Yapay zeka ile duygu analizi. İş hayatında değişimi yönlendirmeye nasıl yardımcı olur? | İş dünyasında yapay zeka #128

Yayınlanan: 2024-05-31

Dijital dönüşüm çağında şirketler, müşterilerinin düşünceleri, duyguları ve deneyimleri hakkında benzeri görülmemiş miktarda veriye erişebiliyor. Başarının anahtarı, bu bilgiyi hızlı bir şekilde analiz etme ve sonuç çıkarma yeteneğidir. Yapay zeka ve otomatik duygu analizi kurtarmaya geliyor. Onlar sayesinde binlerce görüş dakikalar içinde analiz edilerek müşterilerin ürün veya hizmetler hakkında ne düşündüğü öğrenilebiliyor. Uygulamada nasıl çalışıyor? Şirketlere ne gibi faydalar sağlıyor? Kuruluşunuzda duygu analizi nasıl uygulanır? Bu soruların cevabını aşağıdaki yazıda bulacaksınız.

Yapay zeka ile duygu analizi – içindekiler

Duygu analizi nedir?
Duygu analizi işletmeler için neden önemlidir?
Yapay zeka ile elde edilen duygu analizi sonuçlarından nasıl yararlanılır?
En iyi AI duyarlılık analizi araçları
Özet

Duygu analizi nedir?

Fikir madenciliği olarak da bilinen duygu analizi, büyük miktardaki metnin olumlu, olumsuz veya tarafsız duyguları ifade edip etmediğini belirlemek için otomatik olarak işleme sürecidir. Makinelerin insan dilini anlamasını sağlayan doğal dil işlemeye (NLP) ve belirli bir duyguyu belirten belirli kelimeleri ve ifadeleri tanımak için etiketli veri kümeleri üzerinde eğitim algoritmaları olan makine öğrenimine (ML) dayanır.

Duygu analizinin ana yöntemleri:

Kurala dayalı yaklaşım – önceden tanımlanmış kurallara ve sözlüklere dayalı olarak anahtar kelimelere uygun duyguların atanması, örneğin “harika” – olumlu, “korkunç” – olumsuz. Hızlıdır ancak doğruluğu daha azdır.
makine öğrenimi yaklaşımı – etiketli veri kümeleri üzerinde eğitim algoritmalarına dayanır, böylece bağlama dayalı olarak duyarlılığı tanımayı öğrenebilirler. Daha gelişmiştir ve çok fazla eğitim verisi gerektirir.
Hibrit yaklaşım – her iki yaklaşımın birleştirilmesi.

Yeni koleksiyonu hakkında sosyal medyadan, forumlardan ve anketlerden geri bildirim toplamak isteyen bir giyim şirketi düşünün. Bunu manuel olarak yapmak haftalar sürer. Yapay zeka ve duygu analizi ile bu işlem dakikalar alır. Algoritma her görüşe -1'den 1'e kadar bir puan atar; burada -1 çok olumsuz, 0 nötr ve 1 çok olumludur. Bu, şirketin müşterilerin hangi ürünleri beğendiğini ve hangilerinin iyileştirilmesi gerektiğini hızlı bir şekilde görmesine yardımcı olur.

Aşağıdaki taslak, yapay zeka kullanılarak duygu analizi sürecini göstermektedir:

Veri toplama . İlk adımda çeşitli kaynaklardan müşteri yorumları toplanır.
Ön işleme . Özel karakterlerin, ifadelerin, HTML etiketlerinin vb. kaldırılmasını içerir.
Tokenleştirme . Yapay zekanın metinsel bilgiyi daha verimli bir şekilde işleyebilmesi için metni tek tek kelimelere veya ifadelere bölüyor.
Dilbilimsel analiz . Konuşmanın bölümlerini tanımlama, olumsuzlama, karşılaştırma ve üstünlük ifadelerini tanıma vb.
Duygu sınıflandırması . Olumlu, tarafsız veya olumsuz bir etiket atamayı içeren önemli bir an.
Sonuçların toplanması . Bu, belirli bir görüş dizisi için genel duyarlılığın hesaplanmasıdır.

Bu şekilde hazırlanan veriler, daha ileri analizler ve iş sonuçlarının çıkarılması için mükemmel bir başlangıç noktası görevi görür. Sürecin otomasyonu sayesinde şirketler müşteri duyarlılığını sürekli olarak izleyebilir ve ortaya çıkan sinyallere hızlı bir şekilde yanıt verebilir.

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

Duygu analizi işletmeler için neden önemlidir?

Müşterilerin çevrimiçi ortamda bir marka hakkında söylediklerini takip etmek günümüzde işletmeler için çok önemlidir. Yüzlerce yorumu ve gönderiyi manuel olarak analiz etmek çok fazla iş gerektiriyor.

