Analiza sentimentelor cu AI. Cum ajută la schimbarea în afaceri? | AI în afaceri #128

În era transformării digitale, companiile au acces la o cantitate fără precedent de date despre clienții lor - opiniile, sentimentele și experiențele lor. Cheia succesului este capacitatea de a analiza rapid aceste informații și de a trage concluzii. Inteligența artificială și analiza automată a sentimentelor vin în ajutor. Datorită acestora, mii de opinii pot fi analizate în câteva minute pentru a descoperi ce cred clienții despre produse sau servicii. Cum funcționează în practică? Ce beneficii aduce companiilor? Cum să implementezi analiza sentimentelor în organizația ta? Veți găsi răspunsuri la aceste întrebări în articolul de mai jos.

Ce este analiza sentimentelor?

Analiza sentimentelor, cunoscută și sub denumirea de mining de opinii, este procesul de procesare automată a unor cantități mari de text pentru a determina dacă exprimă emoții pozitive, negative sau neutre. Se bazează pe procesarea limbajului natural (NLP), care permite mașinilor să înțeleagă limbajul uman și a învățării automate (ML) – algoritmi de antrenament pe seturi de date etichetate pentru a recunoaște anumite cuvinte și expresii care indică un anumit sentiment.

Principalele metode de analiză a sentimentelor:

• abordare bazată pe reguli – atribuirea de emoții adecvate cuvintelor cheie pe baza unor reguli și dicționare predefinite, de exemplu, „superb” – pozitiv, „teribil” – negativ. Este rapid, dar mai puțin precis,
• abordare de învățare automată – se bazează pe algoritmi de antrenament pe seturi de date etichetate, astfel încât aceștia să poată învăța să recunoască sentimentele în funcție de context. Este mai avansat și necesită multe date de antrenament.
• abordare hibridă – combinând ambele abordări.

Imaginați-vă o companie de îmbrăcăminte care dorește să adune feedback cu privire la noua sa colecție din rețelele sociale, forumuri și sondaje. A face acest lucru manual ar dura săptămâni. Cu AI și analiza sentimentelor, durează câteva minute. Algoritmul atribuie un punctaj fiecărei păreri, de la -1 la 1, unde -1 este foarte negativ, 0 este neutru și 1 este foarte pozitiv. Acest lucru ajută compania să vadă rapid ce produse le plac clienților și care necesită îmbunătățiri.

Următoarea schiță arată procesul de analiză a sentimentelor folosind AI:

1. Colectand date . În primul pas, recenziile clienților sunt colectate din diverse surse.
2. Preprocesare . Aceasta implică eliminarea caracterelor speciale, emoticoane, etichete HTML etc.
3. Tokenizare . Descompune textul în cuvinte sau expresii individuale, astfel încât inteligența artificială să poată procesa informațiile textuale mai eficient.
4. Analiza lingvistică . Identificarea părților de vorbire, recunoașterea negației, a comparativelor și a superlativelor etc.
5. Clasificarea sentimentelor . Un moment cheie care implică atribuirea unei etichete pozitive, neutre sau negative.
6. Agregarea rezultatelor . Acesta este calculul sentimentului general pentru un anumit set de opinii.

Astfel de date pregătite servesc ca un punct de plecare excelent pentru analize ulterioare și tragerea de concluzii de afaceri. Datorită automatizării procesului, companiile pot monitoriza continuu sentimentele clienților și pot răspunde rapid la semnalele emergente.

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

De ce este importantă analiza sentimentelor pentru companii?

Urmărirea a ceea ce spun clienții despre o marcă online este crucială pentru companii de astăzi. Analizarea manuală a sutelor de comentarii și postări este prea multă muncă.

Analiza automată a sentimentelor vă ajută să urmăriți mențiunile mărcii în timp real și să răspundeți rapid. Iată principalele utilizări:

• îmbunătățirea serviciului pentru clienți – identificarea și răspunsul rapid la feedback-ul negativ,
• protejarea reputației – monitorizarea continuă a sentimentului mărcii ajută la prevenirea crizelor de reputație,
• cercetare de piață – urmărirea tendințelor, compararea față de concurenți și descoperirea de nișe. Potrivit cercetărilor, 90% din deciziile de cumpărare sunt precedate de cercetări online.
• dezvoltarea produsului – colectarea feedback-ului utilizatorilor și analizarea acestuia pentru îmbunătățiri și inovații.

