คู่มือขั้นสุดท้ายสำหรับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ลูกค้าคือพลังขับเคลื่อนของธุรกิจใดๆ การรู้ว่าพวกเขาคิดอย่างไรกับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณจะช่วยให้องค์กรของคุณไปได้ไกล ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็น คุณสามารถค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าของคุณจากข้อมูลคำติชมได้อย่างง่ายดาย

การวิเคราะห์ความรู้สึกมีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจผู้ชมและลูกค้าของคุณ วิธีนี้ช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีการรวบรวมกันโดยใช้แอปพลิเคชัน

มาดูการขุดความคิดเห็น ประเภท ความอ่อนแอ ความท้าทาย วิธีการทำงาน และตัวอย่างในชีวิตจริงกัน

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกหมายถึงการระบุอารมณ์หรือความรู้สึกผ่านการวิเคราะห์ข้อความและการขุด เป็นที่รู้จักกันว่าการทำเหมืองความคิดเห็น บริษัทต่างๆ สามารถใช้แนวทางนี้เพื่อจัดหมวดหมู่ความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการของตน นอกจากการกำหนดอารมณ์แล้ว การวิเคราะห์นี้สามารถรวบรวมขั้ว หัวเรื่อง และความคิดเห็นของข้อความได้

การทำเหมืองความคิดเห็นใช้เทคโนโลยี AI, ML และการทำเหมืองข้อมูลเพื่อขุดข้อมูลส่วนบุคคลจากข้อความที่ไม่มีการรวบรวมและไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล แชทสนับสนุน ช่องทางโซเชียลมีเดีย ฟอรัม และความคิดเห็นในบล็อก ไม่จำเป็นต้องมีการประมวลผลข้อมูลด้วยตนเอง เนื่องจากอัลกอริธึมใช้วิธีการแบบอัตโนมัติ แบบอิงตามกฎ หรือแบบผสมเพื่อกลั่นกรองความรู้สึก

ไวยากรณ์เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

นอกจากเป็นเครื่องมือในการแก้ไขข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์และเครื่องหมายวรรคตอนแล้ว Grammarly ยังสามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือขุดความคิดเห็นได้อีกด้วย หากคุณเคยใช้การรวมระบบ Grammarly ในอีเมลของคุณ คุณอาจเห็นอิโมจิที่ด้านล่างของอีเมลที่ทำเครื่องหมายเนื้อหาอีเมลของคุณว่าเป็นมิตร เป็นทางการ ไม่เป็นทางการ ฯลฯ

อีโมจินี้แสดงผลการวิเคราะห์โทนเสียงหรือความรู้สึกของข้อความของคุณ Grammarly ใช้ชุดของกฎเกณฑ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาสัญญาณในการเขียนของคุณที่ส่งผลต่อน้ำเสียงหรืออารมณ์ โดยจะวิเคราะห์คำ การใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่ เครื่องหมายวรรคตอน และการใช้ถ้อยคำของคุณเพื่อบอกคุณว่าผู้รับจะค้นพบได้อย่างไร

นอกเหนือจากอีเมลแล้ว ยังสามารถตรวจจับความรู้สึกของข้อความใดๆ ที่คุณเขียน และบอกความรู้สึกที่โดดเด่นของอารมณ์ที่รวมอยู่ในงานเขียนนั้น คุณสามารถเลือกน้ำเสียงที่เหมาะสมซึ่งจะช่วยให้คุณสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับผู้อื่นได้

ความสำคัญของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การติดตามความรู้สึกตามเวลาจริง

แม้ว่าการหาลูกค้าใหม่จะมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการรักษาลูกค้าเดิม แต่ลูกค้ารายหลังก็ต้องการการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง สิ่งที่บางคนรู้สึกเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณในวันนี้อาจเปลี่ยนไปในวันพรุ่งนี้ การขุดความคิดเห็นช่วยให้คุณทราบความคิดเห็นแบบเรียลไทม์และดำเนินการทันที

สินค้าและบริการที่ดีขึ้น

ความรู้สึกของลูกค้าช่วยให้คุณตรวจสอบการตอบสนองและคำติชมของลูกค้าได้ ข้อมูลจะช่วยให้คุณพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นและนำเสนอการบริการลูกค้าที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณด้วยการระบุความรู้สึกและธีมอย่างรวดเร็ว

