Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag? | AI i företag #128

Vad är sentimentanalys?

Sentimentanalys, även känd som åsiktsgruvdrift, är processen att automatiskt bearbeta stora mängder text för att avgöra om den uttrycker positiva, negativa eller neutrala känslor. Den bygger på naturlig språkbehandling (NLP), som gör det möjligt för maskiner att förstå mänskligt språk, och maskininlärning (ML) – att träna algoritmer på märkta dataset för att känna igen specifika ord och uttryck som indikerar en viss känsla.

De huvudsakliga metoderna för sentimentanalys:

• regelbaserat tillvägagångssätt – tilldela lämpliga känslor till nyckelord baserat på fördefinierade regler och ordböcker, till exempel, “fantastiskt” – positivt, “fruktansvärt” – negativt. Det är snabbt, men mindre exakt,
• maskininlärningstillvägagångssätt – det bygger på att träna algoritmer på märkta dataset, så att de kan lära sig att känna igen känslor baserat på sammanhang. Det är mer avancerat och kräver mycket träningsdata.
• hybridtillvägagångssätt – kombinerar båda tillvägagångssätten.

Tänk dig ett klädföretag som vill samla in feedback om sin nya kollektion från sociala medier, forum och enkäter. Att göra detta manuellt skulle ta veckor. Med AI och sentimentanalys tar det minuter. Algoritmen tilldelar varje åsikt ett betyg, från -1 till 1, där -1 är mycket negativt, 0 är neutralt och 1 är mycket positivt. Detta hjälper företaget att snabbt se vilka produkter kunderna gillar och vilka som behöver förbättras.

Följande översikt visar processen för sentimentanalys med hjälp av AI:

1. Insamling av data. I det första steget samlas kundrecensioner in från olika källor.
2. Förbehandling. Det innebär att ta bort specialtecken, emotikoner, HTML-taggar, etc.
3. Tokenisering. Det handlar om att bryta ner texten i individuella ord eller fraser så att artificiell intelligens kan bearbeta textinformation mer effektivt.
4. Språklig analys. Identifiera ordklasser, känna igen negation, komparativ och superlativ, etc.
5. Känsloklassificering. En nyckelpunkt som involverar att tilldela en positiv, neutral eller negativ etikett.
6. Resultatsaggregat. Detta är beräkningen av den övergripande känslan för en given uppsättning åsikter.

Sådana förberedda data fungerar som en utmärkt utgångspunkt för vidare analys och affärsbeslut. Tack vare automatiseringen av processen kan företag kontinuerligt övervaka kunders känslor och snabbt reagera på framväxande signaler.

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

Varför är sentimentanalys viktigt för företag?

Att följa vad kunder säger om ett varumärke online är avgörande för företag idag. Att analysera hundratals kommentarer och inlägg manuellt är helt enkelt för mycket arbete.

Automatiserad sentimentanalys hjälper till att hålla ett öga på varumärkesomnämnanden i realtid och svara snabbt. Här är de viktigaste användningarna:

• förbättra kundservice – identifiera och snabbt svara på negativ feedback,
• skydda rykte – kontinuerlig övervakning av varumärkets känsla hjälper till att förhindra ryktekriser,
• marknadsundersökning – följa trender, jämföra med konkurrenter och upptäcka nischer. Enligt forskning föregås 90% av köpbeslut av onlineforskning.
• produktutveckling – samla in användarfeedback och analysera den för förbättringar och innovationer.

Exempel? En restaurangkedja kan analysera gästrecensioner på plattformar som TripAdvisor för att förbättra kvaliteten på rätter och service. En bank kan följa känslan kring en ny mobilapp för att snabbt åtgärda eventuella problem och anpassa funktioner efter användarnas behov. En tillverkare av naturlig kosmetika kan övervaka diskussioner på forum och Facebook-grupper för att upptäcka en nisch för en ny produkt.

Coca-Cola använde sentimentanalys för att följa konversationer om varumärket på sociala medier under FIFA World Cup 2018. Detta gjorde att de kunde justera sitt reklambudskap i realtid.

T-Mobile, å sin sida, identifierade tack vare sentimentanalys de huvudsakliga problemen hos kunderna och genomförde förbättringar, vilket resulterade i en minskning av klagomål med 73%.

Som du kan se finns det praktiskt taget oändliga tillämpningar för sentimentanalys. Nyckeln är att effektivt översätta de insikter som erhållits till handlingsbara optimeringsstrategier.

Hur kan man utnyttja resultaten av sentimentanalys som erhållits med AI?

Sentimentanalys ger värdefulla insikter, men det verkliga värdet framträder när vi översätter dem till specifika åtgärder.

• personalisera kundkommunikation, såsom att automatiskt justera chatbotens ton baserat på användarens humör,
• kundsegmentering och bättre matchning av erbjudanden, samt identifiera de huvudsakliga smärtpunkterna hos användare av en viss produkt,
• optimera marknadsföringskampanjer baserat på känslomässiga reaktioner på budskapet,
• snabb respons på framväxande kriser och förebyggande av eskalering genom omedelbar intervention,
• förbättra produkter och tjänster enligt kundernas förväntningar som uttrycks i online-recensioner.