Exemple? Un lanț de restaurante poate analiza recenziile clienților pe platforme precum TripAdvisor pentru a îmbunătăți calitatea mâncărurilor și a serviciilor. O bancă poate urmări sentimentul față de o nouă aplicație mobilă pentru a rezolva cu promptitudine orice problemă și pentru a adapta funcțiile la nevoile utilizatorilor. Un producător de cosmetice naturale poate monitoriza discuțiile de pe forumuri și grupuri de Facebook pentru a descoperi o nișă pentru un produs nou.

Coca-Cola a folosit analiza sentimentelor pentru a urmări conversațiile despre brand pe rețelele sociale în timpul Cupei Mondiale FIFA 2018. Acest lucru le-a permis să își ajusteze mesajul publicitar în timp real.

T-Mobile, la rândul său, datorită analizei sentimentelor, a identificat principalele probleme ale clienților și a implementat îmbunătățiri, ceea ce a dus la o scădere cu 73% a reclamațiilor.

După cum puteți vedea, există aplicații practic nelimitate pentru analiza sentimentelor. Cheia este să transpuneți în mod eficient informațiile obținute în strategii de optimizare acționabile.

Cum să valorificați rezultatele analizei sentimentelor obținute cu AI?

Analiza sentimentelor oferă perspective valoroase, dar valoarea reală apare atunci când le transpunem în acțiuni specifice.

• personalizarea comunicării cu clienții, cum ar fi ajustarea automată a tonului chatbot-ului în funcție de starea de spirit a utilizatorului,
• segmentarea clienților și o potrivire mai bună a ofertelor, precum și identificarea principalelor puncte de durere ale utilizatorilor unui anumit produs,
• optimizarea campaniilor de marketing pe baza reacțiilor emoționale la mesaj,
• răspuns rapid la crizele emergente și prevenirea escaladării prin intervenție imediată,
• îmbunătățirea produselor și serviciilor conform așteptărilor clienților exprimate în recenziile online.

Imaginați-vă că analiza sentimentelor arată că clienții se plâng de timpii lungi de așteptare pe linia fierbinte. Prin implementarea unui robot vocal pentru a gestiona unele întrebări, puteți reduce semnificativ cozile și puteți crește satisfacția apelantului. Dacă software-ul voicebot detectează că utilizatorii laudă o nouă funcție din aplicație, merită să profitați de această perspectivă într-o campanie de promovare a produsului.

Analiza sentimentelor în timp real este un instrument puternic de gestionare a crizelor. Prin capturarea primelor semnale negative, puteți răspunde rapid înainte ca o criză să escaladeze. Comunicarea eficientă și onestitatea sunt esențiale – clienții apreciază atunci când o companie recunoaște o greșeală și arată cum intenționează să o repare.

Avantajul cheie al utilizării AI pentru analiza sentimentelor este viteza și scala. Manual, putem analiza cel mult câteva sute de opinii. Între timp, instrumentele AI pot procesa sute de mii de mențiuni în câteva minute, oferind o imagine actualizată a situației. Acest lucru vă permite să luați decizii precise aici și acum.

Top instrumente de analiză a sentimentelor AI

Există multe instrumente disponibile pe piață care folosesc AI pentru analiza sentimentelor. Ele diferă în funcție de caracteristici, interfață și preț. Printre cele mai populare sunt Brand24, Hootsuite Insights și Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) este un instrument polonez pentru monitorizarea internetului și analiza sentimentelor. Colectează mențiuni de pe rețelele sociale, site-uri web, forumuri, bloguri etc. Etichetează automat sentimentele ca pozitive, neutre sau negative. Acesta generează rapoarte și statistici privind numărul de mențiuni și acoperire.