รับข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้

การวิเคราะห์ความคิดเห็นช่วยให้คุณได้รับข้อมูลที่นำไปดำเนินการได้ โซเชียลมีเดียทุกวันนี้เต็มไปด้วยข้อมูล เนื่องจากผู้คนมักพูดถึงแบรนด์และติดแท็ก การวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้สำหรับความรู้สึกหมายถึงการรู้เกี่ยวกับภาพลักษณ์ของแบรนด์และประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์

แคมเปญการตลาดที่คัดสรร

ด้วยการขุดความคิดเห็น คุณสามารถประเมินแคมเปญการตลาดของคุณได้ ผลลัพธ์ช่วยให้คุณดำเนินการตามความรู้สึกของลูกค้าได้ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้บริษัทปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดของตน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเรียกใช้แคมเปญพิเศษสำหรับผู้ที่สนใจซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณและมีแนวคิดเชิงบวกเกี่ยวกับบริษัทของคุณ

การตรวจสอบภาพลักษณ์ของแบรนด์

โลกของธุรกิจมีการแข่งขันสูงในปัจจุบันซึ่งการรักษาภาพลักษณ์แบรนด์ของคุณไว้เป็นสิ่งที่น่ากลัว คุณสามารถใช้การขุดความคิดเห็นเพื่อกำหนดวิธีที่ลูกค้ารับรู้บริษัทของคุณและดำเนินการตามนั้น

ประเภทของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ขึ้นอยู่กับความต้องการของบริษัทของคุณ คุณสามารถทำแบบจำลองการขุดความคิดเห็นเพื่อเก็บอารมณ์ต่างๆ ได้

การวิเคราะห์แบบละเอียด

โมเดลนี้มีประโยชน์ในการหาค่าความแม่นยำของขั้ว ช่วยให้คุณศึกษาบทวิจารณ์และการให้คะแนนที่คุณได้รับจากลูกค้าของคุณ บริษัทต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์นี้กับประเภทขั้วต่างๆ ดังต่อไปนี้ เช่น แง่บวก แง่บวก แง่ลบ แง่ลบสูง หรือเป็นกลาง

การวิเคราะห์ตามมุมมอง

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นประเภทนี้นำเสนอการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับบทวิจารณ์ของลูกค้าของคุณ เป็นตัวกำหนดแง่มุมของธุรกิจหรือแนวคิดที่ลูกค้ากำลังพูดถึง

หากคุณเป็นผู้ขายน้ำผลไม้และได้รับการรีวิวว่า “สดชื่น แต่ควรมีหลอดที่ย่อยสลายได้ทางชีวภาพด้วย” การวิเคราะห์นี้จะพบว่ามันพูดในเชิงบวกเกี่ยวกับน้ำผลไม้ของคุณ แต่ในทางลบเกี่ยวกับบรรจุภัณฑ์

การวิเคราะห์การตรวจจับอารมณ์

เมื่อใช้โมเดลนี้ องค์กรสามารถตรวจจับอารมณ์ที่รวมอยู่ในความคิดเห็นของผู้ใช้ เช่น ความโกรธ ความพึงพอใจ ความหงุดหงิด ความกลัว ความกังวล ความสุข และความตื่นตระหนก ระบบนี้มักใช้ศัพท์เฉพาะ ในขณะที่ตัวแยกประเภทขั้นสูงบางตัวก็ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องด้วย

อย่างไรก็ตาม ในการตรวจจับอารมณ์ คุณควรใช้แมชชีนเลิร์นนิงแทนคำศัพท์ คำหนึ่งคำสามารถสื่อความหมายเชิงบวกหรือเชิงลบตามการใช้งาน แม้ว่าพจนานุกรมอาจตรวจจับอารมณ์ได้ไม่ถูกต้อง แต่ ML สามารถกำหนดอารมณ์ได้อย่างถูกต้อง

