좋은 기업은 항상 고객의 소리에 귀를 기울인다고 합니다.
그러나 실제로 듣는다는 것은 무엇을 의미합니까?
사람들이 먼저 귀하의 비즈니스에 대해 이야기하는 곳은 어디입니까?
그리고 듣는 것 뿐만 아니라 듣는 것, 진정으로 이해하는 방법은 무엇입니까???
이것은 비즈니스 소유자, 마케터, 비즈니스 개발 전문가, 광고 날개 및 기타 주요 이해 관계자를 매일 괴롭히는 질문 중 일부입니다. 우리가 몇 년 동안 질문해 온 이 모든 질문에 대한 답을 얻기 시작한 것은 최근에 와서야 이루어졌습니다. 오늘날 우리는 고객의 말에 귀를 기울이고 고객이 우리 제품이나 서비스에 대해 하는 말에 주의를 기울일 뿐만 아니라, 시정 조치를 취하고, 타당하거나 칭찬할 만한 말을 하는 사람들을 인정하고 보상까지 할 수 있습니다.
감정 분석이라는 기술을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼과 빅 데이터의 출현과 우세 이후 오랜 개념, 감성 분석이 화두가 되었고 비즈니스 스펙트럼에서 가명이 되었습니다. 오늘날 사람들은 그 어느 때보다 제품 및 서비스에 대한 경험, 감정 및 감정에 대해 더 많은 목소리를 내고 있으며 감정 분석이 활용하는 것은 바로 이 요소입니다.
이 주제를 처음 접하고 자세히 알아보려면 심리 분석 귀하의 비즈니스에 의미하는 바가 무엇인지, 더 나아가 올바른 위치에 왔습니다. 게시물이 끝날 무렵에는 해당 주제에 대해 실행 가능한 통찰력을 갖게 될 것입니다.
시작하자
감정 분석이란 무엇입니까?
감정 분석은 제품, 서비스 또는 브랜드가 시장에서 전달하는 이미지를 추론, 측정 또는 이해하는 프로세스입니다. 고객 리뷰, 금융 뉴스, 소셜 미디어 등의 뉘앙스를 해석하여 인간의 감정과 감정을 분석합니다.. 이것이 너무 복잡하게 들리면 좀 더 다듬어 보겠습니다.
감정 분석은 또한 의견 마이닝으로 간주됩니다. 소셜 미디어의 부상으로 사람들은 자신의 경험에 대해 더 공개적으로 이야기하기 시작했습니다. 블로그, 블로그, 소셜 미디어 스토리, 리뷰, 추천, 정리, 해시태그, 댓글, 다이렉트 메시지, 뉴스 기사 및 기타 다양한 플랫폼을 통해 제품 및 서비스 온라인 제공. 이것이 온라인에서 발생하면 개인의 경험 표현에 대한 디지털 발자국이 남습니다. 이제 이 경험은 긍정적일 수도, 부정적일 수도, 단순히 중립적일 수도 있습니다.
감정 분석은 이러한 모든 표현과 경험을 온라인에서 텍스트 형태로 마이닝하는 것입니다. 많은 샘플 세트의 의견과 표현을 통해 브랜드는 대상 고객의 목소리를 정확하게 포착하고 시장 역학을 이해하며 최종 사용자 사이에서 시장의 위치를 알 수 있습니다.
간단히 말해서, 감정 분석은 사람들이 브랜드, 제품, 서비스 또는 이들 모두에 대해 가지고 있는 의견을 이끌어냅니다.
소셜 미디어 채널은 비즈니스에 대한 정보의 보고이며 효과적인 간단한 분석 기술을 통해 브랜드에 대해 필요한 모든 것을 알 수 있습니다.
동시에 감성분석에 대한 오해를 버려야 한다. 들리는 것과 달리 감정 분석은 브랜드에 대한 의견과 감정을 즉시 가져올 수 있는 XNUMX단계 도구 또는 기술이 아닙니다. 알고리즘, 데이터 마이닝 기술, 자동화 및 자연어 처리(NLP)까지 혼합되어 있으며 복잡한 구현이 필요합니다.
감정 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
사람들이 온라인에서 귀하의 브랜드나 비즈니스에 대해 이야기할 수 있는 힘이 있다는 것은 전망에서 볼 때 아주 간단한 선물입니다. 특정 청중이 있을 때 10명 이상의 사람들이 귀하의 브랜드를 신뢰하거나 건너뛰도록 영향을 미칠 가능성이 높습니다.
