Μετάβαση στο κύριο περιεχόμενο
Ένα άτομο που κοιτάζει έναν φορητό υπολογιστή που πιθανώς ασχολείται με την ανάλυση συναισθήματος

Τι είναι η ανάλυση συναισθήματος;

Καθώς οι επιχειρήσεις μεταμορφώνουν ψηφιακά τις λύσεις και τις διαδικασίες τους, θεωρούν επίσης απαραίτητο να μεταμορφώσουν τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούν —και κυρίως κατανοούν— τους πελάτες τους για να είναι επιτυχημένοι.

Μιλάμε, όμως, για κάτι περισσότερο από προσφορά απλών ερευνών πελατών. Πρέπει να συμμετέχετε ενεργά σε συζητήσεις σχετικά με το πώς αισθάνεται η βάση πελατών σας για την επωνυμία σας. Και η ανάλυση συναισθήματος είναι το κλειδί για να το καταλάβετε αυτό.

Ορισμός της ανάλυσης συναισθήματος

Η ανάλυση συναισθήματος, επίσης γνωστή ως εξόρυξη γνώμης ή τεχνητή νοημοσύνη συναισθημάτων, είναι μια τεχνική επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) που καθορίζει εάν ένα κομμάτι περιεχομένου είναι θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο. Αναλύοντας κείμενο και στατιστικά στοιχεία, ένα εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος μπορεί να καταλάβει τι λένε οι πελάτες, πώς το λένε και τι πραγματικά εννοούν —τόσο από την οπτική γωνία ενός ατόμου όσο και από την οπτική του κοινού.

Κάτω από την ομπρέλα της εξόρυξης κειμένου, η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιείται συνήθως για τον προσδιορισμό των σχολίων πελατών σε υλικά σχολίων και κανάλια όπως κριτικές, έρευνες, άρθρα στον ιστό και μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Καθώς η γλώσσα εξελίσσεται, μπορεί να γίνει όλο και πιο δύσκολη η κατανόηση της πρόθεσης μέσω αυτών των καναλιών και η προεπιλογή στους ορισμούς του λεξικού μπορεί να οδηγήσει σε ανακριβείς αναγνώσεις.

Με ένα εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος που βασίζεται σε αλγόριθμο, προσαρμοσμένο στα σχόλια των πελατών σας, μπορείτε να αποκαλύψετε τι θέλουν και τι χρειάζονται οι πελάτες σας από το προϊόν, την υπηρεσία ή τη λύση σας και πώς οι απόψεις τους τείνουν ή αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου.

Ορισμένοι τύποι ανάλυσης συναισθήματος είναι:

  • Βάσει πτυχών—προσδιορίστε συγκεκριμένα τι συζητούν οι πελάτες σας, όπως οι τιμές των προϊόντων στις διαδικτυακές κριτικές, καθώς και τα συναισθήματα των μεμονωμένων πελατών.
  • Ανίχνευση συναισθημάτων—προσδιορίστε τα συναισθήματα συνδέοντας ορισμένες λέξεις με ένα συγκεκριμένο συναίσθημα.
  • Λεπτομερώς—αναλύστε το συναίσθημα σε όλες τις κατηγορίες πολικότητας (πολύ θετικό, θετικό, ουδέτερο, αρνητικό ή πολύ αρνητικό) για να βοηθήσετε στον προσδιορισμό των απόψεων των πελατών σε πιο αναλυτικά επίπεδα.
  • Πρόθεση—καθορίστε την πρόθεση των πελατών σας, ώστε να μπορείτε να καταλάβετε εάν αγοράζουν ή κάνουν έρευνα και εάν θα χρειαστεί να παρακολουθήσετε και να στοχεύσετε αργότερα.

Πώς χρησιμοποιείται η ανάλυση συναισθήματος

Παραδοσιακά, οι επιχειρήσεις βασίζονταν σε ερωτηματολόγια και έρευνες για να μετρήσουν τη γνώμη των πελατών. Για παράδειγμα, η έρευνα Net Promoter Score (NPS) συγκέντρωσε και αξιολόγησε τις πληροφορίες που απαιτούνται για τη μέτρηση της προθυμίας των πελατών να προτείνουν μια επιχείρηση. Αν και είναι πολύτιμο, μπορεί να στερείται σοβαρά την ικανότητα παροχής βαθύτερων πληροφοριών σχετικά με τις εμπειρίες των πελατών —όπως κατά την πραγματοποίηση αγορών— στα ψηφιακά σας κανάλια.

