تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

از آنجا که مشاغل به صورت دیجیتالی راه حل ها و فرآیندهای خود را تغییر می دهند ، آنها همچنین لازم است که نحوه تعامل با آنها و به ویژه درک مشتریان خود را برای موفقیت انجام دهند.

اما این فقط ارائه نظرسنجی های ساده مشتری است. شما باید به طور جدی در مکالمات در مورد احساس مشتری خود نسبت به مارک خود شرکت کنید. و تجزیه و تحلیل احساسات کلید اصلی فهمیدن آن است.

تعریف تجزیه و تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات ، همچنین به عنوان افکار معدن یا هوش مصنوعی نیز شناخته می شود ، یک تکنیک پردازش زبان طبیعی (NLP) است که تعیین می کند که آیا یک قطعه از محتوا مثبت ، منفی یا خنثی است. با تجزیه و تحلیل متن و آمار ، یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات می تواند درک کند که مشتریان چه می گویند ، چگونه آنها را می گویند ، و واقعاً منظور آنها چیست - هم از دیدگاه یک فرد و هم از نظر عموم.

تحت چتر استخراج متن ، تجزیه و تحلیل احساسات به طور معمول برای تعیین صدای مشتری در مواد بازخورد و کانال هایی مانند بررسی ، نظرسنجی ، مقالات وب و رسانه های اجتماعی استفاده می شود. با تکامل زبان ، درک این کانال از طریق این کانال ها می تواند به طور فزاینده ای چالش برانگیز شود و پیش فرض تعاریف فرهنگ لغت ممکن است منجر به خوانش های نادرست شود.

با داشتن یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر الگوریتم که به صدای مشتریان شما تنظیم شده است ، می توانید آنچه را که مشتریان می خواهند و از محصول ، خدمات یا راه حل خود می خواهند و چگونگی تغییر یا تغییر نظرات آنها با گذشت زمان ، فاش کنید.

برخی از انواع تجزیه و تحلیل احساسات عبارتند از:

• مبتنی بر جنبه-به طور خاص آنچه را که مشتریان در مورد آنها بحث می کنند ، مانند قیمت محصول در بررسی های آنلاین و همچنین احساسات مشتریان خاص.
• تشخیص احساسات - احساسات را با مرتبط کردن کلمات خاص با یک احساسات خاص.
• ریزآفرینی-احساسات آنالیز در مقوله های قطبیت (بسیار مثبت ، مثبت ، خنثی ، منفی یا بسیار منفی) برای کمک به تعیین نظرات مشتری در سطوح دانه ای بیشتر.
• قصد - هدف مشتریان خود را تعریف کنید تا بتوانید درک کنید که آیا آنها در حال خرید هستند یا تحقیق می کنند و آیا بعداً نیاز به ردیابی و هدف قرار دادن دارید.

چگونه از تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می شود

به طور سنتی ، مشاغل برای سنجش نظر مشتری به پرسشنامه ها و نظرسنجی ها اعتماد داشتند. به عنوان مثال ، بررسی نمره خالص مروج (NPS) اطلاعات جمع آوری شده و ارزیابی شده مورد نیاز برای اندازه گیری تمایل مشتریان برای توصیه یک تجارت. در حالی که ارزشمند است ، می تواند به شدت توانایی ارائه بینش عمیق تر از تجربیات مشتری - مانند هنگام خرید - کانال های دیجیتالی خود را بدست آورد.

اما تجزیه و تحلیل احساسات می تواند این شکاف را ایجاد کند.

در نظارت ، شناسایی و استخراج نظرات و احساسات مشتریان از متن ، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به آشکار کردن معنای هر نظر ، رسانه های اجتماعی مانند ، ایده ، شکایت و پرس و جو کمک کند. و به شما کمک می کند تا به راحتی در نیازهای روزافزون مشتریان خود شرکت کنید.

با تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده ، خلاصه ای از واکنش هر مشتری و همچنین بازخورد اضافی دیگری را دریافت خواهید کرد که می تواند به شکل گیری درک عمومی از محصول یا تجارت شما کمک کند. هنگامی که این داده ها بر روی طیف احساسات مثبت ، خنثی یا منفی قرار می گیرند ، می توانید ببینید که مشتری چه چیزی را برای بیان این بیانیه سوق داده است - در حال ارائه نظرات که احساسات و احساسات مشتری را به سمت یک موضوع خاص توصیف می کند.

