Como dizem, conhecimento é poder, e utilizar informações de avaliações de clientes pode ajudar a remodelar seu negócio ou ideia. O objetivo da análise de sentimento é permitir que os proprietários de negócios avaliem o contexto emocional de sua revisão. Você pode usar a ferramenta de análise de sentimento para automatizar seu trabalho, tornando tudo mais fácil de analisar. Você também pode usar o python como uma ferramenta de análise de sentimento. Neste artigo, há exemplos e projetos de análise de sentimento que você pode usar para entender melhor do que se trata.
O que é análise de sentimento?
A análise de sentimentos também é conhecida como mineração de opinião. É um método que integra linguística computacional, biometria, processamento de linguagem natural e análise de texto para identificar, extrair, medir e avaliar sistematicamente estados afetivos e dados subjetivos.
A análise de sentimento é um método comum usado pelas organizações para identificar e agrupar ideias sobre um determinado bem, serviço ou conceito. O conceito de análise de sentimento é a mineração de texto e informações subjetivas usando mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA).
Como funciona a Análise de Sentimentos?
A análise de sentimento ajuda as empresas a extrair informações de linguagem não estruturada e desorganizada encontrada em fontes online, como e-mails, postagens de blog, tíquetes de suporte, bate-papos na web, canais de mídia social, fóruns e comentários. Os algoritmos de sentimento usam técnicas baseadas em regras, automáticas ou híbridas para substituir o processamento manual de dados.
Existem duas técnicas que a análise de sentimento usa
- Sistemas automáticos usam aprendizado de máquina para coletar informações e dados.
- Os sistemas baseados em regras executam análises de sentimento usando regras predeterminadas baseadas em léxico.
A combinação dos dois métodos resulta em uma análise de sentimento híbrida. A mineração de opinião pode extrair o assunto, o detentor da opinião e a polaridade (ou o grau de positividade e negativa) do texto, além de identificar o sentimento. Além disso, outros escopos, incluindo níveis de documento, parágrafo, sentença e subsentença, podem ser usados para análise de sentimento.
Muitas marcas populares usam análise de sentimento para melhorar seus produtos. O uso dessas ferramentas permite que as empresas avaliem as informações dos clientes com mais frequência e reajam de forma proativa às mudanças de opinião do mercado.
Aplicação da Análise de Sentimentos
As organizações podem empregar tecnologias de análise de sentimento para diversas finalidades, como:
- Identificar a demografia ou o mercado-alvo.
- Obtenção de informações do cliente por meio de sites, formulários on-line ou mídias sociais.
- Realização de análise de mercado.
- Solicitações de atendimento ao cliente em categorias.
- Determinar a popularidade, reputação e conhecimento da marca em um determinado período ou ao longo do tempo.
- Monitorar a resposta do consumidor a novas melhorias ou produtos.
- Determinar a eficácia de um esforço de marketing.
Exemplo de Análise de Sentimento
A análise de sentimento pode ser usada em diferentes partes da avaliação. Exemplos incluem
- Monitoramento da marca
- Análise de suporte ao cliente
- Análise de feedback do cliente
- Pesquisa de mercado
Estes são alguns exemplos para ajudá-lo a compreender o objetivo e as dificuldades da análise de sentimento:
Por exemplo, um tweet sobre um novo filme que a Netflix lançou recentemente inclui comentários como
- Este é o melhor filme que a Netflix já criou
- não foi tão ruim
- Esperava melhor da Netflix
Se você notar, há declarações sobre os lançamentos de novos filmes, mas nem todas significam a mesma coisa. A análise de sentimento ajuda a definir o conteúdo e o significado por trás de cada texto ou declaração. Depois de passar pela análise de sentimento, identifica qual deles é positivo ou negativo.
- Este é o melhor filme que a Netflix criou - positivo
- Não foi tão ruim - intermediário / neutro
- Eu esperava mais do negativo da Netflix.
Saber como as pessoas se sentem em relação ao seu produto ou serviço ajudará você a melhorar sua marca, tornando-a melhor.