인터넷이 좋은 점과 나쁜 점 모두에 대해 투명성을 제공함에 따라 비즈니스에서는 부정적인 언급이 제거되거나 변경되고 시청률을 위해 좋은 언급이 예상되는지 확인하는 것이 중요합니다. 통계 및 보고서에 따르면 젊은 고객(Z세대 이상)은 온라인으로 무엇이든 구매할 때 소셜 미디어 채널과 영향력 있는 사람에 크게 의존합니다. 이 경우 감정 분석은 중요할 뿐만 아니라 매우 중요한 도구가 될 수도 있습니다.
감정 분석의 다른 유형은 무엇입니까?
감정과 마찬가지로 감정 분석은 복잡할 수 있습니다. 또한 매우 구체적이고 목표 지향적입니다. 감정 분석 캠페인에서 최상의 결과와 추론을 얻으려면 목표와 목표를 가능한 한 정확하게 정의해야 합니다. 소비자 피드백과 관련하여 집중할 수 있는 몇 가지 매개변수가 있으며 선택하는 항목은 결국 구현하게 되는 감정 분석 캠페인 유형에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
빠른 아이디어를 제공하기 위해 다음은 다양한 유형의 감정 분석 매개변수입니다.
- 극성 – 브랜드가 온라인에서 받는 리뷰에 중점을 둡니다(긍정적, 중립적, 부정적).
- 감정 – 제품이나 서비스가 고객의 마음에 불을 붙이게 하는 감정(기쁨, 슬픔, 실망, 흥분 등)에 초점을 맞춥니다.
- 긴급 – 브랜드를 사용하거나 고객의 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 즉시성에 중점을 둡니다(긴급하고 기다릴 수 있음).
- 의지 – 사용자가 귀하의 제품이나 브랜드를 사용하는 데 관심이 있는지 확인하는 데 중점을 둡니다.
이러한 매개변수를 사용하여 분석 캠페인을 정의하거나 비즈니스 틈새, 경쟁, 목표 등에 따라 매우 구체적인 다른 매개변수를 만들 수 있습니다. 일단 이것을 결정하면 다음 유형의 감정 분석 중 하나를 구독하게 될 수 있습니다.
감정 감지
이 방법은 목적을 위해 브랜드를 사용하는 이면의 감정을 결정합니다. 예를 들어, 전자 상거래 상점에서 의류를 구매한 경우 배송 절차, 의류 품질 또는 선택 범위에 만족하거나 실망할 수 있습니다. 이 두 가지 감정 외에도 사용자는 스펙트럼에서 특정 감정 또는 혼합 감정에 직면할 수 있습니다. 감정 감지는 특정 감정 또는 감정 범위를 찾는 데 사용됩니다. 이것은 기계 학습 알고리즘과 어휘의 도움으로 수행됩니다.
이 유형의 단점 중 하나는 사용자가 텍스트, 이모티콘, 풍자 등 다양한 방법으로 자신의 감정을 표현할 수 있다는 것입니다. 모델은 고유한 표현 뒤에 숨은 감정을 감지하도록 고도로 진화해야 합니다.
세분화된 분석
보다 직접적인 형태의 분석에는 브랜드와 관련된 극성을 찾는 것이 포함됩니다. 매우 긍정적인 것부터 중립적인 것, 매우 부정적인 것까지 사용자는 브랜드와 관련된 모든 속성을 경험할 수 있으며 이러한 속성은 등급(예: 별 기반)의 형태로 유형의 형태를 취할 수 있으며 모델이 해야 하는 모든 것은 이러한 다양한 형식을 마이닝하는 것입니다. 다양한 소스의 평가.
측면 기반 분석
리뷰에는 존재하는 줄도 몰랐던 허점을 발견할 수 있게 하여 시장에서 비즈니스 성장을 주도할 수 있는 건전한 피드백과 제안이 포함되는 경우가 많습니다. 측면 기반 감정 분석은 한 단계 더 나아가 이러한 감정을 식별하는 데 도움이 됩니다.
간단히 말해서, 사용자는 일반적으로 평점과 감정 표현 외에 리뷰에서 좋은 점이나 나쁜 점을 지적합니다. 예를 들어 여행 비즈니스에 대한 리뷰는 다음을 언급할 수 있습니다. “가이드가 정말 도움이 많이 되었고 이 지역의 모든 장소를 보여주고 비행기 탑승도 도와주었습니다.” 하지만, 그것은 또한,” 여행 데스크 직원은 매우 무례하고 무기력했습니다. 하루 일정을 잡기까지 한 시간을 기다려야 했습니다.”
감정 이면에는 비즈니스 운영에서 얻을 수 있는 두 가지 주요 정보가 있습니다. 이는 측면 기반 분석을 통해 수정, 개선 또는 인식될 수 있습니다.
