Analiza nastrojów za pomocą sztucznej inteligencji. W jaki sposób pomaga wprowadzać zmiany w biznesie? | Sztuczna inteligencja w biznesie #128

W dobie cyfrowej transformacji firmy mają dostęp do niespotykanej dotąd ilości danych o swoich klientach – ich opiniach, uczuciach i doświadczeniach. Kluczem do sukcesu jest umiejętność szybkiej analizy tych informacji i wyciągania wniosków. Z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja i automatyczna analiza nastrojów. Dzięki nim w ciągu kilku minut można przeanalizować tysiące opinii i dowiedzieć się, co klienci myślą o produktach lub usługach. Jak to działa w praktyce? Jakie korzyści przynosi to firmom? Jak wdrożyć analizę nastrojów w swojej organizacji? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz w poniższym artykule.

Co to jest analiza nastrojów?

Analiza nastrojów, znana również jako eksploracja opinii, to proces automatycznego przetwarzania dużych ilości tekstu w celu ustalenia, czy wyraża on emocje pozytywne, negatywne czy neutralne. Opiera się na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), które umożliwia maszynom rozumienie języka ludzkiego, oraz uczeniu maszynowym (ML) – algorytmom uczącym na oznaczonych zbiorach danych w celu rozpoznawania określonych słów i wyrażeń wskazujących na określony sentyment.

Główne metody analizy nastrojów:

• podejście regułowe – przypisywanie odpowiednich emocji do słów kluczowych w oparciu o predefiniowane reguły i słowniki, np. „świetny” – pozytywny, „straszny” – negatywny. Jest szybki, ale mniej dokładny,
• podejście do uczenia maszynowego – opiera się na algorytmach uczących na oznaczonych zbiorach danych, dzięki czemu mogą nauczyć się rozpoznawać sentyment na podstawie kontekstu. Jest bardziej zaawansowana i wymaga dużej ilości danych treningowych.
• podejście hybrydowe – łączące oba podejścia.

Wyobraź sobie firmę odzieżową, która chce zebrać opinie na temat swojej nowej kolekcji z mediów społecznościowych, forów i ankiet. Robienie tego ręcznie zajęłoby tygodnie. Dzięki sztucznej inteligencji i analizie nastrojów zajmuje to kilka minut. Algorytm przypisuje każdej opinii ocenę od -1 do 1, gdzie -1 oznacza ocenę bardzo negatywną, 0 neutralną, a 1 bardzo pozytywną. Pomaga to firmie szybko zobaczyć, które produkty podobają się klientom, a które wymagają ulepszenia.

Poniższy schemat przedstawia proces analizy nastrojów przy użyciu sztucznej inteligencji:

1. Zbieranie danych . W pierwszym kroku zbierane są opinie klientów z różnych źródeł.
2. Wstępne przetwarzanie . Polega na usuwaniu znaków specjalnych, emotikonów, znaczników HTML itp.
3. Tokenizacja . Polega na dzieleniu tekstu na pojedyncze słowa lub frazy, dzięki czemu sztuczna inteligencja może wydajniej przetwarzać informacje tekstowe.
4. Analiza językowa . Identyfikowanie części mowy, rozpoznawanie zaprzeczeń, porównań i superlatywów itp.
5. Klasyfikacja sentymentów . Kluczowy moment polegający na przypisaniu pozytywnej, neutralnej lub negatywnej etykiety.
6. Agregacja wyników . Jest to obliczenie ogólnego sentymentu do danego zestawu opinii.

Tak przygotowane dane stanowią doskonały punkt wyjścia do dalszej analizy i wyciągania wniosków biznesowych. Dzięki automatyzacji procesu firmy mogą na bieżąco monitorować nastroje klientów i szybko reagować na pojawiające się sygnały.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Dlaczego analiza nastrojów jest ważna dla firm?

Śledzenie tego, co klienci mówią o marce w Internecie, ma dziś kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw. Ręczna analiza setek komentarzy i postów to po prostu za dużo pracy.

