• 主頁
  • 文章
  • 寫博客
  • 使用人工智慧進行情感分析。 它如何幫助推動業務變革？ | 商業人工智慧#128

使用人工智慧進行情感分析。 它如何幫助推動業務變革？ | 商業人工智慧#128

已發表: 2024-05-31

在數位轉型時代，公司可以獲得前所未有的大量客戶數據——他們的意見、感受和體驗。 成功的關鍵是能夠快速分析這些資訊並得出結論。 人工智慧和自動情緒分析可以解決這個問題。 有了它們，我們可以在幾分鐘內分析數千種意見，以了解客戶對產品或服務的看法。 它在實踐中是如何運作的？ 為企業帶來什麼好處？ 如何在您的組織中實施情緒分析？ 您將在下面的文章中找到這些問題的答案。

使用 AI 進行情緒分析 – 目錄

  1. 什麼是情感分析？
  2. 為什麼情緒分析對企業很重要？
  3. 如何利用人工智慧所獲得的情感分析結果？
  4. 頂級人工智慧情感分析工具
  5. 概括

什麼是情感分析？

情緒分析，也稱為觀點挖掘，是自動處理大量文字以確定其是否表達正面、負面或中性情緒的過程。 它依賴自然語言處理 (NLP)，使機器能夠理解人類語言，以及機器學習 (ML)——在標記資料集上訓練演算法來識別指示特定情緒的特定單字和表達。

情緒分析的主要方法：

  • 基於規則的方法——根據預先定義的規則和字典為關鍵字分配適當的情感，例如「很棒」——積極，「糟糕」——消極。 速度很快，但準確性較差
  • 機器學習方法－它基於標記資料集的訓練演算法，因此他們可以學習根據上下文識別情緒。 它比較先進，需要大量的訓練資料。
  • 混合方法－結合兩種方法。

想像一下，服裝公司想要從社群媒體、論壇和調查中收集有關其新系列的回饋。 手動執行此操作需要數週時間。 借助人工智慧和情緒分析，只需幾分鐘即可完成。 演算法為每個意見分配從 -1 到 1 的分數，其中 -1 表示非常負面，0 表示中立，1 表示非常正面。 這有助於公司快速了解客戶喜歡哪些產品以及哪些產品需要改進。

以下概述了使用 AI 進行情緒分析的過程：

  1. 收集數據。 第一步，從各種來源收集顧客評論。
  2. 預處理。 它涉及刪除特殊字元、表情符號、HTML 標籤等。
  3. 代幣化。 它將文字分解為單獨的單字或短語，以便人工智慧可以更有效地處理文字訊息。
  4. 語言分析。 辨識詞性，辨識否定、比較級和最高級等。
  5. 情感分類。 涉及分配積極、中立或消極標籤的關鍵時刻。
  6. 結果聚合。 這是對一組給定意見的總體情緒的計算。

這些準備好的數據可以作為進一步分析和得出業務結論的良好起點。 由於流程自動化，公司可以持續監控客戶情緒並快速回應新出現的訊號。

Sentiment analysis

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

為什麼情緒分析對企業很重要？

追蹤客戶在網路上對品牌的評價對於當今的企業至關重要。 手動分析數百條評論和貼文的工作量太大。

自動情緒分析有助於即時專注於品牌提及並快速回應。 以下是主要用途：

  • 改善客戶服務- 快速識別和回應負面回饋，
  • 保護聲譽－持續監控品牌情緒有助於防止聲譽危機，
  • 市場研究－追蹤趨勢、與競爭對手進行基準比較並發現利基市場。 研究表明，90% 的購買決定都是經過線上研究後做出的。
  • 產品開發– 收集使用者回饋並進行分析以進行改進和創新。

例子？ 連鎖餐廳可以分析 TripAdvisor 等平台上的客人評論，以提高菜餚和服務的品質。 銀行可以追蹤對新行動應用程式的看法，以及時解決任何問題並根據用戶需求自訂功能。 天然化妝品製造商可以監控論壇和 Facebook 群組上的討論，以發現新產品的利基市場。

