Suksesi i çdo biznesi varet kryesisht nga klientët e tij dhe sa vlerësojnë klientët produktet e ofruara nga ai biznes.
Megjithatë, nuk është gjithmonë rasti që një biznes e merr atë siç duhet herën e parë kur u ofron produkte klientëve.
Shkenca e të Dhënave është një nga zgjidhjet për të siguruar që reagimet e klientëve të përfshihen në ofrimin e produktit ose shërbimit të një biznesi.
Këtu hyn analiza e ndjenjave; sasi të mëdha të dhënash krijohen nga mbledhja e komenteve, komenteve dhe postimeve që përmendin një produkt të caktuar. Një biznes mbledh këto të dhëna dhe i përdor për të kuptuar opinionet e klientëve. Nëpërmjet mësimit të makinerive ose analizës së tekstit, rezultatet e analizës së ndjenjave mund të udhëheqin një biznes në bërjen e ndryshimeve të duhura ose adresimin e çështjeve që lidhen me ofrimin e produktit ose shërbimit.
Çfarë është analiza e ndjenjave?
Analiza e ndjenjave ndihmon biznesin të kategorizojë ose të kuptojë emocionet e klientit ndaj produkteve ose shërbimeve që ofron biznesi. E thënë thjesht, analiza e ndjenjave jep një pikë polariteti se si ndihen klientët për një aspekt të caktuar që testohet në lidhje me biznesin. Në disa raste, analiza e ndjenjave njihet si nxjerrja e opinionit.
Shumica e analizave të ndjenjave bëhen mbi reagimet e mbledhura në lidhje me një biznes, angazhimin e tij në mediat sociale ose fushatat e tij. Bizneset mund të kryejnë fushata për mbledhjen e reagimeve të përdoruesve në mediat sociale dhe më vonë analizojnë të dhënat e mbledhura për të kuptuar ndjenjat pas të dhënave.
Hapat në analizën e ndjenjave
Ashtu si çdo projekt tjetër i lidhur me të dhënat, analiza e ndjenjave ndjek analizën e të dhënave dhe procesin e mësimit të makinës. Hapat e parë janë mbledhja e të dhënave. Me shumicën e të dhënave që vijnë nga reagimet ose të dhënat e fushatës së mediave sociale, grumbullimi i të dhënave është qasja më e mirë për marrjen e të dhënave të nevojshme për analizën e ndjenjave. Skrapimi i të dhënave mund të përdorë cilindo nga mjetet që mundësojnë skrapimin e të dhënave. Përdorimi i API-së së tyre është mënyra më e mirë për të marrë të dhënat e nevojshme për platformat e mediave sociale si Twitter. Twitter tweepy API është një vend i mirë për të filluar.
Hapi tjetër është parapërpunimi i të dhënave. Në rastin e analizës së ndjenjave, parapërpunimi i të dhënave përfshin parapërpunimin e tekstit, vektorizimin dhe tokenizimin e të dhënave të tekstit. Mjete të tilla si NLTK janë thelbësore në këtë fazë dhe ju ndihmojnë të bëni me lehtësi detyrën e parapërpunimit. Aktivitetet e përfshira në këtë fazë përfshijnë heqjen e fjalëve ndaluese dhe lematizimin e të dhënave.
Në këtë fazë, ju mund të përdorni të dhënat që rezultojnë për të vizualizuar një re fjalësh që tregon se cilat fjalë ndodhin shpesh në të dhëna dhe për të fituar njohuri për atë që njerëzit po flasin në lidhje me produktin tuaj. Është gjithashtu një vend i mirë për të parë disa mbiemra që përdorin klientët për të përshkruar produktin tuaj.
Hapi i fundit është modelimi i modelit të mësimit të makinerive duke përdorur regresione logjistike, Naïve Bayes ose makina vektoriale mbështetëse. Analiza e ndjenjave është një problem klasifikimi. Pasi të bëhet kjo, ju mund të vizualizoni rezultatet dhe të përcaktoni se në cilin polaritet bien shumica e komunikimit ose teksteve në lidhje me produktin.
Shënim: mund të përdorni të dhëna të transmetimit në kohë reale për të shënuar tekstet e ndryshme që vijnë bazuar në polaritetin e tyre dhe ta përdorni këtë për të hartuar një grafik për të treguar se si ndjenjat në produktin tuaj janë në tendencë gjatë gjithë periudhës. Transmetimi i të dhënave të llogarisë suaj të mediave sociale ju ndihmon të keni një pamje në kohë reale të ndjenjave të klientëve tuaj për markën ose produktin tuaj.
