Как говорится, знание — сила, и использование информации из отзывов клиентов может помочь изменить ваш бизнес или идею. Цель анализа настроений состоит в том, чтобы позволить владельцам бизнеса оценить эмоциональный контекст их отзыва. Вы можете использовать инструмент анализа настроений, чтобы автоматизировать свою работу, упрощая анализ. Вы также можете использовать Python в качестве инструмента анализа настроений. В этой статье есть примеры и проекты анализа настроений, которые вы можете использовать, чтобы лучше понять, о чем идет речь.
Что такое анализ настроений?
Анализ настроений также известен как анализ мнений. Это метод, который объединяет вычислительную лингвистику, биометрию, обработку естественного языка и анализ текста для систематической идентификации, извлечения, измерения и оценки аффективных состояний и субъективных данных.
Анализ настроений — это распространенный метод, используемый организациями для выявления и группировки идей, касающихся определенного товара, услуги или концепции. Концепция анализа настроений заключается в добыче текста и субъективной информации с использованием интеллектуального анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ).
Как работает анализ настроений?
Анализ настроений помогает компаниям извлекать информацию из неструктурированного, неорганизованного языка, который можно найти в онлайн-источниках, таких как электронные письма, сообщения в блогах, заявки в службу поддержки, веб-чаты, каналы социальных сетей, форумы и комментарии. Алгоритмы настроений используют основанные на правилах, автоматические или гибридные методы для замены ручной обработки данных.
Существует два метода анализа настроений.
- Автоматические системы используют машинное обучение для сбора информации и данных.
- Системы, основанные на правилах, выполняют анализ тональности, используя предопределенные правила, основанные на лексиконе.
Сочетание двух методов приводит к гибридному анализу настроений. Интеллектуальный анализ мнений может извлечь из текста тему, держателя мнения и полярность (или степень позитивности и негативности) в дополнение к определению настроений. Кроме того, для анализа тональности можно использовать другие области, в том числе уровни документов, абзацев, предложений и подпредложений.
Многие популярные бренды используют анализ настроений для улучшения своего продукта. Использование этого инструмента позволяет компаниям чаще оценивать вклад клиентов и активно реагировать на изменения во мнении рынка.
Применение анализа настроений
Организации могут использовать технологии анализа настроений для нескольких целей, например:
- Определение демографии или целевого рынка.
- Получение информации от клиентов через веб-сайты, онлайн-формы или социальные сети.
- Проведение анализа рынка.
- Запросы обслуживания клиентов по категориям.
- Определение популярности, репутации и узнаваемости бренда в определенный период или во времени.
- Мониторинг реакции потребителей на новые усовершенствования или продукты.
- Определение эффективности маркетинговых усилий.
Пример анализа настроений
Анализ тональности можно использовать в разных частях маркировки. Примеры включают
- Мониторинг бренда
- Анализ поддержки клиентов
- Анализ отзывов клиентов
- Исследование рынка
Вот несколько примеров, которые помогут вам понять цель и трудности анализа настроений:
Например, твит о новом фильме, недавно выпущенном Netflix, содержит такие комментарии, как
- Это лучший фильм, созданный Netflix
- Это было не так уж плохо
- Я ожидал большего от Нетфликс
Если вы заметили, что есть заявления относительно новых выпусков фильмов, но они не все означают одно и то же. Анализ настроений помогает определить содержание и значение каждого текста или утверждения. После прохождения анализа настроений он определяет, какой из них положительный или отрицательный.
- Это лучший фильм, который создал Netflix — позитивно
- Это было не так уж плохо - среднее / нейтральное
- Я ожидал большего от Netflix-негатив.
Знание того, как люди относятся к вашему продукту или услуге, поможет вам улучшить свой бренд, сделав его лучше.
