Analýza sentimentu s AI. Jak pomáhá řídit změny v podnikání? | AI v podnikání #128

Co je analýza sentimentu?

Analýza sentimentu, také známá jako těžba názorů, je proces automatického zpracování velkého množství textu za účelem určení, zda vyjadřuje pozitivní, negativní nebo neutrální emoce. Spoléhá na zpracování přirozeného jazyka (NLP), které umožňuje strojům rozumět lidskému jazyku, a strojové učení (ML) – trénování algoritmů na označených datech, aby rozpoznaly konkrétní slova a výrazy naznačující určitý sentiment.

Hlavní metody analýzy sentimentu:

• přístup založený na pravidlech – přiřazení vhodných emocí klíčovým slovům na základě předem definovaných pravidel a slovníků, například „skvělé“ – pozitivní, „hrozné“ – negativní. Je to rychlé, ale méně přesné,
• přístup strojového učení – je založen na trénování algoritmů na označených datech, takže se mohou naučit rozpoznávat sentiment na základě kontextu. Je to pokročilejší a vyžaduje spoustu tréninkových dat.
• hybridní přístup – kombinace obou přístupů.

Představte si oděvní společnost, která chce shromáždit zpětnou vazbu na svou novou kolekci ze sociálních médií, fór a průzkumů. Ruční provádění tohoto úkolu by trvalo týdny. S AI a analýzou sentimentu to trvá minuty. Algoritmus přiřazuje každému názoru skóre od -1 do 1, kde -1 je velmi negativní, 0 je neutrální a 1 je velmi pozitivní. To pomáhá společnosti rychle vidět, které produkty se zákazníkům líbí a které potřebují zlepšení.

Následující osnova ukazuje proces analýzy sentimentu pomocí AI:

1. Shromažďování dat. V prvním kroku se shromažďují zákaznické recenze z různých zdrojů.
2. Předzpracování. Zahrnuje odstranění speciálních znaků, emotikonů, HTML tagů atd.
3. Tokenizace. Rozdělení textu na jednotlivá slova nebo fráze, aby umělá inteligence mohla efektivněji zpracovávat textové informace.
4. Jazyková analýza. Identifikace částí řeči, rozpoznávání negace, komparativů a superlativů atd.
5. Klasifikace sentimentu. Klíčový moment, který zahrnuje přiřazení pozitivního, neutrálního nebo negativního štítku.
6. Agregace výsledků. To je výpočet celkového sentimentu pro danou sadu názorů.

Takto připravená data slouží jako vynikající výchozí bod pro další analýzu a vyvozování obchodních závěrů. Díky automatizaci procesu mohou společnosti neustále sledovat zákaznické pocity a rychle reagovat na vznikající signály.

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

Proč je analýza sentimentu důležitá pro podniky?

Sledování toho, co zákazníci říkají o značce online, je dnes pro podniky klíčové. Ruční analýza stovek komentářů a příspěvků je prostě příliš náročná.

Automatizovaná analýza sentimentu pomáhá sledovat zmínky o značce v reálném čase a rychle reagovat. Zde jsou klíčové využití:

• zlepšení zákaznického servisu – rychlé identifikování a reagování na negativní zpětnou vazbu,
• ochrana reputace – neustálé sledování sentimentu značky pomáhá předcházet reputačním krizím,
• průzkum trhu – sledování trendů, porovnávání s konkurencí a objevování nika. Podle výzkumu 90 % rozhodnutí o nákupu předchází online výzkum.
• vývoj produktů – shromažďování zpětné vazby od uživatelů a její analýza pro zlepšení a inovace.

Příklady? Řetězec restaurací může analyzovat recenze hostů na platformách jako TripAdvisor, aby zlepšil kvalitu jídel a služeb. Banka může sledovat sentiment vůči nové mobilní aplikaci, aby rychle řešila jakékoli problémy a přizpůsobila funkce potřebám uživatelů. Výrobce přírodní kosmetiky může sledovat diskuse na fórech a skupinách na Facebooku, aby objevil nika pro nový produkt.

Coca-Cola použila analýzu sentimentu k sledování konverzací o značce na sociálních médiích během mistrovství světa ve fotbale 2018. To jim umožnilo v reálném čase upravit svou reklamní zprávu.

T-Mobile naopak díky analýze sentimentu identifikoval hlavní problémy zákazníků a implementoval zlepšení, což vedlo k 73% poklesu stížností.

Jak vidíte, existuje prakticky neomezené množství aplikací pro analýzu sentimentu. Klíčem je efektivně přetavit získané poznatky do akčních optimalizačních strategií.

Jak využít výsledky analýzy sentimentu získané pomocí AI?

Analýza sentimentu poskytuje cenné poznatky, ale skutečná hodnota se objevuje, když je přetavíme do konkrétních akcí.

• personalizace zákaznické komunikace, například automatické přizpůsobení tónu chatbotu na základě nálady uživatele,
• segmentace zákazníků a lepší přizpůsobení nabídek, stejně jako identifikace hlavních bolestivých bodů uživatelů daného produktu,
• optimalizace marketingových kampaní na základě emocionálních reakcí na zprávu,
• rychlá reakce na vznikající krize a prevence eskalace prostřednictvím okamžité intervence,
• zlepšení produktů a služeb podle očekávání zákazníků vyjádřených v online recenzích.

