彼らは良いビジネスは常にその顧客に耳を傾けると言います。
しかし、聞くことは本当にどういう意味ですか？
そもそもあなたのビジネスについて人々はどこで聞いていますか？
そして、どのようにして聞くだけでなく聞くこともできます-本当にそれらを理解する??
これらは、ビジネスオーナー、マーケター、ビジネス開発の専門家、広告部門、およびその他の主要な利害関係者を毎日悩ませている質問の一部です。 私たちが何年にもわたって尋ねてきたこれらすべての質問に対する答えを得始めたのはつい最近のことでした。 今日、私たちはお客様の声に耳を傾け、当社の製品やサービスについてお客様が言わなければならないことに注意を払うだけでなく、是正措置を講じ、認め、さらには正当なまたは称賛に値する発言をした人々に報酬を与えることができます
これは、感情分析と呼ばれる手法で行うことができます。 ソーシャルメディアプラットフォームとビッグデータの出現と普及の後、概念は古くから存在する感情分析が流行語になり、ビジネス分野で一般的な名前になりました。 今日、人々は製品やサービスに関する自分の経験、感情、感情についてこれまで以上に声を上げており、感情分析が活用するのはこの要素です。
このトピックに不慣れで、詳細を調べたい場合は 感情分析 つまり、それがあなたのビジネスにとって何を意味するのか、そしてそれ以上に、あなたは正しい場所に来ました。 投稿の終わりまでに、このトピックに関する実用的な洞察が得られると確信しています。
始めましょう
感情分析とは何ですか？
センチメント分析は、製品、サービス、またはブランドが市場で持つイメージを推測、測定、または理解するプロセスです。 顧客レビュー、金融ニュース、ソーシャルメディアなどのニュアンスを解釈することで、人間の感情やセンチメントを分析します。。 これが複雑すぎると思われる場合は、さらに調整してみましょう。
感情分析は意見マイニングともみなされます。 ソーシャルメディアの台頭により、人々は自分の経験についてよりオープンに話し始めました。 ブログ、vlog、ソーシャル メディア ストーリー、レビュー、推奨事項、まとめ、ハッシュタグ、コメント、ダイレクト メッセージ、ニュース記事、その他のさまざまなプラットフォームを介したオンラインの製品やサービス。 これがオンラインで発生すると、個人の体験表現のデジタルの足跡が残ります。 さて、この経験はポジティブな場合もあれば、ネガティブな場合もあれば、単に中立的な場合もあります。
感情分析は、これらすべての表現と経験をテキスト形式でオンラインでマイニングすることです。 多数の意見と表現のサンプルセットを使用して、ブランドはターゲットオーディエンスの声を正確にキャプチャし、市場のダイナミクスを理解し、エンドユーザーの間で市場のどこに立っているかを知ることさえできます。
要するに、感情分析は、ブランド、製品、サービス、またはこれらすべてについて人々が持っている意見を明らかにします。
ソーシャルメディアチャネルはあなたのビジネスに関する情報の宝庫であり、効果的な簡単な分析技術で、あなたはあなたのブランドについてあなたが必要とするものは何でも知ることができます。
同時に、感情分析についての誤解を取り除く必要があります。 見た目とは異なり、感情分析は、ブランドに関する意見や感情を即座に取得できるワンステップのツールや手法ではありません。 これは、アルゴリズム、データマイニング技術、自動化、さらには自然言語処理（NLP）を組み合わせたものであり、複雑な実装が必要です。
なぜ感情分析が重要なのでしょうか?
見通しからすると、人々があなたのブランドやビジネスについてオンラインで話す力を持っていることは、非常に単純な景品です。 一定のオーディエンスがいる場合、さらに10人に影響を与えて、ブランドを信頼するかスキップする可能性が高くなります。
インターネットが良い面と悪い面の両方に透明性を提供しているため、否定的な言及が削除または変更され、良いものが視聴者に投影されるようにすることが企業にとって不可欠です。 統計とレポートはまた、若い顧客（Z世代以降）がオンラインで何かを購入することに関して、ソーシャルメディアチャネルとインフルエンサーに非常に依存していることを明らかにしています。 その場合、感情分析は重要になるだけでなく、おそらく重要なツールにもなります。
さまざまなタイプの感情分析とは何ですか？
感情のように–感情分析は複雑になる可能性があります。 また、非常に具体的で目標指向です。 感情分析キャンペーンから最良の結果と推論を得るには、目的と目標をできるだけ正確に定義する必要があります。 焦点を当てることができる消費者のフィードバックに関してはいくつかのパラメーターがあり、選択するものは、最終的に実装する感情分析キャンペーンのタイプに直接影響を与える可能性があります。
簡単なアイデアを提供するために、ここにさまざまなタイプの感情分析パラメーターがあります–
- 極性 –ブランドがオンラインで受け取るレビューに焦点を当てる（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）
- 感情 –製品やサービスが顧客の心に燃える感情に焦点を当てる（幸せ、悲しみ、失望、興奮など）
- 緊急性 –ブランドを使用することの即時性、または顧客の問題に対する効果的な解決策を見つけることに焦点を当てる（緊急かつ待機可能）
