تجزیه و تحلیل احساسات – راهنمای نهایی برای سال 2023


شما در کسب و کار برای کسب سود و مقیاس هستید، درست است؟ سپس، مطمئناً می خواهید بدانید که مشتریان شما در مورد محصولات یا خدمات شما چه احساسی دارند. بازخورد مثبت و منفی هر دو مهم هستند زیرا می توانند به رشد کسب و کار شما کمک کنند یا محرک بحران باشند. نکته اساسی که در اینجا باید انجام دهید این است که درک مشتریان از محصولات یا خدمات خود را بدانید. خبر خوب این است که می توانید احساسات مشتری را از طریق تجزیه و تحلیل احساسات اندازه گیری کنید.

انتظارات مشتریان و درک آنها از محصولات و خدمات به لطف تغییرات در محیط، نیازهای مشتری، راه اندازی برندهای جدید و نوآوری های تکنولوژیکی با گذشت زمان تغییر می کند. به عنوان مثال، توسعه تجارت الکترونیک، محصولات SaaS و فناوری‌های دیجیتال بر احساسات مشتریان تأثیر می‌گذارد، و لازم است تحلیل احساسات در زمان کنونی آن تغییرات را اتخاذ کند.

ما به انواع، اهمیت، موارد استفاده و روش‌های تحلیل احساسات خواهیم پرداخت.

تحلیل احساسات چیست؟

اجازه دهید با درک اینکه تحلیل احساسات چیست شروع کنیم. این فرآیند درک احساسات مشتریان از طریق تجزیه و تحلیل داده های متنی و استخراج است. تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان عقیده کاوی نیز شناخته می شود. شما می توانید از این رویکرد برای شناسایی و دسته بندی نظرات مشتریان بیان شده در متون در مورد محصولات و خدمات خود استفاده کنید.

مزایای تجزیه و تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل حساس به شما بینشی از احساسات مشتری در مورد محصولات شما می دهد و پیشنهادات عملی را به روش های زیر به شما ارائه می دهد:

  • ردیابی احساسات در زمان واقعی: نظر کاوی به شما کمک می کند تا احساسات مشتریان فعلی را در زمان واقعی درک کنید و به شما کمک می کند اقدامات فوری انجام دهید.
  • بهبود محصولات و خدمات: با استفاده از این رویکرد، می‌توانیم بازخورد مشتری را برای کمک به بهبود عملکرد محصولات و خدمات تجزیه و تحلیل کنیم.
  • داده های عملی: این داده‌های عملی را از رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع ارائه می‌کند تا بینشی در مورد تصویر برند و عملکرد محصول شما ارائه دهد.
  • استراتژی کمپین های بازاریابی: این به شما کمک می کند تا استراتژی بازاریابی و کمپین های خود را با کمک بینش ارزیابی و بهبود بخشید.
  • نظارت بر تصویر برند: این می تواند به شما کمک کند در مورد درک مشتری از شرکت خود بدانید تا بتوانید اقداماتی را برای حفظ یا ارتقای تصویر برند انجام دهید.

انواع مختلف تحلیل احساسات

شما می توانید مدل های تجزیه و تحلیل حساس زیر را انتخاب کنید تا احساسات و عواطف مشتریان و مشتریان بالقوه خود را بسته به نیازهای شرکت خود به تصویر بکشید.

1. تجزیه و تحلیل کوچک

این روش به شکستن نظرات و رتبه بندی مشتریان به عبارات و بندهای کوچک برای تجزیه و تحلیل و استنتاج اشاره دارد. این به برندها اجازه می‌دهد تا احساسات مشتریان را با شناسایی افرادی که در مورد محصولات صحبت می‌کنند و آنچه می‌خواهند در پیام‌های بازخوردشان منتقل کنند، ارزیابی کنند. هدف این است که با طبقه‌بندی بررسی‌ها و رتبه‌بندی‌ها به‌عنوان مثبت، منفی یا خنثی و در صورت لزوم، بسیار مثبت یا منفی، شدت احساسات را تعریف کنیم.

2. تحلیل مبتنی بر جنبه

این روش تجزیه و تحلیل عمیق تر، به جای بررسی محصول یا خدمات، جنبه های خاصی از محصول یا خدمات را بررسی می کند. این به شما کمک می کند جنبه های کسب و کار یا ایده هایی را که مشتریان به طور مثبت یا منفی در نظر می گیرند و توجه شما را جلب می کنند، شناسایی کنید.