可口可樂利用情緒分析來追蹤 2018 年 FIFA 世界盃期間社群媒體上有關該品牌的對話。 這使他們能夠即時調整廣告訊息。

反過來，T-Mobile 透過情緒分析確定了客戶的主要問題並實施了改進，從而使投訴減少了 73%。

正如您所看到的，情緒分析的應用實際上是無限的。 關鍵是將所獲得的見解有效轉化為可行的優化策略。

如何利用人工智慧所獲得的情感分析結果？

情感分析提供了有價值的見解，但當我們將其轉化為具體行動時，真正的價值才會顯現出來。

  • 個人化客戶溝通，例如根據使用者的心情自動調整聊天機器人的語氣，
  • 客戶細分和更好的報價匹配，以及識別給定產品用戶的主要痛點，
  • 根據對訊息的情緒反應優化行銷活動，
  • 透過立即乾預快速應對新出現的危機並防止升級，
  • 根據線上評論中表達的客戶期望改進產品和服務。

想像情緒分析顯示，客戶抱怨熱線等待時間過長。 透過實施語音機器人來處理一些查詢，您可以顯著減少隊列並提高呼叫者滿意度。 如果語音機器人軟體偵測到用戶讚揚應用程式中的新功能，則值得在產品促銷活動中利用這種洞察力。

即時情緒分析是一種強大的危機管理工具。 透過捕捉第一個負面訊號，您可以在危機升級之前快速做出反應。 有效的溝通和誠實是關鍵——當公司承認錯誤並表明計劃如何解決錯誤時，客戶會很感激。

使用人工智慧進行情感分析的主要優勢是速度和規模。 手動的話，我們最多只能分析幾百個意見。 同時，人工智慧工具可以在幾分鐘內處理數十萬條提及，提供最新的情況圖片。 這使得此時此刻能夠做出準確的決策。

頂級人工智慧情感分析工具

市面上有許多使用人工智慧進行情緒分析的工具。 它們在功能、介面和價格方面有所不同。 其中最受歡迎的是 Brand24、Hootsuite Insights 和 Komprehend。

品牌24

Brand24 (https://brand24.pl/) 是一個用於網路監控和情緒分析的波蘭工具。 它從社交媒體、網站、論壇、部落格等收集提及。 它產生有關提及次數和覆蓋範圍的報告和統計數據。

Brand24 提供 14 天免費試用期，售價 99 波蘭茲羅提/月起。 它非常適合中小型企業，尤其是電子商務和服務業。 它以其易用性和清晰的報告而脫穎而出。

Sentiment analysis

資料來源：Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite 見解

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) 是強大的社群聆聽工具。 它以 50 種語言分析來自 1 億多個來源的數據，提供有關情緒、趨勢和基準的詳細見解。 可根據要求提供演示，價格根據個人需求量身定制。 它非常適合大中型公司，並與主要社交媒體平台無縫整合。

Sentiment analysis

資料來源：Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

康普雷亨德

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) 是一個以深度學習為基礎的情緒分析 API。 它識別三種情緒狀態：積極、中性和消極，支持 14 種語言，包括波蘭語。 憑藉現成的整合和靈活的部署，它是一個可靠的選擇。 免費方案每月提供 5000 次查詢，對於較大的公司，額外的查詢價格為每次 0.0001 美元。 Komprehend 非常適合應用程式和聊天機器人的後端使用，以其在 SemEval 等競賽中得到驗證的高品質分析而聞名。

Sentiment analysis

資料來源：Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

選擇正確的工具取決於公司的個人需求和預算。 值得測試不同的選項並選擇最適合您業務特定情況的選項。

概括

在數位時代，情感分析已成為現代企業不可或缺的工具。 用戶產生的數據量龐大，但人工智慧可以提供幫助。 由於先進的演算法，我們可以立即分析數百萬條意見並得出結論。 這對於客戶服務、行銷或研發部門來說是非常寶貴的知識。

在業務中使用情緒分析的主要好處是：

  • 透過自動化數據處理節省時間和資源，
  • 持續監控客戶回饋並立即回應訊號，
  • 更好的客戶細分和客製化產品，
  • 根據回饋優化行銷活動，
  • 快速發現市場趨勢並預測變化，
  • 更好地處理危機並保護品牌聲譽，
  • 不斷改進產品和服務以滿足客戶的期望。

當然，情緒分析只是一個開始。 關鍵是有效地利用它所提供的見解。 反應速度以及根據客戶期望調整策略至關重要。 能夠傾聽並快速回應客戶回饋的品牌可以獲得競爭優勢。 人工智慧為他們提供了有效、大規模地做到這一點的工具。

情緒分析的未來看起來非常有希望。 人工智慧模型將結合上下文分析和影像、聲音和視訊等多模式輸入來提高準確性。 對客戶意見的重要性和客戶體驗的作用的認識也會增強。 現在投資用於情緒分析的人工智慧工具的企業明天將受益於忠誠的客戶、穩固的市場地位和出色的產品。 我們不要浪費這個機會。

