Analiza sentymentu, zwana też opinion mining, to proces automatycznego przetwarzania dużych ilości tekstu w celu określenia, czy wyraża on pozytywne, negatywne czy neutralne emocje. Opiera się na przetwarzaniu języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP), czyli zdolności maszyn do rozumienia ludzkiej mowy, oraz uczeniu maszynowym (Machine Learning, ML) – trenowaniu algorytmów na oznaczonych zbiorach danych, aby rozpoznawały określone słowa i wyrażenia świadczące o danym sentymencie.
Główne sposoby analizy sentymentu to:
Wyobraźmy sobie firmę odzieżową, która chce poznać opinie klientów na temat nowej kolekcji. Zbiera w tym celu komentarze z social mediów, forów i ankiet. Manualnie przeanalizowanie tysięcy opinii zajęłoby tygodnie. Dzięki AI i analizie sentymentu można to zrobić w kilka minut. Algorytm przypisze każdej opinii wskaźnik polaryzacji, na przykład w skali od -1 do 1, gdzie -1 to skrajnie negatywne wrażenie, 0 – neutralne, a 1 – bardzo pozytywne. Firma od razu może zobaczyć, które produkty podobają się klientom, a które wymagają poprawy.
Poniższy schemat przedstawia, jak przebiega proces analizy sentymentu z wykorzystaniem AI:
Tak przygotowane dane stanowią doskonały punkt wyjścia do dalszej analizy i wyciągania wniosków biznesowych. Dzięki automatyzacji procesu firmy mogą na bieżąco monitorować nastroje klientów i błyskawicznie reagować na pojawiające się sygnały.
Źródło: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Monitorowanie opinii klientów w internecie to obecnie konieczność dla firm dbających o swój wizerunek. Manualna analiza setek komentarzy, postów i ankiet w średniej wielkości firmie jest po prostu niewykonalna. Automatyczna analiza sentymentu pozwala w czasie rzeczywistym śledzić, co mówi się o marce i błyskawicznie reagować. Oto główne zastosowania:
Przykłady? Sieć restauracji może analizować opinie gości na portalach typu TripAdvisor, aby poprawić jakość dań i obsługi. Bank może śledzić sentyment wobec nowej aplikacji mobilnej, by na bieżąco eliminować błędy i dostosowywać funkcje do potrzeb użytkowników. Producent kosmetyków naturalnych może monitorować dyskusje na foradrich i w grupach na Facebooku, by odkryć niszę na nowy produkt.
Coca-Cola wykorzystała analizę sentymentu do śledzenia rozmów o marce w social mediach podczas Mistrzostw Świata w Piłce Nożnej 2018. Dzięki temu mogła w czasie rzeczywistym dostosowywać przekaz reklamowy.
Z kolei T-Mobile, dzięki analizie sentymentu zidentyfikował główne problemy klientów i wprowadził usprawnienia, co dało 73% spadek skarg.
Jak widać, możliwości zastosowania analizy sentymentu są praktycznie nieograniczone. Kluczem jest umiejętne przełożenie uzyskanej wiedzy na konkretne działania optymalizacyjne.
Analiza sentymentu dostarcza cennych insightów, ale prawdziwa wartość pojawia się, gdy przełożymy je na konkretne działania:
Wyobraźmy sobie, że analiza sentymentu wykazała, iż klienci narzekają na długi czas oczekiwania na infolinii. Wdrażając voicebota obsługującego część zapytań, można znacząco skrócić kolejki i podnieść satysfakcję dzwoniących. Jeśli oprogramowanie voicebota wychwyciło, że użytkownicy chwalą nową funkcję w aplikacji, warto wykorzystać ten insight w kampanii promującej produkt.
Analiza sentymentu w czasie rzeczywistym to potężne narzędzie w zarządzaniu kryzysowym. Wychwytując pierwsze negatywne sygnały, można szybko zareagować, zanim kryzys nabierze tempa. Kluczowa jest tu sprawna komunikacja i szczere podejście – klienci doceniają, gdy firma przyznaje się do błędu i pokazuje, jak zamierza go naprawić.
Kluczową przewagą płynącą z wykorzystania AI do analizy sentymentu jest szybkość i skala. Manualnie jesteśmy w stanie przeanalizować najwyżej kilkaset opinii. Tymczasem narzędzia AI przetworzą setki tysięcy wzmianek w kilka minut, dostarczając aktualny obraz sytuacji. To pozwala na podejmowanie trafnych decyzji tu i teraz.