Zautomatyzowana analiza nastrojów pomaga śledzić wzmianki o marce w czasie rzeczywistym i szybko reagować. Oto najważniejsze zastosowania:

• doskonalenie obsługi klienta – szybkie identyfikowanie i reagowanie na negatywne opinie,
• ochrona reputacji – ciągłe monitorowanie sentymentu do marki pozwala zapobiegać kryzysom reputacji,
• badania rynku – śledzenie trendów, porównywanie z konkurencją i odkrywanie nisz. Z badań wynika, że ​​90% decyzji zakupowych poprzedzone jest rozeznaniem w Internecie.
• rozwój produktu – zbieranie opinii użytkowników i analizowanie ich pod kątem ulepszeń i innowacji.

Przykłady? Sieć restauracji może analizować recenzje gości na platformach takich jak TripAdvisor, aby poprawić jakość dań i obsługi. Bank może śledzić sentyment do nowej aplikacji mobilnej, aby szybko reagować na wszelkie problemy i dostosowywać funkcje do potrzeb użytkowników. Producent kosmetyków naturalnych może monitorować dyskusje na forach i grupach na Facebooku, aby odkryć niszę dla nowego produktu.

Coca-Cola wykorzystała analizę nastrojów do śledzenia rozmów na temat marki w mediach społecznościowych podczas Mistrzostw Świata FIFA 2018. Dzięki temu mogli w czasie rzeczywistym dostosowywać przekaz reklamowy.

T-Mobile z kolei dzięki analizie nastrojów zidentyfikował główne problemy klientów i wdrożył usprawnienia, co przełożyło się na 73% spadek reklamacji.

Jak widać, możliwości analizy nastrojów są praktycznie nieograniczone. Kluczem jest skuteczne przełożenie zdobytych spostrzeżeń na praktyczne strategie optymalizacji.

Jak wykorzystać wyniki analizy nastrojów uzyskane za pomocą AI?

Analiza nastrojów dostarcza cennych spostrzeżeń, ale prawdziwa wartość pojawia się, gdy przełożymy je na konkretne działania.

• personalizację komunikacji z klientem, np. automatyczne dopasowywanie tonu chatbota do nastroju użytkownika,
• segmentacja klientów i lepsze dopasowanie ofert, a także identyfikacja głównych bolączek użytkowników danego produktu,
• optymalizacja kampanii marketingowych w oparciu o reakcje emocjonalne na przekaz,
• szybkie reagowanie na pojawiające się kryzysy i zapobieganie ich eskalacji poprzez natychmiastową interwencję,
• ulepszanie produktów i usług zgodnie z oczekiwaniami klientów wyrażonymi w recenzjach internetowych.

Analiza nastrojów Wyobraź sobie, że klienci narzekają na długi czas oczekiwania na infolinię. Wdrażając Voicebota do obsługi części zapytań, możesz znacznie zmniejszyć kolejki i zwiększyć satysfakcję dzwoniących. Jeśli oprogramowanie Voicebot wykryje, że użytkownicy chwalą nową funkcję w aplikacji, warto wykorzystać tę wiedzę w kampanii promocyjnej produktu.

Analiza nastrojów w czasie rzeczywistym jest potężnym narzędziem zarządzania kryzysowego. Łapiąc pierwsze negatywne sygnały, możesz szybko zareagować, zanim kryzys się eskaluje. Kluczowa jest skuteczna komunikacja i szczerość – klienci doceniają, gdy firma przyznaje się do błędu i pokazuje, jak planuje go naprawić.

Kluczową zaletą wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy nastrojów jest szybkość i skala. Ręcznie możemy przeanalizować maksymalnie kilkaset opinii. Tymczasem narzędzia AI mogą przetworzyć setki tysięcy wzmianek w ciągu kilku minut, zapewniając aktualny obraz sytuacji. Dzięki temu możemy podejmować trafne decyzje tu i teraz.