این نظرات سپس به صورت مستقیم طبقه بندی می شوند ("این محصول بهترین چیزی است که من تاکنون استفاده کرده ام!") یا مقایسه ای ("محصول A یکپارچه بهتر با org من از محصول B."). در حالی که تفسیر این موارد اغلب آسان است ، همچنین مهم است که توجه داشته باشید که برخی ممکن است نیاز به نگاه بیشتر داشته باشند. طبقه بندی هایی مانند ضمنی ("تجارت می داند که برای بهبود این محصول چه کاری باید انجام دهند.") و صریح ("ویژگی A استفاده آسان است.") ، و همچنین توالی های کلمه ای که هنوز مثبت هستند حاوی یک کلمه منفی هستند ، می تواندتجزیه و تحلیل دشوار است و ممکن است نیاز به بررسی دستی یا تنظیم در مدل های احساسات خود داشته باشد.

اما هنگامی که این کلمات و عبارات کلیدی در مورد احساس دیگران نسبت به شما کشف شود ، می توانند به شما در برنامه ریزی حرکت بعدی سازمان خود کمک کنند. اما ابتدا باید درک کنید که تجزیه و تحلیل احساسات برای بهره مندی از تجارت شما چگونه کار می کند.

درک نحوه کار تجزیه و تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات از چندین فناوری برای تقطیر همه کلمات مشتریان خود در یک مورد واحد و عملی استفاده می کند. روند تجزیه و تحلیل احساسات از این چهار مرحله پیروی می کند:

1. تجزیه متن به مؤلفه ها: جملات ، عبارات ، نشانه ها و بخش هایی از گفتار.

2. شناسایی هر عبارت و مؤلفه.

3. اختصاص نمره احساسات به هر عبارت با امتیاز به علاوه یا منهای.

4- ترکیب نمرات برای تجزیه و تحلیل احساسات نهایی.

با به خاطر سپردن کلمات و عبارات توصیفی برای تعیین وزن احساسات، شما و تیمتان می توانید یک کتابخانه احساسات بسازید. از طریق امتیازدهی دستی، تیم شما تصمیم می گیرد که هر کلمه چقدر قوی یا ضعیف باشد، و قطبیت عبارت مربوطه را با توجه به مثبت، منفی یا خنثی بودن آن، تعیین می کند. موتورهای تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه همچنین باید کتابخانه های منحصر به فردی را برای هر زبانی که پشتیبانی می کنند از طریق امتیازدهی ثابت، عبارات جدید و حذف اصطلاحات نامربوط نگهداری کنند.

تحلیل احساسات می تواند این رویکردها را به سه دسته مختلف تقسیم کند:

خودکار

ترکیبی از آمار، NLP و الگوریتم های یادگیری ماشینی برای شناسایی احساسات. این سیستم برای مرتبط کردن ورودی ها با خروجی های مربوطه، یعنی متن مشتری با قطبیت آموزش دیده است. ماشین ها با داده های ورودی طبقه بندی می شوند و پس از آموزش می توانند در طول زمان سازگار شوند. این را می توان با داده های اضافی برای ارائه پیش بینی های بهتر آزمایش کرد.

مبتنی بر قانون

ساده ترین تحلیل احساسات از فرهنگ لغت یا واژگان برای کشف کلمات و عبارات و تعیین احساسات مرتبط با آنها استفاده می کند. این نوع رویکرد با نظرات مستقیم و صریح به خوبی کار می کند. در حالی که این سیستم سریع و آسان برای استفاده است، به ندرت به نحوه ترکیب کلمات در یک دنباله توجه می کند. تیم ها باید قوانینی را برای نظرات مقایسه ای اضافه کنند زیرا این رویکرد نمی تواند به راحتی نظرات ضمنی را درک کند.

