Аналіз настроїв і штучний інтелект: усе, що вам потрібно знати у 2025 році

В епоху, коли можна поділитися майже будь-чим і стати вірусним, жодна компанія не хоче бути втягненою як предмет допису розчарованого клієнта, особливо такого, який викликає ланцюгову реакцію подібних скарг. Погана реклама все ще залишається рекламою, так, але вона точно не така, як ви хочете для свого бізнесу. Ось чому послідовний огляд вашого аналіз дуже важливий. Завдяки цьому ви можете оперативно відповісти на скаргу клієнта, перш ніж вона переросте в те, з чим ваша PR-команда воліє не мати справу. голос клієнта (VoC) У звичайному магазині легко помітити розчарування клієнта — ви можете побачити це на його обличчі або почути в голосі. Але коли справа доходить до письмових відгуків, відповідей на опитування чи публікацій у соціальних мережах, усе стає складнішим, особливо якщо ви хочете вийти за рамки простого позначення їх як або . позитивних, негативних нейтральних Людські емоції, виражені мовою, мають набагато більше нюансів, ніж ці широкі категорії. У бізнесі аналіз сотень або навіть тисяч відгуків клієнтів про ваші продукти та послуги може швидко стати непосильним. Ось де аналіз настроїв на основі ШІ стає справді корисним. Він не просто класифікує відгуки; він визначає точні емоції, такі як гнів, сарказм, впевненість або розчарування. Ці глибші відомості дають вам точніше розуміння коментарів ваших клієнтів, допомагаючи покращити ваші пропозиції та клієнтський досвід справді важливими способами. У цій статті ми розповімо все, що вам потрібно знати про аналіз настроїв: як він працює, як підприємства його використовують, порівняємо популярні методи визначення настроїв і багато іншого. Якщо ви хочете зрозуміти купу відгуків клієнтів, які отримує ваш бізнес, або хочете краще зрозуміти свій ринок, продовжуйте читати, щоб дізнатися більше! Аналіз настрою: визначення та ключові застосування Аналіз настроїв, також відомий як аналіз думок, — це процес виявлення емоцій, думок і суб’єктивних настроїв у текстових даних за допомогою машинного навчання, штучного інтелекту (AI) і обробки природної мови (NLP). Чому це важливо? Аналіз настроїв має широкий спектр застосувань, які можуть принести користь вашому бізнесу різними способами, наприклад: 1. Отримайте загальну картину сприйняття ринку за допомогою моніторингу соціальних мереж Використання аналізу настроїв для моніторингу соціальних мереж або – це більше, ніж просто перевірка того, що люди говорять про ваш бізнес у твітах і публікаціях. соціальне слухання g Ви також можете використовувати його, щоб зрозуміти, як люди ставляться до популярних тем, популярних продуктів або галузевих послуг. Навіть краще, ви можете побачити, як клієнти ставляться до ваших конкурентів. Там, де їм не вистачає, ви можете втрутитися. Знайдіть потенційні можливості та запропонуйте своїй аудиторії саме те, що вона шукає. Переконайтеся, що ви готові діяти на основі своїх статистичних даних у соціальних мережах, встановивши розумну систему керування запасами. допомагає вам узгодити думку вашої аудиторії в Інтернеті з тим, що є у вашому магазині. Порада. BoxHero якщо продукт є популярним або набуває популярності в Інтернеті, переконайтеся, що ваші запаси миттєво оновлюються, щоб задовольнити попит і уникнути втрати продажів. Відстежуйте запаси в режимі реального часу: використовуйте настрою BoxHero функція для позначення елементів як «Тенденційні» або «Найпопулярніші» на основі соціальних даних і полегшення визначення пріоритетів для конкретних елементів. Виявляйте тенденції за допомогою тегів: Атрибути ажіотаж у соціальних мережах може призвести до несподіваного зростання попиту. З BoxHero отримуйте щоб поповнити запаси популярних продуктів, перш ніж вони закінчаться. Аналізуйте та поповнюйте запаси: Сповіщення про низькі запаси готуєтеся до кампанії чи запускаєте нову лінійку продуктів на основі суспільних настроїв? Будьте організовані та готові разом із BoxHero's функція. Ви можете розробити та надрукувати власні штрих-коди, щоб оптимізувати управління запасами, роблячи швидким і легким відстеження продуктів і поповнення запасів у періоди високого попиту. Плануйте кампанії чи запуск продукту: Штрих-код Дозвольте статистиці соціальних мереж керувати вашою стратегією інвентаризації та робити своїх клієнтів задоволеними з BoxHero! 