Phân tích tình cảm

Phân tích điều gì, tại sao và như thế nào về tình cảm

Họ nói rằng một doanh nghiệp tốt luôn lắng nghe khách hàng của mình.

Nhưng lắng nghe thực sự có nghĩa là gì?

Mọi người đang nói về doanh nghiệp của bạn ở đâu để lắng nghe ngay từ đầu?

Và làm thế nào để bạn không chỉ lắng nghe mà còn lắng nghe chúng - thực sự hiểu chúng??

Đây là một số câu hỏi làm phiền các chủ doanh nghiệp, nhà tiếp thị, chuyên gia phát triển kinh doanh, cánh quảng cáo và các bên liên quan chính khác mỗi ngày. Mãi cho đến gần đây, chúng tôi mới bắt đầu có câu trả lời cho tất cả những câu hỏi mà chúng tôi đã đặt ra trong nhiều năm. Ngày nay, chúng tôi không chỉ có thể lắng nghe khách hàng của mình và chú ý đến những gì họ nói về sản phẩm hoặc dịch vụ của chúng tôi mà còn thực hiện các biện pháp khắc phục, ghi nhận và thậm chí khen thưởng những người có điều gì đó hợp lệ hoặc đáng khen ngợi.

Chúng ta có thể làm điều này bằng một kỹ thuật gọi là phân tích cảm tính. Một khái niệm tồn tại từ lâu, phân tích tình cảm đã trở thành một từ thông dụng và sau đó trở thành một cái tên quen thuộc trong phạm vi kinh doanh sau sự ra đời và chiếm ưu thế của các nền tảng truyền thông xã hội và Dữ liệu lớn. Ngày nay, mọi người quan tâm nhiều hơn đến trải nghiệm, tình cảm và cảm xúc của họ đối với các sản phẩm và dịch vụ hơn bao giờ hết và chính yếu tố này mà phân tích cảm xúc được tận dụng.

Nếu bạn chưa quen với chủ đề này và muốn khám phá chi tiết những gì Phân tích tâm lý là, nó có thể có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp của bạn và hơn thế nữa, bạn đã đến đúng nơi. Chúng tôi chắc chắn rằng vào cuối bài đăng, bạn sẽ có những thông tin chi tiết hữu ích về chủ đề này.

Băt đâu nao

Phân tích cảm xúc là gì?

Phân tích cảm xúc là quá trình suy luận, đánh giá hoặc hiểu hình ảnh mà sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của bạn mang trên thị trường. Nó phân tích cảm xúc và tình cảm của con người bằng cách giải thích các sắc thái trong đánh giá của khách hàng, tin tức tài chính, phương tiện truyền thông xã hội, v.v. Nếu điều này nghe có vẻ quá phức tạp, hãy cải tiến nó thêm.

Phân tích tình cảm

Phân tích cảm xúc cũng được coi là khai thác ý kiến. Với sự gia tăng của phương tiện truyền thông xã hội, mọi người đã bắt đầu nói chuyện cởi mở hơn về trải nghiệm của họ với các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến thông qua blog, vlog, câu chuyện trên mạng xã hội, bài đánh giá, đề xuất, vòng tròn, thẻ bắt đầu bằng #, nhận xét, tin nhắn trực tiếp, tin bài và nhiều nền tảng khác . Khi điều này xảy ra trực tuyến, nó để lại dấu vết kỹ thuật số về sự thể hiện trải nghiệm của một cá nhân. Bây giờ, trải nghiệm này có thể là tích cực, tiêu cực hoặc đơn giản là trung tính.

Phân tích cảm xúc là việc khai thác tất cả những biểu hiện và trải nghiệm này trực tuyến dưới dạng văn bản. Với một tập hợp các ý kiến ​​và cách diễn đạt mẫu lớn, một thương hiệu có thể nắm bắt chính xác tiếng nói của đối tượng mục tiêu, hiểu động lực thị trường và thậm chí biết được vị trí của mình trên thị trường đối với người dùng cuối.

Nói tóm lại, phân tích tình cảm đưa ra ý kiến ​​của mọi người về một thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ hoặc tất cả những thứ này.

Các kênh truyền thông xã hội là kho thông tin về doanh nghiệp của bạn và với các kỹ thuật phân tích đơn giản hiệu quả, bạn có thể biết bất cứ điều gì bạn cần về thương hiệu của mình.