ترکیبی

ترکیب هر دو سیستم مبتنی بر قانون و خودکار به این معنی است که می توانید دقت و دقت مورد نیاز برای درک واقعی مشتریان خود را به دست آورید. این قدرتمندترین سیستم است زیرا حاوی اطلاعات احساسی جمع آوری شده از واژگان است که می تواند در طول زمان تطبیق داده شود.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه مفید است؟

در حالی که رسانه های اجتماعی فقط نگاهی به نحوه صحبت مردم در مورد برند شما به صورت آنلاین می اندازند، تجزیه و تحلیل احساسات دانش فوری از نحوه درک عمومی از برند و محصول شما ارائه می دهد. بسیاری از بازتوییت ها در توییتر ممکن است مثبت به نظر برسند، اما اگر متوجه شدید که لایک ها بیشتر از نظرات منفی هستند، می توانید نتیجه بگیرید که این یک تعامل کمتر از مثبت است.

تجزیه و تحلیل احساسات همچنین می تواند شرکت شما را قادر سازد ورودی ارزشمند مشتری را از منابع داده داخلی استخراج کند. برای مثال، با نظارت بر رونوشت های چت آنلاین مشتریان با نمایندگان خدمات و پشتیبانی، شرکت شما می تواند سریع تر از کیفیت محصول، ایمنی و مسائل گارانتی آگاه شود. سایر مزایای تجزیه و تحلیل احساسات عبارتند از:

• خدمت به عنوان یک نکته مهم در شناسایی احساسات نسبت به یک موضوع ، بنابراین تیم شما می تواند بینش های عملی را در چندین خط از ابتکارات تجاری و تحقیقاتی اعمال کند.
• صرفه جویی در وقت و تلاش تیم خود به عنوان روند استخراج احساسات کاملاً خودکار است.
• با بهره گیری از یادگیری تطبیقی ، که تیم شما را قادر می سازد به طور منظم پیش بینی های بهینه سازی ، عیب یابی و تازه سازی را بهینه کند.
• پردازش مقادیر عظیمی از داده های بدون ساختار به سرعت برای تجزیه و تحلیل و بینش در زمان واقعی.

تمام این مزایا به تیم شما نمای کاملی از آنچه مشتریان فکر می کنند و چگونه می توانند بر این اساس پاسخ دهند ، ارائه می دهد. از این بینش ها ، می توانید تیم های داخلی مانند خدمات به مشتری را راهنمایی کنید تا به افزایش تجربه کاربر یا تیم های بازاریابی و مشتری مداری کمک کنند تا بخش های مشتری را بر اساس احساسات با فروش هدفمند ، بازاریابی و تلاش های پشتیبانی درگیر کنند.

نمونه هایی از تجزیه و تحلیل احساسات

بهترین بخش این است که تجزیه و تحلیل احساسات فقط برای یک تیم واحد کار نمی کند. هر تیم می تواند از این داده ها برای برنامه ریزی برای همه چیز استفاده کند ، از کمپین های بازاریابی گرفته تا استراتژی های قیمت گذاری گرفته تا سفارش تحقق یا پشتیبانی مشتری. از آنجا که تیم های مختلف در مورد نحوه احساس مشتریان نسبت به محصول ، برند و تجارت بیشتر می آموزند ، می توانند از دانش خود برای تعیین پاسخ ها و بهینه سازی عملیات تجاری استفاده کنند. آنها همچنین ممکن است اهداف کسب و کار و مشتری خود را مجدداً ارزیابی کنند و تعریف کنند که برای رسیدن به آن هدف کدام اقدامات را انجام می دهد.

برخی از نمونه هایی از نحوه استفاده تیم ها از تجزیه و تحلیل احساسات عبارتند از:

