Что такое анализ настроений?

• Анализ настроений — это сканирование слов, написанных или сказанных человеком, для определения эмоций, которые он, скорее всего, испытывает в данный момент.
• Вы можете в режиме реального времени отслеживать разговоры о вашей компании и ее продуктах или услугах, чтобы измерять настроения потребителей.
• Вы можете использовать данные анализа настроений, чтобы определить, какие продукты и услуги нужны вашим клиентам или как они относятся к бренду.
• Эта статья предназначена для владельцев бизнеса, которые хотят лучше понять, что чувствуют их клиенты и что им нужно.

Узнайте, чего хотят ваши целевые клиенты, и что они думают о вашей компании, ее продуктах или услугах в режиме реального времени, проведя анализ настроений. Хотя они все еще находятся в стадии разработки, приложения для анализа настроений могут революционизировать отношения между брендами и их потребителями, создавая лучшее понимание. Компании могут использовать данные анализа настроений для увеличения доходов и управления маркетинговыми усилиями.

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений — это сканирование слов, написанных или произнесенных человеком, для определения эмоций, которые он, скорее всего, испытывает в данный момент. Если человек говорил устно, технология анализа настроений может анализировать транскрипцию разговора для этой цели. Результаты анализа позволяют компаниям лучше понимать своих клиентов.

Компании могут использовать анализ настроений для анализа прямого общения, то есть разговоров и взаимодействия между вами и вашими клиентами по электронной почте, телефону, WhatsApp, чат-ботам и другим каналам. Они также могут анализировать онлайн-коммуникации, такие как комментарии, сделанные потребителями в социальных сетях, в сообщениях в блогах, в новостных статьях и на сайтах онлайн-обзоров.

Как работает анализ настроений?

Анализ настроений исследует текст, полученный из самых разных источников, включая онлайн-форумы, платформы социальных сетей (включая Twitter, Facebook и LinkedIn), разговоры с чат-ботами, запросы в службу поддержки, сообщения в блогах, электронные письма и сторонние веб-сайты.

Искусственный интеллект и машинное обучение запускают алгоритмы обработки естественного языка для анализа текста. Программное обеспечение для анализа настроений пытается понять эмоциональное содержание текста с точки зрения человека. (Статья по теме: В чем разница между машинным обучением и автоматизацией?)

Анализ настроений используется такими компаниями, как KFC, Apple, Google, TripAdvisor, Intel и Twitter.

Какие существуют типы анализа настроений?

Существует пять основных типов анализа настроений.

• Оценочный анализ: Это одна из самых простых форм анализа настроений. Примером могут служить люди, которые оценивают бизнес по 5-балльной шкале, например оценивают бизнес на Yelp. Иногда цифры заменяются такими вариантами, как «отлично», «удовлетворительно» или «ниже среднего».
• Анализ обнаружения эмоций: Инструменты аналитики присваивают такие чувства, как грусть, гнев, разочарование и счастье, сопоставляя текст со списком слов, помеченных одной из этих эмоций. Хотя в большинстве случаев это работает хорошо, некоторые технологии могут быть сбиты с толку такими разговорными выражениями, как «плохой» или «злой», которые также могут быть дополнительными в правильном контексте.
• Детальный анализ: Здесь предложения разбиваются на составные части и анализируются более подробно. Например, в предложении «Дворники на моей машине отломились через три года» мелкозернистый анализ определяет объект («автомобиль»), свойство объекта («дворники»), что пошло не так ( они «отломились») и когда («через три года»). Он может определять сравнительные характеристики, такие как «x лучше, чем y», и может оценивать отношение к данному вопросу в диапазоне от «очень положительного» до «очень отрицательного». Детальный анализ настроений чаще всего используется для оценки мнений в социальных сетях, особенно в случаях антикризисного управления.
• Аспектный анализ: Как и при детальном анализе, этот метод ищет положительные или отрицательные настроения на основе входных данных. Примером этого может быть человек, написавший чат-боту: «Дворники на моей машине сломались через три года». Чат-бот распознает, что клиенту нужна помощь, а затем передает разговор оператору-человеку за помощью. (Подробнее об ответах на живые чаты.)
• Анализ намерений: Этот тип определяет, является ли заявление вопросом, выражением признательности, жалобой, предложением, мнением, маркетинговым обеспечением или новостью. Хорошим примером анализа намерений является то, как Gmail сортирует входящие сообщения как «Социальные сети», «Рекламные акции», «Обновления» и «Форумы», хотя для достижения этой цели Google использует другие методы в дополнение к анализу намерений.