Αλλά η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να γεφυρώσει αυτό το χάσμα.

Κατά την παρακολούθηση, τον εντοπισμό και την εξαγωγή των απόψεων και των συναισθημάτων των πελατών από το κείμενο, η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να βοηθήσει στην αποκάλυψη του νοήματος πίσω από κάθε σχόλιο, like στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, ιδέα, παράπονο και ερώτημα. Και θα σας βοηθήσει να ανταποκριθείτε εύκολα στις συνεχώς εξελισσόμενες ανάγκες των πελατών σας.

Αναλύοντας τα δεδομένα που συλλέγονται, θα λάβετε μια περίληψη της αντίδρασης κάθε πελάτη, καθώς και κάθε άλλο πρόσθετο σχόλιο που θα μπορούσε να βοηθήσει στη διαμόρφωση της αντίληψης του κοινού για το προϊόν ή την επιχείρησή σας. Όταν αυτά τα δεδομένα τοποθετούνται σε ένα θετικό, ουδέτερο ή αρνητικό φάσμα συναισθημάτων, μπορείτε να δείτε τι ώθησε τον πελάτη να κάνει αυτή τη δήλωση —αποκαλύπτοντας τις απόψεις που περιγράφουν τα συναισθήματα του πελάτη για ένα συγκεκριμένο θέμα.

Στη συνέχεια, αυτές οι απόψεις ταξινομούνται ως άμεσες ("Αυτό το προϊόν είναι το καλύτερο που έχω χρησιμοποιήσει ποτέ!") ή συγκριτικές ("Το προϊόν A ενσωματώθηκε καλύτερα με το όργανό μου από το Προϊόν B."). Αν και είναι συχνά εύκολο να ερμηνευτούν, είναι σημαντικό να σημειωθεί επίσης ότι μερικές μπορεί να χρειάζονται περαιτέρω εξέταση. Ταξινομήσεις όπως σιωπηρές ("Η επιχείρηση ξέρει τι πρέπει να κάνει για να βελτιώσει αυτό το προϊόν.") και ρητές ("Η λειτουργία A είναι εύκολη στη χρήση."), καθώς και ακολουθίες λέξεων που είναι θετικές αλλά περιέχουν αρνητική λέξη, μπορεί να είναι δύσκολο να αναλυθούν και μπορεί να χρειαστεί κάποια μη αυτόματη αναθεώρηση ή προσαρμογές στα μοντέλα συναισθημάτων σας.

Αλλά μόλις ανακαλύψετε αυτές τις λέξεις-κλειδιά και φράσεις για το πώς νιώθουν οι άλλοι για εσάς, μπορεί να βοηθηθείτε να σχεδιάσετε την επόμενη κίνηση του οργανισμού σας. Αλλά πρώτα, πρέπει να καταλάβετε πώς λειτουργεί η ανάλυση συναισθήματος προς όφελος της επιχείρησής σας.

Κατανόηση του τρόπου λειτουργίας της ανάλυσης συναισθήματος

Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιεί διάφορες τεχνολογίες για να αποστάξει όλες τις λέξεις των πελατών σας σε ένα ενιαίο αντικείμενο με δυνατότητα δράσης. Η διαδικασία της ανάλυση συναισθήματος ακολουθεί τα εξής τέσσερα βήματα:

  1. Ανάλυση του κειμένου σε στοιχεία: προτάσεις, φράσεις, διακριτικά και μέρη του λόγου.
  2. Προσδιορισμός κάθε φράσης και συστατικού.
  3. Ορισμός μιας βαθμολογίας συναισθημάτων σε κάθε φράση με συν ή πλην σημεία.
  4. Συνδυασμός βαθμολογιών για μια τελική ανάλυση συναισθημάτων.

