Успех или неудача бренда зависит не только от объемов продаж, которые могут изменяться в короткие сроки – это также зависит от мнения клиента (или чувства). Настроения можно узнать, послушав, как потенциальные покупатели говорят о бренде, независимо от того, купили они продукт или нет.
Соответствует ли бренд текущим тенденциям? Есть ли у целевой аудитории положительный имидж бренда? Или отрицательный? Или они полностью игнорируют бренд? Как влиятельные лица реагируют на бренд? Компания должна регулярно искать ответы на эти важные вопросы, систематически отслеживая каналы социальных сетей.
Слово «сантимент» также означает восприятие или чувство. Таким образом, анализ настроений направлен на то, чтобы выяснить, как целевая аудитория воспринимает бренд или какие чувства он вызывает. Профессионалы фондового рынка также проводят анализ настроений, чтобы определить, как будут развиваться цены на акции, исходя из покупательского поведения и общего настроения инвесторов фондового рынка. В этой статье мы сосредоточимся на систематическом анализе настроений и восприятия бренда в социальных сетях, в обзорах продуктов и в блогах.
Как работает анализ настроений?
Анализ настроений, также известный как анализ мнений, автоматически анализирует комментарии пользователей, чтобы определить, выражает ли текст положительное или отрицательное мнение. Для этого в анализе тональности используются методы интеллектуального анализа текста. Интеллектуальный анализ текста – это автоматический анализ текста, написанного на естественном языке.
И именно здесь возникает первая проблема: естественный язык не состоит из списков положительных и отрицательных слов. Простые аналитические методы ищут в тексте слова с положительным или отрицательным значением в соответствии с заранее созданным лексиконом, адаптированным к конкретной теме. Хотя этот метод дает очень приблизительный обзор, он не очень полезен для фиксации фактического настроения. При анализе субъективного отзыва о продукте даже частота предположительно положительных или отрицательных слов не очень информативна.
Рассмотрим два отзыва: «Я в восторге» и «Очень хорошо, свое предназначение выполняет». Первое предложение содержит положительное слово «в восторге», второе предложение содержит два положительных слова «хорошо» и «удовлетворяет». Простой статистический анализ даст более высокий балл второму предложению, в то время как люди сочтут обзор посредственным или отрицательным. Соответственно, для успешного анализа настроений нужен искусственный интеллект.
Другая проблема заключается в том, что люди в социальных сетях, в частности, выражают свое мнение и общаются, как если бы они говорили с другом. Они не всегда строго следуют правилам грамматики английского языка . Многие предложения имеют совершенно другое значение в их более широком контексте. Распознавание этих нюансов – серьезная проблема для инструментов анализа. Кроме того, многие языки, особенно подростковый сленг, находятся под сильным влиянием недолговечных тенденций.
В результате инструмент анализа настроений требует точных знаний о целевой аудитории и среде продукта. Здесь можно применять методы машинного обучения, чтобы постепенно обучать инструменты и со временем улучшать качество результатов.
Какова цель анализа настроений?
Самая важная задача анализа настроений – определить общее мнение о продукте или бренде в рамках определенной целевой аудитории. Имея в виду эту цель, имеет смысл анализировать тематически релевантные сообщения в Facebook, Instagram и других социальных сетях в дополнение к обзорам продуктов на собственном веб-сайте продавца или в крупных интернет-магазинах.
Анализ тональности предназначен для выявления эмоций, стоящих за написанным текстом, и определения того, что на самом деле имел в виду автор текста.
Каковы преимущества анализа настроений?
Профессиональный анализ текста позволяет оценить большой объем текстовых данных, чтобы определить преобладающее мнение вашей целевой аудитории. Затем вы можете использовать соответствующие маркетинговые стратегии, чтобы конкретно противодействовать негативным настроениям.
Анализ настроений – это не инструмент для ответа на индивидуальные мнения или обзоры продуктов. В таких случаях лучше попросить человека написать личный ответ. Однако тщательно спланированный анализ определенных платформ социальных сетей позволяет выявить довольных клиентов и отправлять им адаптированную рекламу или рекламные акции .
Когда используется сентиментальный анализ?
Анализ настроений особенно важен для рекламных кампаний в социальных сетях, где потенциальные клиенты немедленно реагируют на сообщения компаний. В некоторых случаях эти пользователи даже общаются между собой – часто гораздо более честно, чем с компанией.
Если ваш анализ настроений выявляет негативные настроения или ложное впечатление о рекламируемых продуктах , вы можете в кратчайшие сроки скорректировать свои рекламные кампании и повторно проанализировать их. Когда вы представляете новую и улучшенную версию известного продукта или меняете внешний вид вашего бренда, анализ настроений может быть полезным способом оценки того, как изменение влияет на удовлетворенность существующих клиентов и поведение новых клиентов.
Хотя с помощью автоматизированного инструмента сравнительно легко прочесать большие коллекции текста, также важно различать релевантный и нерелевантный контент. Помимо фильтрации спама, инструмент должен находить тексты, которые только косвенно связаны с вашим продуктом, и исключать их из анализа.
В соответствующих комментариях на вашу бренд должны быть разбиты или фильтруются в соответствии с другими критериями, например, является ли на самом деле комментарии отзывы о продукте или это обслуживание клиентов или упаковка , которая подвергается критике, в результате чего текста , полного негативных слов . Хотя понимание этих областей может быть интересным, оно искажает анализ, если анализируется вместе с реальными обзорами продуктов.
Вы также можете использовать анализ настроений для измерения успешности маркетинговых кампаний , например, когда термины или фразы из вашей текущей рекламы появляются вместе с положительными словами в комментариях.
Пример простого анализа настроений Google Natural Language
Google Natural Language API является программным интерфейсом, который может выполнять простые анализы настроения и может быть интегрирован в собственные приложения. Google позволяет всем, а не только разработчикам программного обеспечения, попробовать этот API. Просто скопируйте и вставьте текст в поле ввода API и выберите один из различных вариантов анализа текста. Например, вы можете выбрать «Настроение».
Каждое предложение оценивается индивидуально, и ему присваивается балл от -1 до +1, где -1 – очень отрицательный результат, а +1 – идеальный. Затем оценки отдельных предложений суммируются в общую оценку текста по скользящей шкале.
В приведенном ниже примере мы проанализировали фиктивный обзор чайника. Результат демонстрирует недостатки автоматического анализа текста. Например, предложение с фразой «не знаю» получает относительно низкую оценку. Однако, если вы перечитаете текст и рассмотрите общий контекст, станет ясно, что пользователь действительно хвалит продукт на данном этапе обзора. С другой стороны, следующее предложение, хотя и имеет гораздо более негативное значение, получает точно такой же балл.
Однако, поскольку большинство обзоров не содержат этих типов фраз или иронии, даже простой анализ тональности является полезным способом определения преобладающих настроений в большом объеме текста.
Постепенно такие технологии и сервисы будут появляться в русскоязычном сегменте и активно внедряться в разные сферы бизнеса где важно взаимодействие с клиентами.
