감정 분석을 사용하여 비즈니스 성장 해킹 – PromptCloud

많은 브랜드가 소셜 미디어 게시물에 대한 언급으로 번창합니다. 브랜드에 대한 강력하고 지속적인 소셜 미디어 버즈를 게시하는 비즈니스 수익의 스파이크를 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 따라서 회사는 브랜드에 대한 모든 언급을 모니터링하고 모든 유형의 언급을 추적합니다. 브랜드에 대한 긍정적인 언급이라면 브랜드에 대한 가시성과 소문을 높이는 데 확실히 도움이 됩니다. 하지만 부정적인 언급이라면 이야기가 완전히 달라진다.

그리고 이 둘을 어떻게 구별합니까?

감정 분석을 수행합니다.

감정 분석이란 무엇입니까?

이 기법의 기본 원리는 '감정'이라는 단어의 기본과 일치합니다. 그것은 느낌, 감정 또는 태도의 동의어입니다. 감정 분석은 두 가지 수준에서 작동합니다.

1 – 개인 및 그룹의 의견 및 의견 수집 및 평가

2 – 태도와 의견을 수량화하기 위해 논리적인 채점 메커니즘을 적용합니다.

감성 마이닝 또는 오피니언 마이닝이라고도 하는 이 아이디어는 모든 소셜 미디어 플랫폼을 추적하고 브랜드에 대해 누가 말하는지 지속적으로 모니터링하는 것입니다.

그런데 왜 소셜미디어인가?

현실을 직시하자. 소셜 미디어는 최근 온라인에서 가장 큰 결정에 영향을 미치는 요소 중 하나가 되었습니다. Hubspot 에 따르면 마케팅 전문가의 92%가 비즈니스에서 소셜 미디어의 중요성을 확인했습니다. 또한 2년 이상 소셜미디어를 사용해 온 마케터의 50% 이상이 매출 향상에 도움이 됐다고 말했다. 소셜 미디어가 가져올 수 있는 엄청난 견인력을 살펴보면 기업은 전례 없는 방식으로 소셜 미디어를 수용하고 있습니다.

문제는 소셜 미디어에는 공개 플랫폼에서 자신의 의견과 생각을 표명할 수 있는 권한이 있는 수십억 명의 사람들이 있다는 것입니다. 이제 일부 사소한 문제가 비즈니스에 치명적인 영향을 미치는 소셜 미디어 재앙으로 눈덩이처럼 불어난다면 어떻게 될까요? 이것이 바로 상황 감정 분석이 피하고자 하는 종류입니다.

감정 분석은 브랜드에 대한 소셜 미디어 언급을 유도하는 감정을 측정하는 방법입니다. 대화나 게시물 뒤에 숨은 어조를 추적합니다. 그 사람은 행복합니까, 만족합니까, 냉소적입니까, 화났습니까?

어떻게 이루어지나요?

머신 러닝은 소셜 미디어 존재를 진지하게 생각하는 기업의 감정 분석에서 중요한 역할을 합니다. Naive-Bayes 및 SVM(Support Vector Machines)과 같은 분류 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 일련의 소셜 미디어 댓글에 대해 분류가 실행됩니다. 이 분류는 기계 학습 시스템에서 긍정 또는 부정으로 표시된 사전 정의된 단어 목록을 기반으로 합니다.

이제 이 사전 정의된 목록을 사용하여 주석의 단어를 교차 확인하고 +1(긍정적인 단어의 경우) 및 -1(부정적인 단어의 경우)의 점수를 제공합니다. 그것은 더 깊이 파고들 수 있고 더 높은 정도의 부정적이거나 긍정적인 단어에 더 많은 가중치를 줄 수 있습니다. 댓글의 전체 점수가 긍정적인 경우 긍정적인 댓글로 표시됩니다.

알고리즘 정확도의 중요한 측면은 주석 뒤에 있는 컨텍스트를 인식하는 기능입니다. 성난 항공 여행자의 이 트위터 게시물을 고려하십시오.

“비행기가 연착됐어. 훌륭한! "

이제 우리 인간들은 '빛나다'라는 단어에 비꼬는 서곡이 있다는 것을 이해할 것입니다. 우리는 또한 비행기가 이륙하기를 기다려야 하는 승객의 좌절과 관련될 수 있습니다. 이 트윗에 대한 문맥적 이해를 적용하여 이 게시물 뒤에 숨겨진 부정적인 감정을 인식할 수 있습니다.

브랜드에 감성 분석이 필요한 이유

기업이 브랜드에 대한 피드백을 주의 깊게 듣는 것은 미션 크리티컬합니다. 더 중요한 것은 댓글이나 언급이 비즈니스의 자산인지 부채인지를 측정하는 것이 중요하다는 것입니다. 감정 분석은 서비스, 제품, 주제, 회사 또는 브랜드 뒤에 있는 리더에 대한 사람들의 의견을 평가하는 데 도움이 됩니다. 감성 분석이 비즈니스에 중요한 4가지 이유는 다음과 같습니다.

1. 청중 통찰력 얻기

특정 제품 라인에 대한 반응을 기반으로 마케팅 및 홍보 프로그램을 조정할 수 있습니다. 게시물의 흥미로운 점은 엄청난 공유로 빠르게 눈덩이처럼 불어나고 감정이 부정적이면 좋아요를 누르는 것입니다. 따라서 감정 분석은 이러한 상황을 피하는 데 도움이 되며 부정적인 영향을 줄이기 위한 완화 조치를 취할 수 있습니다.

