تجزیه و تحلیل احساسات و نحوه استفاده از آن چیست؟

21 دقیقه خواندن نتایج نظرسنجی ، بررسی مشتری ، ذکر رسانه های اجتماعی ، اوه من. این یک دنیای بازخورد محور است و مارک های ما فقط در آن زندگی می کنند. اما چگونه می توانید تمام این داده ها را به بینش های معنی دار تبدیل کنید؟دریابید که چگونه تجزیه و تحلیل احساسات می تواند کمک کند.

روزهای تکیه بر یک محصول یا خدمات عالی برای انجام مارک تجاری شما در پشت ماست ، به همین دلیل دستیابی به انواع بازخورد مهم است.

بازخورد کمی مانند نمرات مروج خالص می تواند پالس کلی از عملکرد برند شما را فراهم کند ، اما بازخورد کیفی در قالب متن می تواند بینشی در مورد چگونگی احساس "احساس" مردم در مورد برند شما فراهم کند.

با این حال ، استفاده از داده های متنی می تواند برای برخی از مارک ها بسیار وقت گیر باشد. انجام این کار به صورت دستی فقط امکان پذیر نیست و ظرافت احساسات برند می تواند دشوار باشد. این که آیا تجزیه و تحلیل بازخورد درخواست شده از طریق کانال هایی مانند نظرسنجی یا بررسی بازخورد ناخواسته موجود در رسانه های اجتماعی ، تالارهای آنلاین و موارد دیگر ، شناسایی و ادغام جامع و ادغام داده های مربوط به احساسات برند هنگام تکیه فقط به فرآیندهای دستی غیرممکن است.

یک راه حل برای این مشکل؟تجزیه و تحلیل احساسات.

بیایید به اهمیت تحلیل احساسات و چگونگی استفاده از آن برای بهبود تجربه مشتری از طریق تعامل مستقیم و غیرمستقیم با برند خود بپردازیم. در اینجا مقدمه ای برای تجزیه و تحلیل احساسات ، نحوه کار و استفاده از آن وجود دارد.

تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

تعریف تجزیه و تحلیل احساسات: تجزیه و تحلیل احساسات فرایند تعیین نظر ، قضاوت یا احساسات در پشت زبان طبیعی است. تجزیه و تحلیل احساسات یک روش مؤثر برای ارزیابی زبان کتبی یا گفتاری فراهم می کند تا مشخص شود که آیا این عبارت مطلوب ، نامطلوب یا خنثی است و تا چه حد. به همین دلیل نشانگر مفیدی در مورد نحوه احساس مشتری در مورد تجربه خود است.

اگر تا به حال یک بررسی آنلاین را ترک کرده اید ، درباره یک برند یا محصول به صورت آنلاین اظهار نظر کرده اید ، یا به یک بررسی تحقیقات بازار در مقیاس بزرگ پاسخ داده اید ، این احتمال وجود دارد که پاسخ های شما از طریق تجزیه و تحلیل احساسات انجام شده باشد.

نظر شما با تایپ کردن در یک جعبه متن به داده های طبقه بندی شده (مانند "مثبت" ، "منفی" یا "خنثی") تبدیل می شود ، به داده های بسیاری از نظرات افراد دیگر اضافه می شود و خلاصه می شود تا به یک تجارت چشم پرنده ارائه دهددر مورد چگونگی پاسخ عمومی عموم مردم به برند یا محصول آنها.

تجزیه و تحلیل احساسات بخشی از چتر بیشتر استخراج متن است که به عنوان تجزیه و تحلیل متن نیز شناخته می شود. این نوع تجزیه و تحلیل از بسیاری از منابع متن مانند نظرسنجی ها ، بررسی ها ، رسانه های اجتماعی عمومی و حتی مقالات موجود در وب استخراج می شود. سپس یک امتیاز بر اساس احساسات متن اعمال می شود. به عنوان مثال ، -1 برای احساسات منفی و 1+ برای احساسات مثبت. این کار با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) انجام می شود.

ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر الگوریتم امروز می توانند حجم عظیمی از بازخورد مشتری را بطور مداوم و دقیق کنترل کنند. نوعی تجزیه و تحلیل متن ، تجزیه و تحلیل احساسات ، نشان می دهد که مشتریان مثبت یا منفی نسبت به موضوعات مختلف از محصولات و خدمات شما گرفته تا مکان ، تبلیغات یا حتی رقبای شما احساس می کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات برای چه چیزی استفاده می شود؟

بنابراین اگر تجزیه و تحلیل احساسات سخت انجام شود ، فایده چیست؟چرا ما از ابزارهایی برای طبقه بندی بازخورد زبان طبیعی به جای مغز انسان خود استفاده می کنیم؟

بیشتر ، این یک سوال از مقیاس است. تجزیه و تحلیل احساسات هنگامی که حجم زیادی از اطلاعات مبتنی بر متن را داشته باشید که از آن نیاز به تعمیم داشته باشید ، مفید است.

به عنوان مثال ، بیایید بگوییم که در حال بازاریابی برای یک استودیوی بزرگ Motion Picture هستید ، و شما یک تریلر را برای یک فیلم منتشر کرده اید و حجم عظیمی از نظرات در مورد آن را در توییتر دریافت کرده اید.

شما می توانید برخی - یا حتی چیزهای زیادی - از نظرات را بخوانید ، اما نمی توانید تصویری دقیق از اینکه چند نفر از آن را دوست داشتند یا دوست نداشته باشید ، دریافت کنید ، مگر اینکه به هر یک از گذشته نگاه کنید و یادداشت کنید که آیا مثبت است، منفی یا خنثی. این می تواند بسیار گران قیمت و وقت گیر باشد و نتایج مستعد درجه ای از خطای انسانی خواهد بود.

مهمتر از آن ، شما خطر تعصب از طرف شخص یا افرادی که نظرات را می گذرانند ، خواهید داشت. آنها ممکن است دیدگاه ها یا برداشت های خاصی داشته باشند که روش تفسیر داده ها را رنگ می کنند و قضاوت آنها بسته به روحیه ، سطح انرژی و سایر تغییرات طبیعی انسان ممکن است هر از گاهی تغییر کند.

با وجود ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانید یک حکم جامع و مداوم با یک دکمه ساده را دریافت کنید.

نمرات احساسات به مشاغل کمک می کند تا درک کنند که برند آنها در گروهی از افراد چه نوع احساساتی را ایجاد می کند. این احساسات می تواند خوشبختی ، غم ، عصبانیت یا به سادگی بی طرفانه باشد. از آنجا ، این کار به این کار بستگی دارد که چگونه آنها این احساسات را عملی می کنند. یک راه این است که به احساسات اطلاع دهید که چگونه مشتریان در حال حاضر برند شما را تجربه می کنند.

چرا تجزیه و تحلیل احساسات مهم است؟

تجزیه و تحلیل احساسات بسیار مهم است زیرا به ارائه بینش در مورد نحوه درک مشتریان برند شما کمک می کند.

بازخورد مشتری - خواه از طریق رسانه های اجتماعی ، وب سایت ، مکالمات با نمایندگان خدمات یا هر منبع دیگری - حاوی گنجینه ای از اطلاعات مفید تجاری است ، اما کافی نیست بدانید که مشتریان در مورد چه چیزی صحبت می کنند. دانستن اینکه چگونه آنها احساس می کنند بیشترین بینش را در مورد تجربه آنها به شما می دهد. تجزیه و تحلیل احساسات یکی از راه های درک این تجربیات است.

تجزیه و تحلیل احساسات که گاهی اوقات به عنوان "معدن نظر" شناخته می شود ، می تواند به شما اطلاع دهد که آیا در افکار عمومی نسبت به هر جنبه ای از تجارت شما تغییر ایجاد کرده است. در صورت تمایل به پیشرفت محصول ، آموزش فروش فروش یا نمایندگان مراقبت از مشتری ، یا ایجاد کمپین های بازاریابی جدید ، قله یا دره در نمرات احساسات به شما امکان می دهد.