• نظارت اجتماعی و برند. تجزیه و تحلیل تعامل و نظرات مشتری در زمان واقعی در مورد کانال های اجتماعی خود در مورد برند ، محصول و تجارت شما می تواند بینشی در مورد احساس مشتریان در مورد هر سه ارائه دهد. شرکت ها همچنین می توانند از تجزیه و تحلیل احساسات محصولات قبلی به عنوان اقدامی برای راه اندازی محصولات جدید ، کمپین های تبلیغاتی یا اخبار مربوط به تجارت خود استفاده کنند.
• خدمات مشتری. تیم خدمات مشتری شما احتمالاً به طور خودکار مسائل مشتری را در فوری و فوری مرتب نمی کند. تجزیه و تحلیل احساسات با تجزیه و تحلیل زبان و شدت مشکل در چت یا ایمیل ، لایه دیگری را اضافه می کند ، و به مشتریان بسیار ناامید کننده برای واسطه سریعتر توجه می کند.
• بازخورد مشتری. در راستای نظارت اجتماعی ، شما مستقیماً از مشتری می شنوید که آنها یک محصول یا برند را چگونه منفی یا مثبت می دانند. ردیابی کلمات کلیدی مربوط به بازخورد مستقیم مشتری که در پروفایل رسانه های اجتماعی به اشتراک گذاشته شده ، در حین چت های آنلاین با تیم های شما یا از طریق سایر نقاط لمسی ، اندازه گیری کلی موفقیت محصول ، کمپین یا راه حل شما را ارائه می دهد.
• پیشگیری از بحران. برای نظارت بر انتشار رسانه ، ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات می توانند ذکر کلمات کلیدی از پیش تعریف شده را در زمان واقعی جمع آوری کنند. روابط عمومی شما یا تیم های موفقیت مشتری می توانند از این اطلاعات برای آگاهی از پاسخ های خود در مورد پست های منفی استفاده کنند ، احتمالاً کوتاه شدن یا حتی جلوگیری از یک بحران رسانه های اجتماعی قبل از اینکه بتوانند سرعت خود را انتخاب کنند.
• تحقیقات بازار. این فقط کافی نیست که بدانید مشتریان شما چه احساسی دارند. شما باید بدانید که چرا. درک اینکه چرا ، یا چرا نه ، مشتریان به روشی که شما در نظر دارید پاسخ می دهد مهم برای برنامه ریزی حرکت بعدی شما است - خواه از طریق بازاریابی ، فروش یا پاسخ های خدمات مستقیم و شخصی.

داشتن ابزاری که بتواند احساسات پیچیده انسانی را درک کند ، برای دریافت بازخورد مورد نیاز شما از پایگاه مشتری بسیار مهم است. در گذشته ، تجزیه و تحلیل احساسات نیاز به تخصص در چندین فناوری داشت ، اما امروزه ، چندین ابزار نرم افزاری تجزیه و تحلیل احساسات را با کمترین دانش و دانش ایجاد می کنند.

یافتن ابزار مناسب برای تجزیه و تحلیل احساسات برای تجارت خود

انتخاب یک پلت فرم داده مشتری (CDP) با یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات هوشمند و هوشمند باید اولویت اصلی تجارت شما باشد. برای ایجاد تجربه های موفق مشتری Omnichannel ، تیم شما و همچنین سازمان شما به CDP مجهز به تمام قابلیت های مورد نیاز برای تولید پروفایل مشتری در زمان واقعی و واقعی نیاز دارند. این شامل یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات است که می تواند بینش جدیدی را برای بهینه سازی مدیریت ارتباط با مشتری و سایر داده های جمع آوری شده کمک کند.

به دنبال یک CDP باشید که از مدل های NLP برای تجزیه و تحلیل دقیق و کارآمد نظرات و احساسات مشتری استفاده کند. این مدل ها که در مورد داده های مختلف از منابع عمومی آموزش دیده اند ، می توانند نمرات احساسات مشتری را تولید کنند و زمینه های تجاری قابل اجرا را برای پیشرفت های هدفمند شناسایی کنند.

Dynamics 365 به شما در درک مشتریان کمک می کند

احساسات مخاطبان مرتبط با تجارت یا محصول خود را ، چه مثبت ، خنثی یا منفی ، با Dynamics 365 بینش مشتری-یک پلت فرم داده مشتری سازمانی که بینش مخاطبان را با اطلاعات به روز باز می کند ، اندازه گیری کنید.

تجزیه و تحلیل احساسات خود را با Microsoft Dynamics 365 شروع کنید

با Dynamics 365 Customer Insights ، می توانید با مشتریان خود مانند هرگز با پروفایل های چند بعدی که به شما در ارائه تجربیات شخصی کمک می کند ، با مشتریان خود آشنا شوید. بینش های زمان واقعی را در سفرهای بهینه شده مشتری فعال کنید تا ارزش طول عمر مشتری را به حداکثر برساند. ارزش داده های مشتری خود را با پیش بینی های نقطه ای در مورد چگونگی افزایش احساسات مثبت مشتری باز کنید.