Đồng thời, chúng ta phải xóa bỏ một quan niệm sai lầm về phân tích tình cảm. Không giống như những gì nó nghe có vẻ, phân tích cảm xúc không phải là một công cụ hoặc kỹ thuật một bước có thể thu thập ngay lập tức ý kiến ​​và tình cảm của bạn về thương hiệu của bạn. Đó là sự pha trộn của các thuật toán, kỹ thuật khai thác dữ liệu, tự động hóa và thậm chí cả Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và yêu cầu triển khai phức tạp.

Phân tích tình cảm quan trọng như thế nào và nó hữu ích như thế nào đối với doanh nghiệp của bạn?

Từ triển vọng, đó là một món quà khá đơn giản mà mọi người có quyền nói về thương hiệu hoặc doanh nghiệp của bạn trực tuyến. Khi họ có một lượng khán giả nhất định, khả năng cao là họ có thể ảnh hưởng đến 10 người nữa tin tưởng hoặc bỏ qua thương hiệu của bạn.

Với việc internet cung cấp sự minh bạch cho cả điều tốt và điều xấu, điều quan trọng đối với một doanh nghiệp là đảm bảo loại bỏ hoặc thay đổi các đề cập tiêu cực và những đề cập tốt được dự đoán cho lượng người xem. Các thống kê và báo cáo cũng tiết lộ rằng khách hàng trẻ tuổi (Thế hệ Z trở lên) phụ thuộc rất nhiều vào các kênh truyền thông xã hội và những người có ảnh hưởng khi mua bất cứ thứ gì trực tuyến. Trong trường hợp đó, phân tích tình cảm không chỉ trở nên quan trọng mà còn có thể là một công cụ quan trọng nữa.

Các loại phân tích tình cảm khác nhau là gì?

Giống như tình cảm - phân tích tình cảm có thể phức tạp; nó cũng cực kỳ cụ thể và có định hướng mục tiêu. Để có được kết quả và suy luận tốt nhất từ ​​các chiến dịch phân tích tâm lý, bạn cần xác định mục tiêu và mục tiêu của mình càng chính xác càng tốt. Có một số thông số khi nói đến phản hồi của người tiêu dùng mà bạn có thể tập trung vào và những gì bạn chọn có thể ảnh hưởng trực tiếp đến loại chiến dịch phân tích cảm xúc mà bạn kết thúc triển khai.

Để cung cấp cho bạn một ý tưởng nhanh, dưới đây là các loại thông số phân tích tình cảm khác nhau -

  • Polarity - tập trung vào các đánh giá mà thương hiệu của bạn nhận được trực tuyến (tích cực, trung lập và tiêu cực)
  • Cảm xúc - tập trung vào cảm xúc của sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong tâm trí khách hàng (vui, buồn, thất vọng, vui mừng và hơn thế nữa)
  • Khẩn cấp - tập trung vào tính tức thời của việc sử dụng thương hiệu của bạn hoặc tìm ra giải pháp hiệu quả cho các vấn đề của khách hàng (khẩn cấp và có thể chờ đợi)
  • Ý định - tập trung vào việc tìm hiểu xem người dùng của bạn có quan tâm đến việc sử dụng sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn hay không

Bạn có thể chọn sử dụng các thông số này để xác định chiến dịch phân tích của mình hoặc đưa ra các thông số siêu cụ thể khác dựa trên thị trường ngách kinh doanh, sự cạnh tranh, mục tiêu và hơn thế nữa. Khi bạn đã quyết định điều này, bạn có thể đăng ký một trong các loại phân tích tình cảm sau đây.

Phát hiện cảm xúc

Phương pháp này xác định cảm xúc đằng sau việc sử dụng thương hiệu của bạn cho một mục đích. Ví dụ: nếu họ mua quần áo từ cửa hàng Thương mại điện tử của bạn, họ có thể hài lòng với thủ tục gửi hàng, chất lượng quần áo hoặc nhiều lựa chọn của bạn hoặc thất vọng với chúng. Ngoài hai cảm xúc này, người dùng cũng có thể đối mặt với bất kỳ cảm xúc cụ thể hoặc hỗn hợp nào trong quang phổ. Tính năng phát hiện cảm xúc hoạt động dựa trên việc tìm ra cảm xúc cụ thể hoặc một loạt các cảm xúc đó là gì. Điều này được thực hiện với sự trợ giúp của các thuật toán học máy và từ vựng.