Απομνημονεύοντας περιγραφικές λέξεις και φράσεις για να τις αντιστοιχίσετε σε μια βαρύτητα συναισθημάτων, εσείς και η ομάδα σας μπορείτε να δημιουργήσετε μια βιβλιοθήκη συναισθημάτων. Μέσω μη αυτόματης βαθμολόγησης, η ομάδα σας αποφασίζει πόσο ισχυρή ή αδύναμη πρέπει να είναι κάθε λέξη και την πολικότητα της αντίστοιχης βαθμολογίας φράσεων, σημειώνοντας εάν είναι θετική, αρνητική ή ουδέτερη. Οι πολύγλωσσες μηχανές ανάλυση συναισθήματος πρέπει επίσης να διατηρούν μοναδικές βιβλιοθήκες για κάθε γλώσσα που υποστηρίζουν μέσω σταθερής βαθμολόγησης, νέων φράσεων και κατάργησης άσχετων όρων.

Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί να διαχωρίσει αυτές τις προσεγγίσεις σε τρεις διαφορετικές κατηγορίες:

Αυτοματοποιημένο

Ένας συνδυασμός στατιστικών, NLP και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό συναισθημάτων. Το σύστημα είναι εκπαιδευμένο να συσχετίζει εισόδους με αντίστοιχες εξόδους, δηλαδή κείμενο πελάτη με πολικότητα. Οι μηχανές ταξινομούνται με τα δεδομένα εισόδου και μπορούν να προσαρμοστούν με την πάροδο του χρόνου μόλις εκπαιδευτούν. Αυτό μπορεί να δοκιμαστεί με πρόσθετα δεδομένα για να παρέχει καλύτερες προβλέψεις.

Βασισμένα σε κανόνες

Η πιο απλή ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιεί λεξικά για να εξερευνήσει λέξεις και φράσεις και να καθορίσει τα συναισθήματά τους. Αυτός ο τύπος προσέγγισης λειτουργεί καλά με άμεσες και σαφείς απόψεις. Αν και αυτό το σύστημα είναι γρήγορο και εύκολο στη χρήση, σπάνια εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο συνδυάζονται οι λέξεις σε μια σειρά. Οι ομάδες πρέπει να προσθέσουν κανόνες για συγκριτικές απόψεις, καθώς αυτή η προσέγγιση δεν μπορεί να κατανοήσει εύκολα τις σιωπηρές απόψεις.

Υβριδική

Ο συνδυασμός συστημάτων που βασίζονται σε κανόνες και αυτοματοποιημένων συστημάτων σημαίνει ότι μπορείτε να αποκτήσετε την ακρίβεια που χρειάζεστε για να κατανοήσετε πραγματικά τους πελάτες σας. Αυτό είναι το πιο ισχυρό σύστημα καθώς περιέχει τις συναισθηματικές πληροφορίες που συλλέγονται από λεξικά, οι οποίες μπορούν να προσαρμοστούν με την πάροδο του χρόνου.

Πώς είναι χρήσιμη η ανάλυση συναισθήματος;

Σε αντίθεση με τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που δίνουν μόνο μια ματιά στο πώς οι άνθρωποι μιλούν για την εμπορική επωνυμία σας στο διαδίκτυο, η ανάλυση συναισθήματος παρέχει άμεση γνώση του πώς το κοινό αντιλαμβάνεται τόσο την εμπορική επωνυμία όσο και το προϊόν σας. Πολλά retweets στο Twitter μπορεί να φαίνονται θετικά, αλλά αν παρατηρήσετε ότι τα likes αντισταθμίζονται δραστικά από τα αρνητικά σχόλια, μπορείτε να συμπεράνετε ότι πρόκειται για μια λιγότερο θετική αλληλεπίδραση.

Η ανάλυση συναισθήματος μπορεί επίσης να επιτρέψει στην εταιρεία σας να εξάγει ανεκτίμητες πληροφορίες πελατών από εσωτερικές πηγές δεδομένων. Για παράδειγμα, παρακολουθώντας τις διαδικτυακές συνομιλίες των πελατών με στελέχη και υποστήριξης και εξυπηρέτησης, η εταιρεία σας μπορεί να ενημερωθεί πιο γρήγορα για θέματα ποιότητας, ασφάλειας και εγγύησης των προϊόντων. Άλλα οφέλη της ανάλυσης συναισθήματος περιλαμβάνουν:

  • Χρησιμεύει ως κρίσιμο σημείο για τον εντοπισμό συναισθημάτων για ένα θέμα, ώστε η ομάδα σας να μπορεί να εφαρμόσει χρήσιμες πληροφορίες σε διάφορους τομείς επιχειρηματικών και ερευνητικών πρωτοβουλιών.
  • Εξοικονομεί χρόνο και προσπάθεια της ομάδας σας καθώς η διαδικασία εξαγωγής συναισθημάτων είναι πλήρως αυτοματοποιημένη.
  • Εκμεταλλεύεται την προσαρμοστική μάθηση, η οποία επιτρέπει στην ομάδα σας να βελτιστοποιεί, να αντιμετωπίζει προβλήματα και να ανανεώνει τακτικά τις προβλέψεις.
  • Επεξεργάζεται γρήγορα τεράστιες ποσότητες μη δομημένων δεδομένων για ανάλυση και πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο.