Ferramenta de análise de sentimento
Para facilitar a análise, existe uma ferramenta de análise de sentimento que você pode usar para coletar as informações corretas. A ferramenta de análise de sentimentos examinará os sentimentos e o contexto de cada mensagem. Os dados da análise de sentimento são uma mina de ouro de informações para:
- Para suas equipes de atendimento ao cliente
- Equipes de desenvolvimento de produtos
- Equipes de marketing
Para começar com a análise de sentimentos naquela época, você tinha que examinar centenas de comentários, blogs e resultados de pesquisas. No entanto, agora você pode automatizar o processo e fornecer à sua equipe as informações necessárias para obter sucesso usando uma das muitas ferramentas de análise de sentimento disponíveis. Seu projeto de monitoramento de mídia deve incluir a análise de sentimento como um componente central.
As empresas empregam a ferramenta de análise de sentimento para uma variedade de propósitos, incluindo:
- análise de texto
- Análise de revisão e feedback
- Rastreamento de mídia
- observação social
- Monitoramento completo da marca
O custo das ferramentas de mineração de opinião costuma ser alto. Felizmente, conseguimos reunir uma lista completa de empresas de análise de sentimentos. Softwares comerciais gratuitos e mais sofisticados estão disponíveis para análise de sentimentos.
#1. SentiStrength
Sentistrength é uma ferramenta de análise de sentimento que pode analisar automaticamente até 16,000 textos da web social a cada segundo com precisão de nível humano para inglês.
Ao contrário dos outros programas da lista, é um software baixado que funciona com o Crossover em dispositivos Mac, Linux e Android, além do Windows. Uma demonstração baseada na web da ferramenta também está disponível. Ele oferece precisão de nível humano para a grande maioria dos textos da web em inglês.
#2. Pesquisador social
Semelhante à menção social em esteróides, o Social Searcher se parece com isso. O pesquisador social oferece vários recursos, incluindo Social Buzz, Pesquisa social do Google, Monitoramento de mídia, etc.
Embora você possa usá-lo sem se inscrever, há vantagens claras em fazê-lo. Você tem a opção de ficar no plano gratuito ou escolher um dos outros três, que variam de preço de 3,49 a 19,49 euros por mês.
#3. Menção social
O Social Mention é um mecanismo de pesquisa de mídia social gratuito que reúne conteúdo gerado pelo usuário de várias plataformas de mídia social. A ferramenta reúne informações de sites como Reddit, Flickr ou Google News. Ele também fornece análise de sentimento para o Twitter.
A plataforma acompanha os dados de seu site e fica de olho em mais de 100 redes sociais. Embora seja bom que você possa começar a monitorar um tópico ou marca sem criar uma conta, você não poderá se lembrar de seus resultados para mais tarde.
Mesmo assim, para quem está começando a monitorar redes sociais, ele oferece informações úteis por ser uma ferramenta gratuita de análise de sentimentos.
#4. BPO de alta tecnologia
Hitech é uma ferramenta sofisticada de análise de sentimento que oferece serviços, incluindo processamento de dados, inteligência de mercado, análise e análise de sentimento. Eles se orgulham de decifrar o significado por trás das análises de produtos e serviços apresentadas em texto, áudio, emoji, fotos e outros meios visuais.
Eles categorizam a análise de sentimentos em quatro grupos:
- A mineração de opinião se concentra em determinar a polaridade de uma opinião.
- texto de mineração
- Escuta social
- Análise de Sentimentos
#5. Marca24
A análise de sentimento é apenas uma das ferramentas disponíveis no Brand24, que é fundamentalmente uma ferramenta de monitoramento de mídia que você pode utilizar em seu benefício. O monitoramento da Web e de mídia social está disponível na Brand24. O aplicativo abrange todos os blogs, fóruns, sites de notícias, podcasts e boletins informativos importantes, além das principais redes de mídia social.
Todas as menções coletadas e postagens de mídia social estão sujeitas a um algoritmo de análise de sentimento. A Brand24 oferece análises sofisticadas de monitoramento de mídia e coleta menções em tempo real em sites de notícias, podcasts, blogs, fóruns e plataformas de mídia social como Facebook, Twitter, Instagram, YouTube e Twitch. É uma das maiores ferramentas de análise de sentimento disponíveis por causa disso.
Você pode rastrear sua marca online e verificar o sentimento da marca com o uso da análise de sentimento.