Một trong những thiếu sót của loại hình này là người dùng có vô số cách để thể hiện cảm xúc của họ - thông qua văn bản, biểu tượng cảm xúc, châm biếm, v.v. Mô hình của bạn phải được phát triển cao để phát hiện cảm xúc đằng sau những biểu hiện độc đáo của chúng.

Phân tích chi tiết

Một hình thức phân tích trực tiếp hơn liên quan đến việc tìm ra các cực liên quan đến thương hiệu của bạn. Từ rất tích cực đến trung tính đến rất tiêu cực, người dùng có thể trải nghiệm bất kỳ thuộc tính nào liên quan đến thương hiệu của bạn và những thuộc tính này có thể có hình dạng hữu hình dưới dạng xếp hạng (ví dụ - dựa trên sao) và tất cả những gì mô hình của bạn cần làm là khai thác các dạng khác nhau này xếp hạng từ nhiều nguồn khác nhau.

Phân tích dựa trên khía cạnh

Các bài đánh giá thường chứa các phản hồi và đề xuất đúng đắn có thể thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp bạn trên thị trường bằng cách cho phép bạn phát hiện ra những sơ hở mà bạn chưa từng biết là tồn tại. Phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh giúp bạn tiến thêm một bước trong việc giúp xác định chúng.

Nói một cách dễ hiểu, người dùng thường chỉ ra một số điều tốt hoặc xấu trong các bài đánh giá của họ ngoài xếp hạng và bày tỏ cảm xúc. Ví dụ: một bài đánh giá về doanh nghiệp du lịch của bạn có thể đề cập đến, “Hướng dẫn thực sự hữu ích và chỉ cho chúng tôi tất cả các địa điểm trong khu vực và thậm chí còn giúp chúng tôi lên chuyến bay”. Nhưng, nó cũng có thể là,”Người phụ trách bàn du lịch cực kỳ thô lỗ và lờ đờ. Chúng tôi đã phải đợi một giờ trước khi có hành trình trong ngày ”.

Những gì nằm bên dưới cảm xúc là hai rút ra chính từ hoạt động kinh doanh của bạn. Những điều này có thể được sửa chữa, cải thiện hoặc được công nhận thông qua phân tích dựa trên khía cạnh.

Phân tích đa ngôn ngữ

Đây là đánh giá tình cảm trên các ngôn ngữ khác nhau. Ngôn ngữ có thể phụ thuộc vào khu vực bạn hoạt động, quốc gia bạn chuyển đến và hơn thế nữa. Phân tích này liên quan đến việc sử dụng thuật toán và khai thác theo ngôn ngữ cụ thể, trình dịch khi không có nó, từ vựng tình cảm, v.v.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Phân tích Cảm xúc hoạt động như thế nào?

Phân tích tình cảm là sự pha trộn của các mô-đun, kỹ thuật và khái niệm công nghệ đa dạng. Hai cách triển khai chính trong phổ phân tích tình cảm bao gồm NLP và máy học. Trong khi một người giúp khai thác và tuyển chọn ý kiến, người kia đào tạo hoặc thực hiện các hành động cụ thể để khám phá những hiểu biết sâu sắc từ những ý kiến ​​đó. Dựa trên khối lượng dữ liệu bạn có, bạn có thể triển khai một trong ba mô-đun phân tích tình cảm. Độ chính xác của mô hình bạn chọn phụ thuộc rất nhiều vào khối lượng dữ liệu, vì vậy, cách tốt nhất là bạn nên chú ý đến nó.

Dựa trên quy tắc

Đây là nơi bạn xác định thủ công quy tắc cho mô hình của mình để thực hiện phân tích cảm tính trên dữ liệu bạn có. Quy tắc có thể là một tham số mà chúng ta đã thảo luận ở trên - tính cực, mức độ khẩn cấp, các khía cạnh và hơn thế nữa. Mô hình này liên quan đến việc tích hợp các khái niệm NLP như từ vựng, mã hóa, phân tích cú pháp, tạo gốc, gắn thẻ các phần của bài phát biểu, v.v.

Trong một mô hình cơ bản, các từ phân cực được xác định hoặc gán một giá trị - tốt cho các từ tích cực và xấu cho các từ tiêu cực. Mô hình đếm số lượng từ tích cực và tiêu cực trong một văn bản và theo đó phân loại tình cảm đằng sau ý kiến.

