Ένας οριστικός οδηγός για την ανάλυση συναισθημάτων

Ο πελάτης είναι η κινητήρια δύναμη κάθε επιχείρησης. Η γνώση της γνώμης τους για το προϊόν και την υπηρεσία σας θα βοηθήσει τον οργανισμό σας να προχωρήσει πολύ. Με τα εργαλεία ανάλυσης συναισθήματος, μπορείτε εύκολα να μάθετε για τους πελάτες σας από δεδομένα σχολίων.

Η ανάλυση συναισθήματος παίζει μεγάλο ρόλο στην κατανόηση του κοινού και των πελατών σας. Αυτή η μέθοδος σάς επιτρέπει να συγκεντρώσετε σημαντικές πληροφορίες από μη οργανωμένα μαζικά δεδομένα με τη βοήθεια εφαρμογών.

Ας βουτήξουμε στην εξόρυξη γνώμης, τους τύπους, την ανικανότητα, τις προκλήσεις, τις μεθόδους εργασίας και τα παραδείγματα της πραγματικής ζωής.

Πίνακας περιεχομένων

Τι είναι η Ανάλυση Συναισθήματος;

Ανάλυση συναισθήματος σημαίνει αναγνώριση του συναισθήματος ή του συναισθήματος μέσω ανάλυσης κειμένου και εξόρυξης. Είναι επίσης γνωστό ως εξόρυξη γνώμης. Οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτήν την προσέγγιση για να κατηγοριοποιήσουν τις απόψεις τους για τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους. Εκτός από τον προσδιορισμό του συναισθήματος, αυτή η ανάλυση μπορεί να συγκεντρώσει την πολικότητα, το θέμα και τη γνώμη του κειμένου.

Η εξόρυξη γνώμης χρησιμοποιεί τεχνολογίες AI, ML και εξόρυξης δεδομένων για την εξόρυξη προσωπικών πληροφοριών από μη οργανωμένο και μη δομημένο κείμενο, όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, συνομιλίες υποστήριξης, κανάλια μέσων κοινωνικής δικτύωσης, φόρουμ και σχόλια ιστολογίου. Δεν υπάρχει ανάγκη για χειροκίνητη επεξεργασία δεδομένων, καθώς οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούν αυτόματες, βασισμένες σε κανόνες ή υβριδικές μεθόδους για να αναδώσουν τα συναισθήματα.

Το Grammarly as a Sentiment Analysis Tool

Εκτός από ένα εργαλείο για τη διόρθωση γραμματικών και σφαλμάτων στίξης, το Grammarly μπορεί επίσης να λειτουργήσει ως εργαλείο εξόρυξης γνώμης. Εάν έχετε χρησιμοποιήσει την ενσωμάτωση Grammarly στο email σας, μπορεί να έχετε δει ένα emoji στο κάτω μέρος του email σας που επισήμανε το περιεχόμενο του email σας ως φιλικό, επίσημο, ανεπίσημο κ.λπ.

Αυτό το emoji δείχνει τα αποτελέσματα της ανάλυσης τόνου ή συναισθήματος του κειμένου σας. Το Grammarly χρησιμοποιεί ένα σύνολο κανόνων και μηχανικής μάθησης για να εντοπίσει τα σήματα στο γραπτό σας που επηρεάζουν τον τόνο ή το συναίσθημα. Αναλύει τις λέξεις, τα κεφαλαία, τα σημεία στίξης και τις φράσεις σας για να σας πει πώς θα τα βρει ο παραλήπτης.

Εκτός από τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, μπορεί να ανιχνεύσει το συναίσθημα οποιουδήποτε κειμένου γράφετε και να σας πει το κυρίαρχο συναίσθημα που περιλαμβάνεται σε αυτό το κείμενο. Χρησιμοποιώντας το, μπορείτε να επιλέξετε τον σωστό τόνο που θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε υγιείς σχέσεις με τους άλλους.