Otomatik duyarlılık analizi, markadan bahsedilenleri gerçek zamanlı olarak takip etmenize ve hızlı bir şekilde yanıt vermenize yardımcı olur. İşte temel kullanımlar:

Müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesi – olumsuz geri bildirimlerin hızlı bir şekilde belirlenmesi ve yanıtlanması,
İtibarın korunması – Marka duyarlılığının sürekli izlenmesi itibar krizlerinin önlenmesine yardımcı olur,
pazar araştırması - trendleri takip etmek, rakiplerle kıyaslama yapmak ve nişleri keşfetmek. Araştırmaya göre satın alma kararlarının %90'ı internetten yapılan araştırmalardan geliyor.
ürün geliştirme – kullanıcı geri bildirimlerini toplamak ve iyileştirmeler ve yenilikler için analiz etmek.

Örnekler? Bir restoran zinciri, yemeklerin ve hizmetin kalitesini artırmak için TripAdvisor gibi platformlardaki konuk yorumlarını analiz edebilir. Bir banka, herhangi bir sorunu anında çözmek ve özellikleri kullanıcı ihtiyaçlarına göre uyarlamak için yeni bir mobil uygulamaya yönelik duyarlılığı izleyebilir. Bir doğal kozmetik üreticisi, yeni bir ürün için uygun bir yer keşfetmek amacıyla forumlardaki ve Facebook gruplarındaki tartışmaları izleyebilir.

Coca-Cola, 2018 FIFA Dünya Kupası sırasında markayla ilgili sosyal medyadaki konuşmaları izlemek için duygu analizini kullandı. Bu onların reklam mesajlarını gerçek zamanlı olarak ayarlamalarına olanak sağladı.

T-Mobile ise duyarlılık analizi sayesinde müşterilerin ana sorunlarını belirleyerek iyileştirmeler gerçekleştirdi ve bu sayede şikayetlerde %73'lük bir azalma sağlandı.

Gördüğünüz gibi duygu analizi için neredeyse sınırsız uygulama var. Önemli olan, elde edilen bilgileri etkili bir şekilde eyleme dönüştürülebilir optimizasyon stratejilerine dönüştürmektir.

Yapay zeka ile elde edilen duygu analizi sonuçlarından nasıl yararlanılır?

Duygu analizi değerli bilgiler sağlar ancak gerçek değer, bunları belirli eylemlere dönüştürdüğümüzde ortaya çıkar.

Chatbot'un ses tonunun kullanıcının ruh haline göre otomatik olarak ayarlanması gibi müşteri iletişimini kişiselleştirmek,
müşteri segmentasyonu ve tekliflerin daha iyi eşleştirilmesinin yanı sıra belirli bir ürünün kullanıcılarının ana sıkıntı noktalarının belirlenmesi,
Mesaja verilen duygusal tepkilere dayalı olarak pazarlama kampanyalarını optimize etmek,
Ortaya çıkan krizlere hızlı müdahale edilmesi ve acil müdahale ile krizin tırmanmasının önlenmesi,
Çevrimiçi incelemelerde ifade edilen müşteri beklentilerine göre ürün ve hizmetleri iyileştirmek.

Duygu analizinin, müşterilerin yardım hattında uzun bekleme sürelerinden şikayetçi olduklarını gösterdiğini hayal edin. Bazı soruları yanıtlamak için bir sesli robot uygulayarak kuyrukları önemli ölçüde azaltabilir ve arayan memnuniyetini artırabilirsiniz. Voicebot yazılımı, kullanıcıların uygulamadaki yeni bir özelliği övdüğünü tespit ederse, bir ürün tanıtım kampanyasında bu içgörüden yararlanmaya değer.

Gerçek zamanlı duygu analizi güçlü bir kriz yönetimi aracıdır. İlk olumsuz sinyalleri yakalayarak kriz büyümeden hızlı bir şekilde müdahale edebilirsiniz. Etkili iletişim ve dürüstlük çok önemlidir; müşteriler, bir şirketin bir hatayı kabul etmesini ve bunu nasıl düzeltmeyi planladığını göstermesini takdir eder.

Duygu analizi için yapay zeka kullanmanın en önemli avantajı hız ve ölçektir. Manuel olarak en fazla birkaç yüz görüşü analiz edebiliyoruz. Bu arada yapay zeka araçları yüz binlerce bahsi dakikalar içinde işleyerek durumun güncel bir resmini sunabiliyor. Bu, burada ve şimdi doğru kararlar vermenizi sağlar.

En iyi AI duyarlılık analizi araçları

Piyasada duyarlılık analizi için yapay zekayı kullanan birçok araç bulunmaktadır. Özellikler, arayüz ve fiyat bakımından farklılık gösterirler. En popülerleri arasında Brand24, Hootsuite Insights ve Komprehend yer alıyor.

Marka24

Brand24 (https://brand24.pl/), internet izleme ve duyarlılık analizi için Lehçe bir araçtır. Sosyal medyadan, web sitelerinden, forumlardan, bloglardan vb. bahsedilenleri toplar. Duyguları otomatik olarak olumlu, tarafsız veya olumsuz olarak etiketler. Bahsetme ve erişim sayısına ilişkin raporlar ve istatistikler üretir.

Brand24, 14 günlük ücretsiz deneme süresi sunuyor ve fiyatlar ayda 99 PLN'den başlıyor. Özellikle e-ticaret ve hizmetlerde küçük ve orta ölçekli işletmeler için harika çalışıyor. Kullanım kolaylığı ve net raporları ile öne çıkıyor.

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

Hootsuite İçgörüleri

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) sosyal dinleme için güçlü bir araçtır. 50 dilde 100 milyondan fazla kaynaktan gelen verileri analiz ederek duyarlılık, trendler ve kıyaslamalara ilişkin ayrıntılı bilgiler sağlar. Talep üzerine demolar mevcuttur ve fiyatlar bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanmıştır. Orta ve büyük ölçekli şirketler için harikadır ve büyük sosyal medya platformlarıyla sorunsuz bir şekilde bütünleşir.

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

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analiz), duygu analizine yönelik derin öğrenme tabanlı bir API'dir. Lehçe dahil 14 dili destekleyen üç duygu durumunu tanır: olumlu, tarafsız ve olumsuz. Hazır entegrasyonlar ve esnek dağıtımla güvenilir bir seçimdir. Ücretsiz plan ayda 5000 sorgu sunar ve daha büyük şirketler için ek sorguların her biri 0,0001 ABD Doları tutarındadır. SemEval gibi yarışmalarda kanıtlanmış yüksek kaliteli analizleriyle tanınan Komprehend, uygulamalarda ve sohbet robotlarında arka uç kullanımı için idealdir.

Kaynak: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analiz)

Doğru aletin seçilmesi şirketin bireysel ihtiyaçlarına ve bütçesine bağlıdır. Farklı seçenekleri test etmeye ve işletmenizin özelliklerine en uygun olanı seçmeye değer.

Özet

Dijital çağda duygu analizi, modern işletmelerin cephaneliğinde vazgeçilmez bir araç haline geldi. Kullanıcılar tarafından üretilen veri miktarı çok büyük ancak yapay zeka yardımcı olabilir. Gelişmiş algoritmalar sayesinde milyonlarca görüşü anında analiz edip sonuç çıkarabiliyoruz. Bu, müşteri hizmetleri, pazarlama veya Ar-Ge departmanları için çok değerli bir bilgidir.

İş dünyasında duyarlılık analizini kullanmanın temel faydaları şunlardır:

Veri işlemeyi otomatikleştirerek zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar,
Müşteri geri bildirimlerinin sürekli izlenmesi ve sinyallere anında yanıt verilmesi,
daha iyi müşteri segmentasyonu ve kişiye özel teklifler,
Geri bildirimlere dayalı olarak pazarlama kampanyalarını optimize etmek,
Pazar trendlerini hızlı bir şekilde tespit etmek ve değişiklikleri öngörmek,
Krizleri daha iyi yönetmeyi ve marka itibarını korumayı,
Müşteri beklentilerini karşılamak için ürün ve hizmetleri sürekli iyileştirmek.

Elbette duygu analizi sadece başlangıçtır. Önemli olan sağladığı içgörüleri etkili bir şekilde kullanmaktır. Yanıt verme hızı ve stratejilerin müşteri beklentileriyle uyumlu hale getirilmesi çok önemlidir. Müşteri geri bildirimlerini dinleyip hızla yanıtlayabilen markalar rekabet avantajı kazanıyor. Yapay zeka onlara bunu verimli ve geniş ölçekte yapmaları için araçlar sağlar.

