إن معرفة ما يشعر به عملاؤك تجاه علامتك التجارية يمكن أن يكون قوة عظمى. وبما أن المشاعر تتم مشاركتها غالبًا من خلال منصات الإنترنت مثل مواقع التجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي والحسابات الرقمية، فيمكنك استخدام هذه القنوات للوصول إلى فهم أعمق وبديهي تقريبًا لرغبات العملاء وسلوكياتهم.
يتيح لك تحليل المشاعر فهم ما يشعر به عملاؤك حقًا تجاه علامتك التجارية، بما في ذلك توقعاتهم وما يحبونه وأسباب ترددهم على عملك. بمعنى آخر، يقوم تحليل المشاعر بتحويل البيانات غير المنظمة إلى رؤى ذات معنى حول مشاعر العملاء الإيجابية أو السلبية أو المحايدة.
فيما يلي كيفية عمل تحليل المشاعر وكيفية استخدامه للتعرف على احتياجات عميلك وتوقعاته، وتحسين أداء الأعمال.
ما هو تحليل المشاعر؟
تحليل المشاعر، أو التنقيب عن الرأي، يحلل تعليقات العملاء النوعية (لغة مكتوبة غالبًا) لتحديد ما إذا كانت تحتوي على مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة حول موضوع معين.
يتضمن تحليل المشاعر جمع بيانات التعليقات من قنوات التعليقات المطلوبة وغير المرغوب فيها في شركتك، بما في ذلك استجابات الاستطلاع، ونماذج التعليقات، وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي، ورسائل البريد الإلكتروني، ومحادثات chatbot.
يمكنك بعد ذلك استخدام أدوات تحليل المشاعر لتحديد شعور العملاء تجاه منتجاتك أو خدماتك وخدمة العملاء والإعلانات، على سبيل المثال.
كيف يعمل تحليل المشاعر؟
يقوم تحليل المشاعر بتقسيم النص إلى كلمات أو عبارات أصغر ثم يستخدم عادةً التكنولوجيا – مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات التعلم الآلي – لتحليل وتفسير المشاعر والآراء المعبر عنها في النص وتعيين درجة المشاعر لكل مكون. يتم بعد ذلك تجميع المشاعر لتحديد المشاعر العامة للعلامة التجارية أو المنتج أو الحملة.
أساليب تحليل المشاعر
- القائم على القواعد
- التعلم الالي
- هجين
هناك ثلاث طرق رئيسية لإجراء تحليل المشاعر:
1. القائم على القواعد
تحليل المشاعر القائم على القواعد هو أمر يحركه الإنسان، وذلك باستخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لتطوير مجموعة من القواعد لتحديد مشاعر النص. على سبيل المثال، قد يقوم أحد المسوقين بإنشاء قاعدة: “يتم تصنيف التعليقات التي تتضمن كلمة “محبط” على أنها مشاعر سلبية”.
يتم وضع القواعد على مستوى التعليق مع إعطاء الكلمات الفردية درجة إيجابية أو سلبية. إذا تجاوز إجمالي عدد الكلمات الإيجابية الكلمات السلبية، فقد يُعطى النص شعورًا إيجابيًا والعكس صحيح. إذا كان هناك ربطة عنق، فربما يتم إعطاء النص شعورًا محايدًا.
الأنظمة القائمة على القواعد بسيطة وسهلة البرمجة ولكنها تتطلب الضبط الدقيق والصيانة. كما أنهم لا يأخذون في الاعتبار السياق، مما قد يسبب أخطاء في التحليل. على سبيل المثال، قد يتم تصنيف عبارة “أنا سعيد جدًا لأنني اضطررت إلى الانتظار لمدة ساعة حتى أجلس” على أنها إيجابية، في حين أنها سلبية بسبب السياق الساخر.
2. التعلم الآلي
يستخدم نظام تحليل المشاعر في التعلم الآلي نماذج بيانات أكثر قوة لتحليل النص وإرجاع مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة. بدلاً من القواعد الإرشادية التي يحددها المسوق حول الكلمات الإيجابية أو السلبية، يطبق التعلم الآلي تقنية البرمجة اللغوية العصبية لاستنتاج ما إذا كان التعليق إيجابيًا أم سلبيًا.
على سبيل المثال، خذ: “لن تشعر بخيبة أمل أبدًا عند طلب هذا المنتج!” من المرجح أن يصنف النظام القائم على القواعد والذي يصنف “خيبة الأمل” على أنها سلبية هذا التعليق على أنه تعليق سلبي، في حين أن نهج التعلم الآلي من المرجح أن يستنتج أنه تعليق إيجابي.