2. Покращення досвіду клієнтів і обслуговування Аналіз настроїв полегшує виявлення проблемних моментів у взаємодії з клієнтами. Скануючи чати та розмови служби підтримки, ви можете помітити, де клієнти відчувають розчарування, і використати цей відгук, щоб вирішити проблеми та створити для них кращий загальний досвід. 3. Проведення дослідження ринку та моніторингу бренду Ви можете оцінювати відгуки клієнтів, опитування та публікації в соціальних мережах, щоб дізнатися про ваші продукти, пропозиції та функції конкурентів або як люди ставляться до вашої останньої рекламної кампанії. Поділіться цією інформацією зі своїми продуктами та маркетинговими командами, щоб допомогти вам удосконалити свої пропозиції. У двох словах, аналіз настроїв допомагає компаніям приймати розумніші рішення, керовані людьми, розуміючи, що насправді думають їхні клієнти. як , член Ради Forbes і генеральний директор , сказав: Деніел Фолман Mindbreeze «Компанії, які зосереджуються лише на своїх поточних прибутках, а не на тому, що відчувають або говорять люди, ймовірно, матимуть проблеми зі створенням довго існуючого стійкого бренду, який люблять клієнти та співробітники. Аналіз настроїв може допомогти більшості компаній досягти помітних змін у маркетингових зусиллях, підтримці клієнтів, утриманні працівників, розробці продукту тощо». Розбір аналізу настроїв: як він розуміє мову При аналізі тексту НЛП використовує щоб розбити та зрозуміти мову, наприклад: кілька технік скорочення слів до їхньої кореневої форми (наприклад, «бігти» стає «бігти»). Створення коренів і лемматизація: поділ тексту на окремі слова чи фрази (токени). Токенізація: позначення кожного слова його граматичною роллю (наприклад, іменник, дієслово, прикметник). Позначення частин мови: Ідентифікація та позначення тегами конкретних об’єктів, таких як імена, місця, дати чи бренди. Розпізнавання іменованих об’єктів (NER): Аналіз настроїв розпочався з простих систем, заснованих на правилах, де кожен термін класифікувався як позитивний, негативний або нейтральний. Сьогодні це еволюціонувало до використання передових мовних моделей, які можуть зрозуміти складнощі й тонкощі людської мови. Давайте розберемо це. Підходи в аналізі настроїв 1. Системи на основі правил це традиційний, керований людьми метод, який спирається на заздалегідь визначені правила з використанням техніки обробки природної мови (NLP). Аналіз настроїв на основі правил Як це працює: Кожному слову присвоюється або бал. позитивний негативний Якщо позитивних слів у коментарі більше, ніж негативних, настрої позначаються як позитивні, і навпаки. Якщо бали рівні, настрій позначається як . нейтральний Приклади: "Обслуговування було швидким, а їжа була смачною!" Позитивний настрій: «Персонал був грубим; я був дуже розчарований». Негативні настрої: «Магазин був нормальним, нічого особливого». Нейтральний настрій: Хоча цей підхід легко налаштувати та зрозуміти, він має проблеми з контекстом і нюансами. Наприклад: може бути неправильно позначений як позитивний через такі слова, як , навіть якщо загальні настрої є саркастичними та негативними. «Я не можу повірити, яким неймовірним було очікування — це тривало дві години!» дивовижний може заплутати систему через змішані сигнали, оскільки воно виражає як задоволення, так і розчарування. «Непогано, але могло бути краще» Обмеження систем на основі правил: Він не розпізнає сарказм, ідіоми чи сленг. Слова оцінюються окремо без розуміння того, як вони вживаються в реченні. Незважаючи на свої обмеження, аналіз настроїв на основі правил заклав основу для більш просунутих підходів, які ми розглянемо далі. 