Ele pode ser usado em qualquer uma das guias do painel da ferramenta. A análise de dados de texto em tempo real é feita pela Brand24 usando algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
Projeto de Análise de Sentimentos
Você pode criar uma estratégia exclusiva para avaliar o projeto de análise de sentimento. Um dos projetos de análise de sentimento que você pode fazer:
Avaliações de produtos da Amazon
A primeira ideia de projeto de análise de sentimento para iniciantes é sobre a avaliação de análises de produtos da Amazon. A Amazon é uma das maiores lojas de comércio eletrônico e também possui uma ampla seleção de produtos. Quando as empresas querem entender a opinião pública, a análise de sentimentos as ajuda a reconhecer o que os clientes gostam em seus produtos. Também ajuda a descobrir os principais problemas com seus produtos.
Existem várias maneiras de acessar o texto para análise de sentimento:
- Você pode usar a raspagem para procurar opiniões e sentimentos sobre seus negócios, produtos ou serviços no Twitter, Facebook e Instagram. Blogs escritos com frequência e artigos de revisão também podem ser úteis.
- Qualquer correspondência com seus clientes por e-mail, mensagens de texto ou formulários para reclamações ou feedback pode ser útil para coletar informações sobre seus produtos e ajustar os esforços de marketing.
- Para saber mais sobre o que as pessoas pensam da sua empresa, você pode coletar fontes como jornais e fóruns de discussão na Internet.
- Esses métodos podem ajudá-lo a avaliar sua posição no mercado e dados demográficos do cliente, como idade e sexo, para que você possa identificar seu mercado-alvo e as pessoas nas quais você deve concentrar seus esforços de marketing.
- Extrair informações dos perfis dos influenciadores para ver o que eles e seus seguidores têm a dizer sobre seus produtos é outra abordagem para observar como os compradores estão respondendo. Segundo a pesquisa, 81% dos consumidores entrevistados compraram um produto depois de clicar no link de um influenciador.
Análise de sentimento do Python
A análise de sentimento do Python é uma maneira de examinar o texto para encontrar o sentimento que está oculto nele. A combinação de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural permite alcançar isso (PNL). Com a análise de sentimento, você pode observar as emoções retratadas em um texto. A análise de sentimento Python usa python como um código para analisar.
Caso contrário, você provavelmente já conhece o Python, que é uma linguagem de programação forte com uma sintaxe fácil de entender. Sem contar que é uma opção muito apreciada na área de ciência de dados, sendo ideal para o nosso tutorial.
Por que a análise de sentimento é importante para o seu negócio
Para que as empresas tomem melhores decisões, abordem os pontos problemáticos do mercado e monitorem o comportamento do cliente em tempo real para entender melhor seu compromisso emocional com uma marca ou produto, a análise de sentimento é vital. Além disso, é bastante eficiente para dimensionar grandes volumes de dados, como ao examinar o sentimento de milhares de tweets para ver como as pessoas estão reagindo ao lançamento de um novo produto.
Isso permite uma resposta mais rápida a problemas urgentes e a detecção de problemas que teriam passado despercebidos durante a fase de teste. Como resultado, os profissionais de marketing são mais capazes de compreender seu mercado-alvo e criar abordagens criativas para alcançá-los com eficácia. Como os usuários existentes estão mais satisfeitos com o serviço, a fidelidade à marca aumenta e, como resultado, as taxas de rotatividade de clientes diminuem drasticamente. Ao atrair novos clientes, a experiência aprimorada do cliente pode até aumentar a base de consumidores do negócio.
LEIA TAMBÉM FOCO NO CLIENTE
A análise de sentimento é AI ou ML?
Ele usa ferramentas de aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP), mineração de dados e inteligência artificial (IA) para minerar, extrair e categorizar opiniões de consumidores sobre uma empresa, produto, pessoa, serviço, evento ou conceito.
Qual é o objetivo da análise de sentimento?
O objetivo da análise de sentimento é extrair com precisão os pensamentos das pessoas de vários textos de revisão não estruturados e categorizá-los em classes de sentimento, como sentimento positivo, negativo ou neutro. Tanto “muito favorável” quanto “extremamente negativo” são ocasionalmente levados em consideração.
Qual é a melhor ferramenta para análise de sentimentos?