Σημασία της Ανάλυσης Συναισθημάτων

Παρακολούθηση συναισθήματος σε πραγματικό χρόνο

Ενώ η απόκτηση νέων πελατών είναι πιο δαπανηρή από τη διατήρηση των υπαρχόντων, οι τελευταίοι χρειάζονται επίσης συνεχή παρακολούθηση. Αυτό που νιώθει κάποιος για την επωνυμία σας σήμερα μπορεί να αλλάξει αύριο. Η εξόρυξη γνώμης σάς επιτρέπει να γνωρίζετε τα συναισθήματά τους σε πραγματικό χρόνο και να αναλάβετε αμέσως δράση.

Καλύτερα Προϊόντα και Υπηρεσίες

Το συναίσθημα των πελατών σάς επιτρέπει να ελέγχετε τις απαντήσεις και τα σχόλια των πελατών. Τα δεδομένα θα σας βοηθήσουν να αναπτύξετε καλύτερα προϊόντα και να προσφέρετε βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών. Επίσης, ενισχύει την παραγωγικότητα της ομάδας σας εντοπίζοντας γρήγορα συναισθήματα και θέματα.

Λήψη ενεργών δεδομένων

Η ανάλυση συναισθήματος σάς επιτρέπει να λαμβάνετε δεδομένα με δυνατότητα ενέργειας. Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης αυτές τις μέρες είναι γεμάτα δεδομένα, καθώς οι άνθρωποι συνεχίζουν να μιλούν για μάρκες και να τους προσθέτουν ετικέτες. Η ανάλυση αυτών των δεδομένων για συναίσθημα σημαίνει να γνωρίζετε την εικόνα της επωνυμίας σας και την απόδοση του προϊόντος σας.

  Διορθώστε το σφάλμα PowerPoint Not Saving File

Επιμελημένες καμπάνιες μάρκετινγκ

Με την εξόρυξη γνώμης, μπορείτε να αξιολογήσετε τις καμπάνιες μάρκετινγκ. Τα αποτελέσματά του σας δίνουν τη δυνατότητα να αναλάβετε δράση σύμφωνα με τα συναισθήματα του πελάτη. Αυτές οι πληροφορίες βοηθούν τις εταιρείες να βελτιώσουν τη στρατηγική μάρκετινγκ τους. Για παράδειγμα, μπορείτε να εκτελέσετε μια ειδική καμπάνια για άτομα που ενδιαφέρονται να αγοράσουν τα προϊόντα σας και να έχουν θετική αντίληψη για την εταιρεία σας.

Παρακολούθηση εικόνας επωνυμίας

Ο επιχειρηματικός κόσμος είναι τόσο ανταγωνιστικός στις μέρες μας που η διατήρηση της εικόνας της επωνυμίας σας είναι τρομακτική. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την εξόρυξη γνώμης για να προσδιορίσετε πώς αντιλαμβάνεται ο πελάτης την εταιρεία σας και να λάβετε μέτρα ανάλογα.

Τύποι Ανάλυσης Συναισθημάτων

Ανάλογα με τις ανάγκες της εταιρείας σας, μπορείτε να εκτελέσετε οποιοδήποτε μοντέλο εξόρυξης γνώμης για να καταγράψετε διάφορα συναισθήματα.

Λεπτόκοκκη Ανάλυση

Αυτό το μοντέλο είναι χρήσιμο για την εξαγωγή ακρίβειας πολικότητας. Σας βοηθά να μελετήσετε τις κριτικές και τις αξιολογήσεις που λαμβάνετε από τους πελάτες σας. Οι εταιρείες μπορούν να εφαρμόσουν αυτήν την ανάλυση σε διαφορετικές ακόλουθες κατηγορίες πολικότητας, όπως άκρως θετική, θετική, αρνητική, εξαιρετικά αρνητική ή ουδέτερη.

Ανάλυση βάσει πτυχών

Αυτός ο τύπος ανάλυσης συναισθήματος προσφέρει μια βαθύτερη ανάλυση των κριτικών των πελατών σας. Καθορίζει για ποιες πτυχές της επιχείρησης ή για ποιες ιδέες μιλούν οι πελάτες.

Εάν είστε πωλητής χυμών φρούτων και λάβατε μια κριτική που λέει: “Δροσιστικό, αλλά πρέπει να περιλαμβάνει ένα βιοδιασπώμενο καλαμάκι”. Αυτή η ανάλυση θα ανακαλύψει ότι μιλάει θετικά για το χυμό σας αλλά αρνητικά για τη συσκευασία.

