感情分析を使用してビジネスの成長をハックする – PromptCloud

多くのブランドは、ソーシャル メディアの投稿で言及することで成功しています。 ビジネスの収益が急上昇し、そのブランドがソーシャル メディアで活発かつ持続的に話題になることは珍しくありません。 したがって、企業はブランドに関するすべての言及を監視し、あらゆる種類の言及を追跡します。 それがブランドの肯定的な言及である場合、それは間違いなくブランドの認知度と話題を高めるのに役立ちます. しかし、それが否定的な言及であれば、それはまったく別の話です。

また、この 2 つをどのように区別しますか?

感情分析を実行します。

感情分析とは？

このテクニックの根底にある原則は、「感情」という言葉の基本と一致しています。 それは感情、感情、または態度の同義語です。 感情分析は 2 つのレベルで機能します。

1 – 個人およびグループの意見およびコメントの収集と評価

2 – 論理的な採点メカニズムを適用して、態度と意見を定量化する

センチメント マイニングまたはオピニオン マイニングとも呼ばれるこのアイデアは、すべてのソーシャル メディア プラットフォームを追跡し、ブランドについて誰が何を言っているのかを継続的に監視することを目的としています。

しかし、なぜソーシャルメディアなのか?

それに直面しよう。 ソーシャル メディアは、最近、オンラインでの意思決定に最も大きな影響を与えるものの 1 つになりました。 Hubspot によると、マーケティング プロフェッショナルの 92% が、ソーシャル メディアがビジネスにとって非常に重要であることを裏付けています。 また、ソーシャル メディアを 2 年以上使用しているマーケティング担当者の 50% 以上が、ソーシャル メディアが売上の向上に役立ったと述べています。 ソーシャル メディアによって推進される途方もない牽引力を見ると、企業はかつてないほどソーシャル メディアを採用しています。

問題は、ソーシャル メディアには、公開プラットフォームで自分の意見や考えを表明する力を持つ何十億もの人々がいるということです。 ささいな問題が雪だるま式にソーシャル メディアの大惨事に発展し、ビジネスに壊滅的な影響を及ぼしたらどうなるでしょうか。 これはまさに、センチメント分析が回避しようとしている状況です。

感情分析は、ブランドに関するソーシャル メディアでの言及を促進する感情を測定する方法です。 会話や投稿の背後にあるトーンを追跡します。その人が幸せか、満足しているか、皮肉を込めているか、怒っているかを追跡します。

それはどのように行われますか？

機械学習は、ソーシャル メディアでのプレゼンスを真剣に考えている企業のセンチメント分析において重要な役割を果たします。 Naive-Bayes やサポート ベクター マシン (SVM) などの分類アルゴリズムを使用します。 これにより、一連のソーシャル メディア コメントに対して分類が実行されます。 この分類は、機械学習システムによって肯定的または否定的にマークされた単語の定義済みリストに基づいています。

ここで、コメント内の単語をこの事前定義されたリストと照合し、+1 (肯定的な単語) と -1 (否定的な単語) のスコアを与えます。 より深く掘り下げて、より高度な否定的または肯定的な単語に重みを与える可能性があります。 コメントの全体的なスコアが肯定的である場合、肯定的なコメントとしてマークされます。

アルゴリズムの精度の重要な側面は、コメントの背後にあるコンテキストを認識する能力です。 怒り狂った飛行機旅行者のこの Twitter 投稿を考えてみてください。

「フライトが遅れています。 素晴らしい！ 」

さて、私たち人間は、「素晴らしい」という言葉には皮肉な序曲があることを理解するでしょう。 また、フライトが離陸するのを待たなければならないことに対する乗客の欲求不満に関連することもあります. このツイートの文脈理解を適用することで、この投稿の背後にある否定的な感情を認識することができます。

ブランドが感情分析を必要とする理由

企業にとって、ブランドに関するフィードバックに注意深く耳を傾けることは非常に重要です。 さらに重要なことは、コメントや言及がビジネスにとって資産であるか負債であるかを判断することが重要です。 感情分析は、サービス、製品、トピック、企業、さらにはブランドの背後にあるリーダーに関する人々の意見を評価するのに役立ちます。 ビジネスにとってセンチメント分析が重要である 4 つの説得力のある理由を以下に示します。

