什么是情绪分析？
随着企业对其解决方案和流程进行数字化转型，他们还发现要取得成功，必须转变与客户的互动方式，特别是要了解客户。
但仅仅提供简单的客户调查是不够的。您需要主动参与相关对话，了解客户群如何看待您的品牌。而情绪分析是弄清这一点的关键。
定义情绪分析
情绪分析也称为意见挖掘或情感人工智能，是一种自然语言处理 (NLP) 技术，可确定一段内容是积极、消极还是中性的。通过分析文本和统计数据，情绪分析工具可以从个人和公众的角度了解客户在说什么、他们怎么说以及他们真正的意思。
在文字提取的框架下，情绪分析通常用于确定反馈材料和渠道（如评论、调查、网络文章和社交媒体）中的客户意见。随着语言的演变，通过这些渠道理解意图变得越来越困难，默认的字典定义可能会导致解读不准确。
通过根据客户的意见调整基于算法的情绪分析工具，您可以揭示客户对您的产品、服务或解决方案的需求，以及他们的意见如何随着时间的推移而变化。
情绪分析的一些类型包括：
- 基于方面—确定您的客户正在讨论的具体内容，例如在线评论中的产品价格，以及单个客户的情绪。
- 情绪检测—通过将某些字词与特定情绪相关联来确定情绪。
- 细粒度—跨极性类别分析情绪（非常积极、积极、中性、消极或非常消极），帮助您在更细粒度的级别确定客户的看法。
- 意图—定义客户的意图，以便您了解他们是想购买还是在研究，以及您稍后是否需要跟踪和定位。
如何利用情绪分析
以前，企业依靠问卷和调查来衡量客户意见。例如，Net Promoter Score (NPS) 调查可汇集并评估衡量客户推荐企业的意愿所需的信息。虽然这些调查很有价值，但可能不足以更深入地了解各个数字渠道中的客户体验（例如进行购买时）。
但是，情绪分析可以弥补这一缺口。
在监测、识别以及从文本中提取客户意见和情绪时，情绪分析可帮助揭示每条评论、社交媒体点赞、观点、投诉和查询背后的含义，并帮助您轻松满足客户不断变化的需求。
通过分析收集的数据，您可以大致了解每个客户的反应，以及任何其他有助于塑造公众对您的产品或业务看法的反馈。当将这些数据置于分为正面、中立或负面的情绪对照表上后，您可以了解驱使客户做出这种表述的原因，从而揭示描述客户对特定主题的情绪和感受的观点。
然后，这些观点被归类为直接观点（“这个产品是我用过的最好用的产品！”）或比较型观点（“产品 A 能比产品 B 更好地集成到我的组织中。”）。虽然这些观点通常很容易理解，但请务必注意，有些观点可能需要进一步研究。隐式观点（“企业知道需要怎么做来改进这个产品。”）和显式观点（“功能 A 易于使用。”）等分类以及虽为正面描述但包含负面字词的字词序列难以进行分析，可能需要进行一些人工审阅或对情绪模型进行调整。
但是，在发现这些有关他人对您的感受的关键词和短语后，便可利用它们计划组织的下一步行动。但首先，您需要了解如何利用情绪分析让贵企业受益。
了解情绪分析的工作原理
情绪分析使用多种技术从所有客户所用的字词中提取出一个可行项。情绪分析流程遵循以下四个步骤：
- 将文本分解为不同组成部分：句子、短语、标记和词性。
- 识别每个短语和组成部分。
- 使用加分点或减分点为每个短语分配情绪分数。
- 合并最终情绪分析的分数。
通过记住描述性字词和短语来为其分配情绪权重，您和您的团队可构建情绪库。通过手动评分，您的团队可以决定每个字词应对应的强弱程度以及相应短语分数的极性，指出它是积极、消极还是中立的。多语言情绪分析引擎还必须通过提供一致的评分、添加新短语以及删除不相关词语，为其支持的每种语言维护独特的语言库。
情绪分析可从这些方法中提取出三种不同类别：
自动化
结合使用统计信息、NLP 和机器学习算法来判断情绪。对系统进行训练以将输入与相应输出相关联，即将客户文本与极性相关联。机器使用输入数据进行分类，经过训练后，可随着时间的推移进行调整。可以使用更多数据对其进行测试，以更好地进行预测。
基于规则
最简单的情绪分析使用字典或词典探索字词和短语，并确定其关联的情绪。这种方法很适合分析直接、明确的观点。虽然这种系统速度快且易于使用，但它很少考虑字词在序列中的组合方式。团队需要添加针对比较型观点的规则，因为这种方法很难理解隐含的观点。
