Владельцам бизнеса недостаточно просто иметь отличные продукты и услуги для презентации своей компании. Необходимо понимать, положительно или отрицательно клиенты относятся к предлагаемой продукции. На помощь приходит такой класс методов анализа данных, как анализ тональности. Его инструменты позволяют компаниям совершенствовать свои товары и услуги, выявлять сильные и слабые стороны конкурентов, а также создавать таргетированные рекламные кампании.

Анализ тональности – подраздел обработки естественного языка, который определяет полярность эмоциональных оценок в тексте с помощью алгоритмов машинного обучения (далее МО) и искусственного интеллекта (далее ИИ).

Типы анализа тональности

Как уже говорилось, анализ тональности опирается на полярность текста (положительный, нейтральный, отрицательный), но он может и выйти за пределы этой полярности. В зависимости от того, каким образом предприятие хочет интерпретировать отзывы и запросы клиентов, анализ мнений может обнаруживать определенные чувства и эмоции, срочность и намерения.

Изучим основные виды анализа тональности:

Оценка настроений

Используется в случаях, когда для организации важна точность полярности. Может включать в себя разные уровни положительного и отрицательного: очень позитивно, нейтрально, очень негативно и т.п.

Обычно полярность выражена в виде числового рейтинга, называемого «оценкой настроения». Например, оценка может быть от -10 до 10. В данном случае цифра 0 соответствует нейтральному настроению.

Анализ тональности на основе намерений

Обнаруживает и понимает намерения клиентов по отношению к бренду, продукту, услуге или пользовательскому опыту. Отслеживание поведения пользователя в Интернете помогает создать шаблон и запустить таргетированную рекламу.

Обнаружение эмоций

Позволяет выявлять такие эмоции, как радость, разочарование, гнев и печаль. Для обнаружения этих настроений системы используют списки слов и эмоций, то есть лексиконы или алгоритмы МО.

Анализ на основе аспектов

Анализ тональности полезен, когда привязан к определенному атрибуту или функции, описанным в тексте. Алгоритмы МО обучают анализировать темы на обнаружение закономерностей. Это позволяет определить проблемы, о которых клиенты сообщают в социальных сетях, отзывах, онлайн-сообществах или внутренних каналах связи с клиентами.

Для чего используется анализ тональности?

Процесс анализа мнений применяется компаниями для категоризации обратной связи на естественном языке.

Рассмотрим же конкретные примеры использования данного анализа:

Анализ тональности для обслуживания клиентов

Специалисты клиентского обслуживания прибегают к анализу настроения, чтобы автоматически сортировать входящие электронные письма пользователей по категориям «срочно» и «не срочно». Заранее выявив разочарованных, сотрудник уделяет своё время решению проблем клиентов с наиболее неотложными потребностями.

Анализ тональности для мониторинга бренда

Одним из методов использования анализа тональности является формирование полного отчёта о том, как воспринимается ваш бренд, продукт и сама компания клиентами и заинтересованными сторонами.

Анализ настроения также применяется для измерения влияния нового продукта, рекламной кампании или реакции потребителей на последние новости организации в социальных сетях.

Анализ тональности для исследования рынка

Для понимания субъективных причин, по которым клиенты реагируют или, наоборот, не реагируют на что-либо (например, почему потребители пользуются тем или иным продуктом, помогла ли служба поддержки с интересующим их вопросом и т.д.), тоже используется анализ тональности.

Преимущества анализа тональности

- Сортировка больших данных

Анализ тональности помогает компаниям эффективно и экономично обрабатывать огромные объемы неструктурированной информации.

- Анализ в режиме реального времени

Выявляет критические проблемы в реальном времени. Помогает немедленно определить катастрофы и кризисы, чтобы организация смогла сразу принять необходимые меры и защитить свой имидж.

- Улучшенное обслуживание клиентов

Позволяет легко находить и отслеживать предыдущие сообщения от клиентов и быстро и эффективно решать их запросы.

Когда компания регулярно просматривает отзывы клиентов, она может заранее предвидеть новые тенденции и устранить проблемы. Анализ тональности может дать организации понимание того, как действительно пользователи относятся к ней.

Мы в AZN Research давно используем решения Microsoft по когнитивному анализу тональности текста во многих своих проектах. Например, Customer Intelligence Suite (CIS) – это система, использующая последние инновации ИИ и МО для отслеживания данных из всех источников по всему предприятию на предмет неблагоприятных настроений. Это позволяет компании своевременно принять необходимые меры для их устранения.