2. Методи машинного навчання суттєво покращило процес аналізу настроїв, навчивши комп’ютери розуміти тон чи відчуття, що стоять за текстом — позитивні, негативні чи нейтральні. На відміну від систем, заснованих на правилах, які покладаються на фіксовані правила (наприклад, припущення, що слово завжди негативне), машинне навчання використовує розпізнавання шаблонів, щоб загальні настрої на основі контексту. Це робить його набагато точнішим. Машинне навчання розчарований визначити Як це працює: Моделі машинного навчання навчаються на великих наборах даних, заповнених прикладами тексту, уже позначеного настроями. Ці моделі розпізнають шаблони, контекст і навіть те, як змінюється значення слова залежно від того, як воно вживається. Приклади: «О, чудово, ще одна затримка. Це саме те, що мені сьогодні було потрібно!» Система на основі правил може позначити це як через слово . позитивне чудово Система машинного навчання розуміє сарказм і класифікує його як . негатив «Продукт хороший, але я очікував більшого за таку ціну». Система, заснована на правилах, може класифікувати його як через слово «добре». нейтральний Модель машинного навчання враховує розчарування, пов’язане з «очікуваним більшого», і класифікує його як трохи негативне. 3. Великі мовні моделі (LLM) — архітектура нейронної мережі, що лежить в основі ChatGPT (Chat Generative Pre-Trained Transformer) та інших LLM — використання аналізувати відношення між словами незалежно від їх позиції в реченні. Ця функція дозволяє LLM контекстуалізувати слова, розуміючи, як вони пов’язані з навколишнім текстом, що веде до більш точного розуміння мови. трансформери механізми самоуважності Крім того, такі інструменти, як ChatGPT-4 і Claude, є потужними, оскільки вони попередньо навчені величезній кількості тексту та можуть бути налаштовані для конкретних завдань, таких як аналіз настроїв. Як це працює: Завдяки механізмам самоуважності, LLM здатні зрозуміти зв’язок між словами в реченні. Вони можуть: LLM можуть виявляти сарказм, змішані емоції або тонкі зміни настроїв, які традиційні системи часто пропускають. Зрозумійте мовні нюанси: LLM відстежує значення довшого тексту, забезпечуючи точне тлумачення складних тверджень. Робота з довгими реченнями: вони розуміють, що значення слова може змінюватися залежно від його контексту (наприклад, в проти ). Розпізнавати контекстно-залежні значення: «круто» «Погода класна» «Цей додаток такий класний!» приклад: «Я не ненавидів новий продукт, але він також не був чудовим». Система на основі правил може неправильно класифікувати це як . нейтральне LLM, як-от ChatGPT-4, може підхопити змішані настрої та визначити висловлене легке невдоволення. Що ще краще, так це те, що ви можете налаштувати ці моделі : два ключові способи навчіть модель за допомогою ваших власних даних, наприклад відгуків клієнтів або специфічної мови галузі. Точне налаштування: використовуйте чіткі, конкретні керувати моделлю без додаткового навчання. Спонукання: підказки Підхід до аналізу настроїв Системи на основі правил Методи машинного навчання Великі мовні моделі (LLM) Визначення Використовуйте заздалегідь визначені правила або ключові слова, щоб класифікувати текст як позитивний, негативний або нейтральний. Використовуйте алгоритми, навчені на позначених наборах даних, щоб класифікувати настрої тексту. Моделі штучного інтелекту навчаються на масивних наборах даних, щоб точніше розуміти (і генерувати) почуття. Як це працює Призначте оцінки словам (позитивні, негативні, нейтральні) і додайте їх, щоб визначити загальний настрій тексту. Вивчайте шаблони з даних, щоб про почуття; аналізувати поза встановленими правилами зробити висновок Використовуйте вдосконалений ШІ для аналізу повного контексту речень, розуміння нюансів і зв’язків між словами. Точність Від низького до середнього: добре працює для простого тексту, але важко зі складною мовою. Від середнього до високого: точніше, ніж правила, але залежить від якості даних навчання. Дуже високий: відмінно працює зі складною мовою реального світу, включаючи сарказм і тонкі емоції. Контекст обробки (сарказм, нюанси, тонкощі, змішані емоції тощо) Погано: не можу зрозуміти сарказм, сленг або контекст Помірний: може впоратися з деяким контекстом, але може пропустити такі складні випадки, як сарказм. Відмінно: Розумійте сарказм, ідіоми та відтінки емоцій. Приклади платформ виявлення VADER (словник з урахуванням валентності та розсудливість почуття); TextBlob SVM (машини опорних векторів); Наївний Байєс ChatGPT-4; Google PaLM; __ ;__BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers); RoBERTa (надійно оптимізований підхід до підготовки BERT) Hugging Face Transformers Відчуваєте себе втраченим у жаргоні? Не переживай! Ось щоб ознайомити вас із інструментами виявлення настроїв, які використовують LLM. стаття Хоча фреймворки, які ми згадували, згруповані за типом підходу до аналізу, який вони використовують, не менш важливо розуміти порівняння їхніх функцій. Це допоможе вам вибрати те, що найкраще підходить для вашого бізнесу. Щоб швидко та легко порівняти, перегляньте цю . статтю Методи візуалізації результатів аналізу настрою Припустімо, у вас є багато даних для обробки та потужний інструмент, який може обробляти навіть найскладніший текст. На жаль, це не допоможе, якщо ви не зможете легко інтерпретувати отриману інформацію. Щоб зрозуміти результати аналізу настроїв, перегляньте деякі з простих і ефективних їх: способи візуалізації 1. Хмари слів Хмари слів спрощують виявлення найбільш часто використовуваних термінів у вашому наборі даних. . Це ідеально підходить для швидкого визначення домінуючих тем у відгуках клієнтів. Наприклад, якщо слова «доставка» та «повільно» з’являються разом часто, у вас є ясне поле для покращення. Чим більше слово, тим частіше воно з'являється 2. Теплові карти Теплові карти використовують , щоб показати інтенсивність настрою за категоріями або за часом. Вони дуже корисні для визначення тенденцій або порівняння демографічних показників. Наприклад, теплова карта може показувати, що клієнти в одному місті мають постійно позитивний досвід, тоді як в іншому місті демонструються більш нейтральні або негативні настрої. Це може допомогти вам зосередити свої зусилля там, де вони найбільше потрібні. градієнти кольорів 3. Діаграми розподілу: стовпчаста та секторна Ви можете використовувати гістограми, щоб порівняти настрої в різних категоріях, як-от продукти чи послуги. Наприклад, гістограма може показати, який продукт отримує найбільше позитивних відгуків, а який потребує подальшого вдосконалення. З іншого боку, секторні діаграми ідеально підходять для відображення загальної частки настроїв (наприклад, який відсоток вашого відгуку є позитивним, негативним або нейтральним). 4. Лінійні графіки Лінійні графіки – це чудовий спосіб візуалізувати тенденції настроїв у часі. Хочете побачити ефективність вашої останньої маркетингової кампанії? Лінійний графік може показати, чи покращилися чи знизилися настрої клієнтів після запуску кампанії. Це допоможе вам швидко визначити, що працює, а що ні. Інтеграція інструменту аналізу настроїв: короткий посібник 1. Знайте свої цілі: що саме ви хочете виміряти? Почніть із чіткої причини використання аналізу настроїв. Це для моніторингу репутації вашого бренду в соціальних мережах? Щоб проаналізувати відгуки про вашу останню рекламну кампанію? Коли ви знаєте, що ви хочете вимірювати, ви точно знатимете, де збирати дані, що є наступним кроком. 2. Пошукайте свої дані: де ви можете отримати свою інформацію? Зберіть необхідні дані. Припустімо, ви запускаєте новий продукт. Ваша мета — стежити за відгуками клієнтів на таких платформах, як Amazon або ваш сайт електронної комерції, щоб зрозуміти, чи подобається це вашим клієнтам, чи що потрібно змінити чи покращити. 