Sentimentanalyse med AI. Hvordan hjælper det med at drive forandring i erhvervslivet? | AI i erhvervslivet #128

Hvad er sentimentanalyse?

Sentimentanalyse, også kendt som meningsudvinding, er processen med automatisk at behandle store mængder tekst for at bestemme, om den udtrykker positive, negative eller neutrale følelser. Det bygger på naturlig sprogbehandling (NLP), som gør det muligt for maskiner at forstå menneskesprog, og maskinlæring (ML) – træning af algoritmer på mærkede datasæt for at genkende specifikke ord og udtryk, der indikerer en bestemt følelse.

De vigtigste metoder til sentimentanalyse:

• regelbaseret tilgang – tildeling af passende følelser til nøgleord baseret på foruddefinerede regler og ordbøger, for eksempel “fantastisk” – positiv, “forfærdelig” – negativ. Det er hurtigt, men mindre præcist,
• maskinlæringstilgang – den er baseret på træning af algoritmer på mærkede datasæt, så de kan lære at genkende følelser baseret på kontekst. Det er mere avanceret og kræver mange træningsdata.
• hybrid tilgang – kombinerer begge tilgange.

Forestil dig et tøjfirma, der ønsker at indsamle feedback om sin nye kollektion fra sociale medier, fora og undersøgelser. At gøre dette manuelt ville tage uger. Med AI og sentimentanalyse tager det minutter. Algoritmen tildeler en score til hver mening, fra -1 til 1, hvor -1 er meget negativ, 0 er neutral, og 1 er meget positiv. Dette hjælper virksomheden med hurtigt at se, hvilke produkter kunderne kan lide, og hvilke der har brug for forbedring.

Den følgende oversigt viser processen for sentimentanalyse ved hjælp af AI:

1. Indsamling af data. I det første trin indsamles kundeanmeldelser fra forskellige kilder.
2. Forbehandling. Det involverer fjernelse af specialtegn, emotikoner, HTML-tags osv.
3. Tokenisering. Det er at opdele tekst i individuelle ord eller sætninger, så kunstig intelligens kan behandle tekstinformation mere effektivt.
4. Sproglig analyse. Identificering af ordklasser, genkendelse af negation, komparativer og superlativer osv.
5. Sentimentklassifikation. Et nøgleøjeblik, der involverer tildeling af en positiv, neutral eller negativ etiket.
6. Resultatsaggregation. Dette er beregningen af den samlede følelse for et givet sæt meninger.

Sådan forberedte data fungerer som et fremragende udgangspunkt for videre analyse og for at drage forretningskonklusioner. Takket være automatiseringen af processen kan virksomheder kontinuerligt overvåge kundernes følelser og hurtigt reagere på fremkommende signaler.

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

Hvorfor er sentimentanalyse vigtig for virksomheder?

At følge med i, hvad kunderne siger om et brand online, er afgørende for virksomheder i dag. At analysere hundreder af kommentarer og indlæg manuelt er simpelthen for meget arbejde.

Automatiseret sentimentanalyse hjælper med at holde øje med brandnævnelse i realtid og reagere hurtigt. Her er de vigtigste anvendelser:

• forbedring af kundeservice – identificere og reagere hurtigt på negativ feedback,
• beskytte omdømme – kontinuerlig overvågning af brandfølelser hjælper med at forhindre omdømmekriser,
• markedsundersøgelse – følge med i tendenser, benchmarke mod konkurrenter og opdage nicher. Ifølge forskning er 90% af købsbeslutninger forudgået af online forskning.
• produktudvikling – indsamle brugerfeedback og analysere det for forbedringer og innovationer.

Eksempler? En restaurantkæde kan analysere gæsteanmeldelser på platforme som TripAdvisor for at forbedre kvaliteten af retter og service. En bank kan følge med i sentimentet omkring en ny mobilapp for hurtigt at adressere eventuelle problemer og tilpasse funktioner til brugernes behov. En producent af naturlig kosmetik kan overvåge diskussioner på fora og Facebook-grupper for at opdage en niche for et nyt produkt.

Coca-Cola brugte sentimentanalyse til at følge med i samtaler om brandet på sociale medier under FIFA verdensmesterskabet i 2018. Dette gjorde det muligt for dem at justere deres reklamebudskab i realtid.

T-Mobile identificerede takket være sentimentanalyse de vigtigste problemer for kunderne og implementerede forbedringer, hvilket resulterede i en reduktion på 73% i klager.

Som du kan se, er der praktisk talt ubegribelige anvendelser for sentimentanalyse. Nøglen er at effektivt oversætte de indsigter, der opnås, til handlingsorienterede optimeringsstrategier.

Hvordan kan man udnytte resultaterne af sentimentanalyse opnået med AI?

Sentimentanalyse giver værdifulde indsigter, men den reelle værdi opstår, når vi oversætter dem til specifikke handlinger.

• personalisering af kundekommunikation, såsom automatisk justering af chatbotens tone baseret på brugerens humør,
• kundesegmentering og bedre tilpasning af tilbud samt identificering af de vigtigste smertepunkter for brugerne af et givet produkt,
• optimering af marketingkampagner baseret på følelsesmæssige reaktioner på budskabet,
• hurtig reaktion på fremkommende kriser og forebyggelse af eskalation gennem øjeblikkelig intervention,
• forbedring af produkter og tjenester i henhold til kundernes forventninger udtrykt i online anmeldelser.