Sentiment analysis

如果您喜歡我們的內容，請在 Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest、TikTok 上加入我們的忙碌蜜蜂社群。

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

作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

查看所有帖子

商業人工智慧：

  1. 人工智慧在商業中的威脅與機會（第 1 部分）
  2. 人工智慧在商業中的威脅與機會（第 2 部分）
  3. 人工智慧在商業中的應用 - 概述
  4. 人工智慧輔助文字聊天機器人
  5. 商業 NLP 的今天和明天
  6. 人工智慧在商業決策中的作用
  7. 安排社交媒體貼文。 人工智慧有何幫助？
  8. 自動社交媒體貼文
  9. 利用人工智慧運作的新服務和產品
  10. 我的經營理念有哪些弱點？ ChatGPT 的腦力激盪會議
  11. 在商業中使用 ChatGPT
  12. 合成演員。 排名前 3 的 AI 影片產生器
  13. 3 個有用的 AI 圖形設計工具。 商業中的生成式人工智慧
  14. 今天你必須嘗試的 3 位出色的人工智慧作家
  15. 探索人工智慧在音樂創作中的力量
  16. 使用 ChatGPT-4 探索新的商機
  17. 經理的人工智慧工具
  18. 6 個很棒的 ChatGTP 插件，讓您的生活更輕鬆
  19. 3 繪圖人工智慧。 商業情報總局
  20. 麥肯錫全球研究院認為人工智慧的未來是什麼？
  21. 商業人工智慧 - 簡介
  22. 什麼是 NLP，即商業中的自然語言處理
  23. 自動文件處理
  24. 谷歌翻譯 vs DeepL。 機器翻譯的 5 個商業應用
  25. 語音機器人的營運與商業應用
  26. 虛擬助理技術，或者說如何與AI對話？
  27. 什麼是商業智慧？
  28. 人工智慧會取代商業分析師嗎？
  29. 人工智慧如何幫助 BPM？
  30. 人工智慧和社群媒體——它們對我們有何評價？
  31. 內容管理中的人工智慧
  32. 今天和明天的創意人工智慧
  33. 多模態人工智慧及其在商業上的應用
  34. 新的互動。 人工智慧如何改變我們操作設備的方式？
  35. 數位公司中的 RPA 和 API
  36. 未來的就業市場和即將到來的職業
  37. 教育科技中的人工智慧。 利用人工智慧潛力的 3 個公司範例
  38. 人工智慧與環境。 3 個人工智慧解決方案可協助您建立永續發展的業務
  39. AI 內容偵測器。 他們值得嗎？
  40. ChatGPT vs Bard vs Bing。 哪個人工智慧聊天機器人在這場競賽中處於領先地位？
  41. 聊天機器人人工智慧是谷歌搜尋的競爭對手嗎？
  42. 有效的 ChatGPT 人力資源和招募提示
  43. 及時工程。 即時工程師做什麼的？
  44. AI 模型產生器。 四大工具
  45. 人工智慧還有什麼？ 2024 年商業頂級技術趨勢
  46. 人工智慧和商業道德。 為什麼您應該投資道德解決方案
  47. 元人工智慧。 關於 Facebook 和 Instagram 的人工智慧支援功能，您應該了解哪些？
  48. 人工智慧監管。 身為企業家你需要了解什麼？
  49. 人工智慧在商業中的 5 個新用途
  50. 人工智慧產品和專案—它們與其他產品和專案有何不同？
  51. 人工智慧輔助流程自動化。 從哪裡開始？
  52. 如何將人工智慧解決方案與業務問題相匹配？
  53. 人工智慧作為您團隊中的專家
  54. AI團隊與角色分工
  55. 人工智慧職業領域如何選擇？
  56. 在產品開發過程中添加人工智慧是否總是值得的？
  57. 人力資源中的人工智慧：招募自動化如何影響人力資源與團隊發展
  58. 2023 年 6 個最有趣的人工智慧工具
  59. 人工智慧造成的六大商業災難
  60. 公司的人工智慧成熟度分析是怎樣的？
  61. 用於 B2B 個性化的 AI
  62. ChatGPT 用例。 2024 年如何利用 ChatGPT 改善業務的 18 個範例