Инструмент анализа настроений
Чтобы упростить анализ, существует инструмент анализа настроений, который можно использовать для сбора нужной информации. Инструмент анализа настроений исследует чувства и контекст каждого сообщения. Данные анализа тональности — это золотая жила информации для:
- Для ваших команд по работе с клиентами
- Команды разработки продукта
- Маркетинговые команды
В то время, чтобы даже начать с анализа настроений, нужно было изучить сотни комментариев, блогов и результатов опросов. Однако теперь вы можете автоматизировать этот процесс и предоставить своей команде информацию, необходимую для достижения успеха, с помощью одного из множества доступных инструментов анализа тональности. Ваш проект по мониторингу СМИ должен включать анализ настроений в качестве основного компонента.
Компании используют инструмент анализа настроений для различных целей, в том числе:
- анализ текста
- Аналитика обзоров и отзывов
- Отслеживание СМИ
- Социальное наблюдение
- Полный мониторинг бренда
Стоимость инструментов для сбора мнений обычно высока. К счастью, нам удалось составить полный список компаний, занимающихся анализом настроений. Для анализа настроений доступны как бесплатные, так и более сложные коммерческие программы.
№1. СентиСила
Sentistrength — это инструмент для анализа настроений, который может автоматически анализировать до 16,000 XNUMX текстов социальных сетей каждую секунду с точностью человеческого уровня для английского языка.
В отличие от других программ в списке, это загружаемое программное обеспечение, которое работает с Crossover на устройствах Mac, Linux и Android в дополнение к Windows. Также доступна веб-демонстрация инструмента. Он предлагает точность человеческого уровня для подавляющего большинства англоязычных веб-текстов.
№ 2. Социальный поиск
Подобно Social Mention на стероидах, Social Searcher выглядит так. Social Searcher предлагает несколько функций, включая Social Buzz, Google Social Search, мониторинг СМИ и т. д.
Хотя вы можете использовать его без регистрации, в этом есть явные преимущества. У вас есть возможность остаться на бесплатном плане или выбрать один из трех других, стоимость которых варьируется от 3,49 до 19,49 евро в месяц.
№ 3. Социальное упоминание
Social Mention — это бесплатная поисковая система для социальных сетей, которая собирает пользовательский контент с различных платформ социальных сетей. Инструмент собирает информацию с таких веб-сайтов, как Reddit, Flickr или Google News. Он также предоставляет анализ настроений для Twitter.
Платформа отслеживает данные со своего веб-сайта и следит за более чем 100 сайтами социальных сетей. Хотя приятно, что вы можете начать отслеживать тему или бренд без создания учетной записи, вы не сможете запомнить свои результаты на потом.
Тем не менее, для тех, кто только начинает заниматься мониторингом социальных сетей, он предлагает полезную информацию, учитывая, что это бесплатный инструмент анализа настроений.
№ 4. Высокотехнологичный бизнес бизнес-процессов
Hitech — это сложный инструмент анализа настроений, который предлагает такие услуги, как обработка данных, изучение рынка, аналитика и анализ настроений. Они очень гордятся тем, что расшифровывают смысл отзывов о продуктах и услугах, представленных в тексте, аудио, смайликах, фотографиях и других визуальных носителях.
Они делят анализ настроений на четыре группы:
- Анализ мнений фокусируется на определении полярности мнения.
- Горный текст
- Социальное слушание
- Анализ настроений
№ 5. Бренд24
Анализ настроений — это только один из инструментов, доступных в Brand24, который по сути является инструментом мониторинга СМИ, который вы можете использовать в своих интересах. Мониторинг в Интернете и социальных сетях доступен на Brand24. Приложение охватывает все значимые блоги, форумы, новостные веб-сайты, подкасты и информационные бюллетени, а также ключевые социальные сети.
Все собранные упоминания и сообщения в социальных сетях подвергаются алгоритму анализа настроений. Brand24 предлагает сложную аналитику мониторинга СМИ и собирает упоминания в режиме реального времени на новостных сайтах, подкастах, блогах, форумах и платформах социальных сетей, таких как Facebook, Twitter, Instagram, YouTube и Twitch. Из-за этого это один из лучших инструментов анализа настроений.
Вы можете отслеживать свой бренд в Интернете и определять отношение к бренду с помощью анализа настроений.