Как анализ настроений может улучшить продажи?

Компании могут использовать результаты анализа настроений для формирования своих планов продаж и маркетинга, оценки сообщений в социальных сетях, улучшения антикризисного управления и укрепления бренда, а также преобразования цифрового PR в реальные действия. На самом деле, понимание эмоций и ожиданий ваших клиентов может стать ключом к удержанию клиентов.

Продажи и маркетинг

Компании могут использовать анализ настроений, чтобы увидеть, насколько хорошо проходят их маркетинговые кампании в социальных сетях и на сторонних веб-сайтах. При запуске совершенно новых продуктов они могут сканировать онлайн-комментарии, чтобы увидеть, есть ли у кого-либо из клиентов проблемы. Компании также могут получить представление о том, насколько хорошо их целевая аудитория восприняла их новый продукт. Основываясь на результатах анализа, они могут скорректировать свои планы продаж и маркетинга, чтобы учитывать или учитывать настроения потребителей.

Вы также можете отслеживать конкурентов с помощью анализа настроений. Эти выводы были бы очень полезны при любом анализе конкурентов.

Исследования в социальных сетях

Традиционный мониторинг социальных сетей часто фокусируется на измерении количества лайков, комментариев и репостов, которые получает пост. Хотя эти цифры могут указывать на ажиотаж вокруг компании, они не дают эмоционального понимания симпатий, антипатий и ожиданий потребителей.

Напротив, вы можете использовать анализ настроений, чтобы «понять, относятся ли потребители к определенному бренду, продукту или теме «положительно», «отрицательно» или «нейтрально», — сказал Максим-Самюэль Ни-Рукетт, менеджер по работе с клиентами в Tempo Software и бывший менеджер по работе с клиентами в Semeon Analytics, компании по анализу данных, которая специализируется на анализе настроений.

Анализ настроений дает компаниям возможность найти больше смысла в данных социальных сетей, сказал Шон Макфедран, старший директор по инновациям маркетингового агентства SCS. «Самое простое использование инструментов анализа настроений для маркетологов — это измерение тенденций общего настроения в социальных сетях — например, отслеживание упоминаний Macy’s и просмотр слов вокруг него на предмет эмоций и модификаторов. Эмоциональные слова достаточно интуитивно понятны для нас. «Дерьмо» или «ненависть» — это плохо. «Отлично» и «отлично» — это хорошо».

Макфедран рекомендует копнуть глубже, чтобы определить любые нюансы в выраженных чувствах. «Например, есть ли конкретное место, связанное с кластерами негативных настроений? Есть ли конкретная проблема, которая связана? «Возвраты», например, могут указывать на то, что люди в целом недовольны политикой возврата».

В соответствии с Суперофис, только 4% недовольных клиентов жалуются напрямую в компанию. Если вы используете программное обеспечение для анализа настроений для просмотра сообщений в социальных сетях, вы можете определить наиболее распространенную область жалоб на ваши продукты, услуги или последующие действия, которые вы обычно не слышите напрямую.

Антикризисное управление и здоровье бренда

Антикризисное управление — это то, как компании пытаются использовать повествование и минимизировать ущерб после неожиданной чрезвычайной ситуации. В кризис крайне важно, чтобы компании использовали анализ настроений, чтобы узнать, как сторонники и противники их бренда реагируют на ситуацию. Они также могут проводить анализ через регулярные промежутки времени после окончания кризиса, чтобы определить, отошли ли потребители от инцидента.

Например, в 2019 году Gillette потерпела PR-катастрофу со своей видеокампанией «Лучшие мужчины могут быть», в которой говорилось о токсичной мужественности, сексуальных домогательствах и издевательствах. Видео получило 1,5 миллиона дизлайков на YouTube, и компания увидела его Индекс бренда YouGov оценка шумихи упала более чем на пять баллов, что привело к отрицательному рейтингу. Но неприятные слухи в конце концов утихли, и несколько месяцев спустя анализ настроений последующей кампании «#MyBestSelf», в которой трансгендерный мужчина впервые научился бриться от своего отца, показал очень положительную реакцию потребителей.

