什么是情緒分析？
隨著企業(yè)對其解決方案和流程進行數(shù)字化轉型，他們還發(fā)現(xiàn)要取得成功，必須轉變與客戶的互動方式，特別是要了解客戶。 但僅僅提供簡單的客戶調查是不夠的。您需要主動參與相關對話，了解客戶群如何看待您的品牌。而情緒分析是弄清這一點的關鍵。
定義情緒分析
情緒分析也稱為意見挖掘或情感人工智能，是一種自然語言處理 (NLP) 技術，可確定一段內容是積極、消極還是中性的。通過分析文本和統(tǒng)計數(shù)據，情緒分析工具可以從個人和公眾的角度了解客戶在說什么、他們怎么說以及他們真正的意思。
在文字提取的框架下，情緒分析通常用于確定反饋材料和渠道（如評論、調查、網絡文章和社交媒體）中的客戶意見。隨著語言的演變，通過這些渠道理解意圖變得越來越困難，默認的字典定義可能會導致解讀不準確。
通過根據客戶的意見調整基于算法的情緒分析工具，您可以揭示客戶對您的產品、服務或解決方案的需求，以及他們的意見如何隨著時間的推移而變化。
情緒分析的一些類型包括：
- 基于方面—確定您的客戶正在討論的具體內容，例如在線評論中的產品價格，以及單個客戶的情緒。
- 情緒檢測—通過將某些字詞與特定情緒相關聯(lián)來確定情緒。
- 細粒度—跨極性類別分析情緒（非常積極、積極、中性、消極或非常消極），幫助您在更細粒度的級別確定客戶的看法。
- 意圖—定義客戶的意圖，以便您了解他們是想購買還是在研究，以及您稍后是否需要跟蹤和定位。
如何利用情緒分析
以前，企業(yè)依靠問卷和調查來衡量客戶意見。例如，Net Promoter Score (NPS) 調查可匯集并評估衡量客戶推薦企業(yè)的意愿所需的信息。雖然這些調查很有價值，但可能不足以更深入地了解各個數(shù)字渠道中的客戶體驗（例如進行購買時）。
但是，情緒分析可以彌補這一缺口。
在監(jiān)測、識別以及從文本中提取客戶意見和情緒時，情緒分析可幫助揭示每條評論、社交媒體點贊、觀點、投訴和查詢背后的含義，并幫助您輕松滿足客戶不斷變化的需求。
通過分析收集的數(shù)據，您可以大致了解每個客戶的反應，以及任何其他有助于塑造公眾對您的產品或業(yè)務看法的反饋。當將這些數(shù)據置于分為正面、中立或負面的情緒對照表上后，您可以了解驅使客戶做出這種表述的原因，從而揭示描述客戶對特定主題的情緒和感受的觀點。
然后，這些觀點被歸類為直接觀點（“這個產品是我用過的最好用的產品！”）或比較型觀點（“產品 A 能比產品 B 更好地集成到我的組織中。”）。雖然這些觀點通常很容易理解，但請務必注意，有些觀點可能需要進一步研究。隱式觀點（“企業(yè)知道需要怎么做來改進這個產品。”）和顯式觀點（“功能 A 易于使用。”）等分類以及雖為正面描述但包含負面字詞的字詞序列難以進行分析，可能需要進行一些人工審閱或對情緒模型進行調整。
但是，在發(fā)現(xiàn)這些有關他人對您的感受的關鍵詞和短語后，便可利用它們計劃組織的下一步行動。但首先，您需要了解如何利用情緒分析讓貴企業(yè)受益。
了解情緒分析的工作原理
情緒分析使用多種技術從所有客戶所用的字詞中提取出一個可行項。情緒分析流程遵循以下四個步驟：
- 將文本分解為不同組成部分：句子、短語、標記和詞性。
- 識別每個短語和組成部分。
- 使用加分點或減分點為每個短語分配情緒分數(shù)。
- 合并最終情緒分析的分數(shù)。
通過記住描述性字詞和短語來為其分配情緒權重，您和您的團隊可構建情緒庫。通過手動評分，您的團隊可以決定每個字詞應對應的強弱程度以及相應短語分數(shù)的極性，指出它是積極、消極還是中立的。多語言情緒分析引擎還必須通過提供一致的評分、添加新短語以及刪除不相關詞語，為其支持的每種語言維護獨特的語言庫。
情緒分析可從這些方法中提取出三種不同類別：
自動化
結合使用統(tǒng)計信息、NLP 和機器學習算法來判斷情緒。對系統(tǒng)進行訓練以將輸入與相應輸出相關聯(lián)，即將客戶文本與極性相關聯(lián)。機器使用輸入數(shù)據進行分類，經過訓練后，可隨著時間的推移進行調整?？梢允褂酶鄶?shù)據對其進行測試，以更好地進行預測。
基于規(guī)則
最簡單的情緒分析使用字典或詞典探索字詞和短語，并確定其關聯(lián)的情緒。這種方法很適合分析直接、明確的觀點。雖然這種系統(tǒng)速度快且易于使用，但它很少考慮字詞在序列中的組合方式。團隊需要添加針對比較型觀點的規(guī)則，因為這種方法很難理解隱含的觀點。
混合式
