• 主页
  • 文章
  • 写博客
  • 使用人工智能进行情感分析。 它如何帮助推动业务变革？ | 商业人工智能#128

使用人工智能进行情感分析。 它如何帮助推动业务变革？ | 商业人工智能#128

已发表: 2024-05-31

在数字化转型时代，公司可以获得前所未有的大量客户数据——他们的意见、感受和体验。 成功的关键是能够快速分析这些信息并得出结论。 人工智能和自动情绪分析可以解决这个问题。 有了它们，我们可以在几分钟内分析数千种意见，以了解客户对产品或服务的看法。 它在实践中是如何运作的？ 给企业带来什么好处？ 如何在您的组织中实施情绪分析？ 您将在下面的文章中找到这些问题的答案。

使用 AI 进行情感分析 – 目录

  1. 什么是情感分析？
  2. 为什么情绪分析对企业很重要？
  3. 如何利用人工智能获得的情感分析结果？
  4. 顶级人工智能情感分析工具
  5. 概括

什么是情感分析？

情感分析，也称为观点挖掘，是自动处理大量文本以确定其是否表达积极、消极或中性情绪的过程。 它依赖于自然语言处理 (NLP)，使机器能够理解人类语言，以及机器学习 (ML)——在标记数据集上训练算法来识别指示特定情绪的特定单词和表达。

情感分析的主要方法：

  • 基于规则的方法——根据预定义的规则和词典为关键词分配适当的情感，例如“很棒”——积极，“糟糕”——消极。 速度很快，但准确性较差
  • 机器学习方法——它基于标记数据集的训练算法，因此他们可以学习根据上下文识别情绪。 它比较先进，需要大量的训练数据。
  • 混合方法——结合两种方法。

想象一下，一家服装公司想要从社交媒体、论坛和调查中收集有关其新系列的反馈。 手动执行此操作需要数周时间。 借助人工智能和情绪分析，只需几分钟即可完成。 该算法为每个意见分配从 -1 到 1 的分数，其中 -1 表示非常负面，0 表示中立，1 表示非常正面。 这有助于公司快速了解客户喜欢哪些产品以及哪些产品需要改进。

下面概述了使用 AI 进行情感分析的过程：

  1. 收集数据。 第一步，从各种来源收集客户评论。
  2. 预处理。 它涉及删除特殊字符、表情符号、HTML 标签等。
  3. 代币化。 它将文本分解为单独的单词或短语，以便人工智能可以更有效地处理文本信息。
  4. 语言分析。 识别词性，识别否定、比较级和最高级等。
  5. 情感分类。 涉及分配积极、中立或消极标签的关键时刻。
  6. 结果聚合。 这是对一组给定意见的总体情绪的计算。

这些准备好的数据可以作为进一步分析和得出业务结论的良好起点。 由于流程自动化，公司可以持续监控客户情绪并快速响应新出现的信号。

Sentiment analysis

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

为什么情绪分析对企业很重要？

跟踪客户在网上对品牌的评价对于当今的企业至关重要。 手动分析数百条评论和帖子的工作量太大。

自动情绪分析有助于实时关注品牌提及并快速响应。 以下是主要用途：

  • 改善客户服务- 快速识别和响应负面反馈，
  • 保护声誉——持续监控品牌情绪有助于防止声誉危机，
  • 市场研究——跟踪趋势、与竞争对手进行基准比较并发现利基市场。 研究表明，90% 的购买决定都是经过在线研究之后做出的。
  • 产品开发– 收集用户反馈并对其进行分析以进行改进和创新。

例子？ 连锁餐厅可以分析 TripAdvisor 等平台上的客人评论，以提高菜肴和服务的质量。 银行可以跟踪对新移动应用程序的看法，以及时解决任何问题并根据用户需求定制功能。 天然化妆品制造商可以监控论坛和 Facebook 群组上的讨论，以发现新产品的利基市场。

