Sentiment analyse

Het wat, waarom en hoe van sentimentanalyse

Ze zeggen dat een goed bedrijf altijd naar zijn klanten luistert.

Maar wat betekent luisteren eigenlijk?

Waar praten mensen over uw bedrijf om in de eerste plaats te luisteren?

En hoe ga je te werk om ze niet alleen te luisteren, maar ook te horen - ze echt te begrijpen???

Dit zijn enkele van de vragen die bedrijfseigenaren, marketeers, experts op het gebied van bedrijfsontwikkeling, reclamevleugels en andere belangrijke belanghebbenden elke dag bezighouden. Pas onlangs begonnen we antwoorden te krijgen op al deze vragen die we ons al jaren stellen. Tegenwoordig kunnen we niet alleen naar onze klanten luisteren en aandacht schenken aan wat ze te zeggen hebben over onze producten of diensten, maar ook corrigerende maatregelen nemen, mensen erkennen en zelfs belonen die iets waardevols of lovenswaardigs te zeggen hebben

We kunnen dit doen met een techniek die sentimentanalyse wordt genoemd. Een al lang bestaand concept, sentimentanalyse werd een modewoord en vervolgens een begrip in het zakelijke spectrum na de komst en overheersing van sociale mediaplatforms en Big Data. Tegenwoordig spreken mensen meer dan ooit over hun ervaringen, sentimenten en emoties over producten en diensten en het is op dit element dat sentimentanalyse kapitaliseert.

Als je nieuw bent in dit onderwerp en je wilt in detail onderzoeken wat: sentiment analyse is, wat het voor uw bedrijf kan betekenen, en meer, u bent hier aan het juiste adres. We zijn er zeker van dat u aan het einde van het bericht bruikbare inzichten over het onderwerp zult hebben.

Laten we beginnen

Wat is sentimentanalyse?

Sentimentanalyse is het proces van het afleiden, meten of begrijpen van het imago dat uw product, dienst of merk op de markt heeft. Het analyseert menselijke emoties en sentimenten door nuances in klantbeoordelingen, financieel nieuws, sociale media, enz. te interpreteren. Als dit te ingewikkeld klinkt, laten we het dan verder verfijnen.

Sentiment analyse

Sentimentanalyse wordt ook beschouwd als opinion mining. Met de opkomst van sociale media zijn mensen opener gaan praten over hun ervaringen met producten en diensten online via blogs, vlogs, verhalen op sociale media, recensies, aanbevelingen, razzia's, hashtags, opmerkingen, directe berichten, nieuwsartikelen en verschillende andere platforms . Wanneer dit online gebeurt, laat het een digitale voetafdruk achter van iemands uiting van een ervaring. Deze ervaring kan positief, negatief of gewoon neutraal zijn.

Sentimentanalyse is het online ontginnen van al deze uitingen en ervaringen in de vorm van teksten. Met een grote steekproef van meningen en uitingen kan een merk precies de stem van zijn doelgroep vangen, de marktdynamiek begrijpen en zelfs bij eindgebruikers weten waar het in de markt staat.

Kortom, sentimentanalyse brengt de mening die mensen hebben over een merk, product, dienst of al deze naar voren.

Socialmediakanalen zijn schatkisten met informatie over uw bedrijf en met effectieve eenvoudige analysetechnieken kunt u alles weten wat u nodig heeft over uw merk.

Tegelijkertijd moeten we een misvatting over sentimentanalyse uit de wereld helpen. In tegenstelling tot wat het klinkt, is sentimentanalyse geen hulpmiddel of techniek in één stap waarmee u direct meningen en sentimenten rond uw merk kunt krijgen. Het is een mix van algoritmen, dataminingtechnieken, automatisering en zelfs Natural Language Processing (NLP) en vereist complexe implementaties.

Hoe is sentimentanalyse belangrijk en hoe is het nuttig voor uw bedrijf?

Vanuit het perspectief is het een vrij eenvoudige weggeefactie dat mensen de macht hebben om online over uw merk of bedrijf te praten. Wanneer ze een bepaald publiek hebben, is de kans groot dat ze nog 10 mensen kunnen beïnvloeden om uw merk te vertrouwen of over te slaan.