Představte si, že analýza sentimentu ukazuje, že zákazníci si stěžují na dlouhé čekací doby na infolince. Implementací voicebota pro zpracování některých dotazů můžete výrazně snížit fronty a zvýšit spokojenost volajících. Pokud software voicebota zjistí, že uživatelé chválí novou funkci v aplikaci, stojí za to využít tento poznatek v kampani na propagaci produktu.

Analýza sentimentu v reálném čase je mocný nástroj pro řízení krizí. Zachycením prvních negativních signálů můžete rychle reagovat, než krize eskaluje. Efektivní komunikace a upřímnost jsou klíčové – zákazníci oceňují, když společnost přizná chybu a ukáže, jak ji plánuje opravit.

Klíčovou výhodou použití AI pro analýzu sentimentu je rychlost a rozsah. Ručně můžeme analyzovat maximálně několik stovek názorů. Mezitím AI nástroje mohou zpracovat stovky tisíc zmínek během několika minut, což poskytuje aktuální obraz situace. To umožňuje činit přesná rozhodnutí zde a nyní.

Nejlepší nástroje pro analýzu sentimentu AI

Na trhu je k dispozici mnoho nástrojů, které používají AI pro analýzu sentimentu. Liší se funkcemi, rozhraním a cenou. Mezi nejpopulárnější patří Brand24, Hootsuite Insights a Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) je polský nástroj pro monitorování internetu a analýzu sentimentu. Shromažďuje zmínky ze sociálních médií, webových stránek, fór, blogů atd. Automaticky označuje sentiment jako pozitivní, neutrální nebo negativní. Generuje zprávy a statistiky týkající se počtu zmínek a dosahu.

Brand24 nabízí bezplatnou 14denní zkušební verzi a ceny začínají na 99 PLN/měsíc. Skvěle funguje pro malé a střední podniky, zejména v oblasti e-commerce a služeb. Vyniká snadností použití a přehlednými zprávami.

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

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) je mocný nástroj pro sociální poslech. Analyzuje data z více než 100 milionů zdrojů ve 50 jazycích, poskytující podrobné poznatky o sentimentu, trendech a benchmarkingu. Ukázky jsou k dispozici na vyžádání, ceny jsou přizpůsobeny individuálním potřebám. Je skvělý pro střední a velké společnosti a bezproblémově se integruje s hlavními platformami sociálních médií.

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

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) je API pro analýzu sentimentu založené na hlubokém učení. Rozpoznává tři stavy sentimentu: pozitivní, neutrální a negativní, podporuje 14 jazyků, včetně polštiny. S připravenými integracemi a flexibilním nasazením je to spolehlivá volba. Bezplatný plán nabízí 5000 dotazů měsíčně, přičemž další dotazy jsou ceněny na 0,0001 USD za kus pro větší společnosti. Komprehend je ideální pro backendové použití v aplikacích a chatbotech, známý pro svou kvalitní analýzu prokázanou v soutěžích jako SemEval.

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

Výběr správného nástroje závisí na individuálních potřebách a rozpočtu společnosti. Stojí za to vyzkoušet různé možnosti a vybrat tu, která nejlépe vyhovuje specifikům vašeho podnikání.

Shrnutí

V digitálním věku se analýza sentimentu stala nepostradatelným nástrojem v arzenálu moderních podniků. Množství dat generovaných uživateli je ohromující, ale umělá inteligence může pomoci. Díky pokročilým algoritmům můžeme okamžitě analyzovat miliony názorů a vyvozovat závěry. To je neocenitelné poznání pro zákaznický servis, marketing nebo oddělení výzkumu a vývoje.

Klíčové výhody používání analýzy sentimentu v podnikání jsou:

• úspora času a zdrojů automatizací zpracování dat,
• neustálé sledování zpětné vazby od zákazníků a okamžitá reakce na signály,
• lepší segmentace zákazníků a přizpůsobené nabídky,
• optimalizace marketingových kampaní na základě zpětné vazby,
• rychlé odhalení tržních trendů a anticipace změn,
• lepší zvládání krizí a ochrana reputace značky,
• neustálé zlepšování produktů a služeb, aby vyhovovaly očekáváním zákazníků.

Samozřejmě, analýza sentimentu je jen začátek. Klíčem je efektivně využít poznatky, které poskytuje. Rychlost reakce a sladění strategií s očekáváními zákazníků jsou zásadní. Značky, které dokážou naslouchat a rychle reagovat na zpětnou vazbu zákazníků, získávají konkurenční výhodu. AI jim poskytuje nástroje, jak to efektivně a ve velkém měřítku provádět.

Budoucnost analýzy sentimentu vypadá velmi slibně. Modely AI zvýší přesnost, zahrnující kontextovou analýzu a multimodální vstupy jako obrázky, zvuk a video. Vědomí důležitosti názorů zákazníků a role zákaznické zkušenosti také poroste. Podniky investující do AI nástrojů pro analýzu sentimentu nyní sklidí zítra výhody s loajálními zákazníky, solidní tržní pozicí a vynikajícími produkty. Neztrácejme tuto příležitost.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.