- 意図 –ユーザーがあなたの製品やブランドの使用に興味があるかどうかを調べることに焦点を当てます
これらのパラメータを使用して分析キャンペーンを定義するか、ビジネスのニッチ、競争、目標などに基づいて他の非常に具体的なパラメータを考え出すことができます。 これを決定したら、次のタイプの感情分析のいずれかにサブスクライブすることになります。
感情の検出
この方法は、目的のためにブランドを使用する背後にある感情を決定します。 たとえば、eコマースストアからアパレルを購入した場合、出荷手順、アパレルの品質、または選択の範囲に満足しているか、失望している可能性があります。 これらのXNUMXつの感情とは別に、ユーザーはスペクトル内の特定の感情または感情の組み合わせに直面する可能性もあります。 感情検出は、その特定の感情または感情の範囲が何であるかを見つけることで機能します。 これは、機械学習アルゴリズムとレキシコンの助けを借りて行われます。
このタイプの欠点のXNUMXつは、ユーザーがテキスト、絵文字、皮肉などを通じて感情を表現する方法が多数あることです。 モデルは、独自の表現の背後にある感情を検出するために高度に進化させる必要があります。
きめ細かい分析
より直接的な分析形式には、ブランドに関連する極性を見つけることが含まれます。 非常にポジティブからニュートラル、非常にネガティブなものまで、ユーザーはブランドに関してあらゆる属性を経験する可能性があり、これらの属性は評価の形で具体的な形をとることができます（例：星ベース）。モデルが行う必要があるのは、これらのさまざまな形をマイニングすることだけです。さまざまなソースからの評価の。
アスペクトベースの分析
レビューには、存在を知らなかった抜け穴を発見できるようにすることで、市場でのビジネスの成長を促進する可能性のある適切なフィードバックや提案が含まれていることがよくあります。 アスペクトベースの感情分析は、それらを特定するのに役立つ一歩を踏み出します。
簡単に言えば、ユーザーは一般的に、評価や感情の表現とは別に、レビューでいくつかの良い点または悪い点を指摘します。 たとえば、旅行ビジネスに関するレビューでは、次のように言及できます。 「ガイドは本当に役に立ち、地域のすべての場所を教えてくれ、飛行機に乗るのも手伝ってくれました。」 しかし、それはまた、可能性があります、トラベルデスクのアソシエイトは非常に失礼で無気力でした。 その日の旅程を取得する前に、XNUMX時間待たなければなりませんでした。」
感情の下にあるのは、事業運営からのXNUMXつの重要なポイントです。 これらは、アスペクトベースの分析を通じて修正、改善、または認識される可能性があります。
多言語分析
これは、さまざまな言語にわたる感情の評価です。 言語は、事業を行う地域、出荷先の国などによって異なります。 この分析には、言語固有のマイニングとアルゴリズム、それがない場合の翻訳者、感情レキシコンなどの使用が含まれます。
[また読む： 多言語感情分析 – 重要性、方法論、および課題]
感情分析はどのように機能しますか？
感情分析は、さまざまなモジュール、手法、および技術概念を組み合わせたものです。 感情分析の範囲におけるXNUMXつの主要な展開には、NLPと機械学習が含まれます。 XNUMXつは意見のマイニングとキュレーションを支援しますが、もうXNUMXつは特定のアクションをトレーニングまたは実行して、それらの意見から洞察を明らかにします。 持っているデータの量に基づいて、XNUMXつの感情分析モジュールのXNUMXつをデプロイできます。 選択するモデルの精度はデータの量に大きく依存するため、常に注意を払うことがベストプラクティスです。
ルールベース
ここで、モデルのルールを手動で定義して、所有しているデータに対して感情分析を実行します。 ルールは、極性、緊急性、側面など、上記で説明したパラメータである可能性があります。 このモデルには、字句解析、トークン化、構文解析、ステミング、品詞のタグ付けなどのNLP概念の統合が含まれます。
基本的なモデルでは、二極化された単語が定義されるか、値が割り当てられます。肯定的な単語には適し、否定的な単語には不適切です。 モデルは、テキスト内の肯定的な単語と否定的な単語の数をカウントし、それに応じて意見の背後にある感情を分類します。
この手法の主な欠点のXNUMXつは、皮肉のインスタンスが良い意見として渡され、感情分析の全体的な機能が歪められる可能性があることです。 これは高度なモデルを構築することで修正できますが、それでも欠点があります。
オートマチック
感情分析のこの側面は、機械学習アルゴリズムで完全に機能します。 この場合、モデルが機能するために人間の介入や手動ルールの設定は必要ありません。 代わりに、テキストを評価して結果を返す分類子が実装されています。 これには、モデルが供給されているデータを理解するのに役立つ多くのデータタグ付けとデータ注釈が含まれます。
ハイブリッド
最も正確なモデルであるハイブリッドアプローチは、ルールベースと自動の両方の長所を融合しています。 それらはより正確で機能的であり、感情分析キャンペーンのために企業に好まれています。
感情分析はあなたのビジネスにとって何を意味しますか？