MonkeyLearn é uma das melhores ferramentas para análise de sentimentos. Ele oferece uma variedade de ferramentas de análise de texto muito precisas, incluindo uma pronta para uso que analisa o sentimento.
MonkeyLearn é uma ferramenta fácil de integrar. Você pode integrar ferramentas de análise de sentimento em sua pilha usando a API MonkeyLearn se souber codificar.
Você também pode ensiná-lo a reconhecer a linguagem específica do setor e definir cada grau de sentimento sobre o seu negócio, utilizando seus dados e critérios de negócios durante o processo de treinamento.
O MonkeyLearn funciona de três maneiras:
- Importação de dados
- Treinamento do modelo de análise de sentimento
- Automação do processo
Quais são as quatro etapas principais da análise de sentimento?
# 1. Recolha de Dados
O procedimento de análise de sentimento inclui isso como um dos elementos mais cruciais. A qualidade dos dados que foram adquiridos e como foram anotados ou rotulados determinará tudo o que vem depois disso.
Existem duas maneiras de coletar dados e isso inclui
- Dados da API
- manual
# 2. Processamento de dados
O tipo de informação nos dados – texto, imagem, vídeo ou áudio – determinará como eles serão processados.
transcrição de áudio
- Aumento de legenda
- Aumento de imagem
- Identificação do logotipo
- extração de texto
# 3. Análise de Dados
Para completar este nível do processo de análise de sentimento, vários trabalhos menores devem ser concluídos.
- Modificando o modelo
- Dados que são multilíngues
- Marcas exclusivas
- Classificação dos Tópicos
- Avaliação de sentimento
# 4. Visualização de dados
Após a conclusão de cada etapa do processo de análise de sentimentos, os insights são imediatamente transformados em relatórios que podem ser usados para ações na forma de gráficos e tabelas. Em seguida, esses relatórios podem ser distribuídos entre as equipes. Como você pode visualizar resultados específicos baseados em aspectos por meio desses relatórios visuais, eles são bastante significativos.
O que é um exemplo real de análise de sentimento?
Você pode usar a análise de sentimento na pesquisa de mercado
Um novo fabricante de lanches saudáveis queria ter uma imagem clara de seu potencial comercial no mercado em que estava tentando entrar. Eles estavam interessados em saber não apenas o que as pessoas normalmente comiam como lanches, mas também o que lhes vinha à mente quando ouviam a frase. Não havia uma lista pré-fabricada de marcas de salgadinhos que pudessem ser riscadas porque as perguntas eram abertas para garantir que a pesquisa fosse o mais objetiva possível.
A API de análise de sentimento foi capaz de extrair dados rapidamente de todas as perguntas abertas com centenas de respostas e fornecer resultados perspicazes.
Ele não apenas forneceu uma média de quais marcas de alimentos eram referenciadas com mais frequência, mas também identificou os rivais do novo negócio. O conhecimento dessas informações ajudou o novo entrante a tomar decisões específicas sobre o lançamento de seu produto e quais nichos de mercado visar, pois conhecimento é poder.
Em conclusão,
A análise de sentimento é o processo de identificação de sentimentos positivos ou negativos no texto. As empresas costumam usá-lo para analisar dados de mídia social em busca de sentimentos, avaliar a reputação da marca e compreender a clientela.
Perguntas Frequentes:
Quais são as três abordagens da análise de sentimento?
Existem várias abordagens para a análise de sentimento
- Baías ingénuas
- Aprendizado profundo LSTM
- Modelos VADER pré-treinados baseados em regras.
Quais são os três tipos de análise de sentimento?
A análise de sentimentos pode ser classificada como
- Baseado no conhecimento
- Estatístico
- Híbrido.
O que é um algoritmo de sentimento
O algoritmo de sentimento é projetado especificamente para examinar o tom emocional das postagens de mídia social, como tweets e atualizações de status.
Artigos Relacionados
- MONITORAMENTO DA MARCA: Definição e Guia Detalhado)
- MONITORAMENTO DE MÍDIA: Principais ferramentas de monitoramento de mídia em 2023
- Marketing de IA: as 30 principais ferramentas de marketing de inteligência artificial
- 11 MELHORES SERVIÇOS DE MENSAGENS DE TEXTO E REVISÕES DE NEGÓCIOS
- Mineração de Bitcoin e expansão de sua carteira
Referências