Một trong những thiếu sót lớn của kỹ thuật này là các trường hợp mỉa mai có thể được coi là ý kiến ​​tốt, làm sai lệch chức năng tổng thể của phân tích tình cảm. Mặc dù điều này có thể được khắc phục bằng cách xây dựng các mô hình tiên tiến, nhưng những thiếu sót vẫn tồn tại.

Tự động

Khía cạnh phân tích tình cảm này hoạt động hoàn toàn dựa trên các thuật toán học máy. Trong việc này, không cần sự can thiệp của con người và thiết lập các quy tắc thủ công để một mô hình hoạt động. Thay vào đó, một bộ phân loại được triển khai để đánh giá văn bản và trả về kết quả. Điều này liên quan đến rất nhiều việc gắn thẻ dữ liệu và chú thích dữ liệu để giúp các mô hình hiểu dữ liệu mà nó đang được cung cấp.

Hỗn hợp

Các mô hình chính xác nhất, phương pháp tiếp cận kết hợp pha trộn tốt nhất của cả hai thế giới - dựa trên quy tắc và tự động. Chúng chính xác hơn, chức năng hơn và được các doanh nghiệp ưa thích cho các chiến dịch phân tích tình cảm của họ.

Phân tích cảm xúc có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp của bạn?

Phân tích cảm xúc có thể mang lại một làn sóng khám phá trong phạm vi liên quan đến doanh nghiệp của bạn và lập trường của doanh nghiệp trên thị trường. Khi mục đích cuối cùng của sự tồn tại của doanh nghiệp là làm cho cuộc sống của khách hàng trở nên dễ dàng hơn, thì việc lắng nghe họ sẽ chỉ giúp chúng tôi tung ra các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn, đồng thời đưa doanh nghiệp của chúng tôi phát triển. Dưới đây là những điều quan trọng về phân tích tâm lý có thể làm được gì cho doanh nghiệp của bạn:

  • nó giúp ích rất nhiều trong việc theo dõi sức khỏe thương hiệu của bạn trên thị trường. Từ một trang tổng quan, bạn có thể nhanh chóng hiểu được tình trạng thương hiệu của mình tốt, trung tính hay đang cạn kiệt.
  • Nó giúp bạn quản lý danh tiếng thương hiệu của mình tốt hơn và nhanh chóng giải quyết các mối quan tâm và khủng hoảng ORM
  • Hỗ trợ phát triển các chiến dịch tiếp thị tốt hơn bằng cách cho phép bạn hiểu được nhịp đập của khán giả và khai thác nó
  • Phân tích cạnh tranh có thể được tối ưu hóa thông qua phân tích tình cảm ở các phạm vi đáng kể
  • Quan trọng hơn hết, dịch vụ khách hàng có thể được cải thiện để đạt được sự hài lòng hơn và thay đổi nhanh chóng

Các trường hợp sử dụng phân tích cảm xúc

Với một khái niệm mạnh mẽ như vậy trong tay, bạn chỉ là một quyết định sáng tạo nếu không triển khai trường hợp sử dụng tốt nhất là phân tích tình cảm. Tuy nhiên, có một số trường hợp sử dụng được thị trường kiểm tra và phê duyệt đã chạy ngày hôm nay. Chúng ta hãy xem xét một vài trong số chúng một cách ngắn gọn.

Giám sát thương hiệu

Phân tích tình cảm là một cách tuyệt vời để theo dõi thương hiệu của bạn trực tuyến. Hiện nay, có nhiều kênh hơn để khách hàng có thể bày tỏ ý kiến ​​của mình và để duy trì hình ảnh thương hiệu toàn diện, chúng ta cần triển khai các phương pháp tiếp cận Omni-channel để giám sát. Phân tích tình cảm có thể giúp doanh nghiệp của chúng tôi trải rộng trên các diễn đàn, blog, trang web phát trực tuyến video, nền tảng podcast và các kênh truyền thông xã hội và theo dõi - hay nói đúng hơn là chú ý đến thương hiệu, đánh giá, thảo luận, nhận xét, v.v.

