Top 10 anvendelser af sentimentanalyse i erhvervslivet

Top 10 anvendelser af sentimentanalyse i erhvervslivet

Tidsstempel: 30. januar 2023 kl. 11
Kildeknude: 1929637

Introduktion

Vi er alle klar over internettets eksplosive ekspansion som en primær kilde til information og en platform for meningsudtryk. Det er nu blevet væsentligt at indsamle og analysere de stadigt voksende data, der følger. Mens manuel analyse af data tidligere har været mulig og endda tjent os godt, kan det samme ikke siges sandt for denne digitale æra. Lad os sige, at en stor del af data skal analyseres manuelt. Kan du regne med tid og ressourcer forbundet med det? Svært, ikke?

Det forklarer grunden til, at internetovervågningsværktøjer vinder indpas. Disse værktøjer muliggør dataindsamling i stor skala med kunstig intelligens (AI) som hovedhjernen. AI, kombineret med datavisualiseringsteknikker, gør virksomheder dygtige til at bruge forskellige typer sentimentanalyseteknikker til at ændre, hvordan de reagerer på kundernes feedback. Lad os nu diskutere, hvad følelsesanalyse er.

Kilde: Pixabay

Læringsmål

I denne artikel vil vi forstå følgende:

  1. Sentiment Analyse og hvordan det vil tilføje fleksibilitet og indsigt til brandets og dets produkters præsentation.
  2. Brug eksempler på sentimentanalyse.
  3. Anvendelser af sentimentanalyse i erhvervslivet.

Dette vil hjælpe med at reagere på den aktuelle situation og levere varerne korrekt.

Indholdsfortegnelse

  1. Hvad er sentimentanalyse?
  2. 5 Brugstilfælde af sentimentanalyse i virksomheder
  3. Top 10 anvendelser af sentimentanalyse i erhvervslivet
  4. Konklusion

Hvad er sentimentanalyse?

Følelsesanalyse er en dataanalysemetode til at bestemme den følelsesmæssige tilstand eller overtonen af ​​dataene (tekst/lyd/video) som positiv, negativ eller neutral. Den bruger kunstig intelligens og går under navnet 'Opinion Mining'. Tekstbrugstilfældene kan kategoriseres efter følelser og mening takket være Maskinelæring algoritmer, der bruger Natural Language Processing. For mere dybtgående, potent indsigt kan sentimentanalyse integreres med andre kunstig intelligens-værktøjer såsom tekstopsummering. Disse data kan være meget nyttige på tværs af forskellige områder, som vil blive diskuteret yderligere. Følelsesanalyse er en glimrende måde at forstå kunder og personale, beskytte platforme, forbedre kundekøb og holde styr på konkurrencen på markedet.

Spørgsmålet opstår nu, hvorfor der er behov for at automatisere det, når mennesker klarer sig fint alene, og det også med den største nøjagtighed.

  1. Selvom nøjagtighed er en udfordrende parameter for sentimentanalyse, er den stadig nyttig, når man håndterer massive realtidsdata.
  2. I betragtning af de stadigt voksende data er tiden og ressourcerne forbundet med et menneske, der udfører opgaven, upraktiske.

5 Brugseksempler af sentimentanalyse i virksomheder:

1. Overvågning af sociale medier:

Ved at sortere de data som online anmeldelser, kommentarer, tweets og diskussioner, der er tilgængelige via sociale medier, kan der foretages mange fradrag om de igangværende tendenser, og hvordan publikum opfatter dem. Overvågning af sociale medier bliver nyttig i denne situation. Sentiment Analysis-værktøjet kan vise følelser på sociale medier til Natural Language Processing og generere indsigt ved at udvinde kundernes kommentarer om en virksomhed. En mere fokuseret, sympatisk reaktion til forbrugerne kan komme fra denne praksis. Man kan også undersøge en klients interaktioner på tværs af forskellige platforme ved hjælp af denne information og foretage de nødvendige justeringer, fordi folk til tider reagerer mere positivt end andre på nogle kanaler.

Læs Twitter-stemningsanalyse: NLP Use-Case:

Twitter-stemningsanalyse - en NLP-brugssag for begyndere

2. Kundeserviceanmodning og svar:

Firmaet kan bruge sentimentanalyseteknologier til at se, hvad man skal kigge efter i forbrugertekst, såsom samtaler eller opslag på sociale medier. Det går ud over blot at lede efter værdifulde og skadelige søgeord. Individuelle kunders talemønstre udvikler sig over tid og dukker op i grupper, der deler lignende synspunkter, såsom dem, der samles i onlinefora for forbrugere for at diskutere varer og tjenester.