Όλα αυτά τα οφέλη προσφέρουν στην ομάδα σας μια ολοκληρωμένη εικόνα του τι σκέφτονται οι πελάτες και πώς αυτή πρέπει να ανταποκριθεί ανάλογα. Από αυτές τις γνώσεις, μπορείτε να καθοδηγήσετε εσωτερικές ομάδες, όπως η εξυπηρέτηση πελατών για να συμβάλουν στη βελτίωση της εμπειρίας του χρήστη, ή ομάδες μάρκετινγκ και αντιμετώπισης πελατών για να προσελκύσουν τμήματα πελατών με βάση το συναίσθημα με στοχευμένες προσπάθειες πωλήσεων, μάρκετινγκ και υποστήριξης.

Παραδείγματα της ανάλυσης συναισθήματος

Το καλύτερο είναι ότι η ανάλυση συναισθήματος δεν λειτουργεί μόνο για μία ομάδα. Κάθε ομάδα μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτά τα δεδομένα για να προγραμματίσει αναλόγως τα πάντα, από εκστρατείες μάρκετινγκ έως στρατηγικές τιμολόγησης έως εκπλήρωση παραγγελιών ή υποστήριξη πελατών. Καθώς διαφορετικές ομάδες μαθαίνουν περισσότερα για το πώς νιώθουν οι πελάτες για το προϊόν, την επωνυμία και την επιχείρηση, μπορούν να χρησιμοποιήσουν τις γνώσεις τους για να προσδιορίσουν τις απαντήσεις και να βελτιστοποιήσουν τις επιχειρηματικές λειτουργίες. Μπορούν επίσης να επαναξιολογήσουν τους στόχους τόσο της επιχείρησης όσο και του πελάτη τους και να καθορίσουν ποιες ενέργειες πρέπει να λάβουν για την επίτευξη αυτού του στόχου.

Μερικά παραδείγματα του τρόπου με τον οποίο οι ομάδες χρησιμοποιούν την ανάλυση συναισθήματος περιλαμβάνουν:

  • Κοινωνική παρακολούθηση και εμπορική επωνυμία. Η ανάλυση των αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες σε πραγματικό χρόνο και των σχολίων στα κοινωνικά κανάλια σας σχετικά με την εμπορική επωνυμία, το προϊόν και την επιχείρησή σας μπορεί να προσφέρει πληροφορίες για το πώς νιώθουν οι πελάτες σας και για τα τρία. Οι εταιρείες μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν την ανάλυση συναισθήματος για προηγούμενα προϊόντα ως μέτρο για την κυκλοφορία νέων προϊόντων, διαφημιστικών εκστρατειών ή έκτακτων ειδήσεων για την επιχείρησή σας.
  • Εξυπηρέτηση πελατών. Η ομάδα εξυπηρέτησης πελατών σας πιθανώς ταξινομεί αυτόματα τα ζητήματα πελατών σε επείγοντα και όχι επείγοντα. Η ανάλυση συναισθήματος προσθέτει ένα άλλο επίπεδο αναλύοντας τη γλώσσα και τη σοβαρότητα του προβλήματος στη συνομιλία ή το email, επισημαίνοντας ιδιαίτερα απογοητευμένους πελάτες για ταχύτερη διαμεσολάβηση.
  • Σχόλια πελατών. Σύμφωνα με την κοινωνική παρακολούθηση, ακούτε απευθείας από τον πελάτη πόσο αρνητικά ή θετικά αντιλαμβάνονται ένα προϊόν ή μια εμπορική επωνυμία. Η παρακολούθηση λέξεων-κλειδιών που σχετίζονται με άμεσα σχόλια πελατών που κοινοποιούνται στα προφίλ των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, κατά τη διάρκεια διαδικτυακών συνομιλιών με τις ομάδες σας ή μέσω άλλων σημείων επαφής παρέχει μια συνολική μέτρηση της επιτυχίας του προϊόντος, της καμπάνιας ή της λύσης σας.
  • Πρόληψη κρίσεων. Για την παρακολούθηση της δημοσίευσης μέσων, τα εργαλεία ανάλυση συναισθήματος μπορούν να συλλέγουν αναφορές προκαθορισμένων λέξεων-κλειδιών σε πραγματικό χρόνο. Οι δημόσιες σχέσεις σας ή οι ομάδες επιτυχίας πελατών μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να επικαιροποιήσουν τις απαντήσεις τους σε σχέση με τις αρνητικές αναρτήσεις, πιθανώς συντομεύοντας —ή ακόμα και αποτρέποντας— μια κρίση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης προτού αρχίσει να επιταχύνει.
  • Έρευνα αγοράς. Δεν αρκεί μόνο να γνωρίζετε πώς νιώθουν οι πελάτες σας, πρέπει να ξέρετε το γιατί. Η κατανόηση του γιατί ή γιατί όχι και το να ανταποκρίνονται οι πελάτες με τον τρόπο που σκοπεύατε είναι το κλειδί για τον προγραμματισμό της επόμενης κίνησής σας—είτε μέσω μάρκετινγκ, πωλήσεων είτε με άμεσες και εξατομικευμένες απαντήσεις που αφορούν την εξυπηρέτηση.

