دليل نهائي لتحليل المشاعر

العميل هو القوة الدافعة لأي عمل تجاري. إن معرفة رأيهم في منتجك وخدمتك سيساعد مؤسستك على قطع شوط طويل. باستخدام أدوات تحليل المشاعر ، يمكنك بسهولة التعرف على عملائك من بيانات الملاحظات.

يلعب تحليل المشاعر دورًا كبيرًا في فهم جمهورك وعملائك. تتيح لك هذه الطريقة جمع رؤى مهمة من البيانات المجمعة غير المنظمة بمساعدة التطبيقات.

دعونا نتعمق في التنقيب عن الرأي وأنواعه والعجز والتحديات وأساليب العمل وأمثلة من الحياة الواقعية.

ما هو تحليل المشاعر؟

يعني تحليل المشاعر تحديد المشاعر أو المشاعر من خلال تحليل النص والتعدين. يُعرف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي. يمكن للشركات استخدام هذا النهج لتصنيف آرائهم حول منتجاتهم وخدماتهم. إلى جانب تحديد المشاعر ، يمكن لهذا التحليل أن يجمع قطبية النص وموضوعه وآرائه.

يستخدم التنقيب عن الرأي تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي واستخراج البيانات لاستخراج المعلومات الشخصية من نصوص غير منظمة وغير منظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني ودعم الدردشات وقنوات التواصل الاجتماعي والمنتديات وتعليقات المدونات. ليست هناك حاجة لمعالجة البيانات يدويًا حيث تستخدم الخوارزميات طرقًا تلقائية أو قائمة على القواعد أو مختلطة لإثارة المشاعر.

النحو كأداة لتحليل المشاعر

إلى جانب كونه أداة لإصلاح الأخطاء النحوية وعلامات الترقيم ، فإن Grammarly قادرة أيضًا على العمل كأداة للتنقيب عن الرأي. إذا كنت قد استخدمت التكامل النحوي في بريدك الإلكتروني ، فربما تكون قد رأيت رمزًا تعبيريًا في الجزء السفلي من بريدك الإلكتروني يميز محتوى بريدك الإلكتروني على أنه ودي ، رسمي ، غير رسمي ، إلخ.

يُظهر هذا الرمز التعبيري نتائج تحليل النغمة أو المشاعر لنصك. يستخدم Grammarly مجموعة من القواعد والتعلم الآلي لتحديد الإشارات في كتابتك التي تؤثر على النغمة أو المشاعر. إنه يحلل كلماتك ، والأحرف الكبيرة ، وعلامات الترقيم ، والصياغة ليخبرك كيف سيجدها المستلم.

بصرف النظر عن رسائل البريد الإلكتروني ، يمكنه اكتشاف المشاعر في أي نص تكتبه ويخبرك بالشعور السائد للعاطفة المتضمنة في هذا الجزء من الكتابة. باستخدامه ، يمكنك اختيار النغمة الصحيحة التي ستساعدك على بناء علاقات صحية مع الآخرين.

أهمية تحليل المشاعر

تتبع المشاعر في الوقت الحقيقي

في حين أن الحصول على عملاء جدد هو أكثر تكلفة من الاحتفاظ بالعملاء الحاليين ، يحتاج الأخير أيضًا إلى مراقبة مستمرة. ما يشعر به شخص ما حول علامتك التجارية اليوم قد يتغير غدًا. يتيح لك التنقيب عن الآراء معرفة رأيهم في الوقت الفعلي واتخاذ الإجراءات على الفور.

منتجات وخدمات أفضل

يسمح لك شعور العميل بمراجعة ردود العملاء وتعليقاتهم. ستساعدك البيانات على تطوير منتجات أفضل وتقديم خدمة عملاء محسّنة. كما أنه يعزز إنتاجية فريقك عن طريق تحديد المشاعر والمواضيع بسرعة.

احصل على بيانات عملية

يتيح لك تحليل المشاعر الحصول على بيانات قابلة للتنفيذ. تمتلئ وسائل التواصل الاجتماعي هذه الأيام بالبيانات حيث يستمر الناس في الحديث عن العلامات التجارية ووضع علامات عليها. يعني تحليل هذه البيانات لمعرفة المشاعر معرفة صورة علامتك التجارية وأداء المنتج.

  كيفية تثبيت القرفة والنيمو على أوبونتو

حملات تسويقية منظمة

من خلال التنقيب عن الرأي ، يمكنك تقييم حملاتك التسويقية. تتيح لك نتائجها اتخاذ الإجراءات وفقًا لمشاعر العميل. تساعد هذه الأفكار الشركات على تحسين إستراتيجيتها التسويقية. على سبيل المثال ، يمكنك تشغيل حملة خاصة للأشخاص المهتمين بشراء منتجاتك ولديهم فكرة إيجابية عن شركتك.