Kilde: Themocracy

3. Markedsundersøgelse:

Sentiment Analysis kan tilbyde et andet syn på markedet og give værdifuld indsigt i, hvordan forbrugere, som er på jordoverfladen, forstår tingenes tilstand. Det kan også give værdifuld information om polariteten af ​​dataene. Udvalget af markedstendenser, som sentimentforskning kan adressere, er uendeligt, lige fra at forudsige et fald i oliepriserne på grund af nærmer sig politiske omvæltninger i en region til at forudse, hvilke shows der ville være berømte i visse områder for en OTT-indholdsplatform.

4. Kundeanmeldelser:

En bekræftende kundeoplevelse øger sandsynligheden for, at de vil handle igen. En succesrig organisation forstår, hvor afgørende det er at være opmærksom på 'hvordan' frem for 'hvad' de giver. Brandovervågning giver os ufiltrerede, uvurderlige data om forbrugernes stemning. Du kan dog også anvende en lignende analyse til undersøgelser og kundeservicemøder. Disse sentimentdata bruges af virksomheder til at klassificere kunder som promotorer, nej-siger og passive. Målene er at finde den overordnede kundeoplevelse og gøre din kunde til en promotor.

Kilde: Pixabay

5. Mærkeomtaler:

I en verden af ​​forretningsapplikationer kan Sentiment Analysis være en total game-changer i fuldstændig fornyelse af et brand. At bruge subjektive data til værdifuld indsigt er afgørende for at opbygge en succesfuld virksomhed. I de sidste par år har Machine Learning-modeller, som i høj grad er afhængige af manuelt konstruerede funktioner før kategorisering, gjort et fremragende stykke arbejde med at opfylde dette forretningskrav. De omtaler, der dukker op i medierne og omkring mennesker, fungerer som primære use cases til at bestemme stemningen relateret til mærket på markedet.

Kilde: Pixabay

Top 10 anvendelser af sentimentanalyse i erhvervslivet

1. Forskning og analyse af markedstendenser:

Følelsesanalyse hjælper med at måle markedstendenser ved at analysere online tilstedeværelsen af ​​et brand/produkt/egenskaber. Et kommende brand kan også bruge det til at uddanne sig selv om, hvad der sker i branchen, og hvad der forventes af dem i sin niche. Brandet kan bruge disse data til at træffe kritiske forretningsbeslutninger vedrørende produktfunktioner, lanceringer osv. Dybdgående analysealgoritmer har gjort det muligt at forstå aspekter, træk og egenskaber ud over klientens stemning over for et produkt. Disse indsigter hjælper organisationer med at skræddersy deres tilbud og gøre dem attraktive for deres målmarked. For eksempel, når de analyserer kundefeedback og menupræferencer, bruger fødevaregiganter som Domino's, KFC, Pizza Hut og McDonald's sentimentanalyse. Dette hjælper dem med at øge forbrugernes tilfredshed og øge salget.

2. Catering til kundetilfredshed:

Alene mængden af ​​anmodninger, mangfoldigheden af ​​emner og mangfoldigheden af ​​afdelinger i en virksomhed, for ikke at nævne, hvor meget en given forespørgsel haster, gør administration af kundeservice til en kedelig opgave. Kundesupportinteraktioner skaber en stor mængde kundedata, herunder chatudskrifter, stemmeoptagelser, produktanmeldelser og e-mails, der projiceres til Natural Language Processing(NLP) læringsmodel, som udfører sentimentanalyse på de givne data og genererer et svar. Dette svar kan hjælpe med at bestemme prioritetsniveauerne for kunder og kan også hjælpe med at bestemme den bedst egnede ressource til en række forespørgsler. For eksempel kan en smartphone-virksomhed beslutte at arbejde på forbedringer i appen efter at have studeret stemningen i produktevalueringer og fundet ud af, at størstedelen af ​​ugunstige anmeldelser efter produktlanceringen nævner "fejl i applikationen". Det kan hjælpe dem med at sætte dagsordener for de følgende kvartaler.

Kilde: Pixabay

3. Beslutningstagning for investeringer:

Finansmarkedets høje volatilitet og psykologiske elementer, såsom brugernes opfattelse af politiske ændringer, nye investeringer eller naturkatastrofer, påvirker i høj grad, hvordan aktiekurserne svinger. Sentimentanalyse af sådanne data og finansielle nyheder kan hjælpe med at forudsige rentable muligheder i et ellers uforudsigeligt scenario. Det er bydende nødvendigt, at handlende har lynhurtige reflekser til at udføre handler i nanosekunders intervaller. En række forskellige årsager påvirker markedets følelser. Det er blevet observeret, at der er en sammenhæng mellem ændringer i aktiekursen og polariteten af ​​de mest populære kommentarer, der nævner en virksomheds aktiesymbol.

