Sentimenttianalyysi tekoälyn avulla. Miten se auttaa edistämään muutosta liiketoiminnassa? | Tekoäly liiketoiminnassa #128

Mitä on sentimenttianalyysi?

Sentimenttianalyysi, joka tunnetaan myös mielipidekaivauksena, on prosessi, jossa käsitellään automaattisesti suuria määriä tekstiä määrittääkseen, ilmaiseeko se positiivisia, negatiivisia vai neutraaleja tunteita. Se perustuu luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP), joka mahdollistaa koneiden ymmärtää ihmiskieltä, ja koneoppimiseen (ML) – algoritmien kouluttamiseen merkittyjen tietojoukkojen avulla tunnistamaan tiettyjä sanoja ja ilmauksia, jotka viittaavat tiettyyn tunteeseen.

Sentimenttianalyysin päämenetelmät:

• sääntöperusteinen lähestymistapa – sopivien tunteiden liittäminen avainsanoihin ennalta määriteltyjen sääntöjen ja sanakirjojen perusteella, esimerkiksi “mahtava” – positiivinen, “kauhea” – negatiivinen. Se on nopeaa, mutta vähemmän tarkkaa,
• koneoppimislähestymistapa – se perustuu algoritmien kouluttamiseen merkittyjen tietojoukkojen avulla, jotta ne voivat oppia tunnistamaan tunteita kontekstin perusteella. Se on kehittyneempi ja vaatii paljon koulutusdataa.
• hybridi-lähestymistapa – yhdistää molemmat lähestymistavat.

Kuvittele vaateyritys, joka haluaa kerätä palautetta uudesta kokoelmastaan sosiaalisesta mediasta, foorumeilta ja kyselyistä. Manuaalinen tekeminen kestäisi viikkoja. AI:n ja sentimenttianalyysin avulla se vie vain minuutteja. Algoritmi antaa jokaiselle mielipiteelle pisteen -1:stä 1:een, missä -1 on erittäin negatiivinen, 0 on neutraali ja 1 on erittäin positiivinen. Tämä auttaa yritystä näkemään nopeasti, mitkä tuotteet asiakkaat pitävät ja mitkä tarvitsevat parannusta.

Seuraava kaavio näyttää sentimenttianalyysin prosessin AI:n avulla:

1. Tietojen kerääminen. Ensimmäisessä vaiheessa asiakasarvostelut kerätään eri lähteistä.
2. Esikäsittely. Se sisältää erikoismerkkien, emotikonien, HTML-tunnisteiden jne. poistamisen.
3. Tokenisointi. Se on tekstin jakamista yksittäisiin sanoihin tai lauseisiin, jotta tekoäly voi käsitellä tekstuaalista tietoa tehokkaammin.
4. Kielianalyysi. Sanaluokkien tunnistaminen, kielteisten lauseiden tunnistaminen, vertailu- ja superlatiiviluokat jne.
5. Sentimenttiluokittelu. Avainhetki, joka sisältää positiivisen, neutraalin tai negatiivisen etiketin liittämisen.
6. Tulosten aggregointi. Tämä on kokonaisvaltaisen sentimentin laskeminen tietylle mielipiteiden joukolle.

Valmistellut tiedot toimivat erinomaisena lähtökohtana lisäanalyysille ja liiketoimintapäätösten tekemiselle. Prosessin automatisoinnin ansiosta yritykset voivat jatkuvasti seurata asiakastunteita ja reagoida nopeasti nouseviin signaaleihin.

Lähde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Miksi sentimenttianalyysi on tärkeää yrityksille?

Seurata, mitä asiakkaat sanovat brändistä verkossa, on nykyään elintärkeää yrityksille. Satojen kommenttien ja viestien analysoiminen manuaalisesti on vain liian työlästä.

Automaattinen sentimenttianalyysi auttaa pitämään silmällä brändin mainintoja reaaliajassa ja reagoimaan nopeasti. Tässä ovat keskeiset käyttötarkoitukset:

• asiakaspalvelun parantaminen – negatiiviseen palautteeseen reagoiminen nopeasti,
• maineen suojaaminen – bränditunteen jatkuva seuranta auttaa estämään maineongelmia,
• markkinatutkimus – trendien seuraaminen, kilpailijoiden vertailu ja markkinarakojen löytämistä. Tutkimusten mukaan 90 % ostopäätöksistä edeltää verkkohaku.
• tuotekehitys – käyttäjäpalautteen kerääminen ja sen analysointi parannuksia ja innovaatioita varten.