هناك العديد من خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحليل المشاعر. أحد الأنواع الشائعة والفعالة لخوارزمية تصنيف المشاعر هو دعم آلات المتجهات. إذا لم يكن لدى شركتك الميزانية أو الفريق لإعداد حل تحليل المشاعر الخاص بك، فإن أدوات الطرف الثالث مثل Idiomatic توفر نماذج مدربة مسبقًا يمكنك تعديلها لتتناسب مع بياناتك.
3. الهجين
تجمع الأساليب الهجينة بين تقنيات تعتمد على القواعد وتقنيات التعلم الآلي وعادة ما تؤدي إلى تحليل أكثر دقة للمشاعر. على سبيل المثال، يمكن للعلامة التجارية تدريب خوارزمية على مجموعة من القواعد ومراجعات العملاء، وتحديث الخوارزمية حتى تلتقط الفروق الدقيقة الخاصة بالعلامة التجارية أو الصناعة.
وتضمن التحديثات المستمرة تحسن النموذج الهجين بمرور الوقت، مما يعزز قدرته على عكس آراء العملاء بدقة.
أنواع تحليل المشاعر
- بالغة الدقة
- على أساس الجانب
- القائم على العاطفة
- على أساس النية
هناك أربعة أنواع مهمة من تحليل المشاعر:
1. الحبيبات الدقيقة
يستخدم تحليل المشاعر الدقيق مقياس تصنيف لتصنيف النص إلى مستويات من المشاعر. على سبيل المثال، عند تحليل المراجعات والتقييمات، يمكن ترجمة مقياس التقييم من 1 إلى 5 إلى: إيجابي جدًا، وإيجابي، ومحايد، وسلبي، وسلبي جدًا.
2. على أساس الجانب
يقوم تحليل المشاعر على أساس الجوانب بتقسيم النص وفقًا للجوانب الفردية أو الميزات أو الكيانات المذكورة، بدلاً من إعطاء النص بأكمله درجة المشاعر. على سبيل المثال، في المراجعة “لم يتطابق أحمر الشفاه مع اللون عبر الإنترنت”، سيحدد نموذج تحليل المشاعر القائم على الجوانب المشاعر السلبية حول لون المنتج على وجه التحديد.
3. القائم على العاطفة
يتجاوز تحليل المشاعر القائم على العاطفة المشاعر الإيجابية أو السلبية، ويفسر المشاعر مثل الغضب والفرح والحزن وما إلى ذلك. وعادةً ما تستخدم خوارزميات التعلم الآلي والعميق المعاجم (قائمة من الكلمات أو العبارات) للكشف عن المشاعر.
ومع ذلك، يمكن أن يؤدي ذلك في بعض الأحيان إلى أخطاء، حيث يمكن استخدام بعض الكلمات ذات الدلالة السلبية في سياق إيجابي مثل، “الطباعة الموجودة على السترة مريضة”.
4. على أساس النية
يأخذ تحليل المشاعر القائم على النية في الاعتبار مشاعر النص بالإضافة إلى الغرض الأساسي والهدف والدافع. على سبيل المثال، بالنسبة للمراجعة، “كانت الخدمة بطيئة، وكان الطعام باردًا”، سيكون القصد منها النقد أو الشكوى.
كيفية استخدام تحليل المشاعر
يمكنك استخدام تحليل المشاعر بطرق مختلفة لتلبية رغبات العملاء واحتياجاتهم:
مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي
استخدم أداة استماع اجتماعية لمراقبة وسائل التواصل الاجتماعي والحصول على صورة شاملة لمشاعر المستخدمين تجاه علامتك التجارية وموضوعات معينة ومنتجاتك. يمكنك أيضًا مراقبة ما يشعر به المستخدمون تجاه أقرب منافسيك. حدد المشكلات العاجلة قبل أن تتحول إلى كوارث علاقات عامة، مثل غضب العملاء إذا تم إهمال الميزات، أو حماستهم لإطلاق منتج جديد أو حملة تسويقية.
نظرًا لأن الجماهير المختلفة تستخدم قنوات مختلفة، قم بإجراء مراقبة لوسائل التواصل الاجتماعي لكل قناة للتعمق في مشاعر كل جمهور. على سبيل المثال، قد يشمل جمهورك على Instagram عملاء B2C، في حين أن جمهورك على LinkedIn قد يكون بشكل أساسي موظفيك. تختلف هذه الجماهير إلى حد كبير وقد يكون لديها مشاعر مختلفة تجاه شركتك.