Его можно использовать на любой из вкладок инструментальной панели. Анализ текстовых данных в реальном времени выполняется Brand24 с использованием алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка.
Проект анализа настроений
Вы можете создать собственную уникальную стратегию для оценки проекта анализа настроений. Один из проектов анализа настроений, который вы можете выполнить:
Обзоры продуктов Amazon
Первая идея проекта анализа настроений, подходящая для начинающих, касается оценки обзоров продуктов Amazon. Amazon — один из крупнейших магазинов электронной коммерции, а также широкий выбор товаров. Когда компании хотят понять общественное мнение, анализ настроений помогает им понять, что клиентам нравится в их продуктах. Это также помогает выяснить основные проблемы с их продуктами.
Существуют различные способы доступа к тексту для анализа настроений:
- Вы можете использовать парсинг для поиска мнений и мнений о вашем бизнесе, товарах или услугах в Twitter, Facebook и Instagram. Также могут быть полезны часто публикуемые блоги и обзорные статьи.
- Любая переписка с вашими клиентами по электронной почте, текстовым сообщениям или формам для жалоб или отзывов может быть полезна для сбора информации о ваших продуктах и корректировки маркетинговых усилий.
- Чтобы узнать больше о том, что люди думают о вашей компании, вы можете просмотреть такие источники, как газеты и форумы в Интернете.
- Эти методы могут помочь вам в оценке вашего положения на рынке и демографических данных клиентов, таких как возраст и пол, чтобы вы могли определить свой целевой рынок и людей, на которых вы должны сосредоточить свои маркетинговые усилия.
- Извлечение информации из профилей влиятельных лиц, чтобы узнать, что они и их подписчики говорят о ваших продуктах, — это еще один подход к наблюдению за реакцией покупателей. Согласно исследованию, 81% опрошенных потребителей купили продукт после перехода по ссылке влиятельного лица.
Анализ настроений Python
Анализ тональности Python — это способ изучения текста, чтобы найти скрытую в нем тональность. Сочетание машинного обучения и обработки естественного языка позволяет достичь этого (NLP). С помощью анализа настроений вы можете посмотреть на эмоции, изображенные в тексте. Анализ настроений Python использует Python в качестве кода для анализа.
Если нет, то вы, вероятно, уже знаете о Python, мощном языке программирования с простым для понимания синтаксисом. Не говоря уже о том, что это популярный вариант в области науки о данных, что делает его идеальным для нашего руководства.
Почему анализ настроений важен для вашего бизнеса
Анализ настроений жизненно важен для предприятий, чтобы принимать более эффективные решения, устранять болевые точки рынка и отслеживать поведение клиентов в режиме реального времени, чтобы лучше понять их эмоциональную приверженность бренду или продукту. Кроме того, он весьма эффективен для масштабирования больших объемов данных, например, при изучении настроений тысяч твитов, чтобы увидеть, как люди реагируют на дебют нового продукта.
Это позволяет быстрее реагировать на срочные проблемы и выявлять проблемы, которые могли остаться незамеченными на этапе тестирования. В результате маркетологи лучше понимают свой целевой рынок и придумывают изобретательные подходы для их эффективного охвата. Поскольку существующие пользователи более довольны сервисом, в результате повышается лояльность к бренду, а уровень оттока клиентов резко снижается. Привлекая новых клиентов, улучшенный клиентский опыт может даже увеличить потребительскую базу бизнеса.
ПРОЧИТАТЬ ТАКЖЕ Фокус клиента
Является ли анализ настроений AI или ML?
Он использует инструменты машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта (AI) для анализа, извлечения и классификации мнений потребителей о компании, продукте, человеке, услуге, событии или концепции.
Какова цель анализа настроений?
Цель анализа настроений состоит в том, чтобы точно извлечь мысли людей из многочисленных неструктурированных текстов обзоров и классифицировать их по классам настроений, таким как положительные, отрицательные или нейтральные настроения. Иногда учитываются как «очень благоприятные», так и «крайне отрицательные».
Какой лучший инструмент для анализа настроений?