다국어 분석
다양한 언어에 대한 감정 평가입니다. 언어는 운영하는 지역, 배송하는 국가 등에 따라 다를 수 있습니다. 이 분석에는 언어별 마이닝 및 알고리즘, 이것이 없는 번역가, 감정 어휘 등의 사용이 포함됩니다.
[또한 읽기: 다국어 감정 분석 – 중요성, 방법론 및 과제]
감정 분석은 어떻게 작동합니까?
감정 분석은 다양한 모듈, 기술 및 기술 개념이 혼합된 것입니다. 감정 분석 스펙트럼의 두 가지 주요 배포에는 NLP와 기계 학습이 포함됩니다. 하나는 의견 마이닝 및 큐레이션을 돕고 다른 하나는 해당 의견에서 통찰력을 발견하기 위해 특정 작업을 훈련하거나 실행합니다. 보유한 데이터의 양에 따라 세 가지 감정 분석 모듈 중 하나를 배포할 수 있습니다. 선택하는 모델의 정확도는 데이터의 양에 따라 크게 달라지므로 항상 주의를 기울이는 것이 가장 좋습니다.
규칙 기반
여기에서 모델이 보유한 데이터에 대한 감정 분석을 수행하도록 규칙을 수동으로 정의합니다. 규칙은 극성, 긴급성, 측면 등 위에서 논의한 매개변수가 될 수 있습니다. 이 모델에는 어휘, 토큰화, 구문 분석, 형태소 분석, 품사 태깅 등과 같은 NLP 개념의 통합이 포함됩니다.
기본 모델에서 양극화된 단어는 긍정적인 단어에는 좋고 부정적인 단어에는 나쁜 값으로 정의되거나 할당됩니다. 이 모델은 텍스트의 긍정적인 단어와 부정적인 단어의 수를 계산하고 그에 따라 의견 뒤에 숨겨진 감정을 분류합니다.
이 기술의 주요 단점 중 하나는 풍자가 좋은 의견으로 전달되어 감정 분석의 전체 기능을 왜곡할 수 있다는 것입니다. 이것은 고급 모델을 구축하여 수정할 수 있지만 그럼에도 불구하고 단점이 존재합니다.
Automatic
감정 분석의 이러한 측면은 기계 학습 알고리즘에서 완전히 작동합니다. 여기에는 사람의 개입이 필요하지 않으며 모델이 작동하도록 수동 규칙을 설정할 필요가 없습니다. 대신 텍스트를 평가하고 결과를 반환하는 분류기가 구현됩니다. 여기에는 모델이 제공되는 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 많은 데이터 태깅 및 데이터 주석이 포함됩니다.
잡종
가장 정확한 모델인 하이브리드 접근 방식은 규칙 기반과 자동의 두 가지 장점을 모두 혼합합니다. 기업이 감정 분석 캠페인을 위해 더 정확하고 기능적이며 선호합니다.
귀하의 비즈니스에 감정 분석은 무엇을 의미합니까?
감정 분석은 귀하의 비즈니스 및 시장에서의 입지에 관한 한 발견의 물결을 가져올 수 있습니다. 기업 존재의 궁극적인 목적이 고객의 삶을 더 쉽게 만드는 것이라면 고객의 소리에 귀를 기울이면 더 나은 제품과 서비스를 출시하고 비즈니스를 발전시키는 데 도움이 될 것입니다. 다음은 감정 분석이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 주요 정보입니다.
- 시장에서 브랜드의 건강을 모니터링하는 데 엄청난 도움이 됩니다. 단일 대시보드에서 브랜드 상태가 양호한지, 중립적인지, 소모적인지 빠르게 파악할 수 있습니다.
- 브랜드 평판을 더 잘 관리하고 ORM 문제 및 위기를 신속하게 해결하는 데 도움이 됩니다.
- 잠재고객의 흐름을 이해하고 이를 활용하여 더 나은 마케팅 캠페인 개발 지원
- 경쟁 분석은 감성 분석을 통해 상당 부분 최적화 가능
- 무엇보다 고객 서비스를 개선하여 만족도를 높이고 신속한 처리가 가능합니다.
감정 분석 사용 사례
이러한 강력한 개념을 사용하면 감정 분석의 최상의 사용 사례를 구현하는 데 있어 창의적인 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 오늘날 시장에서 테스트되고 승인된 몇 가지 사용 사례가 이미 실행되고 있습니다. 그 중 몇 가지를 간단히 살펴보겠습니다.