مراقبة العلامة التجارية
وسائل التواصل الاجتماعي ليست المكان الوحيد الذي يتحدث فيه الناس عن شركتك. ضع في الاعتبار المقالات الإخبارية والوسائط والمدونات والمراجعات عبر الإنترنت والمنتديات وأي مكان آخر قد يتحدث فيه الأشخاص عن علامتك التجارية. يساعدك هذا على فهم كيفية إدراك العملاء وأصحاب المصلحة والجمهور لعلامتك التجارية ويمكن أن يساعدك في تحديد الاتجاهات ومراقبة المنافسين وتتبع سمعة العلامة التجارية بمرور الوقت.
ابدأ باستخدام أداة تحليل المشاعر لتتبع الإشارات عبر القنوات المختلفة، بما في ذلك اسم العلامة التجارية واسم المنتج وعلامات التصنيف والكلمات الرئيسية المتعلقة بعلامتك التجارية. تحليل المشاعر الكامنة وراء المحادثات وفهم المشاعر والآراء الإيجابية والسلبية، بما في ذلك مجالات التحسين والقضايا المحتملة. (تذكر أن المزيد من الإشارات لا تعني دائمًا المزيد من المشاعر الإيجابية.)
بعد ذلك، قم بقياس أداء المشاعر مقارنة بالمنافسين وتحديد التهديدات الناشئة.
تحسين تجربة العملاء
تؤثر خدمة العملاء الجيدة بشكل إيجابي على عملائك وأعضاء فريقك. يمكن للملاحظات أن تفيد نهجك، ويمكن أن يكون التحفيز والتعزيز الإيجابي من التفاعل الرائع مع العملاء هو ما يحتاجه وكيل الدعم لتعزيز الروح المعنوية.
يمكن أن يؤدي تحليل المشاعر إلى تحسين كفاءة وفعالية مراكز الدعم من خلال تحليل مشاعر تذاكر الدعم فور وصولها. ويمكنك توجيه التذاكر المتعلقة بالمشاعر السلبية إلى أحد أعضاء الفريق ذي الصلة للحصول على مساعدة فورية ومتعمقة.
البحث عن المتجر
يمكن أن يساعدك تحليل المشاعر على استكشاف أسواق جديدة وإجراء تحليلات تنافسية وتحديد الاتجاهات والفرص المستقبلية. تتضمن بعض الطرق لدمج تحليل المشاعر في أبحاث السوق ما يلي:
- تحليل ردود الفعل على المنتج. فهم المشاعر المرتبطة بمنتج معين أو ميزاته ووظائفه للكشف عن الموضوعات المتكررة.
- تقييم الإعلانات والحملات. استخدم تحليل المشاعر لتحديد ما إذا كان عملاؤك يحبون حملتك الأخيرة أم يكرهونها.
- تحديد اتجاه السوق. اكتشف معنويات المستهلك تجاه المنتجات الجديدة والابتكارات وتطورات الصناعة.
- تحليل تنافسي. قم بقياس المشاعر مقارنة بمنافسيك، وحدد نقاط القوة والضعف للاستفادة من الفرص.
الأسئلة الشائعة حول تحليل المشاعر
ما الفرق بين تحليل المشاعر والتحليل الدلالي؟
تحليل المشاعر هو الممارسة الأكبر لفهم المشاعر والآراء المعبر عنها في النص. التحليل الدلالي هو العملية الفنية لاستخلاص المعنى من نصوص النص. بمعنى آخر، التحليل الدلالي هو الممارسة الفنية التي تتيح الممارسة الإستراتيجية لتحليل المشاعر.
كيف يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية في تحليل المشاعر؟
تُستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية في خوارزميات تحليل المشاعر لمعالجة النص وتحليله. تستفيد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) من تقنيات تصنيف متعددة مثل:
- الجذعية. اختزال الكلمة إلى شكلها الجذري.
- الترميز. تقسيم سلسلة نصية إلى وحدات كلمة أو رموز مميزة.
- وضع علامات على جزء من الكلام. وضع العلامات على الرموز المميزة بفئة الكلام مثل الفعل والصفة والاسم وما إلى ذلك.
- تفسير. كيف ترتبط الكلمات وتنظم الجمل.
- المعاجم. قائمة الكلمات والتعبيرات.
ما هو الهدف الرئيسي لتحليل المشاعر؟
الهدف الرئيسي لتحليل المشاعر هو تحديد المشاعر أو المشاعر المنقولة في البيانات النصية وتصنيفها على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة.
ما أهمية تحليل المشاعر؟
يساعدك تحليل المشاعر في الحصول على رؤى حول تعليقات العملاء أو تصور العلامة التجارية أو الرأي العام لتحسين نقاط الضعف في عملك وتوسيع نقاط القوة فيه.
اكتشاف المزيد من موقع