Giám sát phương tiện truyền thông xã hội

Chỉ cần một nghìn người để tạo xu hướng cho thẻ bắt đầu bằng #. Với rất nhiều quyền lực được trao cho mạng xã hội, việc chúng ta lắng nghe những gì mọi người nói về doanh nghiệp của chúng ta trên các nền tảng xã hội chỉ có ý nghĩa. Từ Twitter và Facebook đến Instagram, Snapchat, LinkedIn, v.v., phân tích cảm xúc có thể được thực hiện trên tất cả các nền tảng để lắng nghe những lời chỉ trích và đánh giá cao (đề cập xã hội) và phản hồi phù hợp. Điều này giúp doanh nghiệp của chúng tôi tương tác tốt hơn với người dùng, mang lại cách tiếp cận nhân văn cho hoạt động và kết nối trực tiếp với các bên liên quan quan trọng nhất trong doanh nghiệp của chúng tôi - khách hàng của chúng tôi.

Nghiên cứu thị trường

Phân tích tình cảm là một cách tuyệt vời để hiểu thị trường, những lỗ hổng của nó, tiềm năng và nhiều hơn thế nữa đối với các nhu cầu cụ thể của chúng ta. Với nghiên cứu thị trường chính xác, nó làm cho các mục đích như mở rộng, đa dạng hóa và giới thiệu các sản phẩm hoặc dịch vụ mới trở nên hiệu quả và có tác động hơn. Chúng tôi có thể dự đoán và đánh giá xu hướng, hiểu động lực thị trường, nhận ra nhu cầu về sản phẩm mới, hiểu sức mua và các thuộc tính khác của đối tượng mục tiêu, v.v. thông qua phân tích cảm tính.

Học máy được sử dụng như thế nào trong phân tích tình cảm?

Học máy được sử dụng như thế nào trong phân tích cảm xúc? Như chúng tôi đã đề cập, phân tích tình cảm là một khái niệm phức tạp và khi bạn có bộ dữ liệu lớn, bạn không thể không nghĩ rằng tự động hóa toàn bộ quy trình có thể là cách tốt nhất để tiếp cận nó. Tất nhiên, nếu bạn đang triển khai một cách tiếp cận tự động để phân tích cảm tính, điều quan trọng là phải đào tạo chính xác mô hình học máy của bạn để có kết quả chính xác.

Đây là nơi nảy sinh những phức tạp. Dữ liệu bạn cung cấp không chỉ phải được cấu trúc mà còn phải được gắn thẻ. Chỉ khi bạn gắn thẻ dữ liệu thì mô hình của bạn mới có thể hiểu được cấu trúc câu, các phần của bài phát biểu, các từ phân cực, ngữ cảnh và các thông số khác liên quan đến một câu. Vì vậy, bạn cần chủ yếu làm việc trên việc gắn thẻ khối lượng sau khối lượng dữ liệu.

Khi bạn gắn thẻ dữ liệu của mình, trí thông minh nhân tạo hoặc mô hình của bạn hiểu các khía cạnh khác nhau của văn bản và tự động làm việc để hiểu cảm xúc đằng sau dữ liệu bạn cung cấp. Bạn có thể đào tạo dữ liệu của mình bằng cách chú thích các phần cụ thể của văn bản để giúp máy xác định những gì cần tập trung vào và học hỏi từ thông số cụ thể đó. Bạn cũng cần thêm siêu dữ liệu để xác định rõ hơn số nhận dạng.

Nếu bạn đang có kế hoạch chú thích dữ liệu của mình trong nhà, trước tiên bạn cần phải có trong tay một khối lượng lớn dữ liệu. Khi bạn có nó, bạn có thể sử dụng Nền tảng Shaip để chú thích dữ liệu của bạn. Tuy nhiên, quá trình này có thể phức tạp vì bạn cần dành nguồn lực của mình cho công việc này hoặc yêu cầu họ đi xa hơn và hoàn thành công việc.

Nếu thời gian tiếp thị của bạn sắp đến rất sớm và bạn cần tìm kiếm các nguồn bên ngoài cho nhu cầu chú thích dữ liệu của mình, thì các tài nguyên như chúng tôi tại Shaip có thể tiết kiệm thời gian. Với quy trình chú thích dữ liệu chuyên gia của chúng tôi, chúng tôi đảm bảo các mô hình học máy của bạn được cung cấp tập dữ liệu chính xác nhất để có kết quả chính xác. Nhóm của chúng tôi chú thích dữ liệu dựa trên nhu cầu và yêu cầu của bạn để cung cấp kết quả theo định hướng mục tiêu. Bởi vì đây là một quá trình tốn thời gian và tẻ nhạt, chúng tôi khuyên bạn nên liên hệ với các yêu cầu về chú thích dữ liệu của bạn để được đào tạo về phân tích tình cảm.

Tiếp cận hôm nay.

Xã hội Chia sẻ