使用情緒分析來破解業務增長 – PromptCloud

許多品牌因在社交媒體帖子上的提及而茁壯成長。 在社交媒體上圍繞該品牌引起強烈而持續的熱議後，業務利潤的飆升並不少見。 因此，公司會監控有關其品牌的每一次提及並跟踪所有類型的提及。 如果這是對品牌的正面提及，那麼它肯定有助於提高品牌知名度和知名度。 但是，如果是負面的提及，那就完全不同了。

以及如何區分這兩者？

進行情緒分析。

什麼是情緒分析？

該技術的基本原理與“情緒”一詞的基本原理一致。 它是感覺、情感或態度的同義詞。 情緒分析在兩個層面上起作用——

1 – 收集和評估個人和團體的意見和評論

2 – 應用邏輯評分機制來量化態度和意見

也稱為情緒挖掘或意見挖掘，其想法是跟踪所有社交媒體平台並持續監控誰在談論品牌。

但為什麼是社交媒體？

面對現實吧。 社交媒體已成為近來最大的在線決策影響者之一。 根據 Hubspot， 92%的營銷專業人士都證實了社交媒體對其業務的巨大重要性。 此外，使用社交媒體至少兩年的營銷人員中有超過 50% 提到它有助於提高銷售量。 看看社交媒體可以帶來的巨大吸引力，企業正在以前所未有的方式擁抱社交媒體。

問題是，社交媒體擁有數十億人有權在公共平台上發表意見和想法。 現在，如果一些小問題滾雪球般演變成具有毀滅性商業影響的社交媒體災難怎麼辦？ 這正是情緒分析試圖避免的那種情況。

情緒分析是一種衡量推動社交媒體提及品牌的情緒的方法。 它跟踪對話或帖子背後的語氣——這個人是快樂、滿意、諷刺還是憤怒？

它是如何完成的？

對於認真對待社交媒體存在的企業來說，機器學習在情感分析中起著至關重要的作用。 它使用分類算法，如樸素貝葉斯和支持向量機 (SVM)。 這樣，對一組社交媒體評論執行分類。 此分類基於機器學習系統標記為正面或負面的單詞的預定義列表。

現在，它將評論中的單詞與這個預定義的列表進行交叉檢查，並給出+1（積極詞）和-1（消極詞）的分數。 它可能會鑽得更深，並賦予更高程度的負面或正面詞更多的權重。 如果評論的總分是正面的，則將其標記為正面評論。

算法準確性的一個重要方面是能夠識別評論背後的上下文。 考慮一下這位憤怒的航空旅行者的 Twitter 帖子——

“我的航班延誤了。 傑出的！ ”

現在，我們人類會明白，“輝煌”這個詞有一個諷刺的序曲。 我們也可以聯想到乘客不得不等待航班起飛的挫敗感。 通過應用對這條推文的上下文理解，我們可以識別出這篇文章背後的負面情緒。

為什麼品牌需要情緒分析

對於企業來說，仔細聽取有關其品牌的反饋至關重要。 更重要的是，衡量評論或提及對企業而言是資產還是負債至關重要。 情緒分析有助於評估人們對服務、產品、主題、公司甚至品牌背後的領導者的看法。 以下是情緒分析對您的業務很重要的 4 個令人信服的理由——

1. 獲取受眾洞察

您可以根據您對特定產品線的反應來定制您的營銷和外展計劃。 帖子的有趣之處在於，它會隨著大量分享而迅速滾雪球，如果情緒是負面的，就會點贊。 因此，情緒分析有助於避免此類情況，並讓您採取緩解措施來減少負面影響。

2. 為客戶支持提供更多支持

客戶支持代表廣泛使用情緒分析，因為他們可以在負面情緒損害您的業務之前迅速、更有效地應對不滿情緒。 對於酒店和餐館等 B2C 企業來說尤其如此。 每個負面評論都會被其他人看到，因此重要的是對其做出回應並表現出同理心或提出減少不滿的措施。 通過如此詳細的監控，其他人也可以看到您如何及時響應以滿足憤怒的客戶，從而為您贏得更多可能的業務。

3. 潛在客戶生成成為可能

通過提供更好的客戶支持、針對公共平台上流行的情緒量身定制的營銷活動，您的銷售團隊可以更好地把握市場脈搏。 這反過來又可以很好地讓您通過讓您確切地知道客戶在談論什麼來產生潛在客戶。 另一個好處是，忠誠的客戶對您在社交媒體上的可訪問性、禮貌和及時性感到滿意，這會帶來更多的推薦，從而提高您的潛在客戶生成潛力。

4. 有效的危機管理

通過情緒分析，您可以管理正在醞釀的社交媒體問題並避免災難性的公關醜聞。 社交媒體上最常見的危機例子源於餐廳等面向 B2C 的行業。 餐館因多種原因受到抨擊並不罕見——食品質量、服務質量或氛圍。 優秀的人認真對待他們的社交媒體形象，並確保發現心懷不滿的客戶或員工。 只有當你知道他們的存在時，你才能糾正他們的抱怨。 這就是情緒分析的作用——它可以讓你與失望的客戶取得聯繫，並在它以負面方式傳播之前做出回應。

情緒分析的挑戰

情緒分析繼續在公關、政治、商業和個人品牌建設等各個領域找到有用的實際應用。 因此，客戶要求從這個利基市場獲得更多價值。 以下是情感分析專家認為該領域將面臨的 4 個主要挑戰——

1. 需要正確跟踪分析的準確性

很難為您的具體分析提供準確性。 有許多活動部分，例如被跟踪的提及、被分析的文本級別、可用於分析的數據量以及用於分析的視頻通道的質量。 好消息是，隨著技術的不斷發展，用於該主題的資源和工具的質量每天都在提高（請參閱下面的情緒分析頂級工具列表）。

2.利用機器學習和人類知識的結合

需要一種混合方法來將人類背景與機器的計算能力正確結合。 在分析特定提及以超越膚淺知識時，人類的先前經驗會派上用場。 這將為您的情緒分析增添更多力量，並提供更準確的客戶情緒圖片。

3. 對結果保持開放的態度

大多數客戶使用一組固定的理論和假設進行情緒分析。 考慮到這些，他們只提取和衡量與他們的理論一致的社交媒體提及的有限部分。 一種理想的方法是對品牌情緒進行普遍監測，然後對數據進行整體分析。 這將有助於發現可能超出我們預期的見解，並真實地反映客戶的意見。

4. 保持承諾

偶爾進行一次情緒分析考察是不明智的。 跟踪方面的差距是情緒分析未能成為許多小公司的成熟業務功能的一個關鍵原因。 對於嚴肅的品牌，情感分析是一項持續的活動，需要不間斷的嚴肅承諾。

底線

情緒分析已被公認為是有效聆聽圍繞您的品牌的社交媒體喋喋不休的最可靠工具之一。 它可以幫助您了解人們對您的品牌的看法，收集集體意見，並告訴您是否需要採取任何行動來保持積極的品牌認知度。