A hangulatelemzés 10 legnépszerűbb alkalmazása az üzleti életben

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Bevezetés

Mindannyian tisztában vagyunk az internet robbanásszerű terjeszkedésével, mint elsődleges információforrás és a véleménynyilvánítás platformja. Mára elengedhetetlenné vált az ezt követő folyamatosan bővülő adatok összegyűjtése és elemzése. Míg korábban az adatok kézi elemzése lehetséges volt, sőt jó szolgálatot tett nekünk, ez a digitális korszakra nem mondható el. Tegyük fel, hogy az adatok nagy részét manuálisan kell elemezni. Meg tudja-e végezni a számításokat az ehhez kapcsolódó idő és erőforrások felhasználásával? Nehéz, igaz?

Ez megmagyarázza az internetes megfigyelőeszközök terjedésének okát. Ezek az eszközök nagyszabású adatgyűjtést tesznek lehetővé a mesterséges intelligencia (AI) szerepében. A mesterséges intelligencia az adatvizualizációs technikákkal párosulva jártassá teszi a vállalkozásokat a különböző típusú hangulatelemzési technikák használatában, hogy módosítsák, hogyan reagálnak az ügyfelek visszajelzéseire. Most beszéljük meg, mi az a hangulatelemzés.

Forrás: Pixabay

Tanulási célok

Ebben a cikkben a következőket fogjuk megérteni:

A hangulatelemzés, és hogyan ad majd rugalmasságot és betekintést a márka és termékei bemutatásához.
A hangulatelemzés felhasználási esetei.
A hangulatelemzés alkalmazásai az üzleti életben.

Ez segít a jelenlegi helyzetre való reagálásban és az áru megfelelő szállításában.

Tartalomjegyzék

Mi az a hangulatelemzés?
5 A hangulatelemzés felhasználási esetei vállalatoknál
A hangulatelemzés 10 legjobb alkalmazása az üzleti életben
Következtetés

Mi az a hangulatelemzés?

A hangulatelemzés egy adatelemzési módszer, amely az érzelmi állapot vagy az adatok (szöveg/audio/videó) felhangjának meghatározására szolgál pozitív, negatív vagy semlegesként. Mesterséges intelligenciát használ, és a „Véleménybányászat” nevet viseli. A szöveghasználati esetek érzelem és vélemény szerint kategorizálhatók, köszönhetően Gépi tanulás természetes nyelvi feldolgozást használó algoritmusok. A mélyrehatóbb betekintés érdekében a hangulatelemzés integrálható más mesterséges intelligencia-eszközökkel, mint például a szövegösszegzés. Ezek az adatok nagyon hasznosak lehetnek különböző területeken, amelyekről a továbbiakban még lesz szó. A hangulatelemzés kiváló módszer a megértésre ügyfelek és a személyzetet, védje meg a platformokat, fokozza az ügyfelek vásárlását, és ellenőrizze a piaci versenyt.

Felmerül a kérdés, miért van szükség ennek automatizálására, amikor az emberek maguk is jól járnak, méghozzá a lehető legnagyobb pontossággal.

Noha a pontosság kihívást jelentő paraméter a hangulatelemzés számára, még mindig jól jön, ha hatalmas valós idejű adatokkal kell foglalkozni.
Figyelembe véve az egyre bővülő adatokat, a feladat végrehajtásához szükséges idő és erőforrások nem praktikusak.

5 A hangulatelemzés felhasználási esetei vállalatoknál:

1. Közösségi média figyelése:

Az adatok, például online vélemények, megjegyzések, tweetek és a közösségi médián keresztül elérhető viták kiszűrésével számos következtetés vonható le a folyamatban lévő trendekről és arról, hogy a közönség hogyan érzékeli azokat. Ebben a helyzetben a közösségi média figyelése hasznos. A Érzelemelemző eszköz a közösségi médiában a természetes nyelvi feldolgozáshoz kapcsolódó érzelmeket hozhat létre, és betekintést nyerhet az ügyfelek céggel kapcsolatos megjegyzéseinek bányászatából. Ez a gyakorlat fókuszáltabb, rokonszenves választ adhat a fogyasztóknak. Ezen információk alapján meg lehet vizsgálni az ügyfél interakcióit a különböző platformokon, és meg lehet tenni a szükséges módosításokat, mivel az emberek bizonyos csatornákon időnként kedvezőbben reagálnak, mint mások.

