Bilgi güçtür dedikleri gibi ve müşteri incelemelerinden alınan bilgileri kullanmak işinizi veya fikrinizi yeniden şekillendirmenize yardımcı olabilir. Duyarlılık analizinin amacı, işletme sahiplerinin incelemelerinin duygusal bağlamını değerlendirmelerini sağlamaktır. Çalışmanızı otomatikleştirmek ve her şeyi analiz etmeyi kolaylaştırmak için duyarlılık analizi aracını kullanabilirsiniz. Python'u bir duygu analizi aracı olarak da kullanabilirsiniz. Bu makalede, ne hakkında olduğunu daha iyi anlamak için kullanabileceğiniz duygu analizi örnekleri ve projeleri bulunmaktadır.
Duygu Analizi Nedir?
Duygu analizi aynı zamanda fikir madenciliği olarak da bilinir. Duygusal durumları ve öznel verileri sistematik olarak tanımlamak, çıkarmak, ölçmek ve değerlendirmek için hesaplamalı dilbilim, biyometri, doğal dil işleme ve metin analizini birleştiren bir yöntemdir.
Duygu analizi, kuruluşlar tarafından belirli bir mal, hizmet veya kavramla ilgili fikirleri belirlemek ve gruplandırmak için kullanılan yaygın bir yöntemdir. Duyarlılık analizi kavramı, veri madenciliği, makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) kullanarak metin ve öznel bilgi madenciliğidir.
Duygu Analizi nasıl çalışır?
Duyarlılık analizi, işletmelerin e-postalar, blog gönderileri, destek biletleri, web sohbetleri, sosyal medya kanalları, forumlar ve yorumlar gibi çevrimiçi kaynaklarda bulunan yapılandırılmamış, düzenlenmemiş dilden bilgi çıkarmasına yardımcı olur. Duyarlılık algoritmaları, manuel veri işlemeyi değiştirmek için kural tabanlı, otomatik veya hibrit teknikler kullanır.
Duyarlılık analizinin kullandığı iki teknik vardır.
- Otomatik sistemler, bilgi ve veri toplamak için makine öğrenimini kullanır.
- Kural tabanlı sistemler, önceden belirlenmiş, sözlük tabanlı kuralları kullanarak duygu analizi yürütür.
İki yöntemin birleştirilmesi, hibrit bir duyarlılık analiziyle sonuçlanır. Fikir madenciliği, duyguyu tanımlamanın yanı sıra konuyu, fikir sahibini ve kutuplaşmayı (veya pozitiflik ve negatiflik derecesini) metinden çıkarabilir. Ayrıca, duygu analizi için belge, paragraf, cümle ve alt cümle seviyeleri dahil olmak üzere diğer kapsamlar kullanılabilir.
Birçok popüler marka, ürünlerini geliştirmek için duyarlılık analizini kullanır. Bu araçları kullanmak, işletmelerin müşteri girdilerini daha sık değerlendirmesine ve pazardaki görüş değişikliklerine proaktif olarak tepki vermesine olanak tanır.
Duygu Analizi Uygulaması
Kuruluşlar, duyarlılık analizi teknolojilerini aşağıdakiler gibi çeşitli amaçlar için kullanabilir:
- Demografi veya hedef pazarın belirlenmesi.
- Web siteleri, çevrimiçi formlar veya sosyal medya aracılığıyla müşteri girişi elde etme.
- Pazar analizi yapmak.
- Müşteri hizmetleri talepleri kategoriler halinde.
- Belirli bir dönemde veya zaman içinde marka popülaritesini, itibarını ve bilinirliğini belirleme.
- Yeni iyileştirmelere veya ürünlere tüketici tepkisinin izlenmesi.
- Bir pazarlama çabasının etkinliğini belirleme.
