تحليل المشاعر

ماذا ولماذا وكيف من تحليل المشاعر

يقولون إن العمل الجيد دائمًا ما يستمع إلى عملائه.

لكن ماذا يعني الاستماع حقًا؟

أين يتحدث الناس عن عملك للاستماع في المقام الأول؟

وكيف لا تستمع إليهم فحسب ، بل تسمعهم - تفهمهم حقًا??

هذه بعض الأسئلة التي تزعج أصحاب الأعمال والمسوقين وخبراء تطوير الأعمال وأجنحة الإعلان وأصحاب المصلحة الرئيسيين الآخرين كل يوم. لم نبدأ حتى وقت قريب في الحصول على إجابات لكل هذه الأسئلة التي كنا نطرحها منذ سنوات. اليوم ، لا يمكننا فقط الاستماع إلى عملائنا والاهتمام بما يجب أن يقولوه عن منتجاتنا أو خدماتنا ، ولكننا نتخذ إجراءات تصحيحية ونقدر وحتى نكافئ الأشخاص الذين لديهم شيء صالح أو يستحق الثناء ليقولوه.

يمكننا القيام بذلك باستخدام تقنية تسمى تحليل المشاعر. أصبح تحليل المشاعر مفهومًا قائمًا منذ فترة طويلة كلمة طنانة ثم اسمًا مألوفًا في طيف الأعمال بعد ظهور وهيمنة منصات الوسائط الاجتماعية والبيانات الضخمة. اليوم ، أصبح الناس أكثر صراحة بشأن تجاربهم ومشاعرهم وعواطفهم بشأن المنتجات والخدمات أكثر من أي وقت مضى ، وهذا العنصر هو الذي يستفيد منه تحليل المشاعر.

إذا كنت جديدًا في هذا الموضوع وتريد أن تستكشف بالتفصيل ماذا تحليل المشاعر هو ، ما يمكن أن يعنيه ذلك لعملك ، وأكثر من ذلك ، لقد أتيت إلى المكان الصحيح. نحن على يقين من أنه بحلول نهاية المنشور ، سيكون لديك رؤى قابلة للتنفيذ حول الموضوع.

هيا بنا نبدأ

ما هو تحليل المشاعر؟

تحليل المشاعر هو عملية استنتاج أو قياس أو فهم الصورة التي يحملها منتجك أو خدمتك أو علامتك التجارية في السوق. إنه يحلل المشاعر والمشاعر البشرية من خلال تفسير الفروق الدقيقة في مراجعات العملاء والأخبار المالية ووسائل التواصل الاجتماعي وما إلى ذلك. إذا كان هذا يبدو معقدًا للغاية ، فلنقم بتنقيحه أكثر.

تحليل المشاعر

يعتبر تحليل المشاعر أيضًا تنقيبًا عن الرأي. مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي ، بدأ الناس يتحدثون بصراحة أكبر عن تجاربهم مع المنتجات والخدمات عبر الإنترنت من خلال المدونات ومدونات الفيديو وقصص وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات والتوصيات والتقارير وعلامات التصنيف والتعليقات والرسائل المباشرة والمقالات الإخبارية ومنصات أخرى متنوعة . عندما يحدث هذا عبر الإنترنت ، فإنه يترك بصمة رقمية لتعبير الفرد عن التجربة. الآن ، يمكن أن تكون هذه التجربة إيجابية أو سلبية أو محايدة ببساطة.

تحليل المشاعر هو التنقيب عن كل هذه التعبيرات والتجارب عبر الإنترنت في شكل نصوص. من خلال مجموعة كبيرة من الآراء والتعبيرات ، يمكن للعلامة التجارية أن تلتقط بدقة صوت جمهورها المستهدف ، وتفهم ديناميكيات السوق ، بل وتتعرف على مكانتها في السوق بين المستخدمين النهائيين.

باختصار ، يبرز تحليل المشاعر رأي الناس حول علامة تجارية أو منتج أو خدمة أو كل هذه الأشياء.

تعد قنوات التواصل الاجتماعي بمثابة صناديق كنوز للمعلومات حول عملك وبفضل تقنيات التحليل البسيطة الفعالة ، يمكنك معرفة كل ما تحتاج إليه حول علامتك التجارية.