Najlepsze narzędzia do analizy nastrojów AI

Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję do analizy nastrojów. Różnią się funkcjami, interfejsem i ceną. Do najpopularniejszych należą Brand24, Hootsuite Insights i Komprehend.

Marka24

Brand24 (https://brand24.pl/) to polskie narzędzie służące do monitorowania Internetu i analizy nastrojów. Zbiera wzmianki z mediów społecznościowych, stron internetowych, forów, blogów itp. Automatycznie oznacza sentyment jako pozytywny, neutralny lub negatywny. Generuje raporty i statystyki dotyczące liczby wzmianek i zasięgu.

Brand24 oferuje bezpłatny 14-dniowy okres próbny, a ceny zaczynają się od 99 zł/miesiąc. Świetnie sprawdza się w małych i średnich przedsiębiorstwach, zwłaszcza w branży e-commerce i usług. Wyróżnia się łatwością obsługi i przejrzystymi raportami.

Źródło: Brand24 (https://brand24.pl/)

Spostrzeżenia Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) to potężne narzędzie do słuchania w mediach społecznościowych. Analizuje dane z ponad 100 milionów źródeł w 50 językach, zapewniając szczegółowy wgląd w nastroje, trendy i punkty odniesienia. Na życzenie udostępniamy wersje demonstracyjne, ceny dostosowane są do indywidualnych potrzeb. Jest świetny dla średnich i dużych firm i bezproblemowo integruje się z głównymi platformami mediów społecznościowych.

Źródło: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Rozumiem

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analytic) to oparty na głębokim uczeniu interfejs API do analizy nastrojów. Rozpoznaje trzy stany nastrojów: pozytywny, neutralny i negatywny, obsługując 14 języków, w tym polski. Dzięki gotowym integracjom i elastycznemu wdrożeniu jest to niezawodny wybór. Bezpłatny plan oferuje 5000 zapytań miesięcznie, a dla większych firm dodatkowe zapytania kosztują 0,0001 USD za każde. Komprehend idealnie nadaje się do stosowania zaplecza w aplikacjach i chatbotach, znany z wysokiej jakości analiz sprawdzonych w konkursach takich jak SemEval.

Źródło: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analytic)

Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od indywidualnych potrzeb i budżetu firmy. Warto przetestować różne opcje i wybrać tę, która najlepiej pasuje do specyfiki Twojego biznesu.

Streszczenie

W epoce cyfrowej analiza nastrojów stała się niezbędnym narzędziem w arsenale współczesnych przedsiębiorstw. Ilość danych generowanych przez użytkowników jest przytłaczająca, ale z pomocą może przyjść sztuczna inteligencja. Dzięki zaawansowanym algorytmom jesteśmy w stanie błyskawicznie przeanalizować miliony opinii i wyciągnąć wnioski. To bezcenna wiedza dla działów obsługi klienta, marketingu czy R&D.

Najważniejsze korzyści wynikające ze stosowania analizy nastrojów w biznesie to:

• oszczędność czasu i zasobów poprzez automatyzację przetwarzania danych,
• stałe monitorowanie opinii klientów i natychmiastowa reakcja na sygnały,
• lepszą segmentację klientów i oferty dostosowane do indywidualnych potrzeb,
• optymalizacja kampanii marketingowych w oparciu o opinie,
• szybkie dostrzeganie trendów rynkowych i przewidywanie zmian,
• lepsze radzenie sobie z kryzysami i ochrona reputacji marki,
• ciągłe doskonalenie produktów i usług, aby sprostać oczekiwaniom klientów.

Oczywiście analiza nastrojów to dopiero początek. Kluczem jest efektywne wykorzystanie wiedzy, jaką dostarcza. Kluczowa jest szybkość reakcji i dostosowanie strategii do oczekiwań klientów. Marki, które potrafią słuchać i szybko reagować na opinie klientów, zyskują przewagę konkurencyjną. Sztuczna inteligencja zapewnia im narzędzia, które pozwalają robić to skutecznie i na dużą skalę.

