in prijs variëren van 3,49 tot 19,49 euro per maand.
#3. Sociale vermelding
Social Mention is een gratis zoekmachine voor sociale media die door gebruikers gegenereerde inhoud van verschillende sociale-mediaplatforms verzamelt. De tool verzamelt informatie van websites zoals Reddit, Flickr of Google News. Het biedt ook sentimentanalyse voor Twitter.
Het platform volgt de data van zijn website en houdt meer dan 100 sociale mediasites in de gaten. Hoewel het leuk is dat je een onderwerp of merk kunt volgen zonder een account aan te maken, kun je je resultaten niet onthouden voor later.
Toch biedt het voor degenen die net zijn begonnen met het monitoren van sociale media nuttige informatie, aangezien het een gratis tool voor sentimentanalyse is.
#4. Hi-Tech BPO
Hitech is een geavanceerde tool voor sentimentanalyse die diensten biedt zoals gegevensverwerking, marktinformatie, analyse en sentimentanalyse. Ze zijn er trots op de betekenis achter product- en servicerecensies te ontcijferen die worden gepresenteerd in tekst, audio, emoji, foto's en andere visuele media.
Ze categoriseren sentimentanalyse in vier groepen:
- Opiniemining richt zich op het bepalen van de polariteit van een mening.
- Mijn tekst
- Sociaal luisteren
- Sentiment analyse
#5. Merk24
Sentimentanalyse is slechts een van de tools die beschikbaar zijn in Brand24, wat in wezen een mediamonitoringtool is die u in uw voordeel kunt gebruiken. Web- en social media-monitoring is beschikbaar bij Brand24. De applicatie omvat alle belangrijke blogs, forums, nieuwswebsites, podcasts en nieuwsbrieven naast de belangrijkste sociale medianetwerken.
Alle verzamelde vermeldingen en posts op sociale media worden onderworpen aan een algoritme voor sentimentanalyse. Brand24 biedt geavanceerde analyses voor mediamonitoring en verzamelt in realtime vermeldingen op nieuwssites, podcasts, blogs, forums en sociale mediaplatforms zoals Facebook, Twitter, Instagram, YouTube en Twitch. Hierdoor is het een van de beste tools voor sentimentanalyse die beschikbaar zijn.
U kunt uw merk online volgen en merksentiment vaststellen met behulp van sentimentanalyse.
Het kan worden gebruikt in elk van de dashboardtabbladen van de tool. Realtime analyse van tekstgegevens wordt uitgevoerd door Brand24 met behulp van machine learning-algoritmen en natuurlijke taalverwerking.
Sentimentanalyseproject
U kunt zelf een unieke strategie creëren om het sentimentanalyseproject te evalueren. Een van de sentimentanalyseprojecten die u kunt doen:
Amazon-productrecensies
Het eerste beginnersvriendelijke Sentiment Analysis-projectidee gaat over het evalueren van Amazon-productrecensies. Amazon is een van de grootste e-commerce winkels en heeft ook een brede productselectie. Wanneer bedrijven de publieke opinie willen begrijpen, helpt het uitvoeren van sentimentanalyse hen te herkennen wat klanten leuk vinden aan hun producten. Het helpt ook om de belangrijkste problemen met hun producten te achterhalen.
Er zijn verschillende manieren om toegang te krijgen tot tekst voor sentimentanalyse:
- U kunt scraping gebruiken om meningen en gevoelens over uw bedrijf, goederen of services op Twitter, Facebook en Instagram op te zoeken. Vaak geschreven blogs en overzichtsartikelen kunnen ook nuttig zijn.
- Elke correspondentie met uw klanten via e-mails, sms-berichten of formulieren voor klachten of feedback kan nuttig zijn voor het verzamelen van input over uw producten en het aanpassen van marketinginspanningen.
- Om meer te weten te komen over wat mensen van uw bedrijf vinden, kunt u bronnen zoals kranten en internetdiscussiefora schrapen.