  63. 微學習。 獲得新技能的快速方法
  64. 2024 年公司中最有趣的人工智慧實施
  65. 人工智慧專家做什麼的？
  66. AI專案帶來了哪些挑戰？
  67. 2024 年 8 款最適合商業的人工智慧工具
  68. CRM 中的人工智慧。 人工智慧為 CRM 工具帶來了哪些改變？
  69. UE 人工智慧法案。 歐洲如何監管人工智慧的使用
  70. 索拉。 OpenAI 的真實影片將如何改變業務？
  71. 七大人工智慧網站建置者
  72. 無程式碼工具和人工智慧創新
  73. 使用人工智慧可以在多大程度上提高您團隊的生產力？
  74. 如何使用ChatGTP進行市場研究？
  75. 如何擴大人工智慧行銷活動的影響範圍？
  76. “我們都是開發者”。 公民開發者如何幫助您的公司？
  77. 運輸和物流中的人工智慧
  78. AI可以解決哪些業務痛點？
  79. 媒體中的人工智慧
  80. 銀行和金融領域的人工智慧。 Stripe、Monzo 和 Grab
  81. 人工智慧在旅遊業的應用
  82. 人工智慧如何促進新科技的誕生
  83. 社群媒體中的人工智慧革命
  84. 電子商務中的人工智慧。 全球領導者概覽
  85. 四大人工智慧影像創作工具
  86. 用於數據分析的 5 大人工智慧工具
  87. 貴公司的人工智慧策略—如何制定？
  88. 最佳人工智慧課程 – 6 個精彩推薦
  89. 使用人工智慧工具優化社群媒體聆聽
  90. 物聯網+人工智慧，或如何降低公司的能源成本
  91. 物流中的人工智慧。 5 個最佳工具
  92. GPT 商店 – 最有趣的商業 GPT 概述
  93. LLM、GPT、RAG...AI 縮寫是什麼意思？
  94. 人工智慧機器人—商業的未來還是現在？
  95. 在公司實施人工智慧的成本是多少？
  96. 人工智慧如何幫助自由工作者的職業生涯？
  97. 自動化工作並提高生產力。 自由工作者人工智慧指南
  98. 新創公司的人工智慧—最佳工具
  99. 用人工智慧建立網站
  100. OpenAI、中途、人擇、擁抱臉。 AI世界裡誰是誰？
  101. 十一個實驗室還有什麼？ 最有前途的人工智慧新創公司
  102. 綜合數據及其對業務發展的重要性
  103. 頂級人工智慧搜尋引擎。 去哪裡尋找人工智慧工具？
  104. 視訊人工智慧。 最新的AI視訊產生器
  105. 面向管理者的人工智慧。 人工智慧如何讓您的工作變得更輕鬆
  106. Google Gemini 有什麼新功能？ 你需要知道的一切
  107. 波蘭的人工智慧。 公司、會議和會議
  108. 人工智慧日曆。 如何優化自己在公司的時間？
  109. 人工智慧和工作的未來。 如何為您的企業做好變革準備？
  110. 商業人工智慧語音克隆。 如何利用人工智慧創建個人化語音訊息？
  111. 事實查核與人工智慧幻覺
  112. 人工智慧在招募中—逐步開發招募材料
  113. 中途 v6. AI影像生成的創新
  114. 中小企業中的人工智慧。 中小企業如何利用人工智慧與巨頭競爭？
  115. 人工智慧如何改變影響者行銷？
  116. 人工智慧真的對開發者構成威脅嗎？ Devin 和 Microsoft AutoDev
  117. 用於電子商務的人工智慧聊天機器人。 實例探究
  118. 適用於電子商務的最佳人工智慧聊天機器人。 平台
  119. 如何掌握人工智慧世界的動態？
  120. 馴服人工智慧。 如何踏出將人工智慧應用到您的業務的第一步？
  121. Perplexity、Bing Copilot 還是 You.com？ 比較人工智慧搜尋引擎
  122. 領域。 Apple 的突破性語言模型？
  123. 波蘭的人工智慧專家
  124. Google Genie — 一種生成式 AI 模型，可從圖像創建完全互動的世界
  125. 自動化還是增強？ 公司中人工智慧的兩種方法
  126. LLMOps，或如何有效管理組織中的語言模型
  127. AI影片生成。 企業影片內容製作的新視野
  128. 最好的人工智慧轉錄工具。 如何將冗長的錄音轉化為簡潔的總結？
  129. 使用人工智慧進行情感分析。 它如何幫助推動業務變革？