تجزیه و تحلیل احساسات: تمام آنچه شما باید بدانید

جلسه شما خوب پیش رفت. شما در اعماق می دانید که این کار را انجام داد. علائم واضحی وجود داشت: مشتری بالقوه شما در گفتگوی شما توجه و کاملاً جذاب بود - حتی شاد.

اما پس از آن ، پس از پیگیری تصمیم خود ، پاسخ یک شماره جالب است.

چه می شود اگر بتوانید مشتری های بالقوه خود را از طریق احساسات ، به طور خاص تجزیه و تحلیل احساسات درک کنید؟

تجزیه و تحلیل احساسات فرایندی است که برای طبقه بندی در صورت مثبت بودن ، منفی یا خنثی بودن ، برای طبقه بندی استفاده می شود. اما آیا فقط روی قطبیت تمرکز دارد؟جواب منفی.

با الگوریتم ها ، تجزیه و تحلیل احساسات به شما امکان می دهد تا به احساسات عمیق تر به احساسات بیان شده و ارزیابی کنید که آیا این خوشبختی است ، عصبانیت ... حتی غم و اندوه.

در این مقاله ، در مورد تجزیه و تحلیل احساسات و نحوه عملکرد آن اطلاعات بیشتری کسب خواهید کرد.

تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات (منبع)

استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) ، بیومتریک یا تجزیه و تحلیل متن برای شناسایی ، استخراج ، مطالعه یا تعیین احساسات داده ها اعم از مثبت ، منفی یا خنثی ، به عنوان تجزیه و تحلیل احساسات شناخته می شود.

در غیر این صورت به عنوان معدن نظر یا احساسات هوش مصنوعی شناخته می شود ، می توان از تجزیه و تحلیل احساسات برای درک نیازهای مشتری ، نظارت بر برند ، مشاهده قوس های داستان ، تجزیه و تحلیل بررسی و سیستم های توصیه کننده استفاده کرد.

پس چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل اساسی از یک فرآیند بسیار ساده پیروی می کند:

1. تجزیه و تحلیل احساسات ابتدا متن را به مؤلفه هایی مانند جملات ، عبارات یا بخش هایی از گفتار می شکند.
2. سپس هر مؤلفه تحمل احساسات را مشخص می کند.
3. سپس مؤلفه ها درجه بندی یا نمره احساسات یعن ی-1 یا 1 +1 اختصاص داده می شوند.
4. نمرات در مورد تجزیه و تحلیل احساسات چند لایه ترکیب می شوند.

انواع تجزیه و تحلیل احساسات

انواع تجزیه و تحلیل احساسات (منبع)

شما می توانید بر اساس نحوه تفسیر متن ، مدل های تجزیه و تحلیل احساسات را بسازید. رایج ترین نوع بر قطبیت متمرکز است ، اما دیگری می تواند احساسات و احساسات را تشخیص دهد.

متداول ترین انواع تجزیه و تحلیل احساسات موارد زیر است:

• تجزیه و تحلیل احساسات استاندارد (SSA)
• تشخیص عاطفی
• تجزیه و تحلیل احساسات ریز
• تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه
• تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه (ABSA)
• تشخیص هدف

تجزیه و تحلیل احساسات استاندارد (SSA)

تجزیه و تحلیل احساسات استاندارد (منبع)

SSA میزان نظر را مشخص می کند و آن را به مثبت ، منفی یا خنثی طبقه بندی می کند.

در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• من عاشق این رستوران جدید هستم - مثبت.
• من مطمئن نیستم که آیا غذا را دوست دارم ، فکر می کنم محیط را دوست دارم.- خنثی
• غذای آنجا افتضاح است و خدمات آنها - منفی است

تشخیص عاطفی

تجزیه و تحلیل احساسات تشخیص احساسات (منبع)

تشخیص احساسات به شما امکان می دهد احساسات اساسی متن مانند خوشبختی ، عصبانیت و ناامیدی را تشخیص دهید. این همچنین در مورد واژگان و یادگیری ماشین پیچیده تر است.

در حالی که مزیت استفاده از واژگان این است که به شما امکان می دهد احساسات مشتری را درک کنید ، نکته منفی این است که مردم احساسات متفاوتی را ابراز می کنند.