Esimerkkejä? Ravintolaketju voi analysoida asiakkaiden arvosteluja alustoilla kuten TripAdvisor parantaakseen ruokien ja palvelun laatua. Pankki voi seurata sentimenttiä uutta mobiilisovellusta kohtaan ratkaistakseen mahdolliset ongelmat nopeasti ja räätälöidäkseen ominaisuuksia käyttäjien tarpeiden mukaan. Luonnonkosmetiikkavalmistaja voi seurata keskusteluja foorumeilla ja Facebook-ryhmissä löytääkseen markkinaraon uudelle tuotteelle.

Coca-Cola käytti sentimenttianalyysiä seuratakseen keskusteluja brändistä sosiaalisessa mediassa vuoden 2018 FIFA World Cupin aikana. Tämä mahdollisti heidän mainosviestinsä säätämisen reaaliajassa.

T-Mobile puolestaan sentimenttianalyysin ansiosta tunnisti asiakkaidensa pääongelmat ja toteutti parannuksia, mikä johti 73 %:n vähenemiseen valituksissa.

Kuten näet, sentimenttianalyysille on käytännössä rajattomasti sovelluksia. Avain on tehokkaasti kääntää saadut oivallukset toimiviksi optimointistrategioiksi.

Kuinka hyödyntää AI:n avulla saatuja sentimenttianalyysin tuloksia?

Sentimenttianalyysi tarjoaa arvokkaita oivalluksia, mutta todellinen arvo syntyy, kun käännämme ne konkreettisiksi toimenpiteiksi.

• asiakaskommunikaation personointi, kuten chatbotin sävyn automaattinen säätäminen käyttäjän mielialan mukaan,
• asiakassegmentointi ja tarjousten parempi kohdistaminen sekä tiettyjen tuotteiden käyttäjien pääongelmien tunnistaminen,
• markkinointikampanjoiden optimointi viestin herättämiin tunne-reaktioihin perustuen,
• nopea reagointi nouseviin kriiseihin ja eskalaation ehkäisy välittömällä puuttumisella,
• tuotteiden ja palveluiden parantaminen asiakkaiden odotusten mukaan, jotka on ilmaistu verkkopalautteessa.

Kuvittele, että sentimenttianalyysi osoittaa, että asiakkaat valittavat pitkistä odotusajoista asiakaspalvelun puhelinlinjalla. Toteuttamalla äänibotin käsittelemään osaa kyselyistä voit merkittävästi vähentää jonoja ja lisätä soittajien tyytyväisyyttä. Jos äänibotin ohjelmisto havaitsee, että käyttäjät ylistävät uutta ominaisuutta sovelluksessa, on syytä hyödyntää tätä oivallusta tuotteen markkinointikampanjassa.

Reaaliaikainen sentimenttianalyysi on voimakas kriisinhallintatyökalu. Tunnistamalla ensimmäiset negatiiviset signaalit voit reagoida nopeasti ennen kuin kriisi eskaloituu. Tehokas viestintä ja rehellisyys ovat avainasemassa – asiakkaat arvostavat, kun yritys myöntää virheen ja näyttää, miten se aikoo korjata sen.

AI:n käytön keskeinen etu sentimenttianalyysissä on nopeus ja laajuus. Manuaalisesti voimme analysoida korkeintaan muutamia satoja mielipiteitä. Samaan aikaan AI-työkalut voivat käsitellä satojatuhansia mainintoja minuuteissa, tarjoten ajantasaisen kuvan tilanteesta. Tämä mahdollistaa tarkkojen päätösten tekemisen tässä ja nyt.

Parhaat AI-sentimenttianalyysityökalut

Markkinoilla on monia työkaluja, jotka käyttävät AI:ta sentimenttianalyysissä. Ne eroavat ominaisuuksiltaan, käyttöliittymältään ja hinnoiltaan. Suosituimpia ovat Brand24, Hootsuite Insights ja Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) on puolalainen työkalu internetin seurannalle ja sentimenttianalyysille. Se kerää mainintoja sosiaalisesta mediasta, verkkosivustoilta, foorumeilta, blogeista jne. Se merkitsee automaattisesti sentimentin positiiviseksi, neutraaliksi tai negatiiviseksi. Se tuottaa raportteja ja tilastoja mainintojen määrästä ja ulottuvuudesta.

