什么是情绪分析?
情感分析可以定义为在文本中分析客户的正面或负面情绪。识别信息的上下文分析通过监控在线对话帮助企业了解客户的社会情绪。
1.品牌监控
品牌不是由它制造的产品定义的。这取决于您如何通过在线营销、社交活动、内容营销和客户支持服务来建立品牌。获得客户如何看待您的产品、公司或品牌的 360 度全方位视图是情感分析最重要的用途之一。
情感分析使您能够量化潜在客户的感知。通过分析社交媒体和调查,您可以获得有关您的企业如何为客户做对或错的关键见解。
公司倾向于使用情绪分析作为衡量其产品和活动对其客户和利益相关者的影响的有力武器。品牌监控使您可以从有关您的品牌在市场上的转化中获得丰富的见解。情绪分析使您能够自动对所有品牌提及的紧迫性进行分类,并将它们进一步路由到指定的团队。
将客户的反馈保留在知识中,您可以开发更具吸引力的品牌技术和营销策略,以帮助快速过渡。
2. 客户服务
客户服务公司经常使用情绪分析将他们的用户来电自动分类为“紧急”和“非紧急”类别。该分类基于电子邮件的情绪或主动识别沮丧客户的电话。
客户希望他们与公司的体验是直观的、个性化的和直接的。因此,服务提供商更多地关注紧急呼叫以解决用户的问题,从而维护他们的品牌价值。因此,分析客户支持交互以确保您的员工遵循适当的流程。此外,提高您的服务效率,使客户无需等待更长的时间支持。
随着客户服务部门使用
机器学习变得更加自动化,了解客户情绪变得比以往任何时候都更加重要。出于同样的原因,公司选择基于 NLP 的聊天机器人 作为他们的第一线客户支持,以更好地掌握对话的上下文和意图。
3. 财务和库存监控
有人说“当别人贪婪时恐惧,当别人恐惧时贪婪。”但是这里出现了一个问题:你怎么知道别人是恐惧还是贪婪?好吧,在这里,您可以使用情绪分析技术。进行投资,尤其是在商业世界中,是相当棘手的。股票和市场总是处于风险的边缘,但如果你在投资前做正确的研究,它们可以被浓缩。
例如,如果您打算投资汽车行业,并且对在 X 公司和 Y 公司之间做出选择感到困惑,您可以查看从该公司收到的对其最新产品的看法。它将帮助您找到在市场上表现更好的产品。
4.商业智能建设
数字营销在商业中发挥着重要作用。社交媒体经常显示产品的反应和评论。当您获得公司和新产品的情绪数据时,估计您的客户保留率会容易得多。
情绪分析使您能够确定您的产品在市场上的表现如何以及还需要什么来提高您的销售量。您还可以分析从竞争对手那里收到的回复。根据生成的调查,您可以更好地满足客户的需求。您可以立即做出决定,帮助您适应当前的市场情况。
商业智能就是保持活力。因此,情绪分析使您可以自由地有效地开展业务。例如,如果您提出了一个大创意,您可以在将其付诸实践之前对其进行测试和分析。
5. 提升客户体验
满意的客户体验意味着更高的回头客机会。一个成功的企业知道,与他们交付的内容相比,关注他们的交付方式很重要。
品牌监测为我们提供了关于客户情绪的未经过滤的宝贵信息。但是,您也可以将此分析用于客户支持交互和调查。
NPS (净推荐值)调查通过一个简单的问题帮助您获得对您的业务的反馈:您会向您的朋友或家人推荐这个品牌、产品或服务吗?输出是数字尺度上的单个分数。企业使用这些情绪分数来分析客户作为推动者、批评者和被动者。
这里的目标是找到整体客户体验并将您的客户提升到推广者级别。从理论上讲,包括以下阶段:将购买更多,停留更长时间并推荐另一位客户。
NPS 调查的下一步是要求调查参与者留下分数并寻求开放式回答,即定性数据。定性调查的分析难度要大得多。尽管如此,在情感分析的帮助下,这些文本可以分为多个类别,从而进一步深入了解客户的意见。
如前所述,客户的体验可以是积极的、消极的或中性的。根据客户的评论,您可以根据其情绪对数据进行分类。此分类将帮助您正确实施产品变更、客户支持、服务等。
另外,请记住,对您的产品获得积极响应并不总是足够的。无论您的服务多么出色,贵公司的客户支持服务都应该是无可挑剔的。
6. 市场研究与分析
商业智能使用情绪分析来了解客户对某事做出响应或不响应的主观原因,无论是产品、用户体验还是客户支持。
情绪分析将使您能够进行各种市场调查和竞争分析。无论您是在探索新市场还是在竞争中寻求优势,这都会产生巨大的影响。
您可以在线查看您的产品并将其与您的竞争对手进行比较。您还可以分析竞争对手的缺点并将其用于您的优势。
情感分析在社会学、心理学和政治学中用于分析趋势、观点、意识形态偏见、衡量反应等。许多这些情感分析应用程序已经启动并运行。
编辑推荐
1、
2022年300个以上最佳免费数据科学课程
2、
大厂数据分析面试指南!来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题!
3、
机器学习模型方法总结
4、
历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表
5、
机器学习如何应用于商业场景?三个真实的商业项目
6、
数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的?
7、
《汗牛充栋:数据分析书籍分享》CDA网校新课上线
8、
文本挖掘常用的107个语料库
9、
一图读懂“东数西算”工程
10、
零基础转行数据分析,看这篇文章就够了
DA内容精选