可口可乐利用情绪分析来追踪 2018 年 FIFA 世界杯期间社交媒体上有关该品牌的对话。 这使他们能够实时调整广告信息。

反过来，T-Mobile 通过情绪分析确定了客户的主要问题并实施了改进，从而使投诉减少了 73%。

正如您所看到的，情感分析的应用实际上是无限的。 关键是将获得的见解有效地转化为可行的优化策略。

如何利用人工智能获得的情感分析结果？

情感分析提供了有价值的见解，但当我们将其转化为具体行动时，真正的价值才会显现出来。

  • 个性化客户沟通，例如根据用户的心情自动调整聊天机器人的语气，
  • 客户细分和更好的报价匹配，以及识别给定产品用户的主要痛点，
  • 根据对信息的情绪反应优化营销活动，
  • 通过立即干预快速应对新出现的危机并防止升级，
  • 根据在线评论中表达的客户期望改进产品和服务。

想象一下情绪分析显示，客户抱怨热线等待时间过长。 通过实施语音机器人来处理一些查询，您可以显着减少队列并提高呼叫者满意度。 如果语音机器人软件检测到用户赞扬应用程序中的新功能，则值得在产品促销活动中利用这种洞察力。

实时情绪分析是一种强大的危机管理工具。 通过捕捉第一个负面信号，您可以在危机升级之前快速做出反应。 有效的沟通和诚实是关键——当公司承认错误并表明计划如何解决错误时，客户会很感激。

使用人工智能进行情感分析的主要优势是速度和规模。 手动的话，我们最多只能分析几百个意见。 与此同时，人工智能工具可以在几分钟内处理数十万条提及，提供最新的情况图片。 这使得此时此刻能够做出准确的决策。

顶级人工智能情感分析工具

市场上有许多使用人工智能进行情绪分析的工具。 它们在功能、界面和价格方面有所不同。 其中最受欢迎的是 Brand24、Hootsuite Insights 和 Komprehend。

品牌24

Brand24 (https://brand24.pl/) 是一个用于互联网监控和情绪分析的波兰工具。 它从社交媒体、网站、论坛、博客等收集提及。它会自动将情绪标记为积极、中立或消极。 它生成有关提及次数和覆盖范围的报告和统计数据。

Brand24 提供 14 天免费试用期，价格为 99 波兰兹罗提/月起。 它非常适合中小型企业，尤其是电子商务和服务业。 它以其易用性和清晰的报告而脱颖而出。

Sentiment analysis

资料来源：Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite 见解

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) 是一款强大的社交聆听工具。 它以 50 种语言分析来自 1 亿多个来源的数据，提供有关情绪、趋势和基准的详细见解。 可根据要求提供演示，价格根据个人需求定制。 它非常适合大中型公司，并与主要社交媒体平台无缝集成。

Sentiment analysis

资料来源：Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

康普雷亨德

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) 是一个基于深度学习的情感分析 API。 它识别三种情绪状态：积极、中性和消极，支持 14 种语言，包括波兰语。 凭借现成的集成和灵活的部署，它是一个可靠的选择。 免费计划每月提供 5000 次查询，对于较大的公司，额外的查询价格为每次 0.0001 美元。 Komprehend 非常适合应用程序和聊天机器人的后端使用，以其在 SemEval 等竞赛中得到验证的高质量分析而闻名。

Sentiment analysis

资料来源：Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

选择正确的工具取决于公司的个人需求和预算。 值得测试不同的选项并选择最适合您业务具体情况的选项。

概括

在数字时代，情感分析已成为现代企业不可或缺的工具。 用户生成的数据量巨大，但人工智能可以提供帮助。 得益于先进的算法，我们可以立即分析数百万条意见并得出结论。 这对于客户服务、营销或研发部门来说是非常宝贵的知识。

在业务中使用情绪分析的主要好处是：

  • 通过自动化数据处理节省时间和资源，
  • 持续监控客户反馈并立即响应信号，
  • 更好的客户细分和定制产品，
  • 根据反馈优化营销活动，
  • 快速发现市场趋势并预测变化，
  • 更好地处理危机并保护品牌声誉，
  • 不断改进产品和服务以满足客户的期望。

当然，情感分析只是一个开始。 关键是有效地利用它提供的见解。 响应速度以及根据客户期望调整策略至关重要。 能够倾听并快速响应客户反馈的品牌可以获得竞争优势。 人工智能为他们提供了有效、大规模地做到这一点的工具。

情绪分析的未来看起来非常有希望。 人工智能模型将结合上下文分析和图像、声音和视频等多模式输入来提高准确性。 对客户意见的重要性和客户体验的作用的认识也会增强。 现在投资用于情绪分析的人工智能工具的企业明天将受益于忠诚的客户、稳固的市场地位和出色的产品。 我们不要浪费这个机会。