مراقبة صورة العلامة التجارية

عالم الأعمال تنافسي للغاية في الوقت الحاضر لدرجة أن الاحتفاظ بصورة علامتك التجارية أمر شاق. يمكنك استخدام التنقيب عن الرأي لتحديد كيفية إدراك العميل لشركتك واتخاذ الخطوات وفقًا لذلك.

أنواع تحليل المشاعر

اعتمادًا على احتياجات شركتك ، يمكنك تنفيذ أي نموذج للتنقيب عن الآراء لالتقاط المشاعر المختلفة.

تحليل دقيق الحبيبات

هذا النموذج مفيد لاشتقاق دقة القطبية. يساعدك على دراسة المراجعات والتقييمات التي تتلقاها من عملائك. يمكن للشركات تطبيق هذا التحليل عبر مختلف فئات القطبية التالية مثل إيجابية للغاية أو إيجابية أو سلبية أو سلبية للغاية أو محايدة.

التحليل القائم على الجانب

يقدم هذا النوع من تحليل المشاعر تحليلاً أعمق لمراجعات العملاء. يحدد جوانب العمل أو الأفكار التي يتحدث عنها العملاء.

إذا كنت بائع عصير فواكه وتلقيت مراجعة تقول ، “منعش ، لكن يجب أن تتضمن قشة قابلة للتحلل الحيوي.” سيكتشف هذا التحليل أنه يتحدث بشكل إيجابي عن العصير ولكنه يتحدث بشكل سلبي عن العبوة.

تحليل كشف العاطفة

باستخدام هذا النموذج ، يمكن للمؤسسات اكتشاف المشاعر التي تتضمنها ملاحظات المستخدم ، مثل الغضب والرضا والإحباط والخوف والقلق والسعادة والذعر. يستخدم هذا النظام عادةً المعاجم ، بينما تستخدم بعض المصنفات المتقدمة أيضًا خوارزميات التعلم الآلي.

ومع ذلك ، لاكتشاف المشاعر ، يجب استخدام التعلم الآلي على المعاجم. يمكن لكلمة واحدة أن تنقل المعنى الإيجابي أو السلبي بناءً على استخدامها. في حين أن المعجم قد يكتشف العاطفة بشكل غير دقيق ، يمكن لـ ML تحديد المشاعر بشكل صحيح.

تحليل النية

باستخدام هذا النموذج ، يمكنك تحديد نية المستهلك بدقة. نتيجة لذلك ، لا يتعين عليك قضاء الوقت والجهد بعد الجمهور الذي لا ينوي شراء أي شيء قريبًا. بدلاً من ذلك ، عليك التركيز على العملاء الذين يخططون لشراء منتجاتك. يمكنك استخدام تسويق إعادة الاستهداف لجذب انتباههم.

كيف يعمل تحليل المشاعر؟

عادةً ما يعمل التنقيب عن الآراء عبر خوارزمية تفحص الجمل وتقرر ما إذا كانت إيجابية أم محايدة أم سلبية. تحل أدوات التنقيب عن الرأي المتقدمة محل الخوارزمية الثابتة أو التقليدية بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومن ثم ، يشير العاملون في الصناعة أيضًا إلى التنقيب عن الرأي على أنه الذكاء الاصطناعي العاطفي.

يتبع تحليل المعنويات حاليًا نموذجي العمل التاليين:

# 1. تحليل مشاعر التعلم الآلي

كما يوحي الاسم ، تستخدم هذه التقنية ML ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتعلم من مدخلات التدريب المختلفة. ومن ثم ، فإن دقة النموذج تعتمد بشكل كبير على جودة محتوى الإدخال والفهم الصحيح لمشاعر الجمل. المزيد عن ذلك في قسم “كيفية إنشاء تحليل للمشاعر باستخدام التعلم الآلي”.

# 2. تحليل المشاعر المبني على القواعد

إنها الطريقة التقليدية للتنقيب عن الرأي. تحتوي الخوارزمية على بعض القواعد المحددة مسبقًا لتحديد المشاعر لأي جملة. يستخدم النظام القائم على القواعد أيضًا معالجة اللغات الطبيعية يدويًا من خلال قائمة الكلمات (المعاجم) والترميز والتحليل والاشتقاق.

إليك كيف يعمل:

مكتبة المعاجم

ينشئ المبرمج مكتبة من الكلمات الإيجابية والسلبية داخل الخوارزمية. يمكن للمرء استخدام أي قاموس قياسي للقيام بذلك. هنا ، من المفيد أن تكون حريصًا عند تحديد الكلمات الإيجابية أو السلبية. إذا ارتكبت أي خطأ ، فسيكون الناتج معيبًا.