از مواردی برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کنید

ما در دنیایی زندگی می کنیم که به لطف اینترنت ، مقالات خبری ، رسانه های اجتماعی و ارتباطات دیجیتالی ، هر لحظه مقادیر زیادی از اطلاعات مکتوب تولید و منتشر می شود. تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به شرکت ها کمک کند تا نحوه درک مارک ها و محصولات خود را در لحظه های کلیدی و در طی یک دوره زمانی پیگیری کنند.

این امر معمولاً در تحقیقات بازار ، روابط عمومی ، تجزیه و تحلیل بازاریابی ، مدیریت اعتبار ، تجزیه و تحلیل سهام و تجارت مالی ، تجربه مشتری ، طراحی محصول و بسیاری از زمینه های دیگر مورد استفاده قرار می گیرد.

در اینجا چند سناریو وجود دارد که تجزیه و تحلیل احساسات می تواند باعث صرفه جویی در وقت و افزودن ارزش شود:

• گوش دادن به رسانه های اجتماعی-در نظارت روزانه یا حوالی یک رویداد خاص مانند راه اندازی محصول
• تجزیه و تحلیل پاسخ های نظرسنجی برای یک برنامه تحقیقاتی در مقیاس بزرگ
• پردازش بازخورد کارمندان در یک سازمان بزرگ
• شناسایی مشتریان بسیار ناراضی بنابراین می توانید پیگیری حلقه بسته را ارائه دهید
• ببینید که روند احساسات در گروه ها یا مناطق خاص در کجا قرار گرفته است
• تحقیقات رقیب - بررسی سطح تأیید خود در برابر مشاغل قابل مقایسه

انواع تجزیه و تحلیل احساسات

همه تجزیه و تحلیل احساسات به همان روش انجام نمی شود. روش های مختلفی برای نزدیک شدن به آن و طیف وسیعی از الگوریتم ها و فرآیندهای مختلف وجود دارد که می توانند بسته به زمینه استفاده و نتیجه مورد نظر ، برای انجام کار مورد استفاده قرار گیرند.

انواع اساسی تجزیه و تحلیل احساسات شامل موارد زیر است:

• تشخیص احساسات این به معنای تجزیه از طریق متن و مرتب سازی داده های نظر شده (مانند "من این را دوست دارم!") از داده های عینی (مانند "رستوران در مرکز شهر" است).
• دسته بندی احساسات این به معنای تشخیص مثبت، منفی یا خنثی بودن احساسات است. ابزارهای شما ممکن است به این دسته بندی ها وزن اضافه کنند، به عنوان مثال، بسیار مثبت، مثبت، خنثی، تا حدودی منفی، منفی.
• تجزیه و تحلیل سطح بند گاهی اوقات، متن حاوی نظرات متناقض یا دوسویه است، به عنوان مثال "کارکنان بسیار دوستانه بودند اما ما بیش از حد منتظر ماندیم تا به ما ارائه شود". توانایی امتیاز دادن به بازخورد در سطح بند نشان می دهد که چه زمانی نظرات خوب و بد در یک مکان بیان شده است و می تواند در صورتی مفید باشد که نکات مثبت و منفی در متن یکدیگر را خنثی کنند و یک نتیجه "خنثی" گمراه کننده را به دست آورند.

علاوه بر این، می توانید انتخاب کنید که آیا نتایج تجزیه و تحلیل احساسات را مشاهده کنید:

• سطح سند (مفید برای بررسی های حرفه ای یا پوشش مطبوعاتی)
• سطح جمله (برای نظرات و ارزیابی های کوتاه)
• سطح جمله فرعی (برای انتخاب معنی در عبارات یا جملات کوتاه در یک جمله

مزایا و معایب تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات ابزار قدرتمندی است که مزایای متعددی را ارائه می دهد، اما مانند هر روش تحقیقی دارای محدودیت هایی است.