Sentiment analysis

如果您喜欢我们的内容，请在 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok 上加入我们的忙碌蜜蜂社区。

Sentiment analysis with AI. How does it help drive change in business? | AI in business #128 robert whitney avatar 1background

作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

查看所有帖子

商业人工智能：

  1. 人工智能在商业中的威胁和机遇（第 1 部分）
  2. 人工智能在商业中的威胁和机遇（第 2 部分）
  3. 人工智能在商业中的应用 - 概述
  4. 人工智能辅助文本聊天机器人
  5. 商业 NLP 的今天和明天
  6. 人工智能在商业决策中的作用
  7. 安排社交媒体帖子。 人工智能有何帮助？
  8. 自动社交媒体帖子
  9. 利用人工智能运行的新服务和产品
  10. 我的经营理念有哪些弱点？ ChatGPT 的头脑风暴会议
  11. 在商业中使用 ChatGPT
  12. 合成演员。 排名前 3 的 AI 视频生成器
  13. 3 个有用的 AI 图形设计工具。 商业中的生成式人工智能
  14. 今天你必须尝试的 3 位出色的人工智能作家
  15. 探索人工智能在音乐创作中的力量
  16. 使用 ChatGPT-4 探索新的商机
  17. 经理的人工智能工具
  18. 6 个很棒的 ChatGTP 插件，让您的生活更轻松
  19. 3 绘图人工智能。 商业情报总局
  20. 麦肯锡全球研究院认为人工智能的未来是什么？
  21. 商业人工智能 - 简介
  22. 什么是 NLP，即商业中的自然语言处理
  23. 自动文档处理
  24. 谷歌翻译 vs DeepL。 机器翻译的 5 个商业应用
  25. 语音机器人的运营和商业应用
  26. 虚拟助理技术，或者说如何与AI对话？
  27. 什么是商业智能？
  28. 人工智能会取代商业分析师吗？
  29. 人工智能如何帮助 BPM？
  30. 人工智能和社交媒体——它们对我们有何评价？
  31. 内容管理中的人工智能
  32. 今天和明天的创意人工智能
  33. 多模态人工智能及其在商业中的应用
  34. 新的互动。 人工智能如何改变我们操作设备的方式？
  35. 数字公司中的 RPA 和 API
  36. 未来的就业市场和即将到来的职业
  37. 教育科技中的人工智能。 利用人工智能潜力的 3 个公司示例
  38. 人工智能与环境。 3 个人工智能解决方案可帮助您建立可持续发展的业务
  39. AI 内容检测器。 他们值得吗？
  40. ChatGPT vs Bard vs Bing。 哪个人工智能聊天机器人在这场竞赛中处于领先地位？
  41. 聊天机器人人工智能是谷歌搜索的竞争对手吗？
  42. 有效的 ChatGPT 人力资源和招聘提示
  43. 及时工程。 即时工程师做什么的？
  44. AI 模型生成器。 四大工具
  45. 人工智能还有什么？ 2024 年商业顶级技术趋势
  46. 人工智能和商业道德。 为什么您应该投资道德解决方案
  47. 元人工智能。 关于 Facebook 和 Instagram 的人工智能支持功能，您应该了解哪些？
  48. 人工智能监管。 作为一名企业家你需要了解什么？
  49. 人工智能在商业中的 5 个新用途
  50. 人工智能产品和项目——它们与其他产品和项目有何不同？
  51. 人工智能辅助流程自动化。 从哪儿开始？
  52. 如何将人工智能解决方案与业务问题相匹配？
  53. 人工智能作为您团队中的专家
  54. AI团队与角色分工
  55. 人工智能职业领域如何选择？
  56. 在产品开发过程中添加人工智能是否总是值得的？
  57. 人力资源中的人工智能：招聘自动化如何影响人力资源和团队发展
  58. 2023 年 6 个最有趣的人工智能工具
  59. 人工智能造成的六大商业灾难
  60. 公司的人工智能成熟度分析是怎样的？
  61. 用于 B2B 个性化的 AI