Olvassa el a Twitter-hangulatelemzést: NLP használati eset:

Twitter hangulatelemzés – NLP használati eset kezdőknek

2. Ügyfélszolgálati kérés és válasz:

A cég hangulatelemző technológiákat használhat annak megállapítására, hogy mit kell keresni a fogyasztói szövegekben, például beszélgetésekben vagy közösségi média bejegyzésekben. Ez túlmutat az értékes és káros kulcsszavak keresésén. Az egyes vásárlók beszédmintái idővel kialakulnak, és hasonló nézeteket valló csoportokban jelennek meg, például azok, amelyek online fórumokon gyűlnek össze a fogyasztók számára, hogy megvitassák az árukat és szolgáltatásokat.

Forrás: Themocracy

3. Piackutatás:

A hangulatelemzés más nézőpontot kínálhat a piacon, és értékes betekintést nyújthat abba, hogy a fogyasztók, akik a földszinten vannak, hogyan értik a dolgok állását. Értékes információkkal szolgálhat az adatok polaritásáról is. A piaci trendek tárháza, amelyekkel a hangulatkutatás foglalkozhat, végtelen, az olajárak csökkenésének előrejelzésétől a közelgő politikai felfordulás miatt egy régióban egészen annak előrejelzéséig, hogy bizonyos területeken mely műsorok lesznek híresek egy OTT tartalomplatformról.

4. Vásárlói vélemények:

A pozitív ügyfélélmény növeli annak valószínűségét, hogy újra üzletet kezdenek. Egy sikeres szervezet megérti, mennyire döntő fontosságú, hogy a „hogyan”-ra figyeljen ahelyett, hogy „mit” ad. A márkafigyelés szűretlen, felbecsülhetetlen értékű adatokat biztosít számunkra a fogyasztói hangulatról. Hasonló elemzést azonban alkalmazhat felmérésekre és ügyfélszolgálati találkozásokra is. Ezeket a véleményadatokat a vállalkozások arra használják, hogy az ügyfeleket promóterek, ellenzők és passzívak közé sorolják. A cél az általános ügyfélélmény megtalálása és az ügyfele promóterré alakítása.

Forrás: Pixabay

5. Márkamegemlítések:

Az üzleti alkalmazások világában a Sentiment Analysis totális változást hozhat a márka teljes megújításában. A szubjektív adatok értékes betekintéshez való felhasználása elengedhetetlen egy sikeres vállalat felépítéséhez. Az elmúlt néhány évben a gépi tanulási modellek, amelyek a kategorizálás előtt nagymértékben támaszkodnak a manuálisan megszerkesztett funkciókra, kiváló munkát végeztek ezen üzleti követelmény kielégítésében. A médiában és az emberek körül megjelenő említések elsődleges használati esetként szolgálnak a márkával kapcsolatos piaci hangulat meghatározásában.

Forrás: Pixabay

A hangulatelemzés 10 legjobb alkalmazása az üzleti életben

1. Piaci trendek kutatása és elemzése:

A hangulatelemzés segít felmérni a piaci trendeket azáltal, hogy elemzi a márka/termék/jellemzők online jelenlétét. Egy feltörekvő márka arra is felhasználhatja, hogy tájékozódjon arról, hogy mi történik az iparágban, és mit várnak el tőlük a saját résein. A márka felhasználhatja ezeket az adatokat, hogy kritikus üzleti döntéseket hozzon a termékjellemzőkkel, piacra dobással stb. kapcsolatban. A mélyreható elemzési algoritmusok lehetővé tették a szempontok, tulajdonságok és attribútumok megértését az ügyfelek termék iránti érzelmei mellett. Ezek a betekintések segítenek a szervezeteknek személyre szabni kínálatukat, és vonzóvá tenni azokat a célpiacuk számára. Például az ügyfelek visszajelzéseinek és menüpreferenciáinak elemzésekor az olyan élelmiszer-óriások, mint a Domino's, a KFC, a Pizza Hut és a McDonald's, hangulatelemzést alkalmaznak. Ez segíti őket a fogyasztói elégedettség növelésében és az eladások növelésében.