В этом случае Gillette признала отношение потребителей к своей оклеветанной кампании «Лучшие мужчины могут быть» и смогла восстановить здоровье бренда компании, изменив маркетинговое содержание.

Цифровой PR

Цель цифрового PR — создать постоянный ажиотаж о конкретном бренде и его продуктах или услугах. Вы можете измерить объем контента и отношение потребителей к вашему бренду и историям, о которых говорят люди, с помощью анализа настроений.

«Слушая разговоры, которые ведутся в Интернете, компания может понять эмоции потребителей и дать им связь, выходящую далеко за рамки того, хорошо ли продукт продается или нет», — сказал Ни-Рукетт, который привел примеры для розничного сектора.

«Розничные продавцы могут отслеживать реакцию и отзывы своих клиентов, чтобы рекламировать контент как «вирусный» или применять стратегию контроля ущерба во время кризисного управления. Розничные продавцы, такие как Walmart, Target и Costco, используют анализ настроений, чтобы понять, что волнует их клиентов, и использовать эту информацию для изменения позиции своих продуктов, создания нового контента или даже предоставления новых продуктов и/или услуг».

Каково будущее анализа настроений?

Макфедран сказал, что следующее поколение анализа настроений очень интересно.

«API-интерфейсы микросервисов способны измерять эмоции в письменном контенте, а также голос и выражение лица. Для примера предположим, что у нас есть CRM-система, которая знает социальные контакты пользователей и имеет изображение клиента, которое с разрешения клиента можно использовать для персонализации на основе распознавания лиц».

Обладая этими знаниями, ваш бизнес сможет лучше оценить настроения отдельных клиентов и соответствующим образом нацелить стратегии конверсии. (Узнать больше о реклама с распознаванием лиц.)

Возможно, вам придется инвестировать в эту технологию анализа сейчас, иначе вы рискуете проиграть в будущем просто потому, что у одной компании нет ключевых данных о потребителях, а у другой есть. Понимание бизнеса и, следовательно, его успех будут ограничены тем, сколько у него данных.

«Поскольку в основе анализа настроений лежат большие данные с использованием наборов данных, состоящих из тысяч и тысяч точек данных, ритейлерам необходимо иметь достаточно данных (включая разговоры с клиентами и отзывы), чтобы получить полезную информацию», — сказал Ни-Рукетт. «Поэтому в некоторых случаях, когда данных недостаточно, анализ настроений может не дать хорошего понимания из-за отсутствия статистической достоверности». (Статья по теме: Большие данные против CRM: как они могут помочь малому бизнесу?)

Это решаемая проблема, и компании должны решить ее, если они хотят получить максимальные преимущества анализа настроений.

«При наличии данных из различных онлайн-источников компании (и особенно розничные продавцы) могут использовать анализ настроений для сбора информации, которая была бы невозможна с использованием традиционных маркетинговых методологий», — сказал Ни-Рукетт.

Если вы заинтересованы в анализе настроений, вашему бизнесу также может быть полезно провести совместный анализ и статистический анализ для анализа потребительских ценностей и тенденций.

Могут ли малые предприятия сейчас использовать анализ настроений?

Для малого бизнеса доступен широкий спектр инструментов анализа настроений. Практически все инструменты анализа настроений могут сканировать социальные сети в поисках упоминаний о вашем бренде и конкурентах. Вы получаете информацию об объеме контента и о том, был ли этот контент положительным, отрицательным или нейтральным.

Вы также можете подключить приложения для анализа настроений к своему почтовому серверу и системам живого чата, давая приложениям инструкции о том, что делать в зависимости от того, как они интерпретируют сообщение и настроение, стоящее за ним.

Многие инструменты анализа настроений интегрируются с программным обеспечением CRM, чтобы обеспечить более глубокое понимание поведения клиентов на основе их взаимодействия с вашим бизнесом. Посмотрите нашу подборку лучших CRM-систем.

В чем ценность анализа настроений?

Анализ настроений может иметь неоценимое значение для малого бизнеса. Чтобы компания преуспела, она должна знать, как рынок воспринимает ее продукты и услуги. Анализ настроений может рассказать бизнесу, как клиенты относятся к бренду и его предложениям. Обладая этими знаниями, компании могут разрабатывать стратегии продаж, учитывающие настроения потребителей.

Брайан О’Коннелл участвовал в написании и написании этой статьи. Источник интервью были проведены для предыдущей версии этой статьи.