  62. ChatGPT 用例。 2024 年如何利用 ChatGPT 改善业务的 18 个示例
  63. 微学习。 获得新技能的快速方法
  64. 2024 年公司中最有趣的人工智能实施
  65. 人工智能专家做什么的？
  66. AI项目带来了哪些挑战？
  67. 2024 年 8 款最适合商业的人工智能工具
  68. CRM 中的人工智能。 人工智能给 CRM 工具带来了哪些改变？
  69. UE 人工智能法案。 欧洲如何监管人工智能的使用
  70. 索拉。 OpenAI 的真实视频将如何改变业务？
  71. 七大人工智能网站建设者
  72. 无代码工具和人工智能创新
  73. 使用人工智能可以在多大程度上提高您团队的生产力？
  74. 如何使用ChatGTP进行市场研究？
  75. 如何扩大人工智能营销活动的影响范围？
  76. “我们都是开发者”。 公民开发者如何帮助您的公司？
  77. 运输和物流中的人工智能
  78. AI可以解决哪些业务痛点？
  79. 媒体中的人工智能
  80. 银行和金融领域的人工智能。 Stripe、Monzo 和 Grab
  81. 人工智能在旅游行业的应用
  82. 人工智能如何促进新技术的诞生
  83. 社交媒体中的人工智能革命
  84. 电子商务中的人工智能。 全球领导者概览
  85. 四大人工智能图像创作工具
  86. 用于数据分析的 5 大人工智能工具
  87. 贵公司的人工智能战略——如何制定？
  88. 最佳人工智能课程 – 6 条精彩推荐
  89. 使用人工智能工具优化社交媒体聆听
  90. 物联网+人工智能，或者如何降低公司的能源成本
  91. 物流中的人工智能。 5 个最佳工具
  92. GPT 商店 – 最有趣的商业 GPT 概述
  93. LLM、GPT、RAG...AI 缩写词是什么意思？
  94. 人工智能机器人——商业的未来还是现在？
  95. 在公司实施人工智能的成本是多少？
  96. 人工智能如何帮助自由职业者的职业生涯？
  97. 自动化工作并提高生产力。 自由职业者人工智能指南
  98. 初创公司的人工智能——最佳工具
  99. 用人工智能建立网站
  100. OpenAI、中途、人择、拥抱脸。 AI世界里谁是谁？
  101. 十一个实验室还有什么？ 最有前途的人工智能初创公司
  102. 综合数据及其对业务发展的重要性
  103. 顶级人工智能搜索引擎。 去哪里寻找人工智能工具？
  104. 视频人工智能。 最新的AI视频生成器
  105. 面向管理者的人工智能。 人工智能如何让您的工作变得更轻松
  106. Google Gemini 有什么新功能？ 你需要知道的一切
  107. 波兰的人工智能。 公司、会议和会议
  108. 人工智能日历。 如何优化自己在公司的时间？
  109. 人工智能和工作的未来。 如何为您的企业做好变革准备？
  110. 商业人工智能语音克隆。 如何利用人工智能创建个性化语音消息？
  111. 事实核查和人工智能幻觉
  112. 人工智能在招聘中——逐步开发招聘材料
  113. 中途 v6. AI图像生成的创新
  114. 中小企业中的人工智能。 中小企业如何利用人工智能与巨头竞争？
  115. 人工智能如何改变影响者营销？
  116. 人工智能真的对开发者构成威胁吗？ Devin 和 Microsoft AutoDev
  117. 用于电子商务的人工智能聊天机器人。 实例探究
  118. 适用于电子商务的最佳人工智能聊天机器人。 平台
  119. 如何掌握人工智能世界的动态？
  120. 驯服人工智能。 如何迈出将人工智能应用到您的业务中的第一步？
  121. Perplexity、Bing Copilot 还是 You.com？ 比较人工智能搜索引擎
  122. 领域。 Apple 的突破性语言模型？
  123. 波兰的人工智能专家
  124. Google Genie — 一种生成式 AI 模型，可从图像创建完全交互式的世界
  125. 自动化还是增强？ 公司中人工智能的两种方法
  126. LLMOps，或如何有效管理组织中的语言模型
  127. AI视频生成。 企业视频内容制作的新视野
  128. 最好的人工智能转录工具。 如何将冗长的录音转化为简洁的总结？
  129. 使用人工智能进行情感分析。 它如何帮助推动业务变革？