3. تجزیه و تحلیل تشخیص احساسات

شما می توانید از این روش برای تعریف و ارزیابی احساسات بیان شده توسط مشتریان در داده های متنی استفاده کنید. این به شما کمک می کند تا احساسات مشتری مانند ترس، خشم، عصبانیت، رضایت، ناامیدی، غم، شادی، محبت، انگیزه، وحشت یا خنثی را شناسایی کنید. واژگان و الگوریتم های یادگیری ماشین شرکت ها را قادر می سازند تا این فرآیند را انجام دهند.

4. تجزیه و تحلیل قصد

ممکن است نخواهید وقت خود را صرف مشتریان بالقوه ای کنید که قصد خرید محصول یا محصولات مشابه شما را به زودی ندارند. شما ترجیح می دهید روی مشتریانی که قصد خرید محصولات شما یا رقبای شما را دارند تمرکز کنید. این مدل شما را قادر می سازد تا قصد مصرف کننده را تعیین کنید. به این ترتیب می توانید استراتژی خود را بر اساس آن برنامه ریزی کنید.

مدل های کاری تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات یا عقیده کاوی که به عنوان هوش مصنوعی احساسات نیز شناخته می شود، از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی، از جمله پردازش زبان طبیعی (NLP) برای اسکن جملات موجود در متون برای دسته بندی قطعات نوشته به عنوان مثبت، خنثی یا منفی استفاده می کند. تحلیل احساسات ممکن است از انواع مختلفی از الگوریتم ها استفاده کند.

مدل‌های زیر در حال حاضر در تحلیل احساسات به کار گرفته می‌شوند:

1. خودکار / تجزیه و تحلیل احساسات یادگیری ماشینی

این روش تجزیه و تحلیل از ML و NLP برای یادگیری از داده های تاریخی و تجزیه و تحلیل دقیق احساسات و عواطف مشتری استفاده می کند. این الگوریتم می تواند حجم زیادی از داده ها را پردازش و تجزیه و تحلیل کند، بسیار بیشتر از الگوریتم مبتنی بر قانون.

2. تحلیل احساسات مبتنی بر قانون

این روش مرسوم تحلیل حساس از قوانین الگوریتم از پیش تعیین شده برای شناسایی و درک احساسات از هر جمله استفاده می کند. با کمک کتابخانه ای از کلمات مثبت و منفی، نشانه گذاری (تقسیم) متون به کوچکترین کلمات ممکن، گروه بندی کلمات مشابه در یک گروه و محاسبه نمره احساسات کار می کند. قوانین را می توان در مورد سایر جنبه های متن، به عنوان مثال، بخشی از گفتار، نحو، و موارد دیگر تنظیم کرد.

3. تجزیه و تحلیل احساسات ترکیبی

این روش هر دو روش ذکر شده در بالا را ترکیب می کند و موثرترین راه حل است که دقت بالایی را با یادگیری ماشین و پایداری از رویکرد مبتنی بر قانون و مبتنی بر واژگان ارائه می دهد.

کلمات پایانی

تجزیه و تحلیل احساسات، که با تغییرات در رفتار انسان، جامعه، شیوه زندگی، فناوری و بازارها مدام در حال تغییر است، برای بازاریابان، تحقیقات بازار و محققان کاربران ضروری است. این به آنها کمک می کند تا احساسات و عواطف مصرف کننده را درک کنند تا بینش هایی را در مورد اینکه چگونه بر تجارت شما تأثیر می گذارد به دست آورند. شرکت ها می توانند با دانستن برداشت های مثبت یا منفی مشتریان بالقوه و موجود خود، برنامه بازاریابی خود را طراحی کنند. با این حال، انجام این تمرین به صورت دستی عملی نیست. شما به ابزارهایی نیاز دارید که با آخرین فناوری‌های هوش مصنوعی رفتاری به شما کمک می‌کنند تا به نتایج سریع، هم‌زمان و دقیق برسید.

در آخرین خبرنامه ما مشترک شوید

برای خواندن محتوای انحصاری ما، هم اکنون ثبت نام کنید.
5 دلار در ماه، 50 دلار در سال




دیدگاهتان را بنویسید