2. 고객 지원에 더 많은 힘을 줍니다.

감정 분석은 부정적인 감정이 비즈니스에 피해를 주기 전에 불만을 구축하는 데 신속하고 효율적으로 대응할 수 있기 때문에 고객 지원 담당자가 널리 사용합니다. 이는 호텔 및 레스토랑과 같은 B2C 벤처에 특히 해당됩니다. 모든 부정적인 의견은 다른 사람들이 볼 수 있으므로 이에 응답하고 공감을 표시하거나 불만을 줄이기 위한 조치를 제안하는 것이 중요합니다. 이러한 상세한 모니터링을 통해 다른 사람들도 귀하가 화난 고객을 만족시키기 위해 제시간에 얼마나 잘 대응하는지 확인하여 더 많은 비즈니스를 얻을 수 있습니다.

3. 리드 생성 가능

더 나은 고객 지원, 공개 플랫폼에서 널리 퍼진 정서에 맞춘 마케팅 캠페인을 통해 영업 팀은 시장에서 더 나은 영향력을 가질 수 있습니다. 이것은 차례로 고객이 말하는 내용을 정확히 알려 리드를 생성하는 데 효과적입니다. 추가 플러스 포인트는 소셜 미디어 핸들에 대한 접근성, 예의 및 신속성에 만족하는 충성도 높은 고객이 더 많은 추천으로 이어져 잠재 고객 생성 가능성을 높인다는 것입니다.

4. 효과적인 위기관리

감정 분석을 통해 양조하는 소셜 미디어 문제를 관리하고 치명적인 PR 스캔들을 피할 수 있습니다. 소셜 미디어 위기의 가장 일반적인 예는 레스토랑과 같은 B2C에 직면한 부문에서 비롯됩니다. 레스토랑이 음식 품질, 서비스 품질 또는 분위기와 같은 여러 가지 이유로 곤욕을 치르는 것을 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 좋은 사람들은 소셜 미디어 존재를 진지하게 생각하고 불만을 품은 고객이나 직원을 찾아냅니다. 그들의 존재를 알아야만 그들의 불만을 해결할 수 있습니다. 그리고 이것이 감정 분석이 하는 일입니다. 실망한 고객과 연락하고 부정적인 방식으로 바이러스가 퍼지기 전에 응답할 수 있습니다.

감정 분석의 과제

감성 분석은 PR, 정치, 기업, 개인 브랜드 구축 등 다양한 분야에서 유용하고 실용적인 응용 프로그램을 계속 찾고 있습니다. 이를 통해 고객은 이 틈새 시장에서 더 많은 가치를 요구하고 있습니다. 감성 분석 전문가들이 이 분야에서 두드러질 것이라고 생각하는 4가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

1. 분석의 정확성을 적절하게 추적해야 합니다.

귀하의 특정 분석에 정확성을 부여하는 것은 어렵습니다. 추적되는 멘션, 분석되는 텍스트의 수준, 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양, 분석에 사용되는 비디오 채널의 품질과 같은 많은 움직이는 부분이 있습니다. 좋은 소식은 지속적인 기술 발전으로 이 주제에 사용되는 리소스 및 도구의 품질이 날이 갈수록 향상되고 있다는 것입니다(아래에서 감정 분석을 위한 최고의 도구 목록 참조).

2. 기계 학습과 인간 지식의 혼합 활용

인간의 맥락과 기계의 계산 능력을 적절하게 조합하려면 혼합 접근 방식이 필요합니다. 피상적인 지식을 넘어 특정 언급을 분석할 때 인간의 사전 경험이 유용합니다. 이것은 감정 분석에 더 많은 근육을 추가하고 고객의 기분에 대한 보다 정확한 그림을 제공합니다.

3. 결과에 대해 열린 마음을 가지세요

대부분의 고객은 고정된 이론과 가설로 감정 분석에 접근합니다. 이를 염두에 두고 그들은 자신의 이론과 일치하는 소셜 미디어 언급의 제한된 부분만 추출하고 측정합니다. 이상적인 접근 방식은 브랜드 감정에 대한 보편적인 모니터링을 수행한 다음 전체 데이터를 분석하는 것입니다. 이것은 우리가 기대했던 것 이상으로 통찰력을 발견하고 주변의 고객 의견을 사실적으로 표현하는 데 도움이 될 것입니다.

4. 최선을 다하라

한번쯤 감성분석 원정을 떠나는 것은 현명하지 못하다. 이러한 추적 격차는 감정 분석이 많은 소규모 회사에서 성숙한 비즈니스 기능으로 등장하지 못한 주요 이유입니다. 진지한 브랜드의 경우 감성 분석은 지속적인 활동이며 끊임없는 진지한 노력이 필요합니다.

결론

감정 분석은 브랜드 주변의 소셜 미디어 대화를 효과적으로 경청하는 가장 신뢰할 수 있는 도구 중 하나로 알려지게 되었습니다. 사람들이 귀하의 브랜드에 대해 어떻게 말하는지 알고, 집단 의견을 수집하고, 긍정적인 브랜드 인식을 유지하기 위해 조치를 취해야 하는지 알려줍니다.