Narzędzia AI do analizy sentymentuNa rynku jest dostępnych wiele narzędzi wykorzystujących AI do analizy sentymentu. Różnią się funkcjami, interfejsem i ceną. Wśród najpopularniejszych znajdują się Brand24, Hootsuite Insights oraz Komprehend.
Brand24 (https://brand24.pl/) to polskie narzędzie do monitoringu internetu i analizy sentymentu wypowiedzi. Zbiera wzmianki z social mediów, portali, forów, blogów itp. Automatycznie oznacza sentyment jako pozytywny, neutralny lub negatywny. Generuje raporty i statystyki dotyczące liczby wzmianek i zasięgów.
Brand24 oferuje bezpłatny 14-dniowy okres próbny, a ceny zaczynają się od 99 zł/mies. Świetnie sprawdza się w małych i średnich firmach, zwłaszcza w e-commerce i usługach. Wyróżnia się prostotą obsługi i przejrzystymi raportami.
Źródło: Brand24 (https://brand24.pl/)
Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) to rozbudowane narzędzie do social listeningu od Hootsuite. Analizuje dane z ponad 100 milionów źródeł w 50 językach. Dostarcza szczegółowe analizy sentymentu, trendów i benchmarków. Pozwala śledzić konkurencję i chronić reputację marki. Demo dostępne jest na życzenie, a ceny ustalane indywidualnie. Dedykowane dla średnich i dużych firm o zasięgu globalnym. Integruje się z wszystkimi głównymi platformami mediów społecznościowych.
Źródło: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)
Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) to oparte na deep learningu API do analizy sentymentu. Rozpoznaje sentyment dla trzech stanów: pozytywny, neutralny, negatywny. Obsługuje 14 języków, w tym polski. Oferuje gotowe integracje i elastyczne opcje wdrożenia. Darmowy limit to 5 000 zapytań miesięcznie. Większe firmy będą musiały dopłacić $0.0001 za każde kolejne zapytanie. Komprehend nadaje się szczególnie jako back-end dla aplikacji i chatbotów. Cechuje się wysoką jakością analizy potwierdzoną w konkursach typu SemEval.
Źródło: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)
Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od indywidualnych potrzeb i budżetu firmy. Warto przetestować różne opcje i wybrać tę, która najlepiej wpisuje się w specyfikę biznesu.
W erze cyfrowej analiza sentymentu stała się nieodzownym narzędziem w arsenale nowoczesnych firm. Ilość danych generowanych przez użytkowników przytłacza, ale z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. Dzięki zaawansowanym algorytmom jesteśmy w stanie błyskawicznie przeanalizować miliony opinii i wyciągnąć wnioski. To bezcenna wiedza dla działów obsługi klienta, marketingu czy Research & Development.
Kluczowe korzyści z wykorzystania analizy sentymentu w biznesie to:
Oczywiście sama analiza sentymentu to dopiero początek. Kluczowe jest umiejętne wykorzystanie płynących z niej insightów. Liczy się szybkość reakcji i dopasowanie działań do oczekiwań klientów. Marki, które potrafią słuchać i błyskawicznie odpowiadać na feedback klienta, zyskują przewagę konkurencyjną. AI daje im narzędzia, by robić to efektywnie i na dużą skalę.
Przyszłość analizy sentymentu rysuje się bardzo obiecująco. Modele AI będą coraz dokładniejsze, pojawi się analiza kontekstu i multimodalność (obraz, dźwięk, wideo). Wzrośnie też świadomość wagi opinii klientów i rola customer experience. Firmy, które dziś inwestują w narzędzia AI do analizy sentymentu, jutro będą zbierać owoce w postaci lojalnych klientów, mocno ugruntowanej pozycji na rynku i doskonałych produktów. Nie zmarnujmy tej szansy!
W polskim systemie prawnym od dnia 1 stycznia 2022 roku obowiązuje ulga konsolidacyjna. Ulga ta…
Zastanawiasz się, czy możesz pracować jednocześnie na umowie o pracę i założyć spółkę z ograniczoną…
Zastanawiasz się, jak wygląda rozliczenie podatku PCC od pożyczki? W dzisiejszej publikacji odpowiemy na to…
W kontekście rosnącej popularności e-commerce rynek Europy Wschodniej, a szczególnie Rumunii, wyłania się jako atrakcyjna…
Wysoka konkurencyjność rynku sprawia, że coraz trudniejsze staje się trwałe wyróżnienie pośród konkurencji. Jak więc…
Zatrudniasz pracowników niepełnosprawnych i otrzymujesz na nich dofinansowanie? Sprawdź, jak takie refundacje powinny być rozliczone…