مزایای تجزیه و تحلیل احساسات:

• نتایج دقیق و بی طرفانه
• بینش های پیشرفته
• زمان و انرژی بیشتر در دسترس کارکنان برای انجام وظایف سطح بالاتر
• معیارهای ثابتی که می توانید برای ردیابی احساسات در طول زمان استفاده کنید

معایب تحلیل احساسات:

• بهترین برای مجموعه داده های بزرگ و متعدد. برای به دست آوردن ارزش واقعی از ابزارهای تحلیل احساسات، باید مقادیر زیادی از داده های متنی را به طور منظم تجزیه و تحلیل کنید.
• تحلیل احساسات هنوز یک زمینه در حال توسعه است و نتایج همیشه کامل نیستند. ممکن است هنوز هم نیاز به بررسی حسی داشته باشید و گاهی اوقات نتایج را به صورت دستی تصحیح کنید.

تحلیل احساسات چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل احساسات از یادگیری ماشینی، آمار و پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می کند تا بفهمد مردم در مقیاس کلان چگونه فکر می کنند و چه احساسی دارند. ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات، محتوای نوشته شده را می گیرند و آن را پردازش می کنند تا مثبت یا منفی بودن عبارت را کشف کنند.

این کار به چند روش انجام می شود:

• تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون این روش از یک فرهنگ لغت یا فهرست کلمات استفاده می کند که در آن به هر کلمه امتیازی برای احساس داده می شود، به عنوان مثال "عالی" = 0. 9، "لنگ" = 0. 7-، "خوب" = 0. 1 جملات برای ارزیابی ارزیابی می شوند. مثبت یا منفی بودن کلی با استفاده از این وزن‌ها. سیستم‌های مبتنی بر قاعده معمولاً به دقت بیشتری نیاز دارند تا کنایه، اصطلاحات و سایر ناهنجاری‌های کلامی را در نظر بگیرند.
• تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین ، یک مدل رایانه ای مجموعه ای از بازخورد زبان طبیعی داده می شود که به صورت دستی با برچسب های احساسات برچسب خورده است. این می آموزد که کدام کلمات و عبارات دارای احساسات مثبت یا احساسات منفی هستند. پس از آموزش ، می توان از آن در مجموعه داده های جدید استفاده کرد. در بعضی موارد ، بهترین نتیجه از ترکیب دو روش حاصل می شود.

چالش های تحلیل احساسات

توسعه ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات از نظر فنی یک شاهکار چشمگیر است ، زیرا زبان انسانی از لحاظ گرامری پیچیده ، وابسته به متن است و از نظر فرد به شخص دیگر بسیار متفاوت است. اگر می گویید "من آن را دوست داشتم" ، ممکن است شخص دیگری بگوید "من هرگز بهتر ندیده ام" یا "رقبای خود را در گرد و غبار رها می کند". چالش برای یک ابزار هوش مصنوعی تشخیص این است که همه این جملات به معنای یکسان است.

چالش دیگر تصمیم گیری در مورد چگونگی تفسیر زبان است زیرا این موضوع بسیار ذهنی است و بین افراد متفاوت است. آنچه برای یک شخص مثبت به نظر می رسد ممکن است برای شخص دیگری منفی یا حتی خنثی به نظر برسد. در طراحی الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل احساسات ، دانشمندان داده باید به منظور ایجاد ابزارهای مفید و قابل اعتماد ، خلاقانه فکر کنند.

دریافت طبقه بندی صحیح احساسات

طبقه بندی احساسات نیاز دارد تا ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات شما به اندازه کافی پیشرفته باشند تا نه تنها وقتی یک قطعه داده مثبت یا منفی است ، بلکه نحوه برون یابی احساسات حتی در صورت استفاده از کلمات مثبت و منفی را درک کند. مهمتر از آن ، باید بتواند زمینه و عوارض مانند طعنه یا طنز را درک کند.

انسان ها پیچیده هستند ، و اینکه چگونه خودمان را بیان می کنیم می تواند به همین ترتیب پیچیده باشد. بسیاری از انواع ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات از یک نمای ساده از قطبیت (مثبت/خنثی/منفی) استفاده می کنند ، به این معنی که بیشتر معنای پشت داده ها از بین می رود.