  كيفية التبديل بين التطبيقات على iPhone X

ترميز النصوص

نظرًا لأن الآلات لا تستطيع فهم لغة الإنسان المنطوقة ، يحتاج المبرمجون إلى تقسيم النصوص إلى أصغر جزء ممكن ، مثل الكلمات. ومن ثم ، هناك ترميز الجمل الذي يقسم النصوص إلى جمل. وبالمثل ، فإن ترميز الكلمات يقسم شروط الجملة.

إزالة الكلمات غير الضرورية

يلعب Lemmatization وإزالة كلمة المرور دورًا رئيسيًا في هذه المرحلة. Lemmatization هو تجميع الكلمات المتشابهة في مجموعة واحدة. على سبيل المثال ، Am ، Is ، Are ، been ، Were ، وما إلى ذلك ، تعتبر “be”.

وبالمثل ، فإن إزالة كلمة الإيقاف تزيل الكلمات الزائدة مثل For و To و A و At وما إلى ذلك ، والتي لا تُحدث أي تغييرات مهمة من حيث المشاعر في النص.

العد المحوسب لكلمات المشاعر

نظرًا لأنك ستحلل تيرابايت من النصوص في مشروع تحليل المشاعر ، فأنت بحاجة إلى استخدام برنامج كمبيوتر لحساب جميع الكلمات الإيجابية والسلبية والحيادية بكفاءة. كما أنه يساعد في التخفيف من أي أخطاء بشرية في العملية.

حساب درجة المعنويات

الآن ، مهمة التنقيب عن الرأي بسيطة. يحتاج البرنامج إلى إعطاء درجة للنص. يمكن أن تكون النتيجة في شكل النسبة المئوية ، مثل 0٪ سلبية ، و 100٪ إيجابية ، و 50٪ متعادلة.

بدلاً من ذلك ، تستخدم بعض البرامج مقياس من -100 إلى +100. في هذا المقياس ، 0 محايد ، -100 سلبي ، +100 شعور إيجابي.

تطبيقات الحياة الواقعية لتحليل المشاعر

تواصل الشركات جمع البيانات النوعية التي تحتاج إلى تحليل صحيح. حالات الاستخدام الواقعي للتنقيب عن الرأي هي:

  • يستخدم تحليل المشاعر لتحليل محادثات دعم العملاء. يساعد الشركات على تبسيط سير العمل وتحسين تجربة خدمة العملاء.
  • ما يقوله العملاء في المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت له أهمية بالنسبة للشركات. يستخدمون هذه الطريقة لفهم الانطباع العام للعميل على تلك المنصات.
  • يمكن لمراجعات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي أن تؤدي إلى عمل تجاري أو تعطله. غالبًا ما يستخدم تحليل المشاعر لتحديد ما يقوله الجمهور عن الشركة.
  • يمكن لتعدين الرأي تحديد اتجاهات السوق وتحديد أسواق جديدة وتحليل المنافسين. ومن ثم يستخدمه الناس في أبحاث السوق قبل إطلاق منتجات أو علامات تجارية جديدة.
  • تعد مراجعة المنتج مجالًا آخر تستخدم فيه الشركات تحليل المشاعر. وبالتالي ، تعرف الشركات أين يمكنها تحسين منتجاتها.
  • تحتوي استطلاعات الرأي حول منتج تم إطلاقه حديثًا أو إصدار تجريبي من التطبيق على معلومات يمكنك استخدامها لتحسين المنتج. يعد التنقيب عن الآراء مفيدًا أيضًا في جمع البيانات المهمة من استبيانات العملاء.

قم بإنشاء تحليل للمشاعر باستخدام التعلم الآلي

المعالجة المسبقة للنصوص

في المعالجة المسبقة للنص ، قد تستخدم خوارزمية ML إزالة كلمات التوقف وإزالة الكلمات غير الهامة التي لا تلعب أي دور في التعدين بالذكاء الاصطناعي.

بعد معالجة النص الخام ، يطبق برنامج الذكاء الاصطناعي طريقة توجيه لتحويل كلمات المشاعر إلى أرقام. المصطلح الصناعي لهذا التمثيل الرقمي للكلمات هو الميزات.

كيس من n-grams هي الطريقة الشائعة للتوجيه. ومع ذلك ، فقد حقق التعلم العميق العديد من التطورات في هذا المجال وقدم خوارزمية word2vec التي تستخدم شبكة عصبية.