Το να έχετε ένα εργαλείο που μπορεί να κατανοήσει πολύπλοκα ανθρώπινα συναισθήματα είναι κρίσιμο για τη λήψη των σχολίων που χρειάζεστε από τη βάση πελατών σας. Στο παρελθόν, η ανάλυση συναισθήματος απαιτούσε εξειδίκευση σε διάφορες τεχνολογίες, αλλά σήμερα, πολλά εργαλεία λογισμικού επιτρέπουν την ανάλυση συναισθήματος με ελάχιστη έως καθόλου γνώση.

Βρείτε το κατάλληλο εργαλείο ανάλυση συναισθήματος για την επιχείρησή σας

Η επιλογή μιας πλατφόρμας δεδομένων πελατών (CDP) με ένα ενσωματωμένο, έξυπνο εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος πρέπει να αποτελεί κορυφαία προτεραιότητα για την επιχείρησή σας. Για να δημιουργήσετε επιτυχημένες πανκαναλικές εμπειρίες πελατών, η ομάδα σας, καθώς και ο οργανισμός σας, χρειάζεται ένα CDP εξοπλισμένο με όλες τις δυνατότητες που απαιτούνται για τη δημιουργία ολιστικών προφίλ πελατών σε πραγματικό χρόνο. Αυτό περιλαμβάνει ένα εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος που μπορεί να συμβάλει με νέες πληροφορίες για βελτιστοποίηση της διαχείρισης σχέσεων πελατών και άλλα δεδομένα που έχετε συλλέξει.

Αναζητήστε ένα CDP που χρησιμοποιεί μοντέλα NLP για να αναλύει με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα τις απόψεις και τα συναισθήματα των πελατών. Εκπαιδευμένα σε μια ποικιλία δεδομένων από δημόσιες πηγές, τα μοντέλα θα πρέπει να μπορούν να δημιουργούν βαθμολογίες συναισθήματος πελατών και να προσδιορίζουν τους κατάλληλους επιχειρηματικούς τομείς για στοχευμένες βελτιώσεις.

Ξεκινήστε την ανάλυση συναισθήματος με το Microsoft Dynamics 365

Με το Dynamics 365 Customer Insights, μπορείτε να γνωρίσετε τους πελάτες σας όπως ποτέ άλλοτε με πολυδιάστατα προφίλ που σας βοηθούν να προσφέρετε εξατομικευμένες εμπειρίες. Ενεργοποιήστε τις πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο σε βελτιστοποιημένες διαδρομές πελατών για να μεγιστοποιήσετε την αξία της πλήρους διάρκειας της σχέσης με τους πελάτες. Ξεκλειδώστε την αξία των δεδομένων των πελατών σας με σαφείς προβλέψεις για το πώς να αυξήσετε το θετικό συναίσθημα των πελατών.

Μάθετε περισσότερα σχετικά με το Dynamics 365 Customer Insights