Duygu Analizi Örneği
Duygu analizi işaretlemenin farklı bölümlerinde kullanılabilir. Örnekler şunları içerir:
- Marka izleme
- Müşteri destek analizi
- Müşteri geri bildirim analizi
- Pazar araştırması
Duygu analizinin amacını ve zorluklarını anlamanıza yardımcı olacak bazı örnekler:
Örneğin, Netflix'in yakın zamanda piyasaya sürdüğü yeni bir filmle ilgili bir tweet, aşağıdaki gibi yorumlar içerir:
- Bu, Netflix'in yarattığı en iyi film
- çok kötü değildi
- Netflix'ten daha iyisini beklerdim
Dikkat ederseniz yeni çıkan filmlerle ilgili açıklamalar var ama hepsi aynı anlama gelmiyor. Duygu analizi, her metin veya ifadenin arkasındaki içeriği ve anlamı tanımlamaya yardımcı olur. Duygu analizinden geçtikten sonra hangisinin olumlu veya olumsuz olduğunu belirler.
- Bu, Netflix'in yarattığı en iyi film-olumlu
- Çok kötü değildi - orta/nötr
- Netflix-negatiften daha iyisini beklerdim.
İnsanların ürününüz veya hizmetiniz hakkında ne düşündüğünü bilmek, markanızı daha iyi hale getirmenize yardımcı olacaktır.
Duyarlılık Analizi Aracı
Analizi kolaylaştırmak için, doğru bilgileri toplamak için kullanabileceğiniz bir duyarlılık analizi aracı vardır. Duygu analizi aracı, her mesajın duygularını ve bağlamını inceleyecektir. Duyarlılık analizi verileri, aşağıdakiler için bir altın madenidir:
- Müşteri hizmetleri ekipleriniz için
- Ürün geliştirme ekipleri
- Pazarlama ekipleri
O zamanlar duyarlılık analizine başlamak için bile yüzlerce yorumu, blogu ve anket sonucunu incelemeniz gerekiyordu. Ancak, artık süreci otomatikleştirebilir ve ekibinize mevcut birçok duygu analizi aracından birini kullanarak başarılı olmak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlayabilirsiniz. Medya izleme projeniz, temel bileşen olarak duyarlılık analizini içermelidir.
Şirketler, duyarlılık analizi aracını aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanır:
- Metin analizi
- İnceleme ve geri bildirim analitiği
- medya takibi
- Sosyal gözlem
- Eksiksiz marka izleme
Fikir madenciliği araçlarının maliyeti genellikle yüksektir. Neyse ki, duyarlılık analizi işletmelerinin eksiksiz bir listesini bir araya getirmeyi başardık. Duyarlılık analizi için hem ücretsiz hem de daha gelişmiş ticari yazılım parçaları mevcuttur.
1 numara. SentiGüç
Sentistrength, her saniye 16,000'e kadar sosyal web metnini İngilizce için insan düzeyinde doğrulukla otomatik olarak analiz edebilen bir duyarlılık analiz aracıdır.
Listedeki diğer programlardan farklı olarak Windows'un yanı sıra Mac, Linux ve Android cihazlarda da Crossover ile çalışan yazılımlar indirilmektedir. Aracın web tabanlı bir demosu da mevcuttur. İngilizce web metinlerinin büyük çoğunluğu için insan düzeyinde doğruluk sunar.
2 numara. Sosyal Arayıcı
Steroidlerdeki Social Mention'a benzer şekilde, Social Searcher şöyle görünür. Sosyal arama aracı, Social Buzz, Google Social Search, Media Monitoring, vb. dahil olmak üzere çeşitli özellikler sunar.
Kaydolmadan kullanabilmenize rağmen, bunu yapmanın açık avantajları vardır. Ücretsiz planda kalma veya her ay 3,49 ila 19,49 Euro arasında değişen diğer üç plandan birini seçme seçeneğine sahipsiniz.
# 3. Sosyal Mansiyon
Social Mention, çeşitli sosyal medya platformlarından kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği toplayan ücretsiz bir sosyal medya arama motorudur. Araç, Reddit, Flickr veya Google Haberler gibi web sitelerinden bilgi toplar. Ayrıca Twitter için duyarlılık analizi sağlar.
Platform, web sitesinden verileri takip ediyor ve 100'den fazla sosyal medya sitesini takip ediyor. Bir konuyu veya markayı hesap oluşturmadan izlemeye başlayabilmeniz güzel olsa da, sonuçlarınızı daha sonra hatırlayamayacaksınız.