في الوقت نفسه ، يتعين علينا إزالة المفهوم الخاطئ حول تحليل المشاعر. على عكس ما يبدو ، فإن تحليل المشاعر ليس أداة أو تقنية من خطوة واحدة يمكنها أن تجلب لك على الفور الآراء والمشاعر حول علامتك التجارية. إنها مزيج من الخوارزميات وتقنيات استخراج البيانات والأتمتة وحتى معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتتطلب تطبيقات معقدة.

ما مدى أهمية تحليل المشاعر وكيف يكون مفيدًا لعملك؟

من النظرة المستقبلية ، إنها هدية بسيطة جدًا أن الناس لديهم القدرة على التحدث عن علامتك التجارية أو عملك عبر الإنترنت. عندما يكون لديهم عدد معين من الجمهور ، فمن المحتمل جدًا أن يتمكنوا من التأثير على 10 أشخاص آخرين إما للثقة في علامتك التجارية أو تخطيها.

مع توفير الإنترنت للشفافية لكل من الخير والشر ، من الضروري أن تضمن الشركة إزالة الإشارات السلبية أو تغييرها وتوقع الإشارات الجيدة للمشاهدة. تكشف الإحصائيات والتقارير أيضًا أن العملاء الشباب (الجيل Z وما بعده) يعتمدون بشكل كبير على قنوات التواصل الاجتماعي والمؤثرين عندما يتعلق الأمر بشراء أي شيء عبر الإنترنت. في هذه الحالة ، لا يصبح تحليل المشاعر أمرًا حيويًا فحسب ، بل من المحتمل جدًا أن يكون أداة حيوية أيضًا.

ما هي الأنواع المختلفة لتحليل المشاعر؟

مثل المشاعر - يمكن أن يكون تحليل المشاعر معقدًا ؛ كما أنها محددة للغاية وموجهة نحو الهدف. للحصول على أفضل النتائج والاستنتاجات من حملات تحليل المشاعر الخاصة بك ، تحتاج إلى تحديد أهدافك وغاياتك بأكبر قدر ممكن من الدقة. هناك العديد من المعلمات عندما يتعلق الأمر بتعليقات المستهلكين التي يمكنك التركيز عليها وما تختاره يمكن أن يؤثر بشكل مباشر على نوع حملة تحليل المشاعر التي ينتهي بك الأمر إلى تنفيذها.

لإعطائك فكرة سريعة ، إليك الأنواع المختلفة من معلمات تحليل المشاعر -

  • قطبية - ركز على المراجعات التي تتلقاها علامتك التجارية عبر الإنترنت (إيجابية ، ومحايدة ، وسلبية)
  • شئنا ام ابينا - ركز على العاطفة التي يوقدها منتجك أو خدمتك في أذهان عملائك (سعيد ، حزين ، محبط ، متحمس ، وأكثر)
  • إلحاح - ركز على استخدام علامتك التجارية بشكل فوري أو إيجاد حل فعال لمشاكل عملائك (عاجل وقادر على الانتظار)
  • نية - ركز على معرفة ما إذا كان المستخدمون مهتمين باستخدام منتجك أو علامتك التجارية أم لا

يمكنك إما اختيار استخدام هذه المعلمات لتحديد حملة التحليل الخاصة بك أو التوصل إلى أخرى فائقة التحديد بناءً على مكان عملك ، والمنافسة ، والأهداف ، والمزيد. بمجرد أن تقرر هذا ، قد ينتهي بك الأمر بالاشتراك في أحد الأنواع التالية من تحليل المشاعر.

كشف العاطفة

تحدد هذه الطريقة العاطفة وراء استخدام علامتك التجارية لغرض ما. على سبيل المثال ، إذا اشتروا ملابس من متجر التجارة الإلكترونية الخاص بك ، فيمكنهم إما أن يكونوا سعداء بإجراءات الشحن الخاصة بك أو جودة الملابس أو مجموعة الاختيارات أو يشعرون بخيبة أمل معهم. بصرف النظر عن هذين الشعورين ، يمكن أن يواجه المستخدم أي مشاعر محددة أو مزيجًا من المشاعر في الطيف أيضًا. يعمل اكتشاف المشاعر على اكتشاف ماهية هذه المشاعر المحددة أو مجموعة من المشاعر. يتم ذلك بمساعدة خوارزميات وقواميس التعلم الآلي.

