他们说好的企业总是倾听客户的意见。
但聆听的真正含义是什么？
人们首先在哪里谈论您的业务？
你如何不仅听而且听他们 - 真正理解他们??
这些是每天困扰着企业主、营销人员、业务发展专家、广告部门和其他主要利益相关者的一些问题。 直到最近，我们才开始获得多年来一直在问的所有这些问题的答案。 今天，我们不仅可以倾听客户的声音，关注他们对我们的产品或服务的评价，而且可以采取纠正措施，承认甚至奖励那些有道理或值得称赞的言论的人
我们可以使用一种称为情感分析的技术来做到这一点。 一个长期存在的概念，在社交媒体平台和大数据出现并占据主导地位之后，情感分析成为一个流行语，然后在商业领域成为家喻户晓的名字。 今天，人们比以往任何时候都更加直言不讳地谈论他们对产品和服务的体验、情感和情感，情感分析正是利用了这一元素。
如果您不熟悉此主题并想详细探索什么 情绪分析 是，这对您的业务意味着什么，更重要的是，您来对地方了。 我们确信，在文章结束时，您将对该主题有可操作的见解。
让我们开始吧
什么是情绪分析？
情感分析是推断、衡量或理解您的产品、服务或品牌在市场上的形象的过程。 它通过解释客户评论、财经新闻、社交媒体等的细微差别来分析人类的情感和情绪。 如果这听起来太复杂，让我们进一步完善它。
情感分析也被认为是意见挖掘。 随着社交媒体的兴起，人们开始更公开地谈论他们的经历 通过博客、视频博客、社交媒体故事、评论、推荐、综述、主题标签、评论、私信、新闻文章和各种其他平台在线提供产品和服务。 当这种情况发生在网上时，它会留下个人表达体验的数字足迹。 现在，这种体验可能是积极的、消极的，或者只是中性的。
情感分析就是将所有这些在线表达和体验以文本的形式挖掘出来。 通过大量的意见和表达样本，品牌可以准确捕捉目标受众的声音，了解市场动态，甚至可以在最终用户中了解其在市场中的位置。
简而言之，情感分析会带出人们对品牌、产品、服务或所有这些的看法。
社交媒体渠道是有关您业务的信息宝库，通过有效的简单分析技术，您可以了解有关您品牌的任何信息。
同时，我们必须消除对情感分析的误解。 与听起来不同，情感分析不是一种一步到位的工具或技术，可以立即获取您对品牌的意见和情感。 它是算法、数据挖掘技术、自动化甚至自然语言处理 (NLP) 的混合体，需要复杂的实现。
为什么情感分析很重要？
从前景来看，这是一个非常简单的赠品，人们有权在线谈论您的品牌或业务。 当他们拥有一定数量的受众时，他们很有可能会影响另外 10 个人信任或跳过您的品牌。
由于互联网为好坏提供了透明度，因此企业必须确保删除或更改负面提及并为收视率预测好的提及。 统计数据和报告还显示，年轻客户（Z 世代及以上）在网上购买任何东西时都非常依赖社交媒体渠道和影响者。 在这种情况下，情感分析不仅变得至关重要，而且很可能也是一种重要的工具。
情绪分析有哪些不同类型？
像情绪一样——情绪分析可能很复杂； 它也是极其具体和以目标为导向的。 为了从情绪分析活动中获得最佳结果和推论，您需要尽可能准确地定义目标。 当涉及到您可以关注的消费者反馈时，有几个参数可以直接影响您最终实施的情绪分析活动的类型。
为了让您快速了解，以下是不同类型的情绪分析参数 -
- 极性 – 关注您的品牌在网上收到的评论（正面、中立和负面）
- 情绪 – 关注您的产品或服务在客户心中点燃的情感（高兴、悲伤、失望、兴奋等）
- 急 – 专注于使用您的品牌的即时性或为客户的问题找到有效的解决方案（紧急且可等待）
- 意图 – 专注于了解您的用户是否有兴趣使用您的产品或品牌
您可以选择使用这些参数来定义您的分析活动，或者根据您的业务利基、竞争、目标等提出其他超级特定的活动。 一旦你决定了这一点，你最终可以订阅以下类型的情感分析之一。
情绪检测
这种方法决定了出于某种目的使用您的品牌背后的情感。 例如，如果他们从您的电子商务商店购买服装，他们可能对您的发货程序、服装质量或选择范围感到满意，或者对它们感到失望。 除了这两种情绪之外，用户还可能面临频谱中的任何特定或混合情绪。 情绪检测致力于找出特定的或一系列的情绪是什么。 这是在机器学习算法和词典的帮助下完成的。
这种类型的缺点之一是用户有多种表达情感的方式——通过文本、表情符号、讽刺等。 您的模型应该高度进化，以检测其独特表达背后的情感。
细粒度分析
更直接的分析形式涉及找出与您的品牌相关的极性。 从非常积极到中性再到非常消极，用户可以体验与您的品牌相关的任何属性，这些属性可以以评级的形式（例如基于星级）呈现出有形的形状，您的模型所需要做的就是挖掘这些不同的形式来自不同来源的评级。
基于方面的分析
评论通常包含合理的反馈和建议，这些反馈和建议可以让您发现您从未知道存在的漏洞，从而推动您在市场上的业务增长。 基于方面的情感分析让您更进一步帮助识别它们。
简单来说，用户通常会在他们的评论中指出除了评分和表达情感之外的一些好坏。 例如，关于您的旅游业务的评论可能会提到， “导游真的很有帮助，向我们展示了该地区的所有地方，甚至帮助我们登机。” 但是，也可能是，” 旅游咨询台的工作人员非常粗鲁和昏昏欲睡。 我们不得不等待一个小时才能得到当天的行程。”
隐藏在情绪之下的是您的业务运营中的两个主要内容。 这些可以通过基于方面的分析来修复、改进或识别。
多语言分析
这是对不同语言的情绪评估。 语言可能取决于您经营的地区、您运送到的国家/地区等。 这种分析涉及使用特定于语言的挖掘和算法、没有它的翻译器、情感词典等。
[另请参阅： 多语言情感分析——重要性、方法和挑战]
情绪分析如何工作？
情感分析融合了多种模块、技术和技术概念。 情感分析领域的两个主要部署包括 NLP 和机器学习。 一个帮助挖掘和整理意见，另一个则训练或执行特定操作以从这些意见中发现见解。 根据您拥有的数据量，您可以部署三个情绪分析模块之一。 您选择的模型的准确性在很大程度上取决于数据量，因此关注它始终是最佳做法。
基于规则
您可以在此处手动为模型定义规则，以对您拥有的数据执行情感分析。 规则可以是我们上面讨论的一个参数——极性、紧迫性、方面等等。 该模型涉及 NLP 概念的集成，例如词典、标记化、解析、词干提取、标记词性等。
在基本模型中，极化词被定义或分配一个值——对正面词有利，对负面词不利。 该模型计算文本中正面和负面词的数量，并相应地对意见背后的情绪进行分类。
这种技术的主要缺点之一是，讽刺的实例可能会被当作好意见，歪曲情绪分析的整体功能。 虽然这可以通过构建高级模型来解决，但缺点仍然存在。
自动表
情感分析的这一方面完全适用于机器学习算法。 在这种情况下，不需要人工干预并为模型运行设置手动规则。 相反，实施了一个分类器来评估文本并返回结果。 这涉及大量数据标记和数据注释，以帮助模型理解它正在馈送的数据。
杂交种
作为最准确的模型，混合方法融合了基于规则和自动的两全其美。 它们更精确、更实用，并且更受企业青睐，用于他们的情绪分析活动。
情绪分析对您的业务意味着什么？
就您的业务及其在市场中的立场而言，情绪分析可能会带来一波发现。 当企业存在的最终目的是让客户的生活更轻松时，倾听他们的意见只会帮助我们推出更好的产品和服务，进而推动我们的业务向前发展。 以下是关于情绪分析可以为您的业务做些什么的关键要点：