Praktikat më të mira për analizën e ndjenjave
Kur kryeni analizën e ndjenjave, mund të ndërtoni mjetin tuaj ose të blini një mjet për të bërë analizën e ndjenjave. Opsioni më i mirë për një biznes me njohuri teknologjike është të ndërtojë mjetet e tij dhe t'i përdorë ato për të vlerësuar ndjenjat; megjithatë, nëse nuk keni ekipin e duhur, blerja e mjeteve të analizës së ndjenjave SaaS mund të jetë alternativa e disponueshme.
Këto mjete të disponueshme mund të integrohen me mjete të tjera, të tilla si CRM. Megjithatë, të kesh një ekip të brendshëm që ndërton mjetet ose modelet për të kryer analizën e ndjenjave, ju jep kontroll të plotë të aktiviteteve dhe mbi të dhënat që dëshironi të analizohen.
Zonat më të njohura të aplikimit për analizën e ndjenjave
Të dhënat po rriten vazhdimisht dhe bizneset duhet të vazhdojnë. Aplikacioni më i popullarizuar për analizën e ndjenjave është të kuptuarit e të dhënave të pastrukturuara dhe të mëdha të kompanisë. Nënvlerësimi i të dhënave të pastrukturuara kërkon që biznesi të përdorë teknologjitë e mësimit të makinerive për t'i kategorizuar të dhënat në kategori të ndryshme.
Një nga këto kategorizime është në ndjenjat ose polaritetin e të dhënave të klientit. Me polaritet, nënkuptoj aty ku reagimi ose rishikimi është pozitiv, negativ ose neutral. Analiza e ndjenjave gjithashtu siguron një rezultat në të dyja anët e shtrirjes së polaritetit. Ndërsa të kuptuarit e të dhënave në formatin e tyre të papërpunuar është i ethshëm, kategorizimi i të dhënave në bazë të polaritetit është më i thjeshtë dhe më i zbatueshëm.
Mediat sociale janë një mjet për rritje dhe një armë kundër dështimeve në shërbimet e biznesit. Sot, kur një biznes bën diçka të gabuar, pothuajse të gjithë vrapojnë drejt rrjeteve sociale për ta kritikuar atë. E njëjta gjë ndodh kur dërgesa juaj nuk arrin në kohë, dhe ju nxitoni në Twitter për të cicëruar në lidhje me të. Analiza e ndjenjave ndihmon bizneset të ndërmarrin veprime të shpejta për ankesat e klientëve në mediat sociale duke vlerësuar përvojën duke përdorur analizën e ndjenjave.
Në mënyrë të ngjashme, kur një biznes duhet të krijojë një avantazh konkurrues, të kuptuarit e ndjenjave të tregut ose të klientëve është thelbësor. Analiza e ndjenjave mund të ndihmojë gjithashtu në parashikimin e asaj që do të bëjnë klientët e ardhshëm dhe tendencën e përgjithshme të klientit për një artikull ose produkt të caktuar.
Analiza e ndjenjave për produktet ose një biznes ndihmon në ndërtimin e inteligjencës dukshëm më të mirë të biznesit. Vështrimet rreth ndjenjave dhe fjalëve unike që përshkruajnë një produkt ose një biznes e ndihmojnë biznesin të marrë vendimet e duhura për strategjinë dhe adresimin e çështjeve që mund të ketë.
Vështrimet gjithashtu mund t'i japin biznesit idetë e duhura për të synuar një demografik tregu. Një shembull i kësaj është kur një produkt vlerësohet pozitivisht nga një grup i caktuar demografik A, ndërsa një grup tjetër, B, ka një ndjenjë negative ndaj produktit, biznesi mund të identifikojë lehtësisht çështjen e ngritur nga grupi B dhe t'i adresojë ata për të fituar grup demografik si treg.
Sfidat në analizën e ndjenjave.
Kushdo që ka qenë i përfshirë në fushatat e mediave sociale e di se për të rritur shikueshmërinë e një postimi, disa aktivistë përdorin fjalë kyçe në trend, duke rritur kështu jo vetëm shikueshmërinë e tyre, por edhe atë të produktit në fjalë. Kjo është e dobishme në atë që më shumë njerëz do të mësojnë rreth produktit.
Megjithatë, në të njëjtën kohë, postimet që do të dalin mbi trendin e produktit nuk do të lidhen me produktin. Kjo është një çështje e madhe me analizën e ndjenjave të burimeve të të dhënave të mediave sociale. Shumica e të dhënave mund të perceptohen të jenë të ngjashme me të dhënat e errëta. Të dhënat e errëta mblidhen nga fushata, por nuk kanë të bëjnë me fushatën ose produktin aktual, dhe për këtë arsye do të ndikojnë në rezultatet e analizës së ndjenjave.
Burimet