أحد أوجه القصور في هذا النوع هو أن المستخدمين لديهم العديد من الطرق للتعبير عن مشاعرهم - من خلال النص والرموز التعبيرية والسخرية والمزيد. يجب أن يكون نموذجك متطورًا بدرجة عالية لاكتشاف المشاعر الكامنة وراء تعبيراتهم الفريدة.

تحليل دقيق الحبيبات

يتضمن شكل أكثر مباشرة من التحليل اكتشاف القطبية المرتبطة بعلامتك التجارية. من إيجابي جدًا إلى محايد إلى سلبي جدًا ، يمكن للمستخدمين تجربة أي سمة فيما يتعلق بعلامتك التجارية ويمكن أن تأخذ هذه السمات شكلًا ملموسًا في شكل تقييمات (على سبيل المثال - تعتمد على النجوم) وكل ما يحتاجه نموذجك للقيام به هو التنقيب في هذه الأشكال المختلفة من التصنيفات من مصادر متنوعة.

التحليل القائم على الجانب

غالبًا ما تحتوي المراجعات على تعليقات واقتراحات سليمة يمكن أن تدفع نمو عملك في السوق عن طريق السماح لك بكشف الثغرات التي لم تكن تعلم بوجودها من قبل. يأخذك تحليل المشاعر القائم على الجانب خطوة إلى الأمام في المساعدة في التعرف عليهم.

بكلمات بسيطة ، يشير المستخدمون عمومًا إلى بعض الأشياء الجيدة أو السيئة في مراجعاتهم بصرف النظر عن التقييمات والتعبير عن المشاعر. على سبيل المثال ، يمكن أن تذكر مراجعة عن نشاط السفر الخاص بك ، "كان الدليل مفيدًا حقًا وأظهر لنا جميع الأماكن في المنطقة وساعدنا أيضًا في الصعود على متن رحلاتنا." ولكن ، يمكن أيضًا أن يكون ،"كان موظف مكتب السفر فظًا وخاملًا للغاية. كان علينا الانتظار لمدة ساعة قبل أن نحصل على خط سير الرحلة لليوم ".

ما يكمن وراء المشاعر هما نبعان رئيسيان من عمليات عملك. يمكن إصلاحها أو تحسينها أو التعرف عليها من خلال التحليلات القائمة على الجانب.

تحليل متعدد اللغات

هذا هو تقييم المشاعر عبر لغات متنوعة. قد تعتمد اللغة على المناطق التي تعمل بها والبلدان التي تشحن إليها والمزيد. يتضمن هذا التحليل استخدام التعدين والخوارزميات الخاصة باللغة ، والمترجمين في حالة عدم وجودها ، وقواميس المشاعر ، والمزيد.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

كيف يعمل تحليل المشاعر؟

تحليل المشاعر هو مزيج من الوحدات والتقنيات والمفاهيم التقنية المتنوعة. عمليتان رئيسيتان في نطاق تحليل المشاعر تشمل البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي. بينما يساعد المرء في التنقيب عن الآراء ومعالجتها ، يتدرب الآخر أو ينفذ إجراءات محددة للكشف عن الرؤى من تلك الآراء. بناءً على حجم البيانات لديك ، يمكنك نشر واحدة من وحدات تحليل المشاعر الثلاثة. تعتمد دقة النموذج الذي تختاره بشكل كبير على حجم البيانات ، لذا فمن الأفضل دائمًا الانتباه إليه.

حكم القائم

هذا هو المكان الذي تحدد فيه قاعدة لنموذجك يدويًا لإجراء تحليل المشاعر على البيانات التي لديك. يمكن أن تكون القاعدة معلمة ناقشناها أعلاه - القطبية والإلحاح والجوانب والمزيد. يتضمن هذا النموذج تكامل مفاهيم البرمجة اللغوية العصبية مثل المعاجم ، والترميز ، والتحليل ، والاشتقاق ، ووضع علامات على أجزاء من الكلام ، والمزيد.

في النموذج الأساسي ، يتم تعريف الكلمات المستقطبة أو تعيين قيمة لها - جيدة للكلمات الإيجابية وسيئة للكلمات السلبية. يحسب النموذج عدد الكلمات الإيجابية والسلبية في النص ، وبالتالي يصنف المشاعر الكامنة وراء الرأي.