Buna rağmen, sosyal medya izlemeye yeni başlayanlar için, ücretsiz bir duygu analizi aracı olduğu için faydalı bilgiler sunuyor.
#4. Yüksek Teknolojili BPO
Hitech, veri işleme, pazar zekası, analitik ve duyarlılık analizi gibi hizmetler sunan gelişmiş bir duyarlılık analizi aracıdır. Metin, ses, emoji, fotoğraflar ve diğer görsel ortamlarda sunulan ürün ve hizmet incelemelerinin ardındaki anlamı çözmekten büyük gurur duyarlar.
Duyarlılık analizini dört gruba ayırırlar:
- Görüş madenciliği, bir görüşün kutupsallığını belirlemeye odaklanır.
- Madencilik metni
- Sosyal dinleme
- Duygu Analizi
5 numara. Marka24
Duygu analizi, temelde kendi yararınıza kullanabileceğiniz bir medya izleme aracı olan Brand24'te bulunan araçlardan yalnızca biridir. Web ve sosyal medya izleme, Brand24'ten edinilebilir. Uygulama, önemli sosyal medya ağlarına ek olarak tüm önemli blogları, forumları, haber web sitelerini, podcast'leri ve haber bültenlerini kapsar.
Toplanan tüm bahsetmeler ve sosyal medya gönderileri, bir duyarlılık analizi algoritmasına tabidir. Brand24, gelişmiş medya izleme analitiği sunar ve haber siteleri, podcast'ler, bloglar, forumlar ve Facebook, Twitter, Instagram, YouTube ve Twitch gibi sosyal medya platformlarında gerçek zamanlı olarak bahsi toplar. Bu nedenle mevcut en büyük duygu analizi araçlarından biridir.
Duyarlılık analizi kullanarak markanızı çevrimiçi olarak takip edebilir ve marka duyarlılığını tespit edebilirsiniz.
Aracın pano sekmelerinden herhangi birinde kullanılabilir. Gerçek zamanlı metin veri analizi, Brand24 tarafından makine öğrenimi algoritmaları ve doğal dil işleme kullanılarak yapılır.
Duygu Analizi Projesi
Duyarlılık analizi projesini değerlendirmek için kendinize ait benzersiz bir strateji oluşturabilirsiniz. Yapabileceğiniz duyarlılık analizi projelerinden biri:
Amazon Ürün İncelemeleri
Başlangıç seviyesindeki ilk kullanıcı dostu Duygu Analizi proje fikri, Amazon ürün incelemelerini değerlendirmekle ilgilidir. Amazon, en büyük e-ticaret mağazalarından biridir ve aynı zamanda geniş bir ürün yelpazesine sahiptir. Şirketler kamuoyunu anlamak istediklerinde, duyarlılık analizi yapmak, müşterilerin ürünleri hakkında neyi beğendiklerini anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca, ürünleriyle ilgili birincil sorunları çözmeye yardımcı olur.
Duyarlılık analizi için metne erişmenin çeşitli yolları vardır:
- Twitter, Facebook ve Instagram'da işletmeniz, ürünleriniz veya hizmetlerinizle ilgili görüş ve düşünceleri aramak için kazımayı kullanabilirsiniz. Sıkça yazılan bloglar ve inceleme makaleleri de yardımcı olabilir.
- Müşterilerinizle e-postalar, metinler veya şikayet veya geri bildirim formları aracılığıyla yapacağınız yazışmalar, ürünleriniz hakkında girdi toplamak ve pazarlama çabalarını ayarlamak için yardımcı olabilir.
- İnsanların şirketiniz hakkında ne düşündükleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için gazeteler ve internet tartışma panoları gibi kaynakları araştırabilirsiniz.
- Bu yöntemler, pazar konumunuzu ve yaş ve cinsiyet gibi müşteri demografik özelliklerini değerlendirmenize yardımcı olabilir, böylece hedef pazarınızı ve pazarlama çabalarınızı yoğunlaştırmanız gereken kişileri belirleyebilirsiniz.