Ανάλυση Ανίχνευσης Συναισθημάτων

Χρησιμοποιώντας αυτό το μοντέλο, οι οργανισμοί μπορούν να ανιχνεύσουν τα συναισθήματα που περιλαμβάνονται στα σχόλια των χρηστών, όπως ο θυμός, η ικανοποίηση, η απογοήτευση, ο φόβος, η ανησυχία, η ευτυχία και ο πανικός. Αυτό το σύστημα χρησιμοποιεί συνήθως λεξικά, ενώ ορισμένοι προηγμένοι ταξινομητές χρησιμοποιούν επίσης αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.

Ωστόσο, για να ανιχνεύσετε συναισθήματα, θα πρέπει να χρησιμοποιήσετε τη Μηχανική μάθηση πάνω από λεξικά. Μια λέξη μπορεί να αποδώσει θετικό ή αρνητικό νόημα με βάση τη χρήση της. Ενώ το λεξικό μπορεί να ανιχνεύσει το συναίσθημα με ανακριβή τρόπο, η ML μπορεί σωστά να καθορίσει τα συναισθήματα.

Ανάλυση προθέσεων

Χρησιμοποιώντας αυτό το μοντέλο, μπορείτε να προσδιορίσετε με ακρίβεια την πρόθεση του καταναλωτή. Ως αποτέλεσμα, δεν χρειάζεται να ξοδεύετε χρόνο και προσπάθεια μετά το κοινό που δεν σκοπεύει να αγοράσει κάτι σύντομα. Αντίθετα, μπορείτε να εστιάσετε σε πελάτες που σχεδιάζουν να αγοράσουν τα προϊόντα σας. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε επαναστόχευση μάρκετινγκ για να τραβήξετε την προσοχή τους.

Πώς λειτουργεί η Ανάλυση Συναισθήματος;

Η εξόρυξη γνώμης συνήθως λειτουργεί μέσω ενός αλγόριθμου που σαρώνει τις προτάσεις και αποφασίζει εάν είναι θετική, ουδέτερη ή αρνητική. Τα προηγμένα εργαλεία εξόρυξης γνώμης αντικαθιστούν τον στατικό ή συμβατικό αλγόριθμο με τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση. Ως εκ τούτου, οι άνθρωποι της βιομηχανίας αναφέρονται επίσης στην εξόρυξη γνώμης ως AI συναισθημάτων.

Η ανάλυση συναισθήματος ακολουθεί επί του παρόντος τα ακόλουθα δύο μοντέλα εργασίας:

#1. Ανάλυση συναισθήματος μηχανικής μάθησης

Όπως υποδηλώνει το όνομα, αυτή η τεχνική χρησιμοποιεί ML και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για να μάθει από διάφορες εισροές εκπαίδευσης. Ως εκ τούτου, η ακρίβεια του μοντέλου εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα του περιεχομένου εισόδου και τη σωστή κατανόηση του συναισθήματος των προτάσεων. Περισσότερα σχετικά με αυτό είναι παρακάτω στην ενότητα “Πώς να δημιουργήσετε ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας τη μηχανική μάθηση”.

#2. Ανάλυση συναισθήματος με βάση κανόνες

Είναι ο συμβατικός τρόπος εξόρυξης γνώμης. Ο αλγόριθμος έχει ορισμένους προκαθορισμένους κανόνες για την αναγνώριση συναισθήματος για οποιαδήποτε πρόταση. Ένα σύστημα που βασίζεται σε κανόνες χρησιμοποιεί επίσης το NLP χειροκίνητα μέσω της λίστας των λέξεων (λεξικά), του tokenization, της ανάλυσης και του stemming.

  Πώς να κάνετε τις εφαρμογές του KDE να φαίνονται κανονικές στο Gnome με το θέμα Adwaita-Qt

Εδώ είναι πώς λειτουργεί:

Μια Βιβλιοθήκη Λεξικών

Ο προγραμματιστής δημιουργεί μια βιβλιοθήκη θετικών και αρνητικών λέξεων μέσα στον αλγόριθμο. Μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει οποιοδήποτε τυπικό λεξικό για να το κάνει αυτό. Εδώ, θα σας βοηθούσε να προσέχετε όταν αποφασίζετε ποιες είναι θετικές ή αρνητικές λέξεις. Εάν κάνετε οποιοδήποτε λάθος, η έξοδος θα είναι ελαττωματική.

