تبدأ المقالة بتسليط الضوء على أهمية تحليل المشاعر في عالم اليوم المستند إلى البيانات ، حيث يعد فهم المشاعر الأساسية في المعلومات النصية أمرًا بالغ الأهمية. يوضح أن تحليل المشاعر يقدم رؤى قيمة للشركات والباحثين والأفراد. لإثبات إمكاناتها ، تقدم المقالة خمسة أمثلة متنوعة لتطبيقات تحليل المشاعر.
يركز المثال الأول على تحسين خدمة العملاء. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن للشركات تحليل تفاعلات العملاء عبر قنوات مختلفة لاكتشاف المشاعر السلبية ومعالجة مخاوف العملاء على الفور. من ناحية أخرى ، تساعد المشاعر الإيجابية في تحديد العناصر الناجحة التي يمكن تضخيمها لتحسين تجربة العملاء بشكل عام ومعدلات الاستبقاء.
يستكشف المثال الثاني تحليل المشاعر في تحليل المنتج. يمكن الاستفادة من وفرة مراجعات المنتجات المتاحة على مواقع التجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات لفهم تفضيلات العملاء وتحديد نقاط القوة والضعف واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تطوير المنتجات واستراتيجيات التسويق والتسعير.
تمت مناقشة مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي كمثال ثالث. يسمح تحليل المشاعر للشركات بمراقبة التصور العام لعلامتها التجارية أو منتجاتها أو خدماتها على منصات وسائل التواصل الاجتماعي. يساعد ذلك في إدارة سمعة العلامة التجارية والاستجابة للأزمات المحتملة وتحديد دعاة العلامة التجارية وفرص التسويق الفيروسي.
يوضح المثال الرابع دور تحليل المشاعر في أبحاث السوق وتحليل المنافسين. من خلال تتبع المشاعر العامة من خلال المحتوى عبر الإنترنت مثل منشورات المدونات والمنتديات والمقالات الإخبارية ، تكتسب الشركات رؤى حول اتجاهات الصناعة والمشهد التنافسي وتفضيلات المستهلك. تساعد هذه المعلومات في التخطيط الاستراتيجي والحفاظ على الميزة التنافسية.
يؤكد المثال الخامس على مراقبة العلامة التجارية خارج وسائل التواصل الاجتماعي ، ويمتد إلى المدونات والمواقع الإخبارية ومنصات المراجعة والمنتديات. يساعد تحليل المشاعر الشركات على مراقبة المحادثات عبر الإنترنت ، وخاصة المراجعات عبر الإنترنت ، لقياس سمعة العلامة التجارية وتصورات العملاء. يسمح تحليل المشاعر المستند إلى الجانب بتحديد ميزات المنتج المحددة التي تحظى بالثناء أو النقد ، مما يساعد في تطوير المنتجات واستراتيجيات التسويق.
يختتم المقال بتسليط الضوء على أهمية بيانات التدريب القوية والمتنوعة لتحليل المشاعر. يذكر أنه يمكن استخدام مصادر مختلفة ، مثل تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات المنتجات وتعليقات العملاء والمقالات الإخبارية ، لتدريب نماذج التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك ، يذكر خدمات تحليل المشاعر التي توفر نماذج مدربة مسبقًا للشركات ، مما يلغي الحاجة إلى تطوير نموذج داخلي وتمكين صنع القرار المستند إلى البيانات.
بشكل عام ، تؤكد المقالة على التطبيقات واسعة النطاق لتحليل المشاعر وكيف يمكن أن توفر رؤى قيمة عبر القطاعات ، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز عملية صنع القرار ورضا العملاء.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://technicalistechnical.com/a-deep-dive-into-5-sentiment-analysis-examples/