브랜드 모니터링
감정 분석은 온라인에서 브랜드를 모니터링하는 좋은 방법입니다. 현재 고객의 의견을 표현할 수 있는 채널이 더 많아지고 있으며, 전체적인 브랜드 이미지를 유지하기 위해서는 모니터링에 대한 옴니 채널 접근 방식을 구현해야 합니다. 감정 분석은 우리 비즈니스가 포럼, 블로그, 비디오 스트리밍 웹사이트, 팟캐스트 플랫폼 및 소셜 미디어 채널에 날개를 달고 브랜드 언급, 리뷰, 토론, 댓글 등을 주시하거나 귀를 기울이는 데 도움이 됩니다.
소셜 미디어 모니터링
해시태그 트렌드를 만드는 데 XNUMX명의 사람들이 필요합니다. 소셜 미디어에 부여된 권한이 너무 많기 때문에 소셜 플랫폼에서 사람들이 우리 비즈니스에 대해 말하는 것을 듣는 것은 의미가 있습니다. Twitter와 Facebook에서 Instagram, Snapchat, LinkedIn 등에 이르기까지 모든 플랫폼에서 감정 분석을 수행하여 비판과 감사(소셜 멘션)를 듣고 그에 따라 대응할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 사용자와 더 잘 소통하고 운영에 대한 인간적인 접근 방식을 도입하며 비즈니스에서 가장 중요한 이해 관계자인 고객과 직접 연결할 수 있습니다.
시장 조사
감정 분석은 시장, 시장의 허점, 잠재력 등을 이해하는 좋은 방법입니다. 정확한 시장 조사를 통해 확장, 다양화 및 신제품 또는 서비스 도입과 같은 목적을 보다 효과적이고 영향력 있게 만듭니다. 우리는 트렌드를 예측 및 평가하고, 시장 역학을 이해하고, 신제품의 필요성을 깨닫고, 대상 고객의 구매력 및 기타 속성을 이해하는 등 감정 분석을 통해 훨씬 더 많은 것을 할 수 있습니다.
감정 분석에서 기계 학습은 어떻게 사용됩니까?
앞서 언급했듯이 감정 분석은 복잡한 개념이며 대규모 데이터 세트가 있는 경우 전체 프로세스를 자동화하는 것이 접근하는 가장 좋은 방법일 수 있다고 생각하지 않을 수 없습니다. 물론 감정 분석을 위한 자동 접근 방식을 배포하는 경우 정확한 결과를 위해 기계 학습 모델을 정확하게 훈련하는 것이 중요합니다.
여기에서 복잡성이 발생합니다. 공급하는 데이터는 구조화될 뿐만 아니라 태그도 지정되어야 합니다. 모델이 문장 구조, 품사, 양극화된 단어, 컨텍스트 및 문장과 관련된 기타 매개변수를 이해할 수 있는 데이터에 태그를 지정하는 경우에만. 이를 위해서는 주로 데이터 볼륨 다음에 볼륨에 태그를 지정하는 작업을 해야 합니다.
데이터에 태그를 지정하면 인공 지능 또는 모델이 텍스트의 다양한 측면을 이해하고 사용자가 제공하는 데이터 이면의 감정을 자동으로 이해하기 위해 작동합니다. 텍스트의 특정 부분에 주석을 달아 기계가 무엇을 식별할 수 있는지 도움을 주어 데이터를 훈련할 수 있습니다. 특정 매개변수에 집중하고 학습합니다. 또한 식별자를 추가로 정의하려면 메타데이터를 추가해야 합니다.
내부에서 데이터에 주석을 달 계획이라면 먼저 방대한 양의 데이터를 준비해야 합니다. 일단 가지고 있으면 사용할 수 있습니다. 데이터에 주석을 추가하는 Shaip 플랫폼. 그러나 이 작업에 리소스를 할당하거나 추가 작업을 수행하도록 요청해야 하므로 이 프로세스가 복잡할 수 있습니다.
출시 시기가 곧 다가오고 데이터 주석 요구 사항에 대한 외부 소스를 찾아야 하는 경우 Shaip의 리소스를 통해 시간을 절약할 수 있습니다. 당사의 전문 데이터 주석 프로세스를 통해 머신 러닝 모델에 정확한 결과를 위한 가장 정확한 데이터 세트가 제공되도록 합니다. 우리 팀은 목표 지향적인 결과를 제공하기 위해 귀하의 요구 사항과 요구 사항에 따라 데이터에 주석을 추가합니다. 이는 시간이 많이 걸리고 지루한 프로세스이므로 감정 분석 교육을 위해 데이터 주석 요구 사항에 문의하는 것이 좋습니다.
손을 뻗어 라. .