Tokenization των κειμένων

Δεδομένου ότι οι μηχανές δεν μπορούν να κατανοήσουν την ανθρώπινη προφορική γλώσσα, οι προγραμματιστές πρέπει να χωρίσουν τα κείμενα στο μικρότερο δυνατό κομμάτι, όπως λέξεις. Ως εκ τούτου, υπάρχει συμβολισμός προτάσεων που χωρίζει τα κείμενα σε προτάσεις. Ομοίως, η συμβολοποίηση λέξεων διαχωρίζει τους όρους μιας πρότασης.

Αφαίρεση περιττών λέξεων

Η λημματοποίηση και η αφαίρεση του ενδιάμεσου λόγου παίζουν σημαντικό ρόλο σε αυτό το σημείο. Λεμματοποίηση είναι η ομαδοποίηση παρόμοιων λέξεων σε μια ομάδα. Για παράδειγμα, τα Am, Is, Are, Been, Were, κ.λπ., θεωρούνται “είναι”.

Ομοίως, η αφαίρεση του ενδιάμεσου λέξεων αφαιρεί τις υπερβολικές λέξεις όπως Για, Προς, Α, Σε κ.λπ., που δεν επιφέρουν σημαντικές αλλαγές όσον αφορά το συναίσθημα στο κείμενο.

Μηχανογραφημένη Καταμέτρηση Συναισθηματικών Λέξεων

Εφόσον θα αναλύετε terabyte κειμένων σε ένα έργο ανάλυσης συναισθήματος, πρέπει να χρησιμοποιήσετε ένα πρόγραμμα υπολογιστή για να μετρήσετε αποτελεσματικά όλες τις θετικές, αρνητικές και ουδέτερες λέξεις. Βοηθά επίσης στον μετριασμό τυχόν ανθρώπινων σφαλμάτων στη διαδικασία.

Υπολογισμός της βαθμολογίας συναισθήματος

Τώρα, το έργο της εξόρυξης γνώμης είναι απλό. Το πρόγραμμα πρέπει να δώσει βαθμολογία στο κείμενο. Η βαθμολογία θα μπορούσε να είναι σε ποσοστιαία μορφή, όπως το 0% είναι αρνητικό, το 100% είναι θετικό και το 50% είναι ουδέτερο.

Εναλλακτικά, ορισμένα προγράμματα χρησιμοποιούν την κλίμακα -100 έως +100. Σε αυτήν την κλίμακα, το 0 είναι ουδέτερο, το -100 είναι αρνητικό και το +100 είναι θετικό συναίσθημα.

Πραγματικές Εφαρμογές Ανάλυσης Συναισθημάτων

Οι εταιρείες συνεχίζουν να συλλέγουν ποιοτικά δεδομένα που πρέπει να αναλυθούν σωστά. Οι πραγματικές περιπτώσεις χρήσης της εξόρυξης γνώμης είναι:

  • Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιείται για την ανάλυση συνομιλιών υποστήριξης πελατών. Βοηθά τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τη ροή εργασιών τους και να βελτιώσουν την εμπειρία εξυπηρέτησης πελατών.
  • Αυτό που λένε οι πελάτες σε φόρουμ και διαδικτυακές κοινότητες έχει σημασία για τις εταιρείες. Χρησιμοποιούν αυτή τη μέθοδο για να κατανοήσουν τη συνολική εντύπωση των πελατών σε αυτές τις πλατφόρμες.
  • Οι κριτικές πελατών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μπορούν να δημιουργήσουν ή να καταστρέψουν μια επιχείρηση. Η ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιείται συχνά για να προσδιορίσει τι λέει το κοινό για μια εταιρεία.
  • Η εξόρυξη γνώμης μπορεί να εντοπίσει τις τάσεις της αγοράς, να καθορίσει νέες αγορές και να αναλύσει τους ανταγωνιστές. Ως εκ τούτου, οι άνθρωποι το χρησιμοποιούν για έρευνα αγοράς πριν ξεκινήσουν νέα προϊόντα ή μάρκες.
  • Η αναθεώρηση προϊόντων είναι ένας άλλος χώρος όπου οι εταιρείες χρησιμοποιούν την ανάλυση συναισθημάτων. Έτσι, οι επιχειρήσεις γνωρίζουν πού μπορούν να βελτιώσουν τα προϊόντα τους.
  • Οι έρευνες σε ένα προϊόν που κυκλοφόρησε πρόσφατα ή σε μια έκδοση beta μιας εφαρμογής περιέχουν πληροφορίες που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να βελτιώσετε το προϊόν. Η εξόρυξη γνώμης είναι επίσης χρήσιμη για τη συλλογή κρίσιμων δεδομένων από έρευνες πελατών.

Δημιουργήστε Ανάλυση Συναισθήματος χρησιμοποιώντας Μηχανική Μάθηση

Προεπεξεργασία Κειμένων

Στην προεπεξεργασία κειμένου, ένας αλγόριθμος ML μπορεί να χρησιμοποιήσει την αφαίρεση λέξεων και τη λήμματοποίηση για να αφαιρέσει μη κρίσιμες λέξεις που δεν παίζουν κανένα ρόλο στην εξόρυξη τεχνητής νοημοσύνης.

Μετά την επεξεργασία του ακατέργαστου κειμένου, το πρόγραμμα AI εφαρμόζει μια μέθοδο διανυσματοποίησης για να μετατρέψει τις λέξεις συναισθήματος σε αριθμητικά. Ο βιομηχανικός όρος για αυτήν την αριθμητική αναπαράσταση λέξεων είναι Χαρακτηριστικά.

Το Bag-of-n-grams είναι ο συνηθισμένος τρόπος διανυσματοποίησης. Ωστόσο, η βαθιά μάθηση έχει κάνει πολλές προόδους σε αυτόν τον τομέα και εισήγαγε τον αλγόριθμο word2vec που χρησιμοποιεί ένα νευρωνικό δίκτυο.

  12 καλύτερες εργονομικές επιλογές ποντικιού για αγορά το 2022

Εκπαίδευση του AI και της Πρόβλεψης

Ο εκπαιδευτής τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να τροφοδοτήσει ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης με ετικέτα συναισθημάτων. Τα δεδομένα περιλαμβάνουν κυρίως πολλά ζεύγη Χαρακτηριστικών. Ζεύγη χαρακτηριστικών σημαίνει μια αριθμητική αναπαράσταση μιας λέξης συναισθήματος και της αντίστοιχης ετικέτας της: αρνητική, ουδέτερη ή θετική.

Πρόβλεψη Κειμένου Πραγματικής Ζωής

Τώρα, ο προγραμματιστής θα τροφοδοτούσε αόρατο ή νέο κείμενο στο σύστημα ML. Θα χρησιμοποιήσει τη μάθησή του από τα δεδομένα εκπαίδευσης για να δημιουργήσει ετικέτες ή τάξεις για μη ορατά κείμενα.

Μερικές φορές, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει μοντέλα αλγορίθμων ταξινόμησης όπως Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines και Deep Learning.

Τώρα που γνωρίζετε λεπτομερώς την έννοια της ανάλυσης συναισθημάτων, ήρθε η ώρα να μάθετε για τα κορυφαία εργαλεία εξόρυξης γνώμης.

MonkeyLearn

Το MonkeyLearn είναι ένα λογισμικό Αναλυτής Συναισθημάτων που μπορεί να ανιχνεύσει γρήγορα συναισθήματα σε μη οργανωμένα δεδομένα κειμένου. Χρησιμοποιώντας αυτό το εργαλείο, οι εταιρείες μπορούν να ενημερωθούν αμέσως για τα αρνητικά σχόλια και να απαντήσουν άμεσα για να δημιουργήσουν μια θετική εντύπωση.