MonkeyLearn — один из лучших инструментов для анализа настроений. Он предлагает множество очень точных инструментов для анализа текста, в том числе готовый к использованию инструмент для анализа тональности.
MonkeyLearn — это простой в интеграции инструмент. Вы можете интегрировать инструменты анализа тональности в свой стек с помощью MonkeyLearn API, если умеете программировать.
Вы также можете научить его распознавать отраслевой жаргон и определять каждую степень отношения к вашему бизнесу, используя ваши бизнес-данные и критерии в процессе обучения.
MonkeyLearn работает тремя способами:
- Импорт данных
- Обучение модели анализа настроений
- Автоматизация процессов
Каковы четыре основных этапа анализа настроений?
# 1. Сбор данных
Процедура анализа настроений включает это как один из наиболее важных элементов. Качество полученных данных и то, как они были аннотированы или помечены, будут определять все, что последует за этим.
Существует два способа сбора данных, включая
- Данные API
- Ручная
# 2. Обработка данных
Тип информации в данных — текст, изображение, видео или аудио — определяет способ ее обработки.
транскрипция аудио
- Увеличение подписи
- Увеличение изображения
- Идентификация логотипа
- Извлечение текста
# 3. Анализ данных
Чтобы завершить этот уровень процесса анализа настроений, необходимо выполнить множество небольших заданий.
- Изменение модели
- Многоязычные данные
- Уникальные теги
- Классификация тем
- Оценка настроения
# 4. Визуализация данных
После завершения каждого шага в процессе анализа тональности информация немедленно преобразуется в отчеты, которые можно использовать для действий в виде графиков и диаграмм. Затем эти отчеты можно распределить по командам. Поскольку вы можете просматривать конкретные результаты, основанные на аспектах, с помощью этих визуальных отчетов, они весьма важны.
Что такое реальный пример анализа настроений?
Вы можете использовать анализ настроений в маркетинговых исследованиях
Совершенно новый производитель здоровых закусок хотел иметь четкое представление о своем коммерческом потенциале на рынке, на который он пытался выйти. Им было интересно узнать не только то, что люди обычно едят на закуску, но и то, что приходит им на ум, когда они слышат эту фразу. Не было заранее составленного списка торговых марок закусок, который можно было бы вычеркнуть, потому что вопросы были открытыми, чтобы обеспечить максимально объективный опрос.
API анализа настроений смог быстро проанализировать все открытые вопросы с сотнями ответов и предоставить важные результаты.
Он не только предоставил среднее значение, какие бренды продуктов питания упоминались чаще всего, но и определил конкурентов нового бизнеса. Знание этой информации помогло новому участнику принять конкретные решения о развертывании своего продукта и о том, какие рыночные ниши выбрать, поскольку знание — это сила.
В заключение,
Анализ настроений — это процесс выявления положительных или отрицательных настроений в тексте. Компании часто используют его для анализа данных социальных сетей на предмет настроений, оценки репутации бренда и понимания клиентуры.
Часто задаваемые вопросы
Каковы три подхода к анализу настроений?
Существуют различные подходы к анализу настроений.
- Наивный байесовский
- LSTM для глубокого обучения
- Предварительно обученные модели VADER на основе правил.
Какие существуют три типа анализа настроений?
Анализ настроений можно классифицировать как
- Основанное на знаниях
- Статистический
- Гибридный.
Что такое алгоритм настроения
Алгоритм настроений специально разработан для изучения эмоционального тона сообщений в социальных сетях, таких как твиты и обновления статуса.
Статьи по теме
- МОНИТОРИНГ БРЕНДА: определение и подробное руководство)
- МОНИТОРИНГ СМИ: лучшие инструменты мониторинга СМИ в 2023 году
- AI-маркетинг: 30+ лучших маркетинговых инструментов искусственного интеллекта
- 11 ЛУЧШИХ СЛУЖБ БИЗНЕС-ТЕКСТОВЫХ СООБЩЕНИЙ И ОБЗОРОВ
- Майнинг биткойнов и расширение вашего кошелька
Рекомендации
