نقش تجزیه و تحلیل احساسات در تحقیقات بازار

فناوری به طور اساسی سفر مشتری را تغییر می دهد و باعث می شود مشتریان از گذشته ارتباط برقرار و توانمندتر کنند. با بیش از 59 ٪ از جمعیت جهان که از طریق اینترنت به هم متصل هستند ، مشتریان اکنون به طور فعال نظرات خود را در رسانه های اجتماعی و سایر سیستم عامل های آنلاین ابراز می کنند و منجر به حجم عظیمی از محتوای تولید شده توسط کاربر می شوند. برای مارک ها ، این داده های عظیم بینش عمیقی در مورد روندهای رفتاری مصرف کننده ارائه می دهند و به شرکت ها کمک می کنند تا در مورد درک مشتری از محصولات ، خدمات یا رویدادهای خود بیاموزند. در اینجا دقیقاً جایی است که تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات نقش مهمی در تحقیقات بازار دارند.

تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات به استفاده از پردازش زبان طبیعی ، تجزیه و تحلیل متن ، زبان شناسی محاسباتی و بیومتریک برای شناسایی ، استخراج ، کمیت و مطالعه حالات عاطفی و اطلاعات ذهنی اشاره دارد.

به طور خلاصه ، تجزیه و تحلیل احساسات یک تکنیک تجزیه و تحلیل متن است که تفسیر و طبقه بندی احساسات و قصد انسان را در داده های متن امکان پذیر می کند.

نیاز به تجزیه و تحلیل احساسات

بیشتر تحقیقات بازار بر معیارهای کمی مانند سهم بازار ، نفوذ بازار و SOV متمرکز است. با این حال ، در انجام تجزیه و تحلیل کیفی شکاف وجود دارد که به درک پالس واقعی مشتریان کمک می کند. چالش واقعی ایجاد این شکاف بیشتر داده های تولید شده توسط مشتری مانند پست های رسانه های اجتماعی ، مکالمات گپ ، پست های وبلاگ و ایمیل های بدون ساختار است. این نوع داده ها نه تنها تجزیه و تحلیل و درک بلکه زمان و مصرف منابع نیز دشوار است.

تجزیه و تحلیل احساسات از معدنکاری متن و الگوریتم های پردازش زبان طبیعی استفاده می کند که داده های بدون ساختار را تجزیه و تحلیل می کند و بینش هایی را به دست می آورد که به مشاغل در درک عمیق مشتریان و رقبا کمک می کند.

روش تجزیه و تحلیل احساسات

در زیر جریان فرآیند یک فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات عمومی است

از آنجا که تجزیه و تحلیل احساسات از محتوای گسترده تولید شده توسط کاربر استفاده می کند ، داده های خام از منابع مختلف داده مانند رسانه های اجتماعی ، وبلاگ ها ، تابلوهای بحث ، سایت های مرور و تجارت الکترونیکی در یک دریاچه داده جمع آوری و ذخیره می شوند. در این مرحله ، داده ها بسیار بی نظم و بدون ساختار هستند.

این مرحله شامل تمیز کردن داده های استخراج شده است و آن را برای تجزیه و تحلیل بیشتر آماده می کند. برای تجزیه و تحلیل کارآمد ، اطلاعات بی ربط مانند سر و صدا ، محتوای غیر متناسب ، ابرداده و کلمات متوقف شده شناسایی و حذف می شوند.

قبل از رسیدن به مرحله بعدی ، فیلتر کردن داده ها برای تجزیه و تحلیل کارآمد ضروری است. در این فرآیند ، تمام جملات متنی موجود در مجموعه داده برای ذهنیت آزمایش می شوند. فقط جملات با عبارات ذهنی در مجموعه داده ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر حفظ می شوند ، در حالی که بقیه دور ریخته می شوند.