- Deze methoden kunnen u helpen bij het beoordelen van uw marktpositie en demografische gegevens van uw klanten, zoals leeftijd en geslacht, zodat u uw doelmarkt en de mensen waarop u uw marketinginspanningen moet concentreren, kunt identificeren.
- Informatie uit de profielen van influencers halen om te zien wat zij en hun volgers te zeggen hebben over uw producten, is een andere benadering om te observeren hoe kopers reageren. Volgens onderzoek kocht 81% van de ondervraagde consumenten een product nadat ze op de link van een influencer hadden geklikt.
Python-sentimentanalyse
Python-sentimentanalyse is een manier om tekst te onderzoeken om het sentiment te vinden dat erin verborgen zit. Door machine learning en natuurlijke taalverwerking te combineren, kan dit worden bereikt (NLP). Met sentimentanalyse kun je kijken naar de emoties die in een tekst worden uitgebeeld. Python-sentimentanalyse gebruikt python als code om te analyseren.
Zo niet, dan kent u waarschijnlijk al Python, een sterke programmeertaal met een gemakkelijk te begrijpen syntaxis. Om nog maar te zwijgen van het feit dat het een populaire optie is op het gebied van datawetenschap, waardoor het ideaal is voor onze zelfstudie.
Waarom sentimentanalyse belangrijk is voor uw bedrijf
Voor bedrijven om betere beslissingen te nemen, marktpijnpunten aan te pakken en klantgedrag in realtime te volgen om hun emotionele betrokkenheid bij een merk of product zo goed mogelijk te begrijpen, is sentimentanalyse van vitaal belang. Het is ook vrij efficiënt voor het schalen van grote hoeveelheden gegevens, zoals bij het onderzoeken van het sentiment van duizenden tweets om te zien hoe mensen reageren op het debuut van een nieuw product.
Hierdoor kan sneller worden gereageerd op urgente problemen en kunnen problemen worden opgespoord die tijdens de testfase aan de aandacht zouden zijn ontsnapt. Als gevolg hiervan zijn marketeers beter in staat om hun doelmarkt te begrijpen en inventieve benaderingen te bedenken om deze effectief te bereiken. Omdat bestaande gebruikers tevredener zijn met de service, neemt de merkloyaliteit toe en neemt het klantverloop drastisch af. Door nieuwe klanten aan te trekken, kan een verbeterde klantervaring zelfs het klantenbestand van het bedrijf laten groeien.
LEES OOK KLANTGERICHTHEID
Is sentimentanalyse AI of ML?
Het maakt gebruik van tools voor machine learning (ML), natuurlijke taalverwerking (NLP), datamining en kunstmatige intelligentie (AI) om de mening van consumenten over een bedrijf, product, persoon, service, evenement of concept te ontginnen, extraheren en categoriseren.
Wat is het doel van sentimentanalyse?
Het doel van sentimentanalyse is om de gedachten van mensen nauwkeurig te extraheren uit talloze ongestructureerde recensieteksten en deze te categoriseren in sentimentklassen, zoals positief, negatief of neutraal sentiment. Zowel "zeer gunstig" als "uiterst negatief" worden af en toe in aanmerking genomen.
Wat is de beste tool voor sentimentanalyse?
MonkeyLearn is een van de beste tools voor sentimentanalyse. Het biedt een verscheidenheid aan zeer nauwkeurige tools voor tekstanalyse, waaronder een gebruiksklare tool die sentiment analyseert.
MonkeyLearn is een gemakkelijk te integreren tool. U kunt tools voor sentimentanalyse in uw stapel integreren met behulp van de MonkeyLearn API als u weet hoe u moet coderen.
U kunt het ook leren om branchespecifiek jargon te herkennen en elke mate van sentiment over uw bedrijf te definiëren door tijdens het trainingsproces uw bedrijfsgegevens en criteria te gebruiken.
MonkeyLearn werkt op drie manieren en dat is:
- gegevens importeren
- Sentiment analyse model training
- Proces automatisering
Wat zijn de vier hoofdstappen van sentimentanalyse?