- Etkileyenlerin ve takipçilerinin ürünleriniz hakkında ne söyleyeceklerini görmek için profillerinden bilgi kazımak, alıcıların nasıl tepki verdiğini gözlemlemeye yönelik başka bir yaklaşımdır. Araştırmaya göre, ankete katılan tüketicilerin %81'i bir etkileyicinin bağlantısını tıkladıktan sonra bir ürün satın aldı.
Python Duygu Analizi
Python duygu analizi, içinde gizlenen duyguyu bulmak için metni incelemenin bir yoludur. Makine öğrenimi ile doğal dil işlemeyi birleştirmek, bunu (NLP) gerçekleştirmesini sağlar. Duygu analizi ile bir metinde tasvir edilen duygulara bakabilirsiniz. Python duyarlılık analizi, analiz etmek için kod olarak python'u kullanır.
Değilse, muhtemelen anlaşılması kolay bir sözdizimine sahip güçlü bir programlama dili olan Python'u zaten biliyorsunuzdur. Veri bilimi alanında çok sevilen bir seçenek olduğundan bahsetmiyorum bile, bu da onu eğitimimiz için ideal kılıyor.
Duyarlılık Analizi İşletmeniz İçin Neden Önemli?
İşletmelerin bir markaya veya ürüne olan duygusal bağlılıklarını en iyi şekilde anlamak için daha iyi kararlar almaları, pazardaki sorunlu noktaları ele almaları ve müşteri davranışlarını gerçek zamanlı olarak izlemeleri için duyarlılık analizi hayati önem taşır. Ayrıca, insanların yeni bir ürünün piyasaya çıkışına nasıl tepki verdiğini görmek için binlerce tweet'in duyarlılığını incelerken olduğu gibi, büyük hacimli verileri ölçeklendirmek için oldukça verimlidir.
Bu, acil sorunlara daha hızlı yanıt verilmesini ve test aşamasında gözden kaçabilecek sorunların tespit edilmesini sağlar. Sonuç olarak, pazarlamacılar hedef pazarlarını daha iyi kavrayabilir ve onlara etkili bir şekilde ulaşmak için yaratıcı yaklaşımlar geliştirebilir. Mevcut kullanıcılar hizmetten daha mutlu olduğu için marka bağlılığı artar ve sonuç olarak müşteri kayıp oranları önemli ölçüde düşer. Geliştirilmiş müşteri deneyimi, yeni müşteriler çekerek işletmenin tüketici tabanını bile büyütebilir.
AYRICA OKUYUN MÜŞTERİ ODAKLI
Duyarlılık Analizi Yapay Zeka mı yoksa Makine Öğrenimi mi?
Bir şirket, ürün, kişi, hizmet, olay veya kavram hakkında tüketici görüşlerini araştırmak, ayıklamak ve kategorize etmek için makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme (NLP), veri madenciliği ve yapay zeka (AI) araçlarını kullanır.
Duygu Analizinin Amacı Nedir?
Duyarlılık analizinin amacı, insanların düşüncelerini çok sayıda yapılandırılmamış inceleme metninden kesin olarak çıkarmak ve bunları olumlu, olumsuz veya nötr duygu gibi duygu sınıflarına ayırmaktır. Hem “çok olumlu” hem de “son derece olumsuz” bazen dikkate alınır.
Duygu Analizi için En İyi Araç Nedir?
MonkeyLearn, duyarlılık analizi için en iyi araçlardan biridir. Duyarlılığı analiz eden kullanıma hazır bir araç da dahil olmak üzere çok çeşitli çok doğru metin analiz araçları sunar.
MonkeyLearn, entegrasyonu kolay bir araçtır. Kodlamayı biliyorsanız, duyarlılık analizi araçlarını MonkeyLearn API'sini kullanarak yığınınıza entegre edebilirsiniz.
Ayrıca, eğitim sürecinde iş verilerinizi ve kriterlerinizi kullanarak sektöre özgü dili tanımayı ve işinizle ilgili her bir duygu derecesini tanımlamayı öğretebilirsiniz.
MonkeyLearn üç şekilde çalışır ve bu:
- veri Alma
- Duygu analizi modeli eğitimi
- Proses otomasyonu
Duygu Analizinin Dört Ana Adımı Nedir?