به عنوان مثال ، کلماتی که دارای یک مفهوم منفی هستند (یعنی احساس بیماری می کنند) همچنین می توانند معنای مثبتی داشته باشند (یعنی این بسیار بیمار است!).

تجزیه و تحلیل احساسات ریز

تجزیه و تحلیل احساسات ریز (منبع)

همچنین به عنوان تجزیه و تحلیل احساسات درجه بندی شده شناخته می شود ، این نوع به شما امکان می دهد چند دسته دیگر را جدا از مثبت ، منفی یا خنثی اضافه کنید. این بسیار شبیه به رتبه های 5 ستاره است و به پنج بخش طبقه بندی می شود: بسیار مثبت ، مثبت ، خنثی ، منفی و بسیار منفی.

تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه

تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه (منبع)

تجزیه و تحلیل احساسات چند زبانه بسیار چالش برانگیز و نسبتاً دشوار است. این شامل طبقه بندی و پردازش چندین زبان است. از طرف دیگر ، از طبقه بندی کننده های زبان می توان برای آموزش و سفارشی سازی تجزیه و تحلیل احساسات بر اساس نیازهایی مانند زبان مورد نظر شما استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه (ABSA)

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه (منبع)

ABSA بر شناسایی ویژگی ها یا جنبه های یک نهاد یا نظر ، مانند بررسی محصول متمرکز است. به عنوان مثال ، بررسی ها اغلب از چندین نظر در مورد ویژگی های محصولی مانند UI ، قیمت ، نسخه های موبایل ، ادغام ها ، برای نامگذاری چند مورد تشکیل شده است. به عبارت دیگر ، این یک رویکرد گرانول برای تجزیه و تحلیل بررسی ها است.

بررسی 1:

ضبط Adobe Acrobat گران است.

موجودیت: Adobe Acrobat Capture

جنبه: ساختار قیمت گذاری

بررسی 2:

اعتبار دارای یک UI بسیار تمیز و کاربر پسند است.

نظر: بسیار تمیز و کاربر پسند.

تشخیص هدف

تشخیص هدف (منبع)

همانطور که از نام آن پیداست ، تشخیص قصد متنی را برای درک عمیق هدف یک نظر معین تجزیه و تحلیل می کند. این نظرات مشتری ارزشمند را برای حل یک مشکل یا بهبود یک محصول یا خدمات تشخیص می دهد. تشخیص هدف همچنین می تواند پیش بینی کند که آیا مشتری قصد دارد با نظارت و ایجاد یک الگوی ، که در تبلیغات و بازاریابی مفید است ، از یک محصول استفاده کند.

"وقتی من سعی می کنم وارد سیستم شوم ، برنامه بسته می شود و ناامید کننده است."- درخواست کمک.

آیا تجزیه و تحلیل احساسات کیفی است یا کمی؟

تجزیه و تحلیل احساسات را می توان در نظرسنجی های کیفی و کمی، بررسی ها، بازاریابی و تعاملات پشتیبانی مشتری استفاده کرد. به طور کلی، تجزیه و تحلیل کیفی کارکردهای احساسات زیربنایی را نشان می دهد.

این به تشخیص اینکه آیا متن به عنوان یک چالش یا تهدید تلقی می شود کمک می کند.

در مقایسه، تجزیه و تحلیل کمی کمتر ملموس است و شامل داده های پیچیده ای است که ذهنی هستند. بر نظراتی تمرکز می کند که نمی توان آنها را به صورت عدد بیان کرد.

اهمیت تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات با پشتیبانی از یادگیری ماشینی، هرگونه داده بدون ساختار جمع آوری شده از رونوشت ها، ربات های چت، رسانه های اجتماعی و نظرسنجی ها را به اطلاعات معنادار تبدیل می کند.

این یک منبع قدرتمند است که به ایجاد یک تغییر استراتژیک برای ارزش پیشنهادی، تحویل، تجربه و تصمیم گیری برند کمک می کند.

مزایا و مثال های تحلیل احساسات:

شما می توانید هر موضوعی را بر اساس آنچه که هر یک از شرکت کنندگان در جلسه می گویند تجزیه و تحلیل و تشخیص دهید و بدانید که آنها در مورد آن چه احساسی دارند، بنابراین نیازی به برگزاری جلسات متعدد برای بحث در مورد یک موضوع ندارید.

همچنین به نظارت و مربیگری با نمایندگان/مشاوران تماس کمک می کند. از نظر عملیات، تحلیل احساسات نیز به عنوان ابزار سنجش عملکرد برای نظارت بر همدلی یا هوش هیجانی نماینده فروش استفاده می شود. این بدان معناست که می توانید تعاملات بین تیم خدمات و مشتریان بالقوه را تماشا کنید.

یکی دیگر از مهمترین زمینه های پیشرفت در تجزیه و تحلیل احساسات، مربیگری نمایندگان فروش و تقویت مکالمات آنها برای بهبود عملکرد و نتایج تیم است - با کسب سریع تر معاملات بیشتر، درآمد را به ارمغان می آورد.

این عمدتاً با کمک به مدیران اجرایی در شناسایی و تجزیه و تحلیل آنچه که کار می کند و چه چیزی نیست با اسکریپت های فروش و بینش های کلیدی از مکالمات انجام می شود.

تجزیه و تحلیل احساسات همچنین می تواند علاقه مشتریان بالقوه را با امتیازدهی به سرنخ بسنجد. نمرات در مقیاس 1- و 1 نشان داده می شود، که در آن پایان پایین نشان دهنده پاسخ های منفی است در حالی که پایان بالا نشان دهنده پاسخ های مثبت است.

شما فقط باید نحوه ارزیابی این امتیازات را بر اساس روند مخاطبان و بررسی درصد احساسات تنظیم کنید.

به عنوان مثال، اگر در حال نظرسنجی از مشتریان ناراضی هستید، ممکن است با امتیازهای منفی بیشتری از حد معمول روبرو شوید. اگر در مورد دیگری، تماس امتیاز مثبت بالاتری (یعنی 60٪) نسبت به منفی داشته باشد، در این صورت فرد به طور بالقوه می تواند به یک سرنخ داغ تبدیل شود.

بازخورد مشتری و مکالمات آنلاین جنبه های مهم نظارت بر برند هستند. جدا از رسانه های اجتماعی، گفتگوها می توانند در اخبار، وب سایت ها، وبلاگ های بررسی یا بحث های فروم انجام شوند. شنیدن صدای مشتریان با تجزیه و تحلیل متن و استخراج احساسات می تواند به درک نگرش آنها نسبت به محصول یا خدمات کمک کند. این به برند کمک می کند تا بررسی کند که آیا محصول رضایت بخش است یا نیازی به آن وجود دارد.

بازخورد مشتری: "من نمایش را دوست داشتم. عمق و اشتیاق زیادی در اجرای آنها وجود دارد. من قطعا آنها را در سپتامبر آینده در سیدنی تماشا خواهم کرد."

بازخورد مشتریان: "گیتار باس خارج از آهنگ بود، و خواننده اصلی در برخی از قسمت ها کوک نداشت. من از نمایش لذت نبردم، وقت و پولم را هدر داد.

نظارت بر برند به تجزیه و تحلیل دقیق ویژگی های محصول کمک می کند و به شما امکان می دهد ببینید کدام جنبه از محصول شما بیشتر مورد تحسین یا انتقاد مشتریان قرار می گیرد.

آیا می دانستید که حدود 500000 توییت در هر دقیقه منتشر می شوند که حاوی اطلاعات ارزشمندی درباره برندها، محصولات و خدمات است؟

نظارت بر رسانه های اجتماعی

تجزیه و تحلیل احساسات توییتر به کسب و کارها اجازه می دهد تا احساسات زیربنایی مکالمات را در رسانه های اجتماعی استخراج کنند. این کمک می کند تا بفهمیم مردم چگونه در مورد یک موضوع صحبت می کنند و چرا.

با تجزیه و تحلیل احساسات، می توانید به سرعت مشتریان ناراضی را شناسایی کنید، پاسخ ها را اولویت بندی کنید و مسائل را بر اساس فوریت دسته بندی کنید. همچنین می تواند به نظارت بر مکالمات رسانه های اجتماعی در طول یک مدت، مانند هنگام عرضه محصول کمک کند.

ما از طریق نظارت بر برند و رسانه های اجتماعی، بینش ارزشمندی در مورد احساسات مشتری به دست می آوریم. اما آیا می دانستید که می توانید از تحلیل احساسات حتی در تماس های صوتی برای همسویی بازاریابی، فروش و موفقیت مشتری نیز استفاده کنید؟این در مراکز تماس یا تیم های خدمات مشتری مفید است.

همه ما این نکته را می دانیم: خدمات خوب به مشتری برابر است با حفظ مشتری بیشتر. این به این معنی است که مشتریان انتظار دارند که مشکلات فوراً به شیوه ای سریع و بدون دردسر حل شود.

نظرسنجی امتیاز خالص پروموتر (NPS) یکی از محبوب ترین راه ها برای کسب بازخورد از مشتریان است. امتیازها برای شناسایی تجربه کلی مشتری استفاده می شود.

راه دیگر از طریق تجزیه و تحلیل تماس است. چندین ابزار هوش مکالمه می توانند تمام گفته ها را در یک تماس تلفنی تجزیه و تحلیل کنند تا روحیه کلی مشتری را درک کنند.

با نگاه کردن به احساسات موجود در رونوشت تماس ها، مدیران می توانند روندها را شناسایی کنند و اغلب قبل از ضربه زدن به KPIهای مهم مانند NPS و فروش، مسائل را تشخیص دهند.

آیا می خواهید تناسب محصول خود را با بازار آزمایش کنید؟تحلیل احساسات به شما کمک کرده است!

بیایید تلفن ها را به عنوان مثال در نظر بگیریم:

تحلیل احساسات توییتر

انجام تجزیه و تحلیل احساسات توییت های مربوط به محصول به شما این امکان را می دهد تا احساس مردم را در مورد محصول تجزیه و تحلیل کنید. مشتریان چگونه آن را دوست دارند؟آیا مفید است؟آیا آن هدف را تامین می کند؟شاید آنها از قیمت گذاری ناراضی هستند یا ممکن است یک ویژگی جدید بخواهند.

چنین بینشی می تواند به شرکت ها کمک کند تا کسب و کار خود را تغییر دهند و اقدامات استراتژیک متعددی را انجام دهند:

• جذب مشتریان جدید
• رقابتی تر شود
• خدمات مشتری را کاهش دهید
• برند را سودآورتر کند
• فروش خدمات بیشتر
• مشتریان فعلی را حفظ کنید
• بهبود کمپین های بازاریابی

چگونه تجزیه و تحلیل احساسات فایرفلایز کار می کند

در Fireflies، ما اهمیت تجزیه و تحلیل احساسات را در هنگام رونویسی تماس ها و ردیابی موارد اقدام درک می کنیم. از این رو، ما فیلترهای احساسات را در ویژگی جستجوی هوشمند خود ادغام کرده ایم.

کرم شب تاب از فیلترهای احساسی استاندارد برای تشخیص عبارات مثبت، منفی و خنثی تماس استفاده می کند. همچنین به شما کمک می کند تا رویکرد خود را بهبود بخشید زیرا می توانید به سرعت تشخیص دهید که برای انتقال پیام خود باید روی کدام کلمات یا عبارات تمرکز کنید.

بنابراین فیلترهای احساسات دقیقاً چگونه کار می کنند؟

تجزیه و تحلیل احساسات هوش مصنوعی Fireflies

کرم شب تاب به طور خودکار کلمات یا عبارات کلیدی ضروری را فیلتر کرده و آنها را به احساسات مثبت، منفی و خنثی دسته بندی می کند.

برای درک احساسات شرکت کنندگان در طول تماس، باید روی هر دکمه فیلتر کلیک کنید. نتایج در حال حاضر بر حسب درصد بیان می شوند، بنابراین می توانید میزان موفقیت تماس را بسنجید.

بسته بندی

تجزیه و تحلیل احساسات روشی مفید برای به دست آوردن بینش در مورد نظرات مخاطبان هدف در مورد محصول یا خدمات شما است. می توان آن را در چندین زمینه کسب و کار - از تحقیقات بازار گرفته تا نظارت بر برند - اعمال کرد. صرف نظر از محدودیت های موجود، تجزیه و تحلیل احساسات آماده است تا فراتر از یک هوی و هوس پیشرفته به ابزاری ضروری برای دریافت بینش بی طرفانه در مورد نظر مشتری حرکت کند.