#1. Data Collection
De sentimentanalyseprocedure neemt dit op als een van de meest cruciale elementen. De kwaliteit van de gegevens die zijn verkregen en hoe deze zijn geannoteerd of gelabeld, bepalen alles wat daarna komt.
Er zijn twee manieren om gegevens te verzamelen en het omvat
- API-gegevens
- Handmatig
#2. data Processing
Het type informatie in de gegevens (tekst, afbeelding, video of audio) bepaalt hoe deze wordt verwerkt.
transcriptie van audio
- Bijschriftvergroting
- Beeldvergroting
- Logo-identificatie
- Extractie van tekst
#3. Data-analyse
Om dit niveau van het sentimentanalyseproces te voltooien, moeten talloze kleinere taken worden voltooid.
- Het modificeren van het model
- Gegevens die meertalig zijn
- Unieke labels
- Classificatie van onderwerpen
- Sentimentbeoordeling
#4. Data visualisatie
Na voltooiing van elke stap in het sentimentanalyseproces worden de inzichten onmiddellijk omgezet in rapporten die kunnen worden gebruikt voor actie in de vorm van grafieken en diagrammen. Vervolgens kunnen deze rapporten worden verspreid over de teams. Omdat u via deze visuele rapporten specifieke, op aspecten gebaseerde resultaten kunt bekijken, zijn ze behoorlijk significant.
Wat is een real-life voorbeeld van sentimentanalyse?
U kunt sentimentanalyse gebruiken in marktonderzoek
Een kersverse producent van gezonde tussendoortjes wilde een duidelijk beeld hebben van zijn commerciële potentie in de markt die hij probeerde te doorbreken. Ze wilden niet alleen weten wat mensen doorgaans als tussendoortje aten, maar ook wat er in hen opkwam toen ze de uitdrukking hoorden. Er was geen kant-en-klare lijst met snackmerknamen die konden worden weggekrast, omdat de vragen open waren om ervoor te zorgen dat de enquête zo objectief mogelijk was.
Sentiment analysis API was in staat om snel alle open vragen met honderden antwoorden te dataminen en inzichtelijke resultaten op te leveren.
Het leverde niet alleen een gemiddelde op van welke voedingsmerken het vaakst werden genoemd, maar identificeerde ook de rivalen van het nieuwe bedrijf. Het kennen van deze informatie hielp de nieuwe toetreder om bepaalde beslissingen te nemen over de uitrol van zijn product en op welke marktniches hij zich moest richten, aangezien kennis macht is.
Ten slotte,
Sentimentanalyse is het proces van het identificeren van positieve of negatieve sentimenten in tekst. Bedrijven gebruiken het vaak om gegevens van sociale media te analyseren op sentiment, merkreputatie te evalueren en klanten te begrijpen.
Veelgestelde vragen
Wat zijn de drie benaderingen van sentimentanalyse?
Er zijn verschillende benaderingen voor sentimentanalyse
- Naïeve Bayes
- Diep leren LSTM
- Vooraf getrainde, op regels gebaseerde VADER-modellen.
Welke drie soorten sentimentanalyse zijn er?
Sentimentanalyse kan worden geclassificeerd als
- Op kennis gebaseerd
- Statistisch
- Hybride.
Wat is sentimentalogoritme
Het sentimentalgoritme is speciaal ontworpen om de emotionele toon van posts op sociale media, zoals tweets en statusupdates, te onderzoeken.
Gerelateerde artikelen
- MERKMONITORING: definitie en gedetailleerde gids)
- MEDIAMONITORING: beste tools voor mediamonitoring in 2023
- AI Marketing: Top 30+ kunstmatige intelligentie marketingtools
- 11 BESTE ZAKELIJKE TEKSTBERICHTENSERVICE & BEOORDELINGEN
- Bitcoin minen en uw portemonnee uitbreiden
Referenties