1. 視聴者の洞察を得る

特定の製品ラインに対する反応に基づいて、マーケティングおよびアウトリーチ プログラムを調整できます。 投稿の興味深い点は、感情が否定的である場合、大規模な共有といいねで急速に雪だるま式になることです。 したがって、感情分析はそのような状況を回避するのに役立ち、マイナスの影響を軽減するための緩和策を講じることができます。

2. カスタマーサポートにより力を与える

感情分析は、否定的な感情がビジネスに損害を与える前に不満を構築することに迅速かつ効率的に対応できるため、カスタマー サポート担当者によって広く使用されています。 これは、ホテルやレストランなどの B2C ベンチャーに特に当てはまります。 すべての否定的なコメントは他の人に見られるため、それに対応して共感を示すか、不満を軽減するための対策を提案することが重要です。 このような詳細な監視により、怒っている顧客を満足させるために時間通りに対応する方法を他の人も確認できるため、より多くのビジネスを獲得できます。

3. リードジェネレーションが可能に

顧客サポートを改善し、パブリック プラットフォームで一般的な感情に合わせて調整されたマーケティング キャンペーンを実施することで、営業チームは市場でより良いパルスを得ることができます。 これは、顧客が何について話しているかを正確に知ることで、リードを生成するのに役立ちます. 追加のプラス ポイントは、ソーシャル メディア ハンドルでのアクセシビリティ、礼儀正しさ、および迅速さに満足している忠実な顧客がより多くの紹介につながり、リード生成の可能性が高まることです。

4. 効果的な危機管理

感情分析を使用すると、発生しているソーシャル メディアの問題を管理し、壊滅的な PR スキャンダルを回避できます。 ソーシャル メディアにおける危機の最も一般的な例は、レストランなどの B2C が直面しているセクターです。 食品の品質、サービスの品質、雰囲気など、複数の理由でレストランが非難されることは珍しくありません。 善良な企業は、ソーシャル メディアでのプレゼンスを真剣に受け止め、不満を抱いている顧客や従業員を確実に発見します。 彼らの存在を知って初めて、彼らの不満を解消することができます。 そして、これがセンチメント分析の機能です。これにより、失望した顧客と連絡を取り、否定的な方法でバイラルになる前に対応することができます。

感情分析の課題

感情分析は、PR、政治、ビジネス、個人のブランド構築など、さまざまな分野で有用な実用的なアプリケーションを見つけ続けています。 これにより、クライアントはこのニッチからより多くの価値を求めています。 感情分析の専門家がこの分野で顕著になると考える 4 つの主要な課題を次に示します。

1. 分析の精度を適切に追跡する必要がある

特定の分析に正確さを与えることは困難です。 追跡されるメンション、分析されるテキストのレベル、分析に使用できるデータの量、分析に使用されるビデオ チャネルの品質など、多くの可動部分があります。 良いニュースは、継続的な技術の進化により、このテーマに使用されるリソースとツールの品質が日を追うごとに向上していることです (以下のセンチメント分析のトップ ツールのリストを参照してください)。

2. 機械学習と人間の知識の融合を利用する

人間のコンテキストと機械の計算能力を適切に組み合わせるには、ブレンドされたアプローチが必要です。 人間の以前の経験は、特定の言及を分析して表面的な知識を超えるときに役立ちます。 これにより、センチメント分析がさらに強化され、顧客の気分をより正確に把握できるようになります。

3. 結果についてオープンマインドを保つ

ほとんどの顧客は、固定された一連の理論と仮説を使用してセンチメント分析に取り組みます。 これらを念頭に置いて、彼らはソーシャル メディアでの言及のうち、彼らの理論に一致する限られた部分のみを抽出して測定します。 理想的なアプローチは、ブランドのセンチメントを普遍的に監視し、データを全体的に分析することです。 これにより、私たちの予想を超える洞察を明らかにし、顧客の意見を事実に基づいて表現することができます。

4. コミットし続ける

感情分析の遠征にたまに行くのは賢明ではありません。 追跡におけるこのギャップが、多くの中小企業にとってセンチメント分析が成熟したビジネス機能として登場できなかった主な理由です。 真剣なブランドにとって、センチメント分析は継続的な活動であり、絶え間ない真剣な取り組みが必要です。

結論

感情分析は、ブランドに関するソーシャル メディアの話題を効果的に聞くための最も信頼できるツールの 1 つとして知られるようになりました。 人々があなたのブランドについて何を言っているのかを知り、全体的な意見を集め、ブランドの肯定的な認識を維持するために何か行動を起こす必要があるかどうかを知るのに役立ちます.