بیایید مثالی را ببینیم:

"من از فرآیند تنظیم متنفرم ، اما این محصول به راحتی قابل استفاده بود ، بنابراین در پایان فکر می کنم خرید من ارزش آن را داشته است."

یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات کمتر پیشرفته ممکن است احساساتی را که در اینجا به عنوان "خنثی" بیان شده است ، مشاهده کند زیرا مثبت-"محصول آسان برای استفاده بود ، بنابراین در پایان فکر می کنم خرید من ارزش آن را داشته است"-و احساسات با برچسب منفی-"من متنفرمفرآیند تنظیم " - یکدیگر را لغو کنید.

با این حال ، قطبیت به اندازه یکی یا دیگری در اینجا یا خشک نیست. بخش آخر - "در پایان ، من فکر می کنم خرید من ارزش آن را داشته است" - به این معنی است که به عنوان یک انسانی که متن را تجزیه و تحلیل می کند ، می بینیم که به طور کلی این مشتری نسبت به تجربه احساس مثبت می کند. به همین دلیل مقیاس از مثبت به منفی مورد نیاز است و به همین دلیل یک ابزار تجزیه و تحلیل احساسات باعث افزایش وزن در مقیاس 1-11 می شود.

نمرات با توجه به دستور زبان ، زمینه ، صنعت و منبع اختصاص می یابد و Qualtrics به کاربران این امکان را می دهد تا نمرات احساسات را تنظیم کنند تا حتی خاص تر از آن باشد.

زمینه درک

زمینه برای صحیح بودن یک مدل تجزیه و تحلیل احساسات مهم است. این بدان معناست که شما باید اطمینان حاصل کنید که ابزار امتیاز دهی احساسات شما نه تنها می داند که "خوشحال" مثبت است-و "خوشحال نیست" نیست ، بلکه می فهمد که کلمات خاصی که وابسته به متن هستند به درستی مشاهده می شوند.

بیایید مثالی را ببینیم:

ما به عنوان انسان ، ما می دانیم که مشتریان وقتی لپ تاپ جدید خود را "نازک" می کنند خوشحال هستند ، اما وقتی در مورد دیوارهای "نازک" در هتل شما صحبت می کنند ، شکایت می کنند. ما آن زمینه را درک می کنیم.

بدیهی است ، ابزاری که در هر شرایطی "نازک" را به عنوان احساسات منفی پرچم می کند ، در نمرات احساسات خود دقت را از دست می دهد. زمینه مهم است.

این جایی است که الگوریتم های آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) وارد می شوند. پردازش زبان طبیعی راهی برای تقلید از درک انسان از زبان است ، معنی با ابزار تجزیه و تحلیل احساسات شما به راحتی درک می شود.

الگوریتم های تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از این سیستم به مرور زمان آموزش داده می شوند و از یادگیری عمیق برای درک موارد با متن استفاده می کنند و آن را برای یادگیری در آینده به کار می گیرند. به همین دلیل است که یک ابزار پیشرفته تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به شما کمک کند نه تنها حجم گسترده ای از داده ها را سریعتر تجزیه و تحلیل کنید ، بلکه تشخیص دهید که چه زمینه ای برای مشتریان مشترک یا مهم است.

3 مکان برای تجزیه و تحلیل احساسات مشتری

در دنیای نظرات بی پایان در وب ، چگونه مردم "احساس" در مورد برند شما می توانند برای اندازه گیری تجربه مشتری مهم باشند.

مصرف کنندگان از مارک های دوست داشتنی که آنها را درک می کنند آرزو می کنند. مارک هایی که تجربیات به یادماندنی را در داخل و خارج از کشور ارائه می دهند. هرچه مصرف کننده با برند شما احساس کند ، احتمال دارد که احساسات خود را در متن کتبی به اشتراک بگذارند (از طریق نظرسنجی ، بررسی ، رسانه های اجتماعی و موارد دیگر).