Brand24 tarjoaa 14 päivän ilmaisen kokeilujakson, ja hinnat alkavat 99 PLN/kuukausi. Se toimii erinomaisesti pienille ja keskikokoisille yrityksille, erityisesti verkkokaupassa ja palveluissa. Se erottuu helppokäyttöisyydestään ja selkeistä raporteistaan.

Lähde: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) on tehokas työkalu sosiaaliseen kuunteluun. Se analysoi tietoja yli 100 miljoonasta lähteestä 50 kielellä, tarjoten yksityiskohtaisia oivalluksia sentimentistä, trendeistä ja vertailuista. Esittelyt ovat saatavilla pyynnöstä, ja hinnat räätälöidään yksilöllisten tarpeiden mukaan. Se on loistava keskikokoisille ja suurille yrityksille ja integroituu saumattomasti suurimpiin sosiaalisen median alustoihin.

Lähde: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) on syväoppimiseen perustuva API sentimenttianalyysille. Se tunnistaa kolme tunteiden tilaa: positiivinen, neutraali ja negatiivinen, ja tukee 14 kieltä, mukaan lukien puolaa. Valmiiden integraatioiden ja joustavan käyttöönoton ansiosta se on luotettava valinta. Ilmainen suunnitelma tarjoaa 5000 kyselyä kuukaudessa, ja lisäkyselyt maksavat 0,0001 dollaria kutakin suuremmille yrityksille. Komprehend on ihanteellinen taustakäyttöön sovelluksissa ja chatbotissa, ja se tunnetaan korkealaatuisesta analyysistaan, joka on todistettu kilpailuissa kuten SemEval.

Lähde: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Oikean työkalun valinta riippuu yrityksen yksilöllisistä tarpeista ja budjetista. On syytä testata erilaisia vaihtoehtoja ja valita se, joka parhaiten sopii liiketoimintasi erityispiirteisiin.

Yhteenveto

Digitaalisella aikakaudella sentimenttianalyysistä on tullut välttämätön työkalu nykyaikaisten yritysten arsenaalissa. Käyttäjien tuottama datamäärä on valtava, mutta tekoäly voi auttaa. Edistyneiden algoritmien ansiosta voimme analysoida välittömästi miljoonia mielipiteitä ja tehdä johtopäätöksiä. Tämä on arvokasta tietoa asiakaspalvelulle, markkinoinnille tai tuotekehitykselle.

Sentimenttianalyysin käytön keskeiset hyödyt liiketoiminnassa ovat:

• ajan ja resurssien säästäminen automatisoimalla tietojenkäsittely,
• asiakaspalautteen jatkuva seuranta ja välitön reagointi signaaleihin,
• parempi asiakassegmentointi ja räätälöidyt tarjoukset,
• markkinointikampanjoiden optimointi palautteen perusteella,
• markkinatrendien nopea havaitseminen ja muutosten ennakoiminen,
• kriisien parempi hallinta ja brändin maineen suojaaminen,
• tuotteiden ja palveluiden jatkuva parantaminen asiakkaiden odotusten täyttämiseksi.

Tietenkin sentimenttianalyysi on vasta alkua. Avain on käyttää tehokkaasti sen tarjoamia oivalluksia. Reagointinopeus ja strategioiden sovittaminen asiakastyytyväisyyteen ovat ratkaisevia. Brändit, jotka osaavat kuunnella ja reagoida nopeasti asiakaspalautteeseen, saavat kilpailuetua. AI tarjoaa heille työkalut tämän tehokkaaseen ja laajamittaiseen toteuttamiseen.

Sentimenttianalyysin tulevaisuus näyttää erittäin lupaavalta. AI-mallit parantavat tarkkuutta, sisällyttäen kontekstuaalista analyysiä ja monimuotoisia syötteitä, kuten kuvia, ääntä ja videota. Tietoisuus asiakasmielipiteiden tärkeydestä ja asiakaskokemuksen roolista kasvaa myös. Yritykset, jotka investoivat nyt AI-työkaluihin sentimenttianalyysissä, saavat huomenna etuja uskollisilta asiakkailta, vankalta markkina-asemalta ja erinomaisilta tuotteilta. Älkäämme hukatko tätä mahdollisuutta.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.