混合式
通过结合使用基于规则的系统和自动化系统，您可以获取所需的准确度和精准率来真正了解您的客户。这一系统非常强大，因为它包含从词典中收集的情绪信息并可随着时间的推移调整这些信息。
情绪分析有何用处？
通过社交媒体，只能粗略地了解人们如何在线谈论您的品牌，而利用情绪分析，则可以立即了解大众对您品牌和产品的认知度。Twitter 上转发的许多推文看似十分积极，但如果您发现类似的转推有铺天盖地的负面评论，就可以得出以下结论：这是一次消极的互动。
借助情绪分析，您的公司还可以从内部数据源中提取宝贵的客户意见。例如，通过监控客户与服务和支持代表的在线聊天记录，您的公司可更快地了解产品质量、安全和保修问题。情绪分析的其他好处包括：
- 充当用于确定针对某个主题的情绪的关键点，以便团队可以跨多个业务线和研究计划应用可行性见解。
- 随着情绪提取流程实现完全自动化，可为您团队节省时间和精力。
- 利用自适应学习，让您的团队可以定期优化和刷新预测并进行相关故障排除。
- 快速处理大量非结构化数据，以便进行实时分析并获取实时见解。
通过获得所有这些好处，您的团队可以全面了解客户的想法并思考如何据此做出响应。使用这些见解，您可以指导客户服务等内部团队帮助增强用户体验，或者帮助营销和面向客户的团队根据客户细分对目标销售、营销和支持工作的情绪与其进行互动。
情绪分析示例
情绪分析的最大优势在于，它不仅仅适用于某个特定团队。每个团队都可以使用这些数据来相应地规划各种事宜，从市场营销活动、定价策略到订单履行或客户支持，不一而足。随着各个团队逐渐深入了解客户在产品、品牌和业务方面的体验，他们可以利用掌握的信息确定响应并优化业务运营。此外，他们还可以重新评估企业和客户的目标，并制定为实现该目标而应采取的行动。
有关团队如何使用情绪分析的一些示例包括：
- 社交媒体和品牌监测。通过分析客户在社交渠道上对您的品牌、产品和业务进行的实时互动和评论，可以深入了解客户在这三个方面的体验。公司还可以利用对原先产品进行的情绪分析，作为推出新产品、开展广告宣传或公布有关业务的重大新闻的衡量标准。
- 客户服务。您的客户服务团队可能会自动将客户问题归类为紧急问题和不紧急问题。另外，情绪分析还可以通过分析聊天或电子邮件中的语言和问题严重性，找到情绪非常低落的客户，以便更快地进行调解。
- 客户反馈。根据社交媒体监测，您可以直接了解客户对某个产品或品牌的负面或正面看法。在与团队在线聊天的过程中或通过其他接触点，跟踪与在社交媒体个人资料中共享的直接客户反馈相关的关键字，可以全面衡量产品、市场活动或解决方案是否成功。
- 防范危机。为了监测社交媒体上发布的内容，情绪分析工具可以实时收集对预定义关键字的提及情况。公共关系或客户成功团队可以使用这些信息来告知他们对负面帖子的回应，并且可在社交媒体危机扩散之前缓解甚至避免危机。
- 市场调研。仅仅了解客户的感受是不够的，您还需要知晓原因。无论是通过市场营销和销售响应，还是直接的个性化服务响应，了解客户为何以您预期的方式或为何不以您预期的方式进行响应是规划下一步行动的关键所在。
拥有一种可理解复杂人类情绪的工具，对于从客户群中获得所需的反馈至关重要。过去，使用情绪分析需要掌握多种技术专业知识，但如今借助一些软件工具，可以在几乎不具备相关知识的情况下进行情绪分析。
寻找适合您企业的情绪分析工具
选择具有集成式智能情绪分析工具的客户数据平台 (CDP) 应成为企业的首要工作。要打造成功的全渠道客户体验，您的团队和组织需要一个配备生成全面、实时的客户资料所需的所有功能的客户数据平台。这包括可提供用于优化客户关系管理的新见解和所收集的其他数据的情绪分析工具。
寻找使用 NLP 模型的客户数据平台，以便准确、高效地分析客户观点和情绪。用来自公共源的各种数据进行训练后，这些模型应该能够生成客户情绪分数并确定适合有针对性地进行改进的业务领域。
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