اما برعکس نیز درست است. در حقیقت ، 71 درصد از کاربران توییتر به بستر رسانه های اجتماعی می روند تا ناامیدی های خود را با یک برند ابراز کنند. این کاربران همچنین انتظار دارند که مارک ها طی یک ساعت از توییت به سؤالات پاسخ دهند ، اما ما آن را برای یک روز دیگر ذخیره خواهیم کرد.

این مکالمات ، چه مثبت و چه منفی ، برای بهبود تجربه مشتری باید ضبط و مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند. تجزیه و تحلیل احساسات می تواند کمک کند.

بیایید ابتدا ببینیم که چگونه می توان تعامل مستقیم با مارک ها را تجزیه و تحلیل کرد.

1. تجزیه و تحلیل متن برای نظرسنجی ها

نظرسنجی ها یک روش عالی برای ارتباط مستقیم با مشتریان است ، اما با بازخورد سازنده نیز رسیده اند. بازخورد در پاسخ های نظرسنجی شما را می توان به سرعت برای نمرات احساسات مورد تجزیه و تحلیل قرار داد.

برای خود این نظرسنجی ، سؤالاتی را در نظر بگیرید که معیارهای کیفی تجربه مشتری را ایجاد می کند ، برخی از نمونه ها عبارتند از:

• جدیدترین تجربه شما چگونه بود؟
• تجربه شما در مقایسه با انتظارات چقدر بهتر (یا بدتر) بود؟
• چیزی که شما در مورد تجربه خود تغییر می دهید چیست؟

به یاد داشته باشید ، هدف در اینجا به دست آوردن پاسخ های متنی صادقانه از مشتریان خود است تا احساسات درون آنها مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرد. نکته دیگر جلوگیری از سؤالات نزدیک است که فقط پاسخ های "بله" یا "نه" ایجاد می کنند. این نوع سؤالات به خوبی به تحلیل شما خدمت نمی کنند.

در مرحله بعد ، از یک ابزار تجزیه و تحلیل متن برای تجزیه تفاوت های ظریف پاسخ ها استفاده کنید. Textiq نمونه ای از ابزاری است که نه تنها نمرات احساسات را ارائه می دهد بلکه مضامین کلیدی را از پاسخ ها استخراج می کند.

بعد از اینکه احساسات از پاسخ های نظرسنجی به دست آمد ، می توانید برخی از نگرانی های فوری را که مشتریان در طول تجربیات خود داشته اند ، برطرف کنید.

یکی دیگر از راههای عالی برای دستیابی به احساسات از طریق بررسی مشتری است. این روش در مقایسه با نظرسنجی ها کمی غیرمستقیم تر است.

2. تجزیه و تحلیل متن برای بررسی مشتری

آیا می دانید که 72 درصد از مشتریان تا زمانی که بررسی های مربوط به یک محصول یا خدمات را بخوانند ، اقدامی نخواهند کرد؟95 درصد حیرت انگیز از مشتریان قبل از خرید ، بررسی ها را می خوانند. در دنیای بازخورد محور امروز ، قدرت بررسی مشتری و بینش همسالان غیرقابل انکار است.

سایت های مرور مانند G2 برای مشتریانی که به دنبال بازخورد صادقانه در مورد محصولات و خدمات هستند ، از اولویت های اول متداول هستند. این بازخورد ، مانند آن در نظرسنجی ها ، می تواند برای پاسخ های عاطفی مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرد.

فواید مشتریانی که در مقایسه با پاسخ به نظرسنجی ها ، بررسی هایی را ارائه می دهند این است که غیرمستقیم تر است ، که می تواند منجر به بازخورد صادقانه تر و عمیق تر شود. این یک قاعده کاری نیست ، اما تجزیه و تحلیل بررسی های مشتری دارای موارد واضح و روشن است.

برای بهبود تجربه مشتری ، می توانید نمرات احساسات را از بررسی های مشتری-مثبت ، منفی و خنثی-بگیرید و شکاف ها و نقاط درد را که ممکن است در نظرسنجی ها مورد توجه قرار نگرفته باشد ، شناسایی کنید. به یاد داشته باشید ، بازخورد منفی دقیقاً همانند (اگر بیشتر نباشد) برای تجارت شما سودمند است تا بازخورد مثبت.

3. تجزیه و تحلیل متن برای رسانه های اجتماعی

یکی از غیرمستقیم ترین راه ها برای به دست آوردن داده های متنی از طریق استخراج رسانه های اجتماعی است. این کار با استفاده از نرم افزار مدیریت رسانه های اجتماعی با قابلیت های نظارت امکان پذیر است.

ابزارهای نظارت اساساً رسانه های اجتماعی عمومی مانند توییتر و فیس بوک را برای ذکر برند ربوده و نمرات احساسات را بر این اساس اختصاص می دهند. این امر باعث افزایش همیشگی آن نیز می شود ، با توجه به اینکه کاربران به احتمال زیاد بازخوردهای ناعادلانه خود را به رسانه های اجتماعی می گیرند.

یک نکته منفی برای تجزیه و تحلیل متن برای رسانه های اجتماعی محدودیت های شخصیت است. در حالی که در نظرسنجی ها و سایت های بررسی مجموعه ای از زمینه ها وجود دارد ، رسانه های اجتماعی سلطنت آزاد تری دارند. این می تواند برخی از سر و صداها را در داده ها ایجاد کند ، اما این یک نگرانی بزرگ نیست.

صرف نظر از این ، 70 درصد مارک های حیرت انگیز با بازخورد در رسانه های اجتماعی زحمت نمی کشند. از آنجا که رسانه های اجتماعی اقیانوس داده های بزرگی است که فقط در انتظار تجزیه و تحلیل هستند ، مارک ها می توانند از احساسات مهمی استفاده کنند.

ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات

هنگام انتخاب فن آوری های تجزیه و تحلیل احساسات ، به خاطر داشته باشید که چگونه از آنها استفاده خواهید کرد. تعدادی گزینه در آنجا وجود دارد ، از راه حل های منبع باز گرفته تا ویژگی های داخلی در ابزارهای گوش دادن اجتماعی. برخی از آنها از نظر دامنه محدود هستند ، در حالی که برخی دیگر قدرتمندتر هستند اما به سطح بالایی از دانش کاربر نیاز دارند.

Text IQ یک ابزار پردازش زبان طبیعی در بستر مدیریت تجربه است که به شما امکان می دهد با استفاده از مرورگر خود ، تجزیه و تحلیل احساسات را بصورت آنلاین انجام دهید. این کاملاً یکپارچه است ، به این معنی که می توانید نتایج تجزیه و تحلیل احساسات خود را در زمینه سایر داده ها و معیارها ، از جمله مواردی که از سیستم عامل های شخص ثالث مشاهده می کنید ، مشاهده و تجزیه و تحلیل کنید.

و مانند همه ابزارهای Qualtrics ، به گونه ای طراحی شده است که برای کسانی که مهارت و تجربه تخصصی دارند ، ساده ، واضح و در دسترس باشد ، بنابراین هیچ مانعی بین شما و نتایج مورد نظر شما وجود ندارد.

تجزیه و تحلیل احساسات مشتری ، ایجاد تجربیات بهتر

چه از یک ابزار تجزیه و تحلیل متن برای پاسخ های نظرسنجی استفاده کنید یا از یک ابزار مدیریت رسانه های اجتماعی برای اهداف ماینینگ، نکته کلیدی در اینجا این است که مراقب بازخورد مشتریان باشید. تحلیل احساسات یک تلاش انجام شده نیست و نیاز به نظارت مستمر دارد. با بررسی منظم بازخورد مشتریان خود در مورد کسب و کارتان، می‌توانید پیش از اینکه دیر شود، به طور فعال از روندهای نوظهور پیشی بگیرید و مشکلات را برطرف کنید.

کسب بازخورد و تجزیه و تحلیل احساسات آن می‌تواند نبض عمیقی را در مورد اینکه مشتریان واقعاً در مورد برندشان چگونه «احساس» دارند، به کسب‌وکارها ارائه دهد. وقتی بتوانید مشتریان خود را از نظر احساسی درک کنید، می توانید تجربه قوی تری برای مشتری ارائه دهید.