Forestil dig, at sentimentanalyse viser, at kunderne klager over lange ventetider på hotline. Ved at implementere en voicebot til at håndtere nogle forespørgsler kan du betydeligt reducere køerne og øge tilfredsheden blandt opkalderne. Hvis voicebot-softwaren registrerer, at brugerne roser en ny funktion i appen, er det værd at udnytte den indsigt i en produktpromotionskampagne.

Real-time sentimentanalyse er et kraftfuldt værktøj til krisehåndtering. Ved at fange de første negative signaler kan du reagere hurtigt, før en krise eskalerer. Effektiv kommunikation og ærlighed er nøglen – kunderne værdsætter, når en virksomhed indrømmer en fejl og viser, hvordan den planlægger at rette op på det.

Den vigtigste fordel ved at bruge AI til sentimentanalyse er hastighed og skala. Manuelt kan vi analysere højst et par hundrede meninger. I mellemtiden kan AI-værktøjer behandle hundrede tusinder af nævnelser på få minutter, hvilket giver et opdateret billede af situationen. Dette muliggør at træffe præcise beslutninger her og nu.

Top AI sentimentanalyseværktøjer

Der er mange værktøjer tilgængelige på markedet, der bruger AI til sentimentanalyse. De adskiller sig i funktioner, interface og pris. Blandt de mest populære er Brand24, Hootsuite Insights og Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) er et polsk værktøj til internetovervågning og sentimentanalyse. Det indsamler nævnelser fra sociale medier, hjemmesider, fora, blogs osv. Det mærker automatisk sentiment som positivt, neutralt eller negativt. Det genererer rapporter og statistikker vedrørende antallet af nævnelser og rækkevidde.

Brand24 tilbyder en gratis 14-dages prøveperiode, og priserne starter ved 99 PLN/måned. Det fungerer godt for små og mellemstore virksomheder, især inden for e-handel og tjenester. Det skiller sig ud for sin brugervenlighed og klare rapporter.

Kilde: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) er et kraftfuldt værktøj til social lytning. Det analyserer data fra over 100 millioner kilder på 50 sprog og giver detaljerede indsigter i sentiment, tendenser og benchmarks. Demoer er tilgængelige efter anmodning, med priser tilpasset individuelle behov. Det er fantastisk til mellemstore til store virksomheder og integreres problemfrit med de største sociale medieplatforme.

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

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) er en API til sentimentanalyse baseret på dyb læring. Den genkender tre følelsesmæssige tilstande: positiv, neutral og negativ, og understøtter 14 sprog, herunder polsk. Med klar integration og fleksibel implementering er det et pålideligt valg. Den gratis plan tilbyder 5000 forespørgsler pr. måned, med yderligere forespørgsler prissat til $0.0001 hver for større virksomheder. Komprehend er ideel til backend-brug i apps og chatbots, kendt for sin højkvalitetsanalyse, der er bevist i konkurrencer som SemEval.

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

Valget af det rigtige værktøj afhænger af en virksomheds individuelle behov og budget. Det er værd at teste forskellige muligheder og vælge den, der bedst passer til din virksomheds specifikationer.

Sammenfatning

I den digitale tidsalder er sentimentanalyse blevet et uundgåeligt værktøj i arsenal af moderne virksomheder. Mængden af data, der genereres af brugerne, er overvældende, men kunstig intelligens kan hjælpe. Takket være avancerede algoritmer kan vi øjeblikkeligt analysere millioner af meninger og drage konklusioner. Dette er uvurderlig viden for kundeservice, marketing eller F&U-afdelinger.

De vigtigste fordele ved at bruge sentimentanalyse i erhvervslivet er:

• besparelse af tid og ressourcer ved at automatisere databehandling,
• konstant overvågning af kundefeedback og øjeblikkelig reaktion på signaler,
• bedre kundesegmentering og skræddersyede tilbud,
• optimering af marketingkampagner baseret på feedback,
• hurtigt opdage markedstendenser og forudse ændringer,
• håndtere kriser bedre og beskytte brandets omdømme,
• kontinuerligt forbedre produkter og tjenester for at imødekomme kundernes forventninger.

Selvfølgelig er sentimentanalyse kun begyndelsen. Nøglen er at bruge de indsigter, den giver, effektivt. Hastigheden af reaktion og tilpasning af strategier til kundernes forventninger er afgørende. Brands, der kan lytte og hurtigt reagere på kundefeedback, får en konkurrencefordel. AI giver dem værktøjer til at gøre dette effektivt og i stor skala.

Fremtiden for sentimentanalyse ser meget lovende ud. AI-modeller vil forbedre nøjagtigheden ved at inkorporere kontekstuel analyse og multimodale input som billeder, lyd og video. Bevidstheden om vigtigheden af kundernes meninger og kundernes oplevelses rolle vil også stige. Virksomheder, der investerer i AI-værktøjer til sentimentanalyse nu, vil høste fordele i morgen med loyale kunder, en solid markedsposition og fremragende produkter. Lad os ikke spilde denne mulighed.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.