Omdat internet transparantie biedt voor zowel de goede als de slechte, is het van vitaal belang voor een bedrijf om ervoor te zorgen dat negatieve vermeldingen worden verwijderd of gewijzigd en dat de goede worden geprojecteerd voor kijkers. Statistieken en rapporten laten ook zien dat jonge klanten (Gen Z en daarbuiten) erg afhankelijk zijn van sociale mediakanalen en influencers als het gaat om online kopen. In dat geval wordt sentimentanalyse niet alleen essentieel, maar mogelijk ook een essentieel hulpmiddel.

Wat zijn de verschillende soorten sentimentanalyse?

Net als sentimenten kan sentimentanalyse complex zijn; het is ook uiterst specifiek en doelgericht. Om de beste resultaten en conclusies uit uw campagnes voor sentimentanalyse te halen, moet u uw doelstellingen en doelen zo nauwkeurig mogelijk definiëren. Er zijn verschillende parameters als het gaat om consumentenfeedback waarop u zich kunt concentreren en wat u kiest, kan rechtstreeks van invloed zijn op het type campagne voor sentimentanalyse dat u uiteindelijk implementeert.

Om u een snel idee te geven, volgen hier de verschillende soorten parameters voor sentimentanalyse:

  • Polariteit – focus op de beoordelingen die uw merk online ontvangt (positief, neutraal en negatief)
  • Emoties – focus op de emotie die uw product of dienst bij uw klanten oproept (blij, verdrietig, teleurgesteld, opgewonden en meer)
  • Urgentie – focus op de onmiddellijkheid van het gebruik van uw merk of het vinden van een effectieve oplossing voor de problemen van uw klanten (dringend en wachtend)
  • Bedoeling – focus op het ontdekken of uw gebruikers geïnteresseerd zijn in het gebruik van uw product of merk of niet

U kunt ervoor kiezen om deze parameters te gebruiken om uw analysecampagne te definiëren of om andere superspecifieke te bedenken op basis van uw zakelijke niche, concurrentie, doelen en meer. Als je dit eenmaal hebt besloten, zou je je kunnen abonneren op een van de volgende soorten sentimentanalyse.

Emotie detectie

Deze methode bepaalt de emotie achter het gebruik van je merk voor een doel. Als ze bijvoorbeeld kleding in uw eCommerce-winkel hebben gekocht, kunnen ze ofwel tevreden zijn met uw verzendprocedures, de kwaliteit van de kleding of het assortiment selecties, of teleurgesteld zijn. Afgezien van deze twee emoties, kan een gebruiker ook met specifieke of een mix van emoties in het spectrum worden geconfronteerd. Emotiedetectie werkt om erachter te komen wat die bepaalde of een reeks emoties is. Dit gebeurt met behulp van machine learning-algoritmen en lexicons.

Een van de tekortkomingen van dit type is dat gebruikers een veelvoud aan manieren hebben om hun emoties te uiten - via tekst, emoji's, sarcasme en meer. Uw model moet sterk ontwikkeld zijn om de emotie achter hun unieke uitdrukkingen te detecteren.

Fijnkorrelige analyse

Een meer directe vorm van analyse is het achterhalen van de polariteit die bij uw merk hoort. Van zeer positief tot neutraal tot zeer negatief, gebruikers kunnen elk kenmerk met betrekking tot uw merk ervaren en deze kenmerken kunnen een tastbare vorm aannemen in de vorm van beoordelingen (bijvoorbeeld op basis van sterren) en het enige dat uw model hoeft te doen, is deze verschillende vormen van mij van beoordelingen uit verschillende bronnen.

Aspect-gebaseerde analyse

Recensies bevatten vaak degelijke feedback en suggesties die de groei van uw bedrijf op de markt kunnen stimuleren door u mazen te laten ontdekken waarvan u niet wist dat ze bestonden. Op aspecten gebaseerde sentimentanalyse brengt u een stap verder bij het identificeren ervan.

In eenvoudige bewoordingen wijzen gebruikers over het algemeen op een aantal goede of slechte dingen in hun beoordelingen, afgezien van beoordelingen en het uiten van emoties. Een recensie over uw reisbedrijf kan bijvoorbeeld vermelden: “De gids was erg behulpzaam en liet ons alle plaatsen in de regio zien en hielp ons zelfs aan boord van onze vluchten.” Maar het zou ook kunnen,De reisbureaumedewerker was buitengewoon onbeleefd en lusteloos. We moesten een uur wachten voordat we onze reisroute voor de dag kregen.”

Wat onder de emoties schuilgaat, zijn twee belangrijke afhaalrestaurants van uw bedrijfsvoering. Deze kunnen worden opgelost, verbeterd of herkend via op aspecten gebaseerde analyses.