Μπορείτε να παρακολουθείτε τις σκέψεις των πελατών για τα προϊόντα, τις υπηρεσίες ή την επωνυμία σας. Έτσι, ο χρόνος απόκρισης σε επείγοντα ερωτήματα για την εταιρεία σας αυξάνεται επίσης σε μεγάλο βαθμό. Σας επιτρέπει επίσης να οπτικοποιείτε πληροφορίες συναισθημάτων.

Το MonkeyLearn υποστηρίζει την ενοποίηση με εκατοντάδες εφαρμογές για ανάλυση κειμένου, συμπεριλαμβανομένων των Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform και Service Cloud.

Awario

Αν ψάχνετε για ένα αξιόπιστο εργαλείο ανάλυσης συναισθήματος για την παρακολούθηση της κοινωνικής ακρόασης, το Awario είναι η εφαρμογή για εσάς. Μετρά το συναίσθημα που δημιουργείται γύρω από την επωνυμία σας και πώς αλλάζει με την πάροδο του χρόνου, ώστε να μπορείτε να κατανοήσετε τη φήμη σας.

Χρησιμοποιώντας αυτό το εργαλείο, μπορείτε να εντοπίσετε αρνητικά σχόλια στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και να απαντήσετε σε αυτά κατά προτεραιότητα. Σας ενημερώνει για τις αντιδράσεις των πελατών σας στις καμπάνιες μάρκετινγκ και στα προϊόντα που κυκλοφόρησαν πρόσφατα.

Επιπλέον, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτήν την πλατφόρμα για να αναλύσουν τους ανταγωνιστές τους για να εντοπίσουν τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία τους. Μπορείτε επίσης να λάβετε τα στατιστικά στοιχεία ανάλυσης σε μορφή PDF και να τα μοιραστείτε με άλλους.

Θεματικός

Το Thematic είναι μια πλατφόρμα ανάλυσης σχολίων που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε και για ανάλυση συναισθήματος. Σας προσφέρει ολοκληρωμένες πληροφορίες για τους πελάτες σας χρησιμοποιώντας την εξόρυξη γνώμης με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη. Χρησιμοποιώντας αυτό το εργαλείο, μπορείτε να κατανοήσετε τα σχόλια των πελατών σε μια κεντρική πλατφόρμα και να δώσετε προτεραιότητα στις απαντήσεις σας.

Αυτή η πλατφόρμα συλλέγει σχόλια από έρευνες, μέσα κοινωνικής δικτύωσης, συνομιλίες υποστήριξης, ανοιχτές απαντήσεις πελατών και κριτικές. Στη συνέχεια, τα κατηγοριοποιεί σε διαφορετικά θέματα και συναισθήματα χρησιμοποιώντας AI.

Ως εκ τούτου, ξέρετε τι έχει σημασία για τους πελάτες. Αυτή η πλατφόρμα δεν χρειάζεται εκπαίδευση ή μη αυτόματη κωδικοποίηση, καθώς μπορείτε να κατανοήσετε απρόσκοπτα τα μοντέρνα θέματα μεταξύ των πελατών.

Τελικές Λέξεις

Το συναίσθημα του πελάτη και η πρόθεση αγοράς πάνε χέρι με χέρι. Οι εταιρείες μπορούν να σχεδιάσουν το σχέδιο μάρκετινγκ γνωρίζοντας τη θετική ή αρνητική εντύπωση των πιθανών και των υπαρχόντων πελατών τους. Η ανάλυση συναισθήματος σάς βοηθά επίσης με τη διαχείριση μέσων κοινωνικής δικτύωσης και την επωνυμία της εταιρείας.

Τώρα που γνωρίζετε τη σημασία της εξόρυξης γνώμης και πώς λειτουργεί, μπορείτε να εφαρμόσετε αυτήν τη μέθοδο στην επιχείρησή σας με τη βοήθεια των κορυφαίων αναλυτών συναισθημάτων. Μπορείτε επίσης να δημιουργήσετε μια λύση ανάλυσης συναισθήματος χρησιμοποιώντας τη Μηχανική Εκμάθηση.

Εάν ενδιαφέρεστε, ρίξτε μια ματιά σε αυτήν τη λίστα εργαλείων σχολίων πελατών για να βελτιώσετε τα προϊόντα σας.