Duygu analizinin geleceği oldukça umut verici görünüyor. Yapay zeka modelleri, bağlamsal analizleri ve görüntü, ses ve video gibi çok modlu girdileri birleştirerek doğruluğu artıracak. Müşteri görüşlerinin önemi ve müşteri deneyiminin rolü konusundaki farkındalık da artacaktır. Duyarlılık analizi için yapay zeka araçlarına yatırım yapan işletmeler, yarın sadık müşteriler, sağlam bir pazar konumu ve olağanüstü ürünlerle fayda elde edecek. Bu fırsatı kaçırmayalım.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney
BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.
Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Otomatik sosyal medya gönderileri
Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
Yönetici için yapay zeka araçları
Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
İş dünyasında yapay zeka - Giriş
NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
Otomatik belge işleme
Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
İş Zekası Nedir?
Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
İçerik yönetiminde yapay zeka
Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
B2B kişiselleştirme için yapay zeka
ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka uzmanları ne yapar?
Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
"Hepimiz geliştiriciyiz". Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
Medyada yapay zeka
Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
Seyahat endüstrisinde yapay zeka
Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl teşvik ediyor?
Yapay zekanın sosyal medyada devrimi
E-ticarette yapay zeka. Küresel liderlere genel bakış
En iyi 4 yapay zeka görseli oluşturma aracı
Veri analizi için en iyi 5 yapay zeka aracı
Şirketinizdeki yapay zeka stratejisi - nasıl oluşturulur?
En iyi AI kursları – 6 harika öneri
Yapay zeka araçlarıyla sosyal medya dinlemeyi optimize etme
IoT + AI veya bir şirketteki enerji maliyetlerinin nasıl azaltılacağı
Lojistikte yapay zeka. 5 en iyi araç
GPT Mağazası – iş dünyasına yönelik en ilginç GPT'lere genel bakış
LLM, GPT, RAG... AI kısaltmaları ne anlama geliyor?
Yapay zeka robotları – iş dünyasının geleceği mi yoksa bugünü mü?
Bir şirkette yapay zekayı uygulamanın maliyeti nedir?
Yapay zeka bir serbest çalışanın kariyerine nasıl yardımcı olabilir?
İşi otomatikleştirin ve üretkenliği artırın. Serbest çalışanlar için yapay zeka rehberi
Yeni başlayanlar için yapay zeka – en iyi araçlar
Yapay zeka ile web sitesi oluşturma
OpenAI, Yolculuk Arası, Antropik, Sarılma Yüzü. Yapay zeka dünyasında kim kimdir?
Onbir Laboratuar ve başka ne var? En umut verici yapay zeka girişimleri
Sentetik veriler ve işinizin gelişimi açısından önemi
En iyi AI arama motorları. Yapay zeka araçlarını nerede aramalı?
Video yapay zekası. En yeni AI video oluşturucuları
Yöneticiler için yapay zeka. Yapay zeka işinizi nasıl kolaylaştırabilir?
Google Gemini'deki yenilikler neler? Bilmen gereken her şey
Polonya'da yapay zeka. Şirketler, toplantılar ve konferanslar
AI takvimi. Bir şirkette geçirdiğiniz zamanı nasıl optimize edersiniz?
Yapay zeka ve işin geleceği. İşletmenizi değişime nasıl hazırlayabilirsiniz?
İş için AI ses klonlama. Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş sesli mesajlar nasıl oluşturulur?
Doğrulama ve yapay zeka halüsinasyonları
İşe alımda yapay zeka – işe alım materyallerini adım adım geliştirme
Yolculuk Ortası v6. AI görüntü oluşturmadaki yenilikler
KOBİ'lerde yapay zeka. KOBİ'ler yapay zekayı kullanarak devlerle nasıl rekabet edebilir?
Yapay zeka influencer pazarlamasını nasıl değiştiriyor?
Yapay zeka geliştiriciler için gerçekten bir tehdit mi? Devin ve Microsoft AutoDev
E-ticaret için yapay zeka sohbet robotları. Durum çalışmaları
E-ticaret için en iyi AI sohbet robotları. Platformlar
Yapay zeka dünyasında olup bitenlerden nasıl haberdar olunur?
Yapay zekayı evcilleştirmek. Yapay zekayı işinizde uygulamak için ilk adımları nasıl atabilirsiniz?
Şaşkınlık mı, Bing Copilot mu yoksa You.com mu? Yapay zeka arama motorlarını karşılaştırma
Diyar. Apple'dan çığır açan bir dil modeli mi?
Polonya'daki yapay zeka uzmanları
Google Genie — görüntülerden tamamen etkileşimli dünyalar yaratan üretken bir yapay zeka modeli
Otomasyon mu yoksa büyütme mi? Bir şirkette yapay zekaya iki yaklaşım
LLMOps veya bir kuruluştaki dil modellerinin etkili bir şekilde nasıl yönetileceği
AI video üretimi. İşletmeler için video içerik üretiminde yeni ufuklar
En iyi AI transkripsiyon araçları. Uzun kayıtları kısa özetlere nasıl dönüştürebiliriz?
Yapay zeka ile duygu analizi. İş hayatında değişimi yönlendirmeye nasıl yardımcı olur?