通過結合使用基于規(guī)則的系統(tǒng)和自動化系統(tǒng)，您可以獲取所需的準確度和精準率來真正了解您的客戶。這一系統(tǒng)非常強大，因為它包含從詞典中收集的情緒信息并可隨著時間的推移調整這些信息。
情緒分析有何用處？
通過社交媒體，只能粗略地了解人們如何在線談論您的品牌，而利用情緒分析，則可以立即了解大眾對您品牌和產品的認知度。Twitter 上轉發(fā)的許多推文看似十分積極，但如果您發(fā)現(xiàn)類似的轉推有鋪天蓋地的負面評論，就可以得出以下結論：這是一次消極的互動。
借助情緒分析，您的公司還可以從內部數(shù)據源中提取寶貴的客戶意見。例如，通過監(jiān)控客戶與服務和支持代表的在線聊天記錄，您的公司可更快地了解產品質量、安全和保修問題。情緒分析的其他好處包括：
- 充當用于確定針對某個主題的情緒的關鍵點，以便團隊可以跨多個業(yè)務線和研究計劃應用可行性見解。
- 隨著情緒提取流程實現(xiàn)完全自動化，可為您團隊節(jié)省時間和精力。
- 利用自適應學習，讓您的團隊可以定期優(yōu)化和刷新預測并進行相關故障排除。
- 快速處理大量非結構化數(shù)據，以便進行實時分析并獲取實時見解。
通過獲得所有這些好處，您的團隊可以全面了解客戶的想法并思考如何據此做出響應。使用這些見解，您可以指導客戶服務等內部團隊幫助增強用戶體驗，或者幫助營銷和面向客戶的團隊根據客戶細分對目標銷售、營銷和支持工作的情緒與其進行互動。
情緒分析示例
情緒分析的最大優(yōu)勢在于，它不僅僅適用于某個特定團隊。每個團隊都可以使用這些數(shù)據來相應地規(guī)劃各種事宜，從市場營銷活動、定價策略到訂單履行或客戶支持，不一而足。隨著各個團隊逐漸深入了解客戶在產品、品牌和業(yè)務方面的體驗，他們可以利用掌握的信息確定響應并優(yōu)化業(yè)務運營。此外，他們還可以重新評估企業(yè)和客戶的目標，并制定為實現(xiàn)該目標而應采取的行動。
有關團隊如何使用情緒分析的一些示例包括：
- 社交媒體和品牌監(jiān)測。通過分析客戶在社交渠道上對您的品牌、產品和業(yè)務進行的實時互動和評論，可以深入了解客戶在這三個方面的體驗。公司還可以利用對原先產品進行的情緒分析，作為推出新產品、開展廣告宣傳或公布有關業(yè)務的重大新聞的衡量標準。
- 客戶服務。您的客戶服務團隊可能會自動將客戶問題歸類為緊急問題和不緊急問題。另外，情緒分析還可以通過分析聊天或電子郵件中的語言和問題嚴重性，找到情緒非常低落的客戶，以便更快地進行調解。
- 客戶反饋。根據社交媒體監(jiān)測，您可以直接了解客戶對某個產品或品牌的負面或正面看法。在與團隊在線聊天的過程中或通過其他接觸點，跟蹤與在社交媒體個人資料中共享的直接客戶反饋相關的關鍵字，可以全面衡量產品、市場活動或解決方案是否成功。
- 防范危機。為了監(jiān)測社交媒體上發(fā)布的內容，情緒分析工具可以實時收集對預定義關鍵字的提及情況。公共關系或客戶成功團隊可以使用這些信息來告知他們對負面帖子的回應，并且可在社交媒體危機擴散之前緩解甚至避免危機。
- 市場調研。僅僅了解客戶的感受是不夠的，您還需要知曉原因。無論是通過市場營銷和銷售響應，還是直接的個性化服務響應，了解客戶為何以您預期的方式或為何不以您預期的方式進行響應是規(guī)劃下一步行動的關鍵所在。
擁有一種可理解復雜人類情緒的工具，對于從客戶群中獲得所需的反饋至關重要。過去，使用情緒分析需要掌握多種技術專業(yè)知識，但如今借助一些軟件工具，可以在幾乎不具備相關知識的情況下進行情緒分析。
尋找適合您企業(yè)的情緒分析工具
選擇具有集成式智能情緒分析工具的客戶數(shù)據平臺 (CDP) 應成為企業(yè)的首要工作。要打造成功的全渠道客戶體驗，您的團隊和組織需要一個配備生成全面、實時的客戶資料所需的所有功能的客戶數(shù)據平臺。這包括可提供用于優(yōu)化客戶關系管理的新見解和所收集的其他數(shù)據的情緒分析工具。
尋找使用 NLP 模型的客戶數(shù)據平臺，以便準確、高效地分析客戶觀點和情緒。用來自公共源的各種數(shù)據進行訓練后，這些模型應該能夠生成客戶情緒分數(shù)并確定適合有針對性地進行改進的業(yè)務領域。
想起曾經的自己，也總因為這些自我詢問疑惑過，后來發(fā)現(xiàn)，想得再多，疑惑就更難以解決，反而平添煩惱，浪費了很多時間，還不如不問理由直接去做。
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