2. Ügyfél-elégedettség biztosítása:

A megkeresések hatalmas mennyisége, a témák sokfélesége és a cégen belüli részlegek sokfélesége, nem is beszélve az adott kérés sürgősségéről, fárasztó feladattá teszi az ügyfélszolgálat-menedzsmentet. Az ügyfélszolgálati interakciók hatalmas mennyiségű ügyféladatot hoznak létre, beleértve a csevegési átiratokat, hangfelvételeket, termékértékeléseket és a Természetes nyelvi feldolgozás(NLP) tanulási modell, amely az adott adatokon Sentiment Analysist végez, és választ generál. Ez a válasz segíthet meghatározni az ügyfelek prioritási szintjeit, és segíthet a legmegfelelőbb erőforrás kiválasztásában különféle lekérdezésekhez. Például egy okostelefon-gyártó dönthet úgy, hogy továbbfejleszti az alkalmazást, miután megvizsgálta a termékértékelések véleményét, és azt találta, hogy a termékbevezetést követően a kedvezőtlen vélemények többsége „alkalmazáshibát” említ. Ez segíthet nekik a következő negyedévek napirendjének meghatározásában.

Forrás: Pixabay

3. Beruházási döntéshozatal:

A pénzügyi piac nagy volatilitása és pszichológiai elemei, mint például a politikai változásokról, az új befektetésekről vagy a természeti csapásokról alkotott felhasználói megítélés, jelentősen befolyásolják a részvényárfolyamok ingadozását. Az ilyen adatok és pénzügyi hírek hangulatelemzése segíthet a jövedelmező opciók előrejelzésében egy egyébként kiszámíthatatlan forgatókönyv esetén. Elengedhetetlen, hogy a kereskedők villámgyors reflexekkel rendelkezzenek az ügyletek nanoszekundumos lépésekben történő végrehajtásához. Különféle okok befolyásolják a piac hangulatát. Megfigyelték, hogy összefüggés van a részvényárfolyam változásai és a legnépszerűbb megjegyzések polaritása között, amelyek egy vállalat részvényszimbólumát említik.

Forrás: Pixabay

4. Internetes zaklatás a közösségi médiában és a kiberbiztonságban:

Az internethez való könnyű hozzáférésnek köszönhetően az online jelenlét növekszik, következésképpen az online fenyegetések. Számos gyűlöletkeltő megjegyzésről és diszkriminatív említésről számolnak be. A hangulatelemzés nagyon hasznos lehet az olyan gyakorlatok szoros ellenőrzésében, mint az internetes zaklatás. Ezenkívül meg kell vizsgálnunk az összetettebb további adatokat, amelyek növelhetik az előrejelzés pontosságát, és lehetővé teszik a kibertámadások kifejlesztésében és végrehajtásában szerepet játszó viselkedési elemek megértését. Ez a hasonló elv korai figyelmeztető jeleket adhat a kibertámadásokra, mivel a bizonyítékok azt mutatják, hogy az online forrásokban, például a közösségi médiában folyó nyilvános párbeszéd lényegesen összefügg a valós tevékenységek valószínűségével. Például egy vállalatról alkotott rendkívül kedvezőtlen vélemények nagy valószínűséggel utalhatnak arra, hogy a vállalat kibertámadás célpontja lesz.

Forrás: Unsplash

5. Üzleti intelligencia:

Érzelemelemző eszközök segítségével mérheti, hogyan vélekednek Önről a potenciális fogyasztók. A közösségi média és a felmérések adatainak elemzésével alapvető betekintést nyerhet abba, hogy cége hogyan teljesít jól vagy rosszul ügyfelei számára. A vállalkozások felmérik, hogy a célpiacuk hogyan fogadja szolgáltatásaikat. A hangulatelemzés mesterséges intelligencia által vezérelt technológiákat használ a szöveg felhangjának megfejtésére hatalmas mennyiségű digitális adat felhasználásával. A szempont alapú hangulatelemzés az üzletben lehetővé teszi, hogy hiányosságokat találjunk a marketingstratégiában, kezeljük a márka hírnevét, és azokra a kulcsfontosságú területekre összpontosítsunk, ahol az ügyfelek véleménye pozitív vagy negatív. Míg más vállalkozások a közösségi médiát vizsgálják, az Intel a Kanjoya Inc. szoftverét használja, amely nyelvfeldolgozó és gépi tanulási algoritmusokat használ az érzelmek írásbeli azonosítására.

6. Munkavállalói elégedettség:

A felmérések, szakértői értékelések, vezetői visszajelzések elemzésével információkat lehetett szerezni az alkalmazottak viselkedéséről, és jól kezelni lehetett panaszaikat. Használható a demotiváció, az elégedetlen alkalmazottak és azon kezdeményezések nyomon követésére is, amelyekkel produktívnak érezhetik magukat az őket célzó események elindításával. Növelheti a termelékenységet, csökkentheti a fluktuációt, és jobban bevonhatja a munkaerőt, ha megvizsgálja az alkalmazottak visszajelzéseinek hangját. Használja a hangulatelemzést az alkalmazotti felmérések, valamint az e-mailek, a Slack üzenetek, az online értékelések, a professzionális platformokon megjelenő tweetek és egyebek értékeléséhez. Például az IBM elemzi és felméri a belső közösségi oldalain az alkalmazottak hozzászólásait. A legnagyobb súlyt azok a témák kapják, amelyek a munkavállalók körében a legnépszerűbbek.

Forrás: Unsplash

7. Marketingkampányok:

A pszichológiában, a szociológiában és a politológiában az érzéselemzést alkalmazzák a trendek, nézőpontok, az eredendő torzítások, a válasz mérésére stb. vagy akár egy új termék piacra dobásakor. A vállalatok dolgozhatnak a közönség elköteleződésén, valamint kontextusba helyezhetik és granulálhatják a fő teljesítménymutatókat. Marketing- és hirdetési kampányaikhoz jobb üzenetküldést készíthetnek, amely elősegítheti a zökkenőmentes átmenetet azáltal, hogy szem előtt tartja az ügyfelek visszajelzéseit.

8. Válságkezelés márkák számára:

A márkamenedzsment manapság egyre nagyobb teret hódít. A márkák óriási ugrásokat tesznek a növekedésüket elősegítő gyakorlatok alkalmazásában. Sok ilyen gyakorlat arra reagál, hogy a célközönség milyen információhoz vagy felfogáshoz kapcsolódik. Az online jelenlét, a vélemények és a hangi elvárások hozzáférhetõk ahhoz, hogy ítéletet lehessen alkotni a fejlesztést és promóciót célzó új kampányokról. Ha változást észlelnek a közvéleményben az Ön vállalkozásának bármely összetevőjével kapcsolatban, a hangulatelemzés felfedheti azt. A hangulatpontszámok csúcspontjai vagy zuhanásai kiindulópontot jelentenek új marketingkampányok kidolgozásához, az értékesítési képviselők vagy az ügyfélszolgálati ügynökök képzéséhez vagy a termékfrissítésekhez.

Példa: A Balenciaga luxusdivatházat kritizálták, amiért bemutatta ünnepi reklámkampány-kollekcióját, amelyben a gyerekek mackókat tartanak a kezében kötözőköpenyben és jelmezben. Ezt a hirdetést a megjelenést követő néhány órán belül eltávolították, és a márka nyilvános bocsánatkérést kért. Ennélfogva a szemantikai elemzés értékes gyakorlatnak bizonyulhat a márkák hírnevének kezelésében, mivel minél tovább marad a negatív érzelmek egy közösségi platformon, annál nagyobb kárt okoz a márka hírnevében.

Forrás: Pixabay

9. Politika:

Lehetővé teszi az eredmények előrejelzését a közösségi média felhasználóinak nézetei alapján. Képtelenek vagyunk előre látni a jövőt. A hangulatelemzés azonban megjósolhatja, hogy az emberek hogyan fognak szavazni a jövőbeli választásokon, ha elegendő történelmi információval rendelkezik az előző választásokról és azok lefolyásáról. A politika ezt a technikát nagyszerűen alkalmazta annak elemzésében, hogy a közönség hogyan fogadta a politikai bejelentéseket. Az ebből származó visszajelzések a potenciális jelöltekkel kapcsolatos érzelmek meghatározásában is hasznosultak, ami versenykörnyezetben nagyon jól használható.

A Twittert korábban tanulmányokban használták a 2020-as amerikai elnökválasztás során folytatott beszélgetések és kommunikáció vizsgálatára. A választás napja előtt és után tíz nappal gyűjtött Twitter-adatokat hangulatelemzésnek vetették alá. A cél az volt, hogy a Twitter felhasználói jellemzőit, például követőik számát, tevékenységüket és a tweetek mennyiségét összehozzák a viták hangjával. A fő hangsúly a tweet érzése és a tweetben szereplő hashtag téma közötti kapcsolaton volt. A tweet állapota és szerzői állapota a tweetek hangulatelemzéséhez kapcsolódik. Ezzel részleteket tárhat fel a felhasználók demográfiai adatairól és arról, hogyan viselkednek egy viharos választási szezonban.

Forrás: Pixabay

10. Banki szolgáltatások:

A mesterséges intelligencia (AI) által vezérelt érzéskutatás elengedhetetlen a digitális átállást tapasztaló pénzügyi szervezetek számára a pénzügyi termékek és szolgáltatások hatékony népszerűsítéséhez. Az elmúlt évtizedben a pénzügyi szektor példátlan átalakuláson ment keresztül. Az innovatív digitális pénzügyi platformokkal és megoldásokkal új kihívó induló vállalkozások jelentek meg a piacra, veszélyt jelentve arra az iparágra, amely túlságosan önelégültté vált az elavult vezetés, az elavult gondolkodás és az örökölt rendszerek miatt. Emiatt a bankok és a biztosítók kénytelenek egy agilisabb digitális átalakítási stratégiát elfogadni azáltal, hogy a Machine Learning algoritmusokat működésük számos elemébe integrálták. Ez az ügyfélmegtartásra irányulhat. A közösségi média figyelésének köszönhetően a pénzügyi cégek sokat felfedeznek arról, hogyan reagálnak az ügyfelek szolgáltatásaikra. A BBVA Compass például a közösségi médiában kapott visszajelzéseket tanulmányozta, hogy javítsa jutalmazási programját. Az analitika segítségével a BBVA láthatta a trendeket, megértette, hogyan vélekednek az ügyfelek a közösségi médiában a bankról, és kihasználta a versenytársak termékeinek előnyeit. Ennek eredményeként a BBVA megnövelte hitelkártyái pénzvisszatérítési előnyeit.

Következtetés

Végül a vállalatok csak akkor tudnak terjeszkedni, ha alaposan megértik a vevőket áruikkal vagy szolgáltatásaikkal. Ez elengedhetetlen, mert az emberi tapasztalat különféle összetett érzelmeket és kapcsolatokat ölel fel. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi számunkra, hogy tovább osztályozzuk ezeket az érzelmeket, és mércét állítsunk fel az érzelmi intelligencia mérőszámként való használatához. A véleménybányászat koncepciója a mély tanulási technikákkal párosulva lehetőséget nyújt az emberi problémák feltárására és megoldások megtalálására minden területen. Erre még néhány valós példa található az egészségügyi ágazatban.

Az Analytics Vidhya források széles skáláját kínálja mindenkinek, aki többet szeretne megtudni az adatelemzésről vagy az adattudományról. Az érdeklődők számára a tanfolyam a Természetes nyelvi feldolgozás(NLP) biztosan megfelel az Ön igényeinek. Diákok, szakemberek vagy az adattudományok iránt érdeklődők, akik szeretnék továbbfejleszteni adatelemzési, adattudományi vagy Piton A készségek utalhatnak a téma szakértői által tanított kurzusokra, és konstruktív visszajelzést kaphatnak a jobb megértés érdekében. Csatlakozzon az Analytics Vidhya közösséghez, hogy felszabadítsa az adattudományban rejlő lehetőségeket.