การวิเคราะห์เจตนา

เมื่อใช้โมเดลนี้ คุณจะระบุความตั้งใจของผู้บริโภคได้อย่างแม่นยำ ส่งผลให้คุณไม่ต้องเสียเวลาและความพยายามตามผู้ชมที่ไม่ต้องการซื้ออะไรในเร็วๆ นี้ คุณจะต้องมุ่งความสนใจไปที่ลูกค้าที่วางแผนจะซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณแทน คุณสามารถใช้การตลาดแบบกำหนดเป้าหมายซ้ำเพื่อให้ได้รับความสนใจ

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทำงานอย่างไร

การขุดความคิดเห็นมักจะทำงานผ่านอัลกอริธึมที่สแกนประโยคและตัดสินว่ามันเป็นบวก เป็นกลาง หรือลบ เครื่องมือขุดความคิดเห็นขั้นสูงแทนที่อัลกอริธึมแบบคงที่หรือแบบธรรมดาด้วยปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้น คนในอุตสาหกรรมจึงเรียกการทำเหมืองความคิดเห็นว่าเป็น AI อารมณ์

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในปัจจุบันเป็นไปตามรูปแบบการทำงานสองแบบต่อไปนี้:

#1. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการเรียนรู้ของเครื่อง

ตามชื่อที่แนะนำ เทคนิคนี้ใช้ ML และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเรียนรู้จากอินพุตการฝึกอบรมต่างๆ ดังนั้น ความแม่นยำของโมเดลจึงขึ้นอยู่กับคุณภาพของเนื้อหาอินพุตและความเข้าใจที่ถูกต้องของประโยค ข้อมูลเพิ่มเติมอยู่ด้านล่างในส่วน "วิธีสร้างการวิเคราะห์ความคิดเห็นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง"

#2. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามกฎ

มันเป็นวิธีการขุดความคิดเห็นแบบธรรมดา อัลกอริทึมมีกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการระบุความรู้สึกสำหรับประโยคใดๆ ระบบที่อิงตามกฎยังใช้ NLP ด้วยตนเองผ่านรายการคำ (ศัพท์เฉพาะ) การแปลงโทเค็น การแยกวิเคราะห์ และการแยกจากกัน

นี่คือวิธีการทำงาน:

ห้องสมุดศัพท์

โปรแกรมเมอร์สร้างคลังคำศัพท์เชิงบวกและเชิงลบภายในอัลกอริทึม คุณสามารถใช้พจนานุกรมมาตรฐานใดก็ได้ในการทำเช่นนั้น ที่นี่จะช่วยได้หากคุณระมัดระวังในการตัดสินใจว่าคำใดเป็นคำเชิงบวกหรือเชิงลบ หากคุณทำผิดพลาดใด ๆ ผลลัพธ์จะมีข้อบกพร่อง

Tokenization ของข้อความ

เนื่องจากเครื่องจักรไม่สามารถเข้าใจภาษาพูดของมนุษย์ โปรแกรมเมอร์จึงต้องแบ่งข้อความออกเป็นส่วนๆ ที่เล็กที่สุด เช่น คำ ดังนั้นจึงมีการสร้างประโยคที่แยกข้อความออกเป็นประโยค ในทำนองเดียวกัน การแปลงคำเป็นการแยกเงื่อนไขของประโยค

การลบคำที่ไม่จำเป็น

บทแทรกและการลบคำหยุดมีบทบาทสำคัญ ณ จุดนี้ Lemmatization คือการจัดกลุ่มคำที่คล้ายกันในกลุ่มเดียว ตัวอย่างเช่น Am, Is, Are, Been, Were เป็นต้น ถือเป็น "เป็น"

ในทำนองเดียวกัน การนำคำหยุดออกจะลบคำส่วนเกิน เช่น For, To, A, At เป็นต้น ซึ่งไม่ได้ทำการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในแง่ของความรู้สึกในข้อความ

การนับคำตามอารมณ์ด้วยคอมพิวเตอร์

เนื่องจากคุณจะวิเคราะห์ข้อความหลายเทราไบต์ในโครงการวิเคราะห์ความรู้สึก คุณจึงจำเป็นต้องใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อนับคำที่เป็นบวก ลบ และเป็นกลางทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังช่วยในการลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ในกระบวนการ

การคำนวณคะแนนความเชื่อมั่น

ตอนนี้งานของการขุดความคิดเห็นนั้นง่าย โปรแกรมต้องให้คะแนนกับข้อความ คะแนนอาจอยู่ในรูปแบบเปอร์เซ็นต์ เช่น 0% เป็นลบ 100% เป็นบวก และ 50% เป็นคะแนนเป็นกลาง