1. طبقه بندی احساسات

در این مرحله ، داده های متن ذهنی به طبقه بندی احساسات مختلف طبقه بندی می شوند. پس از طبقه بندی احساسات ، قطبیت احساسات تشخیص داده می شود و مشخص می شود که آیا متن احساسات مثبت ، منفی یا خنثی را بیان می کند. به طور گسترده ، سه نوع الگوریتم طبقه بندی احساسات وجود دارد.

• مبتنی بر ML: این روش از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کند ، که مدل های پیش بینی را با استفاده از داده های دارای برچسب از قبل موجود ، آموزش می دهند.
• واژگان مبتنی بر: این رویکرد از فرهنگ لغت کلماتی استفاده می کند که در آن هر کلمه با قطبیت عاطفی و قدرت احساسات خود نقشه برداری می شود. سپس ، فرهنگ لغت برای محاسبه نمره کلی قطبیت با داده ها مطابقت دارد.
• هیبرید: این روش از بهترین های هر دو بالا استفاده می کند. از الگوریتم های مبتنی بر واژگان برای آموزش مدل پیش بینی استفاده می کند ، جایی که ثابت می شود واژگان کارآمدتر هستند. از همان مدل های پیش بینی برای تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از ML برای چرخش سریعتر استفاده می شود.

1. تجزیه و تحلیل

به طور معمول ، بینش های تجزیه و تحلیل به عنوان گزارش ها و نمودارهای مستقل منتشر شد. اما با رشد فناوری برای پردازش مقدار زیادی از داده ها در زمان واقعی ، داشبورد تعاملی با ویژگی های تفصیلی تجسم داده ها در حال حاضر استفاده می شود.

کاربرد تجزیه و تحلیل احساسات در تحقیقات بازار

تجزیه و تحلیل احساسات نه تنها به مشاغل کمک می کند تا درک مشتریان خود را از برند خود نظارت کنند بلکه هوش ارزشمند بازار را در مورد اکوسیستم کامل نیز ارائه می دهند. در زیر برخی از موارد استفاده از تحقیقات بازار ثانویه از تجزیه و تحلیل احساسات استفاده شده است.

تجزیه و تحلیل احساسات نه تنها بینش هایی در مورد شهرت آنلاین شما ارائه می دهد بلکه امکان درک آنچه مشتریان در بخش هدف را به رقبای شما فکر می کنند ، امکان پذیر است. این بینش های عمیق به ایجاد شکاف در محصولات و خدمات کمک می کند تا با مخاطب هدف طنین انداز شود و همچنین به مشاغل در ادامه رقابت کمک کند.

با توسعه الگوریتم های تجزیه و تحلیل عمیق شیرجه ، می توان نه تنها احساسات مشتریان را نسبت به یک محصول بلکه عوامل ، ویژگی ها و ویژگی ها نیز درک کرد. چنین بینش هایی به مشاغل کمک می کند تا پیشنهادات خود را بهینه کنند و آن را برای هدف خود جذاب کنند. بخش.

نظارت بر برند یکی از متداول ترین کاربردهای تجزیه و تحلیل احساسات است. این امر در ارزیابی چگونگی درک یک برند ، محصول یا سازمان توسط عموم مردم ، به ویژه در بخش های هدف کمک می کند.

مقدار زیادی از داده های مشتری مانند رونوشت چت ، ضبط صوتی و نامه های الکترونیکی در حالی که مشتریان با پشتیبانی مشتری تعامل دارند ، تولید می شوند. اندازه گیری واکنش مشتریان در این تعامل ، تصویری روشنی از سطح رضایت آنها به ما می دهد و همچنین منعکس کننده عملکرد تیم های پشتیبانی است.

پلت فرم Vocis SetUserv می تواند به مشاغل کمک کند تا تجزیه و تحلیل احساسات کارآمد را انجام دهند که به درک عمیق مشتریان ، اکوسیستم نشانگر کمک می کند و به ماندن در پیشبرد رقابت کمک می کند.