# 1. Veri koleksiyonu
Duyarlılık analizi prosedürü, bunu en önemli unsurlardan biri olarak içerir. Elde edilen verinin kalitesi, nasıl yorumlandığı veya etiketlendiği bundan sonrasını belirleyecektir.
Veri toplamanın iki yolu vardır ve şunları içerir:
- API Verileri
- Manuel
# 2. Veri işleme
Verilerdeki bilgilerin türü (metin, resim, video veya ses) nasıl işlendiğini belirleyecektir.
ses transkripsiyonu
- Altyazı büyütme
- Resim büyütme
- logo tanımlama
- Metin çıkarma
# 3. Veri Analizi
Duyarlılık analizi sürecinin bu düzeyini tamamlamak için çok sayıda küçük işin tamamlanması gerekir.
- modeli değiştirme
- Çok dilli veriler
- Benzersiz Etiketler
- Konuların Sınıflandırılması
- Duyarlılık Değerlendirmesi
# 4. Veri Goruntuleme
Duyarlılık analizi sürecindeki her adımın tamamlanmasının ardından, içgörüler hemen grafikler ve çizelgeler şeklinde eylem için kullanılabilecek raporlara dönüştürülür. Ardından, bu raporlar ekipler arasında dağıtılabilir. Bu görsel raporlar aracılığıyla belirli, en/boy tabanlı sonuçları görüntüleyebileceğiniz için bunlar oldukça önemlidir.
Duygu Analizinin Gerçek Hayattan Bir Örneği Nedir?
Duyarlılık analizini pazar araştırmalarında kullanabilirsiniz.
Yepyeni bir sağlıklı atıştırmalık üreticisi, girmeye çalıştığı pazardaki ticari potansiyeli hakkında net bir imaja sahip olmak istedi. İnsanların yalnızca atıştırmalık olarak ne yediklerini değil, aynı zamanda deyimi duyduklarında akıllarına ne geldiğini de bilmekle ilgilendiler. Anketin olabildiğince tarafsız olmasını sağlamak için sorular açık uçlu olduğundan, önceden hazırlanmış bir atıştırmalık marka isimleri listesi yoktu.
Duyarlılık analizi API'si, yüzlerce yanıt içeren tüm açık uçlu soruları hızlı bir şekilde veri madenciliği yapabildi ve anlayışlı sonuçlar sağladı.
Sadece en sık hangi gıda markalarına atıfta bulunulduğunun ortalamasını sağlamakla kalmadı, aynı zamanda yeni işin rakiplerini de belirledi. Bu bilgiyi bilmek, yeni giren kişinin ürününün piyasaya sürülmesi ve bilgi güç olduğu için hangi pazar nişlerinin hedefleneceği hakkında belirli kararlar almasına yardımcı oldu.
Sonuç olarak,
Duygu analizi, metindeki olumlu veya olumsuz duyguları belirleme sürecidir. İşletmeler, sosyal medya verilerini duyarlılık açısından analiz etmek, marka itibarını değerlendirmek ve müşterileri anlamak için sıklıkla kullanır.
FAQs
Duygu analizinin üç yaklaşımı nelerdir?
Duygu analizine yönelik çeşitli yaklaşımlar vardır.
- Naif bayanlar
- Derin Öğrenme LSTM
- Önceden Eğitilmiş Kural Tabanlı VADER Modelleri.
Üç tür duygu analizi nedir?
Duygu analizi şu şekilde sınıflandırılabilir:
- Bilgiye dayalı
- Istatistiksel
- Hibrid.
duygu alogoritması nedir
Duygu algoritması, tweet'ler ve durum güncellemeleri gibi sosyal medya gönderilerinin duygusal tonunu incelemek için özel olarak tasarlanmıştır.
İlgili Makaleler
- MARKA İZLEME: Tanım ve Ayrıntılı Kılavuz)
- MEDYA İZLEME: 2023'ün En İyi Medya İzleme Araçları
- AI Pazarlama: En İyi 30'dan Fazla Yapay Zeka Pazarlama Aracı
- 11 EN İYİ İŞ METİN MESAJ HİZMETİ VE YORUMLARI
- Bitcoin Madenciliği ve Cüzdanınızı Genişletme
Referanslar