หรือบางโปรแกรมใช้มาตราส่วน -100 ถึง +100 ในระดับนี้ 0 คือค่ากลาง -100 คือค่าลบ และ +100 คือค่าความเชื่อมั่นเชิงบวก

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในชีวิตจริง

บริษัทรวบรวมข้อมูลเชิงคุณภาพที่ต้องวิเคราะห์อย่างถูกต้อง กรณีการใช้งานจริงของการขุดความคิดเห็นคือ:

• การวิเคราะห์ความคิดเห็นใช้เพื่อวิเคราะห์การสนทนาเกี่ยวกับการสนับสนุนลูกค้า ช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงขั้นตอนการทำงานและปรับปรุงประสบการณ์การบริการลูกค้า
• สิ่งที่ลูกค้าพูดในฟอรัมและชุมชนออนไลน์มีความสำคัญต่อบริษัทต่างๆ พวกเขาใช้วิธีนี้เพื่อทำความเข้าใจความประทับใจโดยรวมของลูกค้าบนแพลตฟอร์มเหล่านั้น
• ความคิดเห็นของลูกค้าบนโซเชียลมีเดียสามารถสร้างหรือทำลายธุรกิจได้ การวิเคราะห์ความคิดเห็นมักใช้เพื่อระบุสิ่งที่ผู้ฟังพูดถึงบริษัท
• การขุดความคิดเห็นสามารถระบุแนวโน้มของตลาด กำหนดตลาดใหม่ และวิเคราะห์คู่แข่งได้ ดังนั้นผู้คนจึงใช้มันเพื่อการวิจัยตลาดก่อนเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ใหม่
• การตรวจสอบผลิตภัณฑ์เป็นอีกเวทีหนึ่งที่บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ดังนั้น ธุรกิจต่างๆ จึงรู้ว่าพวกเขาสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของตนได้ที่ใด
• แบบสำรวจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่เพิ่งเปิดตัวหรือเวอร์ชันเบต้าของแอปประกอบด้วยข้อมูลที่คุณสามารถใช้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ได้ การขุดความคิดเห็นยังมีประโยชน์ในการรวบรวมข้อมูลที่สำคัญจากการสำรวจลูกค้า

สร้างการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

การประมวลผลข้อความล่วงหน้า

ในการประมวลผลข้อความล่วงหน้า อัลกอริธึม ML อาจใช้การลบคำหยุดและการแบ่งคำเพื่อลบคำที่ไม่สำคัญซึ่งไม่มีบทบาทใดๆ ในการทำเหมือง AI

การแยกคุณสมบัติ

หลังจากประมวลผลข้อความดิบแล้ว โปรแกรม AI จะใช้วิธีการเวคเตอร์เพื่อแปลงคำที่แสดงอารมณ์เป็นตัวเลข คำศัพท์อุตสาหกรรมสำหรับการแสดงตัวเลขของคำนี้คือคุณลักษณะ

Bag-of-n-grams เป็นวิธีทั่วไปสำหรับ vectorization อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้เชิงลึกทำให้เกิดความก้าวหน้ามากมายในด้านนี้ และได้แนะนำอัลกอริธึม word2vec ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม

การฝึกอบรม AI และการทำนาย

ผู้ฝึกสอน AI จำเป็นต้องป้อนชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับตามความรู้สึก ข้อมูลส่วนใหญ่ประกอบด้วยคุณลักษณะหลายคู่ คุณสมบัติคู่ หมายถึงการแสดงตัวเลขของคำแสดงอารมณ์และป้ายกำกับที่เกี่ยวข้อง: เชิงลบ เป็นกลาง หรือบวก

การทำนายข้อความในชีวิตจริง

ตอนนี้โปรแกรมเมอร์จะป้อนข้อความที่มองไม่เห็นหรือข้อความใหม่เข้าสู่ระบบ ML จะใช้การเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้างแท็กหรือคลาสสำหรับข้อความที่มองไม่เห็น

บางครั้ง ระบบ AI ยังสามารถใช้โมเดลอัลกอริธึมการจำแนกประเภทได้ เช่น Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines และ Deep Learning