Kilde: Pixabay

4. Cybermobning på sociale medier og cybersikkerhed:

Med let tilgængelighed til internettet er online tilstedeværelse stigende, og derfor online trusler. Der er mange tilfælde af hadekommentarer og diskriminerende omtaler, der rapporteres. Følelsesanalyse kan være ganske nyttigt til at holde et tæt tjek på praksis som cybermobning. Vi skal også undersøge mere komplekse yderligere data, der kan øge forudsigelsesnøjagtigheden og give en forståelse af de adfærdsmæssige elementer, der er involveret i at udvikle og udføre et cyberangreb. Dette lignende princip kan give tidlige advarselstegn på cyberangreb, fordi beviser afslører, at offentlig dialog i onlinekilder, såsom sociale medier, er væsentligt forbundet med sandsynligheden for aktiviteter i den virkelige verden. For eksempel kan meget ugunstige udtalelser fra en virksomhed pege på en høj sandsynlighed for, at virksomheden vil være målet for et cyberangreb.

Kilde: Unsplash

5. Business Intelligence:

Ved hjælp af sentimentanalyseværktøjer kan du måle, hvordan potentielle forbrugere opfatter dig. Ved at analysere sociale medier og undersøgelsesdata kan du få væsentlig indsigt i, hvordan din virksomhed klarer sig godt eller dårligt for dine kunder. Virksomheder måler, hvordan deres servicetilbud bliver modtaget af deres målmarked. Følelsesanalyse bruger AI-drevne teknologier til at tyde tekstens undertone ved at bruge enorme mængder digitale data. Aspect-based Sentiment Analysis i virksomheden giver mulighed for at finde huller i marketingstrategien, styre sit brands omdømme og fokusere på nøgleområder, hvor kundernes følelser er positive eller negative. Mens andre virksomheder undersøger sociale medier, bruger Intel software fra Kanjoya Inc., der bruger sprogbehandling og maskinlæringsalgoritmer til at identificere følelser på skrift.

6. Medarbejdertilfredshed:

Ved at analysere undersøgelserne, peer reviews og feedback fra ledere kunne information om medarbejdernes adfærd indhentes, og deres klager kunne håndteres godt. Det kan også bruges til at spore demotivation, utilfredse medarbejdere og initiativer, der kunne tages for at få dem til at føle sig produktive ved at lancere begivenheder, der henvender sig til dem. Du kan forbedre produktiviteten, sænke omsætningen og engagere din arbejdsstyrke bedre ved at undersøge tonen i medarbejdernes feedback. Brug sentimentanalyse til at vurdere medarbejderundersøgelser samt e-mails, Slack-beskeder, onlineanmeldelser, tweets på professionelle platforme og mere. For eksempel analyserer og vurderer IBM følelsen af ​​medarbejderindlæg på sit interne sociale netværkssite. De emner, der er mest populære blandt medarbejderne, vægtes mest.

Kilde: Unsplash

7. Marketingkampagner:

Inden for psykologi, sociologi og statskundskab finder sentimentanalyse anvendelse ved at undersøge tendenser, synspunkter, iboende bias, måle respons osv. Funktionaliteten i Sentiment Analysis kan være særlig nyttig til at skabe kampagner målrettet mod markedsføring af et produkt eller en funktion i en virksomhed eller endda ved lancering af et nyt produkt. Virksomheder kan arbejde på publikumsengagement og kontekstualisere og granulere nøglepræstationsindikatorer. De kan opbygge bedre budskaber til deres marketing- og reklamekampagner, der kan hjælpe med glidende overgange ved at holde kundens feedback i tankerne.

8. Krisestyring for brands:

Brand Management vinder frem i disse dage. Mærker tager gigantiske spring med hensyn til at ty til praksis, der fremmer deres vækst. Mange af disse praksisser reagerer på, hvilken information eller opfattelse, der stammer fra målgruppen. Tilstedeværelsen på nettet, anmeldelser og vokale forventninger er tilgængelige for at foretage bedømmelse af de nye kampagner, der er rettet mod forbedring og promovering. Hvis der opdages en ændring i offentlighedens opfattelse af en komponent i din virksomhed, kan en følelsesanalyse afsløre det for dig. Toppe eller fald i sentimentresultater giver et udgangspunkt for udvikling af nye marketingkampagner, uddannelse af sælgere eller kundeserviceagenter eller produktopgraderinger.