3. Виберіть правильний інструмент: який з них найкраще підходить для вашого бізнесу? Оскільки доступно так багато інструментів аналізу настроїв, вибір правильного залежить від ваших потреб і бюджету. використовуйте або для невеликих проектів. Вони чудово підходять для базового визначення настроїв. Прості та безкоштовні інструменти: TextBlob VADER потрібні додаткові відомості? Скористайтеся або щоб виявити нюанси настроїв, наприклад сарказм або змішані емоції. Інструменти на базі штучного інтелекту: моделями ChatGPT Hugging Face, якщо ви не розбираєтеся в техніці або не маєте штатного експерта, такі рішення, як або ідеальні. Вони пропонують інтуїтивно зрозумілі інформаційні панелі та прості для розуміння ідеї без необхідності кодування. Так, ви правильно прочитали. Більшість із цих інструментів не потребують кодування, якщо вас це хвилює. Головне тут — знати, який з них відповідає потребам вашого бізнесу та фінансовим вимогам. Якщо ви хочете детально порівняти їхні характеристики, це міг допомогти. Зручні, універсальні інструменти: MonkeyLearn Бренд24 стаття 4. Проаналізуйте дані: що каже більшість? Проведіть свій набір даних за допомогою улюбленого інструменту аналізу настроїв і знайдіть закономірності в результатах. Який загальний настрій — позитивний, негативний чи нейтральний? Чи повторюються негативні відгуки (наприклад, скарги на час доставки)? Що найбільше хвалять клієнти? Наприклад, ваш аналіз настроїв показує, що 80% відгуків ваших клієнтів про ваш останній продукт позитивні, але 20% згадують розчарування через затримку доставки. Це не ракетна наука: людям подобається ваш продукт, але вам потрібно зосередитися на вдосконаленні процесу доставки. Ваші знання найкраще поєднуються з детальною аналітикою запасів. BoxHero's функція надає докладні звіти про товари, рівні запасів, запаси активів, показники обороту тощо! Чи знаєте ви? Аналітика створюйте персоналізовані розрахунки для відстеження ключових показників, які є найважливішими для вашого бізнесу. Виберіть одну з попередньо визначених формул або налаштуйте власну, щоб адаптувати статистику до ваших конкретних потреб. Спеціальні показники: для швидкого та чіткого огляду інформаційна панель дає змогу переглядати весь інвентар із висоти пташиного польоту, щоб ви могли бути в курсі всього. Легка візуалізація: 5. Дійте: що далі? Ми розуміємо, що це простіше сказати, ніж зробити, але аналіз настроїв не закінчується лише інформацією, яку ви зібрали. Коли ви зрозумієте, що відчувають ваші клієнти, дійте! Вирішуйте поширені скарги, наприклад повільну доставку, погане обслуговування клієнтів або дефекти продукту. Ви також можете скористатися позитивними коментарями та підкреслити те, що подобається клієнтам у ваших маркетингових кампаніях, щоб залучити більше покупців. Крім того, ви можете використовувати аналіз настроїв, щоб налаштувати рекламні кампанії або вдосконалити пропозиції своїх продуктів. TL;DR: Розумійте своїх клієнтів. Оптимізуйте свій інвентар. Розвивайте свій бізнес. На сучасному конкурентному ринку розуміння настроїв клієнтів є ключем до того, щоб залишатися попереду. Відстеження ринкових тенденцій і знання того, як люди ставляться до ваших продуктів або послуг, дають вам знання, необхідні для зростання та вдосконалення. За допомогою аналізу настроїв ви можете отримати нові відомості та побачити, як вивести свій бізнес на новий рівень. Але окрім цих уявлень, вам потрібен правильний інструмент керування запасами. Поєднуючи статистику клієнтів із сучасним рішенням для інвентаризації, ви можете передбачити попит, запобігти дефіциту та оптимізувати пропозиції своїх продуктів. За допомогою BoxHero ви можете легко відстежувати, що продається на ваших платформах, отримувати сповіщення про низькі запаси та швидко поповнювати запаси. Наше рішення для керування запасами оснащено функціями, які ідеально доповнюють ваші зусилля з аналізу настроїв. Ознайомтеся з ними за допомогою нашої 30-денної безкоштовної пробної версії! Потрібна допомога, щоб почати? Перевірте наш для покрокової інструкції. Ми тут, щоб допомогти вам розвиватися! посібник користувача https://www.boxhero.io/en?embedable=true