Tänk dig att sentimentanalys visar att kunder klagar på långa väntetider på hotline. Genom att implementera en röstbot för att hantera vissa förfrågningar kan du avsevärt minska köerna och öka kundnöjdheten. Om röstbotens programvara upptäcker att användare berömmer en ny funktion i appen, är det värt att utnyttja den insikten i en produktkampanj.

Realtids-sentimentanalys är ett kraftfullt verktyg för krishantering. Genom att fånga de första negativa signalerna kan du snabbt reagera innan en kris eskalerar. Effektiv kommunikation och ärlighet är nyckeln – kunder uppskattar när ett företag erkänner ett misstag och visar hur det planerar att åtgärda det.

Den största fördelen med att använda AI för sentimentanalys är hastighet och skala. Manuellt kan vi analysera högst några hundra åsikter. Under tiden kan AI-verktyg bearbeta hundratusentals omnämnanden på några minuter, vilket ger en uppdaterad bild av situationen. Detta möjliggör att fatta exakta beslut här och nu.

Topp AI-verktyg för sentimentanalys

Det finns många verktyg tillgängliga på marknaden som använder AI för sentimentanalys. De skiljer sig åt i funktioner, gränssnitt och pris. Bland de mest populära finns Brand24, Hootsuite Insights och Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) är ett polskt verktyg för internetövervakning och sentimentanalys. Det samlar in omnämnanden från sociala medier, webbplatser, forum, bloggar, etc. Det märker automatiskt känslan som positiv, neutral eller negativ. Det genererar rapporter och statistik angående antalet omnämnanden och räckvidd.

Brand24 erbjuder en gratis 14-dagars provperiod, och priserna börjar på 99 PLN/månad. Det fungerar utmärkt för små och medelstora företag, särskilt inom e-handel och tjänster. Det utmärker sig för sin användarvänlighet och tydliga rapporter.

Källa: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) är ett kraftfullt verktyg för social lyssning. Det analyserar data från över 100 miljoner källor på 50 språk och ger detaljerade insikter om känslor, trender och jämförelser. Demoversioner finns tillgängliga på begäran, med priser anpassade efter individuella behov. Det är utmärkt för medelstora till stora företag och integreras sömlöst med stora sociala medieplattformar.

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

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) är en API för sentimentanalys baserad på djupinlärning. Den känner igen tre känslotillstånd: positiv, neutral och negativ, och stöder 14 språk, inklusive polska. Med färdiga integrationer och flexibel distribution är det ett pålitligt val. Den kostnadsfria planen erbjuder 5000 förfrågningar per månad, med ytterligare förfrågningar prissatta till $0.0001 vardera för större företag. Komprehend är idealisk för backend-användning i appar och chatbotar, känd för sin högkvalitativa analys som bevisats i tävlingar som SemEval.

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

Att välja rätt verktyg beror på ett företags individuella behov och budget. Det är värt att testa olika alternativ och välja det som passar bäst för din verksamhets specifika behov.

Sammanfattning

I den digitala eran har sentimentanalys blivit ett oumbärligt verktyg i arsenalen hos moderna företag. Mängden data som genereras av användare är överväldigande, men artificiell intelligens kan hjälpa. Tack vare avancerade algoritmer kan vi omedelbart analysera miljontals åsikter och dra slutsatser. Detta är ovärderlig kunskap för kundservice, marknadsföring eller FoU-avdelningar.

De viktigaste fördelarna med att använda sentimentanalys i företag är:

• spara tid och resurser genom att automatisera databehandling,
• konstant övervakning av kundfeedback och omedelbar respons på signaler,
• bättre kundsegmentering och skräddarsydda erbjudanden,
• optimera marknadsföringskampanjer baserat på feedback,
• snabbt upptäcka marknadstrender och förutse förändringar,
• hantera kriser bättre och skydda varumärkets rykte,
• kontinuerligt förbättra produkter och tjänster för att möta kundernas förväntningar.

Naturligtvis är sentimentanalys bara början. Nyckeln är att effektivt använda de insikter den ger. Hastighet i respons och anpassning av strategier till kundernas förväntningar är avgörande. Varumärken som kan lyssna och snabbt svara på kundfeedback får en konkurrensfördel. AI ger dem verktyg för att göra detta effektivt och i stor skala.

Framtiden för sentimentanalys ser mycket lovande ut. AI-modeller kommer att förbättra noggrannheten, inkludera kontextuell analys och multimodala ingångar som bilder, ljud och video. Medvetenheten om vikten av kundernas åsikter och kundupplevelsens roll kommer också att öka. Företag som investerar i AI-verktyg för sentimentanalys nu kommer att skörda fördelar i morgon med lojala kunder, en solid marknadsposition och enastående produkter. Låt oss inte slösa bort denna möjlighet.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.