Meertalige analyse

Dit is de beoordeling van sentiment in verschillende talen. De taal kan afhangen van de regio's waarin u actief bent, de landen waarnaar u verzendt en meer. Deze analyse omvat het gebruik van taalspecifieke mining en algoritmen, vertalers bij afwezigheid daarvan, sentimentlexicons en meer.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Hoe werkt sentimentanalyse?

Sentimentanalyse is een mix van diverse modules, technieken en technische concepten. Twee belangrijke implementaties in het spectrum van sentimentanalyse zijn NLP en machine learning. Terwijl de een helpt bij het ontginnen en samenstellen van meningen, traint of voert de ander specifieke acties uit om inzichten uit die meningen te halen. Op basis van de hoeveelheid gegevens die u heeft, kunt u een van de drie sentimentanalysemodules inzetten. De nauwkeurigheid van het model dat u kiest, hangt enorm af van de hoeveelheid gegevens, dus het is altijd het beste om hier aandacht aan te besteden.

Op regels gebaseerd

Hier definieert u handmatig een regel voor uw model om sentimentanalyse uit te voeren op de gegevens die u heeft. De regel kan een parameter zijn die we hierboven hebben besproken: polariteit, urgentie, aspecten en meer. Dit model omvat de integratie van NLP-concepten zoals lexicons, tokenisatie, ontleden, stammen, het taggen van woordsoorten en meer.

In een basismodel worden gepolariseerde woorden gedefinieerd of een waarde toegekend - goed voor positieve woorden en slecht voor negatieve woorden. Het model telt het aantal positieve en negatieve woorden in een tekst en classificeert dienovereenkomstig het sentiment achter de mening.

Een van de belangrijkste tekortkomingen van deze techniek is dat gevallen van sarcasme kunnen worden afgedaan als goede meningen, waardoor de algehele functionaliteit van sentimentanalyse wordt vertekend. Hoewel dit kan worden verholpen door geavanceerde modellen te bouwen, zijn de tekortkomingen niettemin aanwezig.

Automatisch

Dit aspect van sentimentanalyse werkt volledig op machine learning-algoritmen. Hierbij is er geen menselijke tussenkomst nodig en het stellen van handmatige regels om een ​​model te laten functioneren. In plaats daarvan wordt een classificatie geïmplementeerd die de tekst evalueert en resultaten retourneert. Dit omvat veel gegevenslabels en gegevensannotaties om de modellen te helpen de gegevens te begrijpen die worden ingevoerd.

Hybride

De meest nauwkeurige van de modellen, hybride benaderingen combineren het beste van twee werelden - op regels gebaseerd en automatisch. Ze zijn nauwkeuriger, functioneler en hebben de voorkeur van bedrijven voor hun campagnes voor sentimentanalyse.

Wat betekent sentimentanalyse voor uw bedrijf?

Sentimentanalyse kan een golf van ontdekkingen opleveren voor wat betreft uw bedrijf en zijn positie in de markt. Wanneer het uiteindelijke doel van het bestaan ​​van een bedrijf is om het leven van klanten gemakkelijker te maken, zal het luisteren naar hen ons alleen maar helpen betere producten en diensten uit te rollen en op zijn beurt ons bedrijf vooruit te helpen. Hier zijn de belangrijkste aandachtspunten over wat sentimentanalyse voor uw bedrijf kan betekenen:

  • het helpt enorm bij het bewaken van de gezondheid van uw merk in de markt. Vanuit één enkel dashboard kunt u snel begrijpen of uw merkgezondheid goed, neutraal of uitgeput is.
  • Het helpt u uw merkreputatie beter te beheren en ORM-problemen en -crises snel aan te pakken
  • Ondersteunt de ontwikkeling van betere marketingcampagnes door u de polsslag van uw publiek te laten begrijpen en aan te boren
  • Concurrentie-analyse kan in belangrijke mate worden geoptimaliseerd door middel van sentimentanalyse
  • Het belangrijkste van alles is dat de klantenservice kan worden verbeterd voor meer tevredenheid en snelle doorlooptijden

Gebruiksscenario's voor sentimentanalyse

Met zo'n krachtig concept in de hand, bent u slechts een creatieve beslissing verwijderd van het implementeren van de beste use case van sentimentanalyse. Er zijn echter al verschillende door de markt geteste en goedgekeurde use-cases die vandaag worden uitgevoerd. Laten we er een paar kort bekijken.

Merkbewaking

Sentimentanalyse is een geweldige manier om uw merk online te volgen. Momenteel zijn er meer kanalen waarlangs klanten hun mening kunnen uiten en om een ​​holistisch merkimago te behouden, moeten we omnichannel-benaderingen voor monitoring implementeren. Sentimentanalyse kan ons bedrijf helpen vleugels uit te slaan over forums, blogs, videostreamingwebsites, podcastplatforms en sociale-mediakanalen en een oogje – of liever een luisterend oor – te houden voor merkvermeldingen, recensies, discussies, opmerkingen en meer.

Social Media Monitoring

Er zijn slechts duizend mensen nodig om een ​​hashtag trending te maken. Met zoveel macht bij sociale media, is het alleen maar logisch dat we luisteren naar wat mensen te zeggen hebben over ons bedrijf op sociale platforms. Van Twitter en Facebook tot Instagram, Snapchat, LinkedIn en meer, sentimentanalyse kan op alle platforms worden uitgevoerd om te luisteren naar kritiek en waarderingen (sociale vermeldingen) en dienovereenkomstig te reageren. Dit helpt ons bedrijf om beter met onze gebruikers om te gaan, een humane benadering van operaties in te voeren en rechtstreeks contact te maken met de belangrijkste belanghebbenden in ons bedrijf: onze klanten.

Marktonderzoek

Sentimentanalyse is een geweldige manier om inzicht te krijgen in de markt, de mazen in de wet, het potentieel en meer voor onze specifieke behoeften. Met nauwkeurig marktonderzoek maakt het doeleinden zoals uitbreiding, diversificatie en de introductie van nieuwe producten of diensten effectiever en effectiever. We kunnen trends voorspellen en beoordelen, de marktdynamiek begrijpen, de behoefte aan een nieuw product realiseren, de koopkracht en andere kenmerken van onze doelgroep begrijpen, en nog veel meer door middel van sentimentanalyse.

Hoe machine learning wordt gebruikt bij sentimentanalyse?

Hoe machine learning wordt gebruikt bij sentimentanalyse? Zoals we al zeiden, is sentimentanalyse een complex concept en als je grote datasets hebt, kun je niet anders dan denken dat het automatiseren van het hele proces misschien wel de beste manier is om het te benaderen. Als u een automatische benadering gebruikt voor het analyseren van sentiment, is het natuurlijk belangrijk om uw machine learning-model nauwkeurig te trainen voor nauwkeurige resultaten.

Hier ontstaan ​​de complexiteiten. De gegevens die u invoert, moeten niet alleen gestructureerd zijn, maar ook getagd. Alleen wanneer u gegevens tagt, kan uw model de zinsstructuur, woordsoorten, gepolariseerde woorden, context en andere parameters die bij een zin betrokken zijn, begrijpen. Daarvoor moet je vooral werken aan het taggen van volumes na volumes data.

Wanneer u uw gegevens tagt, begrijpt uw ​​kunstmatige intelligentie of model de verschillende aspecten van teksten en werkt autonoom aan het begrijpen van het sentiment achter de gegevens die u invoert. U kunt uw gegevens trainen door specifieke delen van uw teksten te annoteren, zodat de machine kan bepalen wat focus op en leer van die specifieke parameter. U moet ook metadata toevoegen om de identifier verder te definiëren.

Als u van plan bent uw gegevens intern te annoteren, moet u eerst over enorme hoeveelheden gegevens beschikken. Als je het eenmaal hebt, kun je de Shaip-platform om uw gegevens te annoteren. Dit proces kan echter ingewikkeld zijn, omdat u ofwel uw middelen aan dit werk moet wijden of hen moet vragen om een ​​extra stap te zetten en de klus te klaren.

Als uw time-to-market zeer binnenkort komt en u externe bronnen moet zoeken voor uw gegevensannotatiebehoeften, kunnen bronnen zoals wij bij Shaip de dag redden. Met onze deskundige gegevensannotatieprocessen zorgen we ervoor dat uw machine learning-modellen de meest nauwkeurige gegevensset krijgen voor nauwkeurige resultaten. Ons team annoteert gegevens op basis van uw behoeften en vereisten om een ​​doelgericht resultaat te bieden. Omdat dit een tijdrovend en vervelend proces is, raden we u aan contact op te nemen met uw vereisten voor gegevensannotatie voor een training voor sentimentanalyse.

Uitreiken <p></p>

Sociale Share

Dit vind je misschien ook leuk