感情分析は、あなたのビジネスと市場でのそのスタンスに関する限り、発見の波をもたらす可能性があります。 ビジネスの存在の究極の目的が顧客の生活を楽にすることである場合、顧客の話を聞くことは、私たちがより良い製品やサービスを展開し、ひいてはビジネスを前進させるのに役立つだけです。 感情分析があなたのビジネスに何をすることができるかについての重要なポイントはここにあります：
- 市場でのブランドの健全性を監視するのに非常に役立ちます。 単一のダッシュボードから、ブランドの健全性が良好、中立、または枯渇しているかどうかをすばやく理解できます。
- ブランドの評判をより適切に管理し、ORMの懸念や危機に迅速に対処するのに役立ちます
- オーディエンスの脈動を理解し、それを活用できるようにすることで、より良いマーケティングキャンペーンの開発をサポートします
- 競争分析は、感情分析を通じて大幅に最適化できます
- 何よりも重要なのは、顧客サービスを改善して、満足度を高め、迅速に対応できることです。
感情分析のユースケース
このような強力な概念が手元にあれば、感情分析の最良のユースケースを実装することから離れて、創造的な決断を下すことができます。 ただし、今日すでに実行されている、市場でテストされ承認されたユースケースがいくつかあります。 それらのいくつかを簡単に見てみましょう。
ブランド監視
感情分析は、ブランドをオンラインで監視するための優れた方法です。 現在、お客様が意見を述べることができるチャネルが増えており、全体的なブランドイメージを維持するために、監視に対するオムニチャネルアプローチを実装する必要があります。 感情分析は、私たちのビジネスがフォーラム、ブログ、ビデオストリーミングウェブサイト、ポッドキャストプラットフォーム、ソーシャルメディアチャネルに翼を広げ、ブランドの言及、レビュー、ディスカッション、コメントなどに目を光らせ、むしろ耳を傾けるのに役立ちます。
ソーシャルメディアモニタリング
ハッシュタグをトレンドにするのにXNUMX人もかかりません。 ソーシャルメディアには非常に多くの力が与えられているので、ソーシャルプラットフォームでの私たちのビジネスについて人々が言わなければならないことに耳を傾けるのは理にかなっています。 TwitterやFacebookからInstagram、Snapchat、LinkedInなどに至るまで、すべてのプラットフォームで感情分析を実行して、批判や感謝（社会的言及）に耳を傾け、それに応じて対応することができます。 これにより、ビジネスはユーザーとの関わりを深め、人道的なアプローチを導入し、ビジネスの最も重要な利害関係者である顧客と直接つながることができます。
市場調査
感情分析は、市場、その抜け穴、可能性など、特定のニーズを理解するための優れた方法です。 正確な市場調査により、拡大、多様化、新製品やサービスの導入などの目的がより効果的かつインパクトのあるものになります。 感情分析を通じて、傾向を予測して評価し、市場のダイナミクスを理解し、新製品の必要性を認識し、購買力やその他のターゲットオーディエンスの属性を理解することができます。
感情分析で機械学習はどのように使用されますか？
すでに述べたように、感情分析は複雑な概念であり、データセットが大きい場合は、プロセス全体を自動化することがアプローチの最善の方法であると考えざるを得ません。 もちろん、感情を分析するための自動アプローチを展開している場合は、正確な結果を得るために機械学習モデルを正確にトレーニングすることが重要です。
ここで複雑さが生じます。 フィードするデータは、構造化するだけでなく、タグ付けする必要があります。 モデルが文の構造、品詞、二極化された単語、コンテキスト、および文に含まれるその他のパラメーターを理解できるデータにタグを付ける場合にのみ。 そのためには、主にデータのボリュームの後にボリュームのタグ付けに取り組む必要があります。
データにタグを付けると、人工知能またはモデルがテキストのさまざまな側面を理解し、フィードするデータの背後にある感情を自律的に理解します。テキストの特定の部分に注釈を付けることでデータをトレーニングし、マシンが何をすべきかを識別できるようにします。その特定のパラメータに焦点を合わせ、そこから学びます。 また、識別子をさらに定義するためにメタデータを追加する必要があります。
社内でデータに注釈を付けることを計画している場合は、最初に大量のデータを手元に用意する必要があります。 あなたがそれを手に入れたら、あなたはそれを使うことができます データに注釈を付けるためのShaipプラットフォーム。 ただし、この作業にリソースを割り当てるか、さらに一歩進んで作業を完了するように依頼する必要があるため、このプロセスは複雑になる可能性があります。
市場投入までの時間が間もなく迫っており、データ注釈のニーズに対応する外部ソースを探す必要がある場合は、Shaipのようなリソースでその日を節約できます。 専門家によるデータ注釈プロセスにより、機械学習モデルに最も正確なデータセットが提供され、正確な結果が得られます。 私たちのチームは、目標指向の結果を提供するために、お客様のニーズと要件に基づいてデータに注釈を付けます。 これは時間と手間のかかるプロセスであるため、感情分析トレーニングのデータ注釈要件に連絡することをお勧めします。
リーチアウト 。