أحد أوجه القصور الرئيسية في هذه التقنية هو أن حالات السخرية قد يتم تمريرها على أنها آراء جيدة ، مما يؤدي إلى تحريف الوظيفة العامة لتحليل المشاعر. بينما يمكن إصلاح ذلك من خلال بناء نماذج متقدمة ، إلا أن أوجه القصور موجودة.

أوتوماتيك

يعمل هذا الجانب من تحليل المشاعر بشكل كامل على خوارزميات التعلم الآلي. في هذا ، ليست هناك حاجة للتدخل البشري ووضع قواعد يدوية لنموذج ليعمل. بدلاً من ذلك ، يتم تطبيق مصنف يقوم بتقييم النص وإرجاع النتائج. يتضمن هذا الكثير من علامات البيانات والتعليقات التوضيحية على البيانات لمساعدة النماذج على فهم البيانات التي يتم تغذيتها.

مهجنة FXNUMX

الأكثر دقة من بين النماذج ، تمزج الأساليب الهجينة بين أفضل ما في العالمين - المستندة إلى القواعد والتلقائية. إنها أكثر دقة وعملية وتفضلها الشركات لحملات تحليل المشاعر الخاصة بها.

ماذا يعني تحليل المشاعر لعملك؟

يمكن أن يؤدي تحليل المشاعر إلى موجة من الاكتشافات فيما يتعلق بعملك وموقفه في السوق. عندما يكون الهدف النهائي لوجود الشركة هو تسهيل حياة العملاء ، فإن الاستماع إليهم سيساعدنا فقط في طرح منتجات وخدمات أفضل ، وبالتالي ، دفع أعمالنا إلى الأمام. فيما يلي النقاط الرئيسية حول ما يمكن أن يفعله تحليل المشاعر لعملك:

  • يساعد بشكل كبير في مراقبة صحة علامتك التجارية في السوق. من لوحة تحكم واحدة ، يمكنك أن تفهم بسرعة ما إذا كانت صحة علامتك التجارية جيدة أم محايدة أم مستنفدة.
  • يساعدك على إدارة سمعة علامتك التجارية بشكل أفضل ومعالجة مخاوف وأزمات إدارة الموارد البشرية بسرعة
  • يدعم تطوير حملات تسويقية أفضل من خلال السماح لك بفهم نبض جمهورك والاستفادة منه
  • يمكن تحسين تحليل المنافسة من خلال تحليل المشاعر إلى نطاقات كبيرة
  • الأهم من ذلك كله ، يمكن تحسين خدمة العملاء لمزيد من الرضا والتحولات السريعة

حالات استخدام تحليل المشاعر

مع وجود مثل هذا المفهوم القوي في متناول اليد ، فأنت مجرد قرار إبداعي بعيدًا عن تنفيذ أفضل حالة استخدام لتحليل المشاعر. ومع ذلك ، هناك العديد من حالات الاستخدام التي تم اختبارها والمعتمدة من قبل السوق والتي تعمل بالفعل اليوم. دعونا نلقي نظرة موجزة على القليل منهم.

مراقبة العلامة التجارية

يعد تحليل المشاعر طريقة رائعة لمراقبة علامتك التجارية عبر الإنترنت. يوجد حاليًا المزيد من القنوات التي يمكن للعملاء من خلالها التعبير عن آرائهم ومن أجل الحفاظ على صورة شاملة للعلامة التجارية ، نحتاج إلى تنفيذ مناهج Omni-channel للمراقبة. يمكن لتحليل المشاعر أن يساعد أعمالنا على نشر الأجنحة عبر المنتديات والمدونات ومواقع بث الفيديو ومنصات البث الصوتي وقنوات التواصل الاجتماعي وتراقب - أو بالأحرى - التنبيه للإشارة إلى العلامة التجارية والمراجعات والمناقشات والتعليقات والمزيد.

رصد وسائل الإعلام الاجتماعية

يستغرق الأمر ما لا يزيد عن ألف شخص لإنشاء علامة تصنيف رائجة. مع وجود الكثير من القوة الممنوحة لوسائل التواصل الاجتماعي ، فمن المنطقي أن نستمع إلى ما يقوله الناس عن أعمالنا على المنصات الاجتماعية. من Twitter و Facebook إلى Instagram و Snapchat و LinkedIn والمزيد ، يمكن إجراء تحليل المشاعر عبر جميع المنصات للاستماع إلى الانتقادات والتقديرات (الإشارات الاجتماعية) والرد وفقًا لذلك. يساعد ذلك أعمالنا على التفاعل بشكل أفضل مع مستخدمينا ، وإدخال نهج إنساني للعمليات والتواصل مباشرة مع أهم أصحاب المصلحة في أعمالنا - عملائنا.