เครื่องมือขุดความคิดเห็น

เมื่อคุณทราบรายละเอียดเกี่ยวกับแนวคิดของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นแล้ว ก็ถึงเวลาค้นหา เครื่องมือขุดความคิดเห็นยอดนิยม

MonkeyLearn

MonkeyLearn เป็นซอฟต์แวร์ Sentiment Analyzer ที่สามารถตรวจจับอารมณ์ได้อย่างรวดเร็วในข้อมูลข้อความที่ไม่มีการรวบรวมกัน การใช้เครื่องมือนี้ บริษัทต่างๆ สามารถค้นหาความคิดเห็นเชิงลบได้ทันทีและตอบสนองทันทีเพื่อสร้างความประทับใจเชิงบวก

คุณสามารถตรวจสอบความคิดของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ หรือแบรนด์ของคุณได้ ดังนั้นเวลาในการตอบสนองต่อคำถามเร่งด่วนสำหรับบริษัทของคุณจึงเพิ่มขึ้นอย่างมากเช่นกัน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเห็นภาพข้อมูลเชิงลึกด้านความรู้สึก

MonkeyLearn รองรับการผสานรวมกับแอปพลิเคชันหลายร้อยรายการสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ รวมถึง Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google ชีต, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform และ Service Cloud

Awario

หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกที่เชื่อถือได้เพื่อติดตามการฟังทางสังคม Awario คือแอปพลิเคชันสำหรับคุณ โดยจะวัดความรู้สึกที่มีต่อแบรนด์ของคุณและการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป เพื่อให้คุณสามารถเข้าใจชื่อเสียงของคุณ

ใช้เครื่องมือนี้เพื่อระบุความคิดเห็นเชิงลบของโซเชียลมีเดียและตอบกลับตามลำดับความสำคัญ ซึ่งจะแจ้งให้คุณทราบถึงปฏิกิริยาของลูกค้าที่มีต่อแคมเปญการตลาดและผลิตภัณฑ์ออกใหม่

นอกจากนี้ ธุรกิจสามารถใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อวิเคราะห์คู่แข่งเพื่อระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของตน คุณยังสามารถรับสถิติการวิเคราะห์ในรูปแบบ PDF และแชร์กับผู้อื่นได้

ใจความ

เฉพาะเรื่องคือแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ความคิดเห็นซึ่งคุณสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็นได้เช่นกัน มันให้ข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์เกี่ยวกับลูกค้าของคุณโดยใช้การขุดความคิดเห็นที่ขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อใช้เครื่องมือนี้ คุณจะเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าบนแพลตฟอร์มกลางและจัดลำดับความสำคัญของคำตอบได้

แพลตฟอร์มนี้รวบรวมคำติชมจากแบบสำรวจ โซเชียลมีเดีย แชทสนับสนุน คำตอบของลูกค้าแบบปลายเปิด และบทวิจารณ์ จากนั้นจึงจัดหมวดหมู่ตามธีมและความรู้สึกต่างๆ โดยใช้ AI

ดังนั้น คุณจึงรู้ว่าอะไรสำคัญต่อลูกค้า แพลตฟอร์มนี้ไม่จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมหรือเขียนโค้ดด้วยตนเอง เนื่องจากคุณสามารถเข้าใจธีมที่ได้รับความนิยมจากลูกค้าได้อย่างราบรื่น

คำพูดสุดท้าย

ความรู้สึกของลูกค้าและความตั้งใจในการซื้อเป็นของคู่กัน บริษัทต่างๆ สามารถออกแบบแผนการตลาดของตนได้โดยทราบถึงความประทับใจเชิงบวกหรือเชิงลบของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและลูกค้าปัจจุบัน การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นยังช่วยคุณในการจัดการโซเชียลมีเดียและการสร้างแบรนด์ของบริษัท

เมื่อคุณทราบถึงความสำคัญของการขุดความคิดเห็นและวิธีการทำงานแล้ว คุณสามารถใช้วิธีนี้กับธุรกิจของคุณได้โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นระดับแนวหน้า คุณยังสามารถสร้างโซลูชันการวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

หากสนใจ โปรดดูรายการเครื่องมือคำติชมของลูกค้าเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของคุณ