ניתוח הסנטימנט

מדריך לניתוח סנטימנטים: מה, מדוע וכיצד פועל ניתוח סנטימנט?

הם אומרים שעסק טוב תמיד מקשיב ללקוחות שלו.

אבל מה המשמעות של הקשבה באמת?

היכן אנשים מדברים על העסק שלך כדי להקשיב מלכתחילה?

ואיך אפשר לא רק להקשיב אלא גם לשמוע אותם- להבין אותם באמת??

אלו הן חלק מהשאלות שמטרידות כל יום בעלי עסקים, משווקים, מומחים לפיתוח עסקים, אגפי פרסום ובעלי עניין מרכזיים אחרים. רק לאחרונה התחלנו להשיג תשובות לכל השאלות הללו ששאלנו במשך שנים. כיום, אנו לא רק יכולים להאזין ללקוחותינו ולשים לב למה שיש להם לומר על המוצרים או השירותים שלנו, אלא לנקוט באמצעי תיקון, להכיר ואף לתגמל אנשים שיש להם משהו חוקי או ראוי לשבח.

אנו יכולים לעשות זאת בעזרת טכניקה הנקראת ניתוח סנטימנט. רעיון שקיים מזמן, ניתוח סנטימנט הפך למילת מפתח ולאחר מכן לשם דבר בספקטרום העסקי לאחר הופעתן ודומיננטיותן של פלטפורמות מדיה חברתית וביג דאטה. כיום, אנשים קולניים יותר לגבי חוויותיהם, רגשותיהם ורגשותיהם על מוצרים ושירותים יותר מתמיד ועל יסוד זה מנתח ניתוח הרגש.

אם אתה חדש בנושא זה ורוצה לחקור בפירוט מה ניתוח הסנטימנט הוא, מה זה יכול להיות משמעותי עבור העסק שלך, ועוד, הגעת למקום הנכון. אנו בטוחים כי עד סוף הפוסט, תהיה לך תובנה ניתנת לפעולה בנושא.

בואו נתחיל

מהו ניתוח סנטימנט?

ניתוח סנטימנטים הוא תהליך של הסקה, מדידה או הבנת התדמית של המוצר, השירות או המותג שלך בשוק. הוא מנתח רגשות ותחושות אנושיות על ידי פירוש ניואנסים בביקורות לקוחות, חדשות פיננסיות, מדיה חברתית וכו'. אם זה נשמע מסובך מדי, בוא נחדד את זה עוד יותר.

ניתוח הסנטימנט

ניתוח סנטימנטים נחשב גם ככריית דעות. עם עליית המדיה החברתית, אנשים התחילו לדבר בפתיחות רבה יותר על החוויות שלהם עם מוצרים ושירותים מקוונים באמצעות בלוגים, וולוגים, סיפורי מדיה חברתית, ביקורות, המלצות, סיכום, האשטאגים, הערות, הודעות ישירות, מאמרי חדשות ופלטפורמות שונות אחרות. כאשר זה קורה באינטרנט, זה משאיר טביעת רגל דיגיטלית של הבעת חוויה של אדם. כעת, החוויה הזו יכולה להיות חיובית, שלילית או פשוט ניטרלית.

ניתוח סנטימנט הוא הכרייה של כל הביטויים והחוויות הללו ברשת בצורה של טקסטים. עם מגוון דוגמאות גדול של דעות וביטויים, מותג יכול ללכוד במדויק את קולו של קהל היעד שלו, להבין את דינמיקת השוק ואפילו להכיר היכן הוא עומד בשוק בקרב משתמשי הקצה.

בקיצור, ניתוח הרגש מביא את הדעה שיש לאנשים על מותג, מוצר, שירות או כל אלה.

ערוצי המדיה החברתית הם ארגזי מידע על העסק שלך ועם טכניקות ניתוח פשוטות יעילות תוכל לדעת מה שאתה צריך לגבי המותג שלך.

יחד עם זאת, עלינו להסיר תפיסה מוטעית לגבי ניתוח סנטימנט. בניגוד למה שזה נשמע, ניתוח סנטימנט אינו כלי או טכניקה חד-שלביים שיכולים להביא לך מיד דעות ורגשות סביב המותג שלך. זהו שילוב של אלגוריתמים, טכניקות לכריית נתונים, אוטומציה ואפילו עיבוד שפות טבעיות (NLP) ודורש יישומים מורכבים.

מדוע ניתוח סנטימנטים חשוב?

מנקודת המבט, זוהי מתנה פשוטה למדי שלאנשים יש את הכוח לדבר על המותג או העסק שלך באינטרנט. כאשר יש להם קהל מסוים, רוב הסיכויים שהם יכולים להשפיע על 10 אנשים נוספים לבטוח או לדלג על המותג שלך.

מכיוון שהאינטרנט מציע שקיפות לטובים ולרעים, עסק חיוני יבטיח כי אזכורים שליליים יוסרו או ישתנו והטובים יוקרנו לצפייה. סטטיסטיקות ודוחות מגלים גם שלקוחות צעירים (דור Z ומעלה) תלויים מאוד בערוצי מדיה חברתית ומשפיעים בכל הקשור לרכישת משהו באינטרנט. במקרה זה, ניתוח סנטימנט לא רק הופך להיות חיוני אלא בהחלט גם לכלי חיוני.

מהם הסוגים השונים של ניתוח סנטימנט?

כמו רגשות - ניתוח סנטימנט יכול להיות מורכב; הוא גם ספציפי במיוחד וממוקד מטרה. כדי להפיק את התוצאות הטובות ביותר וההסקות מתוך מסעות הפרסום שלך לניתוח סנטימנטים, עליך להגדיר את המטרות והיעדים שלך בצורה המדויקת ביותר האפשרית. ישנם מספר פרמטרים בכל הנוגע למשוב הצרכנים שאתה יכול להתמקד בו ומה שאתה בוחר יכול להשפיע ישירות על סוג מסע הפרסום של ניתוח סנטימנט שאתה מיישם בסופו של דבר.

כדי לתת לך מושג מהיר, להלן הסוגים השונים של פרמטרי ניתוח סנטימנט -

  • קטביות - התמקד בביקורות שהמותג שלך מקבל באינטרנט (חיובי, ניטראלי ושלילי)
  • רגשות - התמקד ברגש שהמוצר או השירות שלך מדליק במוחם של לקוחותיך (שמח, עצוב, מאוכזב, נרגש ועוד)
  • דחיפות -התמקד במיידיות השימוש במותג שלך או במציאת פתרון יעיל לבעיות הלקוחות שלך (דחוף וניתן לחכות)
  • מטרה - התמקד בלברר אם המשתמשים שלך מעוניינים להשתמש במוצר או במותג שלך או לא

תוכל לבחור להשתמש בפרמטרים אלה כדי להגדיר את מסע הפרסום שלך לניתוח או לבוא עם קריטריונים סופר-ספציפיים אחרים המבוססים על הנישה העסקית שלך, התחרות, המטרות ועוד. לאחר שתחליט על זה, תוכל בסופו של דבר להירשם לאחד מהסוגים הבאים של ניתוח סנטימנט.

זיהוי רגשות

שיטה זו קובעת את הרגש שמאחורי השימוש במותג שלך למטרה מסוימת. לדוגמה, אם הם קנו בגדים מחנות המסחר האלקטרוני שלך, הם יכולים להיות מרוצים מהליכי המשלוח שלך, מאיכות הלבוש או ממגוון המבחר או להתאכזב מהם. מלבד שני רגשות אלה, משתמש יכול להתמודד עם כל סוג ספציפי או שילוב של רגשות בספקטרום. זיהוי רגשות פועל על מנת לברר מהו אותו סוג או מגוון רגשות. זה נעשה בעזרת אלגוריתמים של למידת מכונה ולקסיקונים.

אחד החסרונות מסוג זה הוא שלמשתמשים יש מגוון דרכים להביע את רגשותיהם - באמצעות טקסט, אמוג'ים, סרקזם ועוד. המודל שלך צריך להיות מפותח מאוד כדי לזהות את הרגש שמאחורי הביטויים הייחודיים שלהם.

ניתוח דק

צורת ניתוח ישירה יותר כוללת בירור הקוטביות הקשורה למותג שלך. מחיובי מאוד לנייטרלי לשלילי מאוד, משתמשים יכולים לחוות כל תכונה ביחס למותג שלך ותכונות אלה יכולות לקבל צורה מוחשית בצורה של דירוגים (למשל - מבוסס כוכבים) וכל מה שהמודל שלך צריך לעשות הוא שלי לצורות השונות האלה של דירוגים ממקורות מגוונים.

ניתוח מבוסס היבט

ביקורות מכילות לעתים קרובות משוב והצעות טובות שיכולות להניע את הצמיחה העסקית שלך בשוק על ידי כך שתוכל לחשוף פרצות שמעולם לא ידעת על קיומן. ניתוח סנטימנט מבוסס היבטים לוקח אותך צעד קדימה בסיוע זיהוים.

במילים פשוטות, משתמשים בדרך כלל מציינים כמה דברים טובים או רעים בביקורות שלהם מלבד דירוגים והבעת רגשות. לדוגמה, סקירה של עסק הנסיעות שלך יכולה להזכיר, המדריך היה מאוד מועיל והראה לנו את כל המקומות באזור ואפילו עזר לנו לעלות על הטיסות שלנו. אבל, זה יכול להיות גם,”עמית לשולחן הנסיעות היה גס רוח ורדום במיוחד. היינו צריכים לחכות שעה לפני שקיבלנו את מסלול הטיול להיום. ”

מה שנמצא מתחת לרגשות הם שני מסירות עיקריות מהפעילות העסקית שלך. אלה יכולים להיות קבועים, משופרים או מוכרים באמצעות ניתוח מבוסס-היבט.

ניתוח רב לשוני

זהו הערכת הרגש בין שפות מגוונות. השפה עשויה להיות תלויה באזורים שאתה מפעיל, במדינות שאליהן אתה שולח ועוד. ניתוח זה כולל שימוש בכרייה ואלגוריתמים ספציפיים לשפה, מתרגמים בהיעדרם, לקסיקני סנטימנט ועוד.

[קרא גם: ניתוח סנטימנטים רב לשוני - חשיבות, מתודולוגיה ואתגרים]

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

כיצד פועל ניתוח סנטימנט?

ניתוח סנטימנט הוא שילוב של מודולים, טכניקות ומושגים טכניים מגוונים. שתי פריסות מרכזיות בספקט ניתוח הסנטימנטים כוללות NLP ולמידת מכונה. בעוד שאחד עוזר בכרייה ובאצור דעות, האחר מאמן או מבצע פעולות ספציפיות כדי לחשוף תובנות מתוך דעות אלה. בהתבסס על נפח הנתונים שיש ברשותך, תוכל לפרוס אחד משלושת המודולים לניתוח רגשות. הדיוק של המודל שאתה בוחר תלוי במידה רבה בכמות הנתונים ולכן תמיד כדאי לשים לב אליו.

מבוסס על כלל

כאן אתה מגדיר באופן ידני כלל עבור המודל שלך לביצוע ניתוח רגש על הנתונים שיש לך. הכלל יכול להיות פרמטר עליו דנו לעיל - קוטביות, דחיפות, היבטים ועוד. מודל זה כולל שילוב של מושגי NLP כגון לקסיקונים, טוקניזציה, ניתוח, גזירה, תיוג חלקי דיבור ועוד.

במודל בסיסי, מילים מקוטבות מוגדרות או מוקצות להן ערך - טוב למילים חיוביות ורעות למילים שליליות. המודל סופר את מספר המילים החיוביות והשליליות בטקסט ובהתאם מסווג את הרגש מאחורי הדעה.

אחד החסרונות העיקריים של טכניקה זו הוא כי מקרים של סרקזם עשויים להתבטא כדעות טובות, ולהטות את הפונקציונליות הכוללת של ניתוח הרגש. ניתן לתקן זאת על ידי בניית דגמים מתקדמים, אך החסרונות קיימים.

מכני עם סלילה אוטומטית

היבט זה של ניתוח הרגש פועל לחלוטין על אלגוריתמים של למידת מכונה. בכך אין צורך בהתערבות אנושית וקביעת כללים ידניים על מנת שהמודל יפעל. במקום זאת מיושם מסווג המעריך את הטקסט ומחזיר תוצאות. זה כרוך בתיוג נתונים רב וביאור נתונים כדי לעזור למודלים להבין את הנתונים שהם מוזנים.

היברידי

הגישות ההיברידיות המדויקות ביותר מבין הדגמים משלבות את המיטב משני העולמות - מבוססי כללים ואוטומטיים. הם מדויקים יותר, פונקציונליים יותר ומועדפים על ידי עסקים לקמפיינים שלהם לניתוח סנטימנט.

מה המשמעות של ניתוח רגשות לעסק שלך?

ניתוח סנטימנט יכול להביא לגל של תגליות בכל הנוגע לעסק שלך ולעמדתו בשוק. כאשר המטרה האולטימטיבית של קיומו של עסק היא להקל על חיי הלקוחות, האזנה אליהם רק תעזור לנו לגלגל מוצרים ושירותים טובים יותר, ובתורו לקחת את העסק שלנו קדימה. להלן נקודות המפתח העיקריות לגבי מה ניתוח סנטימנטים יכול לעשות לעסק שלך:

  • זה עוזר מאוד במעקב אחר בריאות המותג שלך בשוק. מלוח מחוונים יחיד תוכל להבין במהירות אם מצב המותג שלך טוב, ניטראלי או מדלל.
  • זה עוזר לך לנהל טוב יותר את מוניטין המותג שלך ולטפל במהירות בחששות ומשברים של ORM
  • תומך בפיתוח קמפיינים שיווקיים טובים יותר בכך שהוא מאפשר לך להבין את הדופק של הקהל שלך ולהקיש עליו
  • ניתן לייעל את ניתוח התחרות באמצעות ניתוח סנטימנטים במידה ניכרת
  • החשוב מכולם, ניתן לשפר את שירות הלקוחות ליותר שביעות רצון ותפניות מהירות

מקרים של שימוש בסנטימנט

עם מושג כל כך חזק ביד, אתה רק החלטה יצירתית הרחק מיישום מקרה השימוש הטוב ביותר של ניתוח סנטימנט. עם זאת, ישנם מספר מקרי שימוש שנבדקו ומאושרים כבר כיום. בואו נסתכל על כמה מהם בקצרה.

ניטור המותג

ניתוח רגשות הוא דרך מצוינת לעקוב אחר המותג שלך באינטרנט. נכון לעכשיו, ישנם יותר ערוצים שדרכם לקוחות יכולים להביע את דעתם וכדי לשמור על תדמית מותג הוליסטית, עלינו ליישם גישות של ערוץ אומני-ערוץ לניטור. ניתוח רגשות יכול לעזור לעסק שלנו לפרוש כנפיים בפורומים, בלוגים, אתרי הזרמת וידאו, פלטפורמות פודקאסט וערוצי מדיה חברתית ולפקוח עין - או יותר נכון אוזן - על אזכור מותג, ביקורות, דיונים, הערות ועוד.

ניטור מדיה חברתית

נדרשים לאלף אנשים עד שהאשטאג הופך למגמה. עם כל כך הרבה כוח המוקדש לרשתות החברתיות, זה רק הגיוני שאנחנו מקשיבים למה שיש לאנשים להגיד על העסק שלנו בפלטפורמות חברתיות. מטוויטר ופייסבוק ועד אינסטגרם, סנאפצ'ט, לינקדאין ועוד, ניתן לבצע ניתוח רגשות בכל הפלטפורמות כדי להאזין לביקורות והערכות (אזכורים חברתיים) ולהגיב בהתאם. זה עוזר לעסק שלנו להתקשר טוב יותר עם המשתמשים שלנו, להביא גישה הומנית לתפעול ולהתחבר ישירות עם בעלי העניין החשובים ביותר בעסק שלנו - הלקוחות שלנו.

מחקר שוק

ניתוח רגשות הוא דרך מצוינת להבין את השוק, את הפרצות שלו, את הפוטנציאל ועוד לצרכים הספציפיים שלנו. בעזרת מחקר שוק מדויק, הוא הופך את המטרות כמו הרחבה, גיוון והכנסת מוצרים או שירותים חדשים ליעילים ומשפיעים יותר. נוכל לחזות ולהעריך מגמות, להבין את הדינמיקה של השוק, להבין את הצורך במוצר חדש, להבין את כוח הקנייה ותכונות אחרות של קהל היעד שלנו ועוד הרבה באמצעות ניתוח סנטימנט.

כיצד משתמשים בלמידת מכונה בניתוח סנטימנט?

כיצד משתמשים בלמידת מכונה בניתוח סנטימנט? כפי שהזכרנו, ניתוח סנטימנט הוא מושג מורכב וכאשר יש לך מערכי נתונים גדולים, אינך יכול שלא לחשוב שאוטומציה של התהליך כולו עשויה להיות הדרך הטובה ביותר להתקרב אליו. כמובן שאם אתה מיישם גישה אוטומטית לניתוח רגשות, חשוב לאמן במדויק את מודל למידת המכונה שלך לתוצאות מדויקות.

כאן עולות המורכבות. הנתונים שאתה מזין צריכים להיות לא רק מובנים אלא גם מתויגים. רק כאשר אתה מתייג נתונים שהמודל שלך יכול להבין את מבנה המשפט, חלקי דיבור, מילים מקוטבות, הקשר ופרמטרים אחרים המעורבים במשפט. לשם כך, עליך לעבוד בעיקר על תיוג נפחים לאחר נפחי נתונים.

כאשר אתה מתייג את הנתונים שלך, הבינה המלאכותית או המודל שלך מבינים את ההיבטים השונים של טקסטים ועובדים באופן אוטונומי על ההרגשה שמאחורי הנתונים שאתה מזין בהם. תוכל לאמן את הנתונים שלך על ידי הערת חלקים ספציפיים מהטקסטים שלך כדי לעזור למכונה לזהות מה לעשות להתמקד וללמוד מהפרמטר המסוים הזה. עליך גם להוסיף מטא נתונים כדי להגדיר עוד את המזהה.

אם אתה מתכנן להוסיף ביאור את הנתונים שלך, תחילה עליך להחזיק בכמויות גדולות של נתונים. ברגע שיש לך את זה, אתה יכול להשתמש ב פלטפורמת Shaip להערת הנתונים שלך. עם זאת, תהליך זה עשוי להיות מסובך מכיוון שאתה צריך להקדיש את המשאבים שלך לעבודה זו או לבקש מהם לעשות את הקילומטר הנוסף ולבצע את העבודה.

אם הזמן שלך לשוק יעלה בקרוב מאוד, ואתה צריך לחפש מקורות חיצוניים לצרכי ביאור הנתונים שלך, משאבים כמונו ב- Shaip יכולים להציל את היום. בתהליכי ביאור הנתונים המומחים שלנו, אנו מבטיחים שמודלים של למידת מכונה מוזנים במערך הנתונים המדויק ביותר לתוצאות מדויקות. הצוות שלנו מפרש נתונים על בסיס הצרכים והדרישות שלך כדי לספק תוצאה ממוקדת מטרה. מכיוון שמדובר בתהליך גוזל ומייגע, אנו מציעים ליצור קשר עם דרישות ביאור הנתונים שלך לצורך הכשרה בניתוח רגשות.

הושט יד היום.

שתף חברתי

אולי גם תאהב