تدريب الذكاء الاصطناعي والتنبؤ

يحتاج مدرب الذكاء الاصطناعي إلى تغذية مجموعة من بيانات التدريب المعنونة المشاعر. تتضمن البيانات بشكل أساسي العديد من أزواج الميزات. تعني أزواج الميزات التمثيل الرقمي لكلمة المشاعر والعلامة المقابلة لها: سلبية أو محايدة أو إيجابية.

  9 أفضل جرس باب بالفيديو متوافق مع Google Home

توقع نص من واقع الحياة

الآن ، يقوم المبرمج بإدخال نص غير مرئي أو نص جديد في نظام ML. سيستخدم التعلم من بيانات التدريب لإنشاء علامات أو فئات للنصوص غير المرئية.

في بعض الأحيان ، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أيضًا استخدام نماذج خوارزمية التصنيف مثل الانحدار اللوجستي ، و Naive Bayes ، والانحدار الخطي ، وآلات المتجهات الداعمة ، والتعلم العميق.

الآن بعد أن تعرفت على مفهوم تحليل المشاعر بالتفصيل ، حان الوقت للتعرف على أفضل أدوات التنقيب عن الرأي.

القرد ليرن

MonkeyLearn هو برنامج محلل المشاعر يمكنه اكتشاف المشاعر بسرعة في البيانات النصية غير المنظمة. باستخدام هذه الأداة ، يمكن للشركات معرفة التعليقات السلبية على الفور والاستجابة على الفور لبناء انطباع إيجابي.

يمكنك مراقبة أفكار العملاء حول منتجاتك أو خدماتك أو علامتك التجارية. وبالتالي ، فإن وقت الاستجابة للاستفسارات العاجلة لشركتك يزيد أيضًا إلى حد كبير. كما يتيح لك تصور رؤى المشاعر.

يدعم MonkeyLearn التكامل مع مئات التطبيقات لتحليل النصوص ، بما في ذلك Zapier و Airtable و Gmail و Intercom و MS Excel و Google Sheets و Zendesk و SurveyMonkey و Typeform و Service Cloud.

أواريو

إذا كنت تبحث عن أداة موثوقة لتحليل المشاعر لتتبع الاستماع الاجتماعي ، فإن Awario هو التطبيق المناسب لك. إنه يقيس المشاعر المبنية حول علامتك التجارية وكيف تتغير بمرور الوقت حتى تتمكن من فهم سمعتك.

باستخدام هذه الأداة ، يمكنك اكتشاف تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي السلبية والرد عليها على أساس الأولوية. يُعلمك بردود فعل عميلك على حملاتك التسويقية والمنتجات التي تم إصدارها حديثًا.

علاوة على ذلك ، يمكن للشركات استخدام هذه المنصة لتحليل منافسيها لتحديد نقاط القوة والضعف لديهم. يمكنك أيضًا الحصول على إحصائيات التحليل بتنسيق PDF ومشاركتها مع الآخرين.

موضوعي

Thematic عبارة عن نظام أساسي لتحليلات التعليقات يمكنك استخدامه لتحليل المشاعر أيضًا. يقدم لك رؤى كاملة عن عملائك باستخدام التنقيب عن الرأي القائم على الذكاء الاصطناعي. باستخدام هذه الأداة ، يمكنك فهم ملاحظات العملاء على منصة مركزية وتحديد أولويات ردودك.

تجمع هذه المنصة التعليقات من الاستطلاعات ووسائل التواصل الاجتماعي ومحادثات الدعم واستجابات العملاء المفتوحة والمراجعات. بعد ذلك ، يصنفهم إلى موضوعات ومشاعر مختلفة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

ومن ثم ، فأنت تعرف ما يهم العملاء. لا تحتاج هذه المنصة إلى تدريب أو ترميز يدوي حيث يمكنك بسهولة فهم الموضوعات الشائعة بين العملاء.

الكلمات الأخيرة

شعور العميل ونية الشراء يسيران جنبًا إلى جنب. يمكن للشركات تصميم خطتها التسويقية من خلال معرفة الانطباع الإيجابي أو السلبي لعملائها المحتملين والحاليين. يساعدك تحليل المشاعر أيضًا في إدارة الوسائط الاجتماعية والعلامة التجارية للشركة.

الآن بعد أن عرفت أهمية التنقيب عن الرأي وكيف يعمل ، يمكنك تطبيق هذه الطريقة في عملك بمساعدة أفضل محللي الآراء. يمكنك أيضًا إنشاء حل لتحليل المشاعر باستخدام التعلم الآلي.

إذا كنت مهتمًا ، فراجع قائمة أدوات ملاحظات العملاء هذه لتحسين منتجاتك.