Eksempel: Luksusmodehuset Balenciaga blev kritiseret for at afsløre deres ferieannoncekampagnekollektion, som viste børn, der holdt bamser i bondage-seler og kostumer. Denne annonce blev fjernet inden for et par timer efter dens lancering, og brandet udsendte en offentlig undskyldning. Semantisk analyse kan derfor vise sig at være en værdifuld praksis for omdømmestyring af brands, fordi jo længere en negativ følelse dvæler på en social platform, jo ​​mere skade forårsager det et brands omdømme.

Kilde: Pixabay

9. Politik:

Det giver dig mulighed for at forudsige resultater baseret på synspunkter fra brugere af sociale medier. Vi er ikke i stand til at forudse fremtiden. Men sentimentanalyse kan forudsige, hvordan folk vil stemme ved det fremtidige valg, hvis du har nok historisk information om tidligere valg, og hvordan de spillede ud. Politik har set en stor anvendelse af denne teknik til at analysere, hvordan publikum har taget en politisk meddelelse. Feedbacken herfra har også fundet anvendelse til at bestemme de følelser, der er forbundet med potentielle kandidater, som meget vel kan bruges i et konkurrencepræget miljø.

Twitter er tidligere blevet brugt i undersøgelser til at undersøge samtaler og kommunikation under det amerikanske præsidentvalg i 2020. Twitter-data indsamlet ti dage før og efter valgdagen blev udsat for en følelsesanalyse. Målet var at korrelere Twitter-brugerkarakteristika, såsom deres antal følgere, mængden af ​​aktivitet og mængden af ​​tweets, med tonen i debatterne. Hovedfokus var forholdet mellem tweets følelse og hashtag-emnet, der var inkluderet i tweetet. Tweets status og dets forfatters status er relateret til sentimentanalysen af ​​tweets. Ved at gøre dette kan den afsløre detaljer om brugerdemografi, og hvordan de agerer i en tumultarisk valgsæson.

Kilde: Pixabay

10. Bank:

Kunstig intelligens (AI)-drevet sentimentforskning er essentiel for finansielle organisationer, der oplever et digitalt skift for at promovere finansielle produkter og tjenester effektivt. I løbet af det sidste årti har den finansielle industri oplevet en hidtil uset transformation. Med innovative digitale finansielle platforme og løsninger er nye udfordrende start-ups kommet ind på markedet, hvilket udgør en fare for en industri, der er blevet for selvtilfreds på grund af forældet ledelse, forældet tænkning og gamle systemer. På grund af dette er banker og forsikringsvirksomheder blevet tvunget til at vedtage en mere agil digital transformationsstrategi ved at integrere Machine Learning-algoritmer i mange elementer af deres operationer. Dette kan målrettes mod kundefastholdelse. Finansielle virksomheder opdager meget om, hvordan kunder reagerer på deres tjenester takket være overvågning af sociale medier. For eksempel undersøgte BBVA Compass feedback på sociale medier for at forbedre sit belønningsprogram. Ved hjælp af analyser var BBVA i stand til at se tendenser, forstå, hvordan kunderne på sociale medier har det med banken og drage fordel af konkurrenternes produkters fordele. BBVA øgede cashback-fordelene på sine kreditkort som følge heraf.

Konklusion

I sidste ende kan virksomheder kun ekspandere, når de forstår kunderne til deres varer eller tjenester. Dette er vigtigt, fordi den menneskelige oplevelse omfatter forskellige komplekse følelser og relationer. Kunstig intelligens giver os mulighed for at klassificere disse følelser yderligere og sætte et benchmark for at bruge følelsesmæssig intelligens som en metrik. Konceptet Opinion Mining kombineret med Deep Learning-teknikker har potentialet til at udforske og finde løsninger på menneskelige problemer på tværs af alle domæner. Nogle mere virkelige eksempler på dette kan også findes i sundhedssektoren.

Analytics Vidhya tilbyder en bred vifte af ressourcer til alle, der ønsker at lære mere om dataanalyse eller datavidenskab. For de interesserede, kurset vedr Natural Language Processing(NLP) ville helt sikkert imødekomme dine behov. Studerende, professionelle eller datavidenskab-entusiaster, der ønsker at finpudse deres dataanalyse, datavidenskab eller Python færdigheder kan henvise til kurser undervist af fageksperter og modtage konstruktiv feedback for bedre forståelse. Tilmeld dig Analytics Vidhya-fællesskabet for at frigøre Data Science-potentialet.

Tidsstempel:

Mere fra Analyse Vidhya