Brand24 oferă o perioadă de probă gratuită de 14 zile, iar prețurile încep de la 99 PLN/lună. Funcționează excelent pentru întreprinderile mici și mijlocii, în special în comerțul electronic și servicii. Se remarcă prin ușurința în utilizare și rapoartele clare.

Sursa: Brand24 (https://brand24.pl/)

Informații Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) este un instrument puternic pentru ascultarea socială. Analizează date din peste 100 de milioane de surse în 50 de limbi, oferind informații detaliate despre sentiment, tendințe și repere. Demo-urile sunt disponibile la cerere, cu prețuri adaptate nevoilor individuale. Este grozav pentru companiile mijlocii spre mari și se integrează perfect cu principalele platforme de social media.

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

Înțelege

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) este un API bazat pe învățare profundă pentru analiza sentimentelor. Recunoaște trei stări de sentiment: pozitiv, neutru și negativ, acceptând 14 limbi, inclusiv poloneză. Cu integrări gata și implementare flexibilă, este o alegere de încredere. Planul gratuit oferă 5000 de interogări pe lună, cu interogări suplimentare la prețul de 0,0001 USD fiecare pentru companiile mai mari. Komprehend este ideal pentru utilizarea backend în aplicații și chatbot, cunoscut pentru analiza sa de înaltă calitate demonstrată în competiții precum SemEval.

Sursa: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Alegerea instrumentului potrivit depinde de nevoile individuale și de bugetul unei companii. Merită să testați diferite opțiuni și să o alegeți pe cea care se potrivește cel mai bine specificului afacerii dvs.

rezumat

În era digitală, analiza sentimentelor a devenit un instrument indispensabil în arsenalul afacerilor moderne. Cantitatea de date generate de utilizatori este copleșitoare, dar inteligența artificială poate ajuta. Datorită algoritmilor avansați, putem analiza instantaneu milioane de opinii și trage concluzii. Acestea sunt cunoștințe de neprețuit pentru departamentele de servicii pentru clienți, marketing sau cercetare și dezvoltare.

Beneficiile cheie ale utilizării analizei sentimentelor în afaceri sunt:

• economisind timp și resurse prin automatizarea procesării datelor,
• monitorizarea constantă a feedback-ului clienților și răspunsul imediat la semnale,
• o segmentare mai bună a clienților și oferte personalizate,
• optimizarea campaniilor de marketing pe baza feedback-ului,
• identificarea rapidă a tendințelor pieței și anticiparea schimbărilor,
• gestionând mai bine crizele și protejând reputația mărcii,
• îmbunătățirea continuă a produselor și serviciilor pentru a satisface așteptările clienților.

Desigur, analiza sentimentelor este doar începutul. Cheia este să utilizați în mod eficient informațiile pe care le oferă. Viteza de răspuns și alinierea strategiilor la așteptările clienților sunt cruciale. Mărcile care pot asculta și răspunde rapid la feedback-ul clienților obțin un avantaj competitiv. AI le oferă instrumente pentru a face acest lucru eficient și la scară.