- 它极大地有助于监控您的品牌在市场上的健康状况。 从单个仪表板，您可以快速了解您的品牌健康状况是良好、中性还是消耗。
- 它可以帮助您更好地管理您的品牌声誉并快速解决 ORM 问题和危机
- 通过让您了解受众的脉搏并利用它来支持开发更好的营销活动
- 可以通过情感分析在很大程度上优化竞争分析
- 最重要的是，可以改进客户服务以获得更高的满意度和更快的周转时间
情感分析用例
有了如此强大的概念，您只需做出一个创造性的决定即可实现情感分析的最佳用例。 但是，今天已经有几个经过市场测试和批准的用例。 让我们简要地看一下其中的一些。
品牌监控
情绪分析是在线监控品牌的好方法。 目前，客户可以通过更多渠道表达意见，为了维护整体品牌形象，我们需要实施全渠道监控。 情绪分析可以帮助我们的业务在论坛、博客、视频流网站、播客平台和社交媒体渠道中传播，并密切关注（或者更确切地说是倾听）品牌提及、评论、讨论、评论等。
社交媒体监控
只需一千人就可以使主题标签成为趋势。 由于社交媒体拥有如此大的权力，因此我们在社交平台上倾听人们对我们业务的看法才有意义。 从 Twitter 和 Facebook 到 Instagram、Snapchat、LinkedIn 等，可以跨所有平台进行情绪分析，以听取批评和赞赏（社会提及）并做出相应的回应。 这有助于我们的业务更好地与用户互动，采用人性化的运营方式，并直接与我们业务中最重要的利益相关者——我们的客户建立联系。
市场调查
情绪分析是了解市场、其漏洞、潜力以及更多满足我们特定需求的好方法。 通过精确的市场研究，它使扩张、多样化以及引入新产品或服务等目的更加有效和有影响力。 我们可以预测和评估趋势、了解市场动态、实现对新产品的需求、了解目标受众的购买力和其他属性，以及通过情绪分析进行更多操作。
机器学习如何用于情感分析？
正如我们所提到的，情感分析是一个复杂的概念，当您拥有大量数据集时，您会不禁想到自动化整个过程可能是处理它的最佳方法。 当然，如果您正在部署一种自动方法来分析情绪，那么精确地训练您的机器学习模型以获得准确的结果非常重要。
这就是复杂性出现的地方。 您提供的数据不仅要结构化，还要标记。 只有当你标记数据时，你的模型才能理解句子结构、词性、极化词、上下文以及句子中涉及的其他参数。 为此，您需要主要在大量数据之后标记卷。
当您标记数据时，您的人工智能或模型会理解文本的不同方面，并自主地了解您输入的数据背后的情绪。您可以通过注释文本的特定部分来训练数据，以帮助机器识别要输入的内容专注于该特定参数并从中学习。 您还需要添加元数据以进一步定义标识符。
如果您计划在内部对数据进行注释，则首先需要手头有大量数据。 一旦你拥有它，你就可以使用 Shaip 平台来注释您的数据. 但是，此过程可能会很复杂，因为您需要将资源专用于这项工作，或者要求他们加倍努力完成工作。
如果您的上市时间很快就要到了，并且您需要寻找外部资源来满足您的数据注释需求，那么像我们 Shaip 这样的资源可以节省时间。 通过我们的专家数据注释流程，我们确保您的机器学习模型获得最精确的数据集以获得精确的结果。 我们的团队根据您的需要和要求对数据进行注释，以提供面向目标的结果。 由于这是一个耗时且乏味的过程，我们建议您联系您的数据注释要求以进行情感分析训练。
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