Przyszłość analizy nastrojów wygląda bardzo obiecująco. Modele AI zwiększą dokładność, uwzględniając analizę kontekstową i dane wejściowe multimodalne, takie jak obrazy, dźwięk i wideo. Wzrośnie także świadomość znaczenia opinii klientów i roli Customer Experience. Firmy inwestujące teraz w narzędzia AI do analizy nastrojów będą jutro czerpać korzyści z lojalnych klientów, solidnej pozycji rynkowej i wyjątkowych produktów. Nie zmarnujmy tej szansy.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych
87. Strategia AI w Twojej firmie – jak ją zbudować?
88. Najlepsze kursy AI – 6 niesamowitych rekomendacji
89. Optymalizacja słuchania mediów społecznościowych za pomocą narzędzi AI
90. IoT + AI, czyli jak obniżyć koszty energii w firmie
91. AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi
92. Sklep GPT – przegląd najciekawszych GPT dla biznesu
93. LLM, GPT, RAG... Co oznaczają akronimy AI?
94. Roboty AI – przyszłość czy teraźniejszość biznesu?
95. Jaki jest koszt wdrożenia AI w firmie?
96. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w karierze freelancera?
97. Automatyzacja pracy i zwiększenie produktywności. Przewodnik po sztucznej inteligencji dla freelancerów
98. AI dla startupów – najlepsze narzędzia
99. Budowa strony internetowej z AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropiczny, Przytulająca Twarz. Kto jest kim w świecie AI?
101. Jedenaście laboratoriów i co jeszcze? Najbardziej obiecujące startupy AI
102. Dane syntetyczne i ich znaczenie dla rozwoju Twojego biznesu
103. Najlepsze wyszukiwarki AI. Gdzie szukać narzędzi AI?
104. Wideo AI. Najnowsze generatory wideo AI
105. AI dla menedżerów. Jak sztuczna inteligencja może ułatwić Ci pracę
106. Co nowego w Google Gemini? Wszystko co musisz wiedzieć
107. AI w Polsce. Firmy, spotkania i konferencje
108. Kalendarz AI. Jak zoptymalizować swój czas w firmie?
109. AI i przyszłość pracy. Jak przygotować firmę na zmiany?
110. Klonowanie głosu AI dla biznesu. Jak tworzyć spersonalizowane wiadomości głosowe za pomocą AI?
111. Sprawdzanie faktów i halucynacje AI
112. AI w rekrutacji – opracowywanie materiałów rekrutacyjnych krok po kroku
113. Podróż w połowie v6. Innowacje w generowaniu obrazu AI
114. Sztuczna inteligencja w MŚP. Jak MŚP mogą konkurować z gigantami wykorzystującymi sztuczną inteligencję?
115. Jak AI zmienia influencer marketing?
116. Czy sztuczna inteligencja naprawdę stanowi zagrożenie dla programistów? Devina i Microsoft AutoDev
117. Chatboty AI dla e-commerce. Studium przypadku
118. Najlepsze chatboty AI dla e-commerce. Platformy
119. Jak być na bieżąco z tym, co dzieje się w świecie AI?
120. Oswajanie sztucznej inteligencji. Jak zrobić pierwsze kroki, aby zastosować AI w swoim biznesie?
121. Zakłopotanie, Bing Copilot czy You.com? Porównanie wyszukiwarek AI
122. Królestwo. Przełomowy model językowy od Apple?
123. Eksperci AI w Polsce
124. Google Genie — generatywny model sztucznej inteligencji, który tworzy w pełni interaktywne światy z obrazów
125. Automatyzacja czy udoskonalenie? Dwa podejścia do AI w firmie
126. LLMOps, czyli jak skutecznie zarządzać modelami językowymi w organizacji
127. Generowanie wideo AI. Nowe horyzonty w produkcji treści wideo dla biznesu
128. Najlepsze narzędzia do transkrypcji AI. Jak zamienić długie nagrania w zwięzłe streszczenia?
129. Analiza nastrojów za pomocą sztucznej inteligencji. W jaki sposób pomaga wprowadzać zmiany w biznesie?