Viitorul analizei sentimentelor pare foarte promițător. Modelele AI vor îmbunătăți acuratețea, încorporând analiza contextuală și intrări multimodale precum imagini, sunet și video. Conștientizarea importanței opiniilor clienților și a rolului experienței clienților va crește, de asemenea. Companiile care investesc acum în instrumente AI pentru analiza sentimentelor vor culege mâine beneficii cu clienți fideli, o poziție solidă pe piață și produse remarcabile. Să nu pierdem această ocazie.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Servicii și produse noi care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile comerciale ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. Inteligența artificială și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de azi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de IA. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?
67. Top 8 instrumente AI pentru afaceri în 2024
68. AI în CRM. Ce schimbă AI în instrumentele CRM?
69. Legea UE AI. Cum reglementează Europa utilizarea inteligenței artificiale
70. Sora. Cum vor schimba videoclipurile realiste de la OpenAI afacerea?
71. Top 7 creatori de site-uri AI
72. Instrumente fără cod și inovații AI
73. Cât de mult mărește utilizarea AI productivitatea echipei tale?
74. Cum să utilizați ChatGTP pentru studii de piață?
75. Cum să extindeți acoperirea campaniei dvs. de marketing AI?
76. „Toți suntem dezvoltatori”. Cum pot dezvoltatorii cetățeni să vă ajute compania?
77. AI în transport și logistică
78. Ce probleme de afaceri poate rezolva AI?
79. Inteligența artificială în mass-media
80. AI în domeniul bancar și financiar. Stripe, Monzo și Grab
81. AI în industria călătoriilor
82. Cum AI stimulează nașterea noilor tehnologii
83. Revoluția AI în rețelele sociale
84. AI în comerțul electronic. Privire de ansamblu asupra liderilor globali
85. Top 4 instrumente de creare de imagini AI
86. Top 5 instrumente AI pentru analiza datelor
87. Strategia AI în compania dvs. - cum să o construiți?
88. Cele mai bune cursuri AI – 6 recomandări minunate
89. Optimizarea ascultării rețelelor sociale cu instrumente AI
90. IoT + AI, sau cum să reduceți costurile cu energia într-o companie
91. AI în logistică. 5 cele mai bune instrumente
92. Magazin GPT – o prezentare generală a celor mai interesante GPT-uri pentru afaceri
93. LLM, GPT, RAG... Ce înseamnă acronimele AI?
94. Roboții AI – viitorul sau prezentul afacerilor?
95. Care este costul implementării AI într-o companie?
96. Cum poate ajuta AI în cariera unui freelancer?
97. Automatizarea muncii și creșterea productivității. Un ghid pentru AI pentru freelanceri
98. AI pentru startup-uri – cele mai bune instrumente
99. Construirea unui site web cu AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropic, Hugging Face. Cine este cine în lumea AI?
101. Unsprezece laboratoare și ce altceva? Cele mai promițătoare startup-uri AI
102. Datele sintetice și importanța acestora pentru dezvoltarea afacerii dvs
103. Cele mai bune motoare de căutare AI. Unde să cauți instrumente AI?
104. Video AI. Cele mai recente generatoare video AI
105. AI pentru manageri. Cum AI vă poate ușura munca
106. Ce este nou în Google Gemini? Tot ce trebuie să știi
107. AI în Polonia. Companii, întâlniri și conferințe
108. Calendar AI. Cum să-ți optimizezi timpul într-o companie?
109. AI și viitorul muncii. Cum să-ți pregătești afacerea pentru schimbare?
110. Clonarea vocii AI pentru afaceri. Cum să creezi mesaje vocale personalizate cu AI?
111. Verificarea faptelor și halucinații AI
112. AI în recrutare – dezvoltarea pas cu pas a materialelor de recrutare
113. Mijlocul v6. Inovații în generarea de imagini AI
114. AI în IMM-uri. Cum pot IMM-urile să concureze cu giganții folosind AI?
115. Cum schimbă AI marketingul de influență?
116. Este AI cu adevărat o amenințare pentru dezvoltatori? Devin și Microsoft AutoDev
117. Chatbot AI pentru comerțul electronic. Studii de caz
118. Cei mai buni chatbot AI pentru comerțul electronic. Platforme
119. Cum să fii la curent cu ceea ce se întâmplă în lumea AI?
120. Îmblanzirea AI. Cum să faci primii pași pentru a aplica AI în afacerea ta?
121. Perplexity, Bing Copilot sau You.com? Compararea motoarelor de căutare AI
122. REALM. Un model de limbaj inovator de la Apple?
123. Experți în inteligență artificială din Polonia
124. Google Genie — un model AI generativ care creează lumi complet interactive din imagini
125. Automatizare sau augmentare? Două abordări ale AI într-o companie
126. LLMOps sau cum să gestionați eficient modelele lingvistice într-o organizație
127. Generare video AI. Noi orizonturi în producția de conținut video pentru afaceri
128. Cele mai bune instrumente de transcriere AI. Cum să transformi înregistrările lungi în rezumate concise?
129. Analiza sentimentelor cu AI. Cum ajută la schimbarea în afaceri?