أبحاث الأسواق

يعد تحليل المشاعر طريقة رائعة لفهم السوق وثغراته وإمكانياته والمزيد لتلبية احتياجاتنا المحددة. من خلال البحث الدقيق للسوق ، فإنه يجعل أغراض مثل التوسع والتنويع وإدخال منتجات أو خدمات جديدة أكثر فعالية وتأثيرًا. يمكننا التنبؤ بالاتجاهات وتقييمها ، وفهم ديناميكيات السوق ، وإدراك الحاجة إلى منتج جديد ، وفهم القوة الشرائية والسمات الأخرى لجمهورنا المستهدف ، والمزيد من خلال تحليل المشاعر.

كيف يتم استخدام التعلم الآلي في تحليل المشاعر؟

كيف يتم استخدام التعلم الآلي في تحليل المشاعر؟ كما ذكرنا ، يعد تحليل المشاعر مفهومًا معقدًا وعندما يكون لديك مجموعات بيانات كبيرة ، لا يسعك إلا أن تعتقد أن أتمتة العملية بأكملها قد تكون أفضل طريقة للتعامل معها. بالطبع ، إذا كنت تنشر نهجًا تلقائيًا لتحليل المشاعر ، فمن المهم تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك بدقة للحصول على نتائج دقيقة.

هذا هو المكان الذي تنشأ فيه التعقيدات. يجب ألا تكون البيانات التي تغذيها منظمة فحسب ، بل يجب وضع علامات عليها أيضًا. فقط عند وضع علامة على البيانات ، يمكن لنموذجك فهم بنية الجملة وأجزاء الكلام والكلمات المستقطبة والسياق والمعلمات الأخرى المتضمنة في الجملة. لذلك ، تحتاج إلى العمل بشكل أساسي على وضع علامات على وحدات التخزين بعد أحجام البيانات.

عندما تضع علامة على بياناتك ، فإن ذكاءك الاصطناعي أو نموذجك يفهم الجوانب المختلفة للنصوص ويعمل بشكل مستقل على فهم المشاعر الكامنة وراء البيانات التي تتغذى بها. يمكنك تدريب بياناتك عن طريق وضع تعليقات توضيحية على أجزاء معينة من النصوص الخاصة بك لمساعدة الجهاز على تحديد ما يجب التركيز والتعلم من تلك المعلمة المعينة. تحتاج أيضًا إلى إضافة بيانات وصفية لتعريف المعرف بشكل أكبر.

إذا كنت تخطط لإضافة تعليق توضيحي لبياناتك داخليًا ، فأنت بحاجة أولاً إلى الحصول على كميات هائلة من البيانات في متناول اليد. بمجرد الحصول عليه ، يمكنك استخدام ملف منصة Shaip لإضافة تعليق توضيحي لبياناتك. ومع ذلك ، قد تكون هذه العملية معقدة حيث تحتاج إما إلى تكريس مواردك لهذا العمل أو مطالبتهم ببذل جهد إضافي وإنجاز المهمة.

إذا كان وقتك في السوق قريبًا جدًا ، وتحتاج إلى البحث عن مصادر خارجية لاحتياجاتك من التعليقات التوضيحية على البيانات ، فيمكن لموارد مثلنا في Shaip أن تنقذ الموقف. من خلال عمليات التعليقات التوضيحية للبيانات الخبيرة لدينا ، نضمن تغذية نماذج التعلم الآلي الخاصة بك بمجموعة البيانات الأكثر دقة للحصول على نتائج دقيقة. يقوم فريقنا بوضع تعليقات توضيحية على البيانات بناءً على احتياجاتك ومتطلباتك لتقديم نتيجة موجهة نحو الهدف. نظرًا لأن هذه عملية تستغرق وقتًا طويلاً ومملة ، فإننا نقترح الاتصال بمتطلبات التعليقات التوضيحية للبيانات الخاصة بك للتدريب على تحليل المشاعر.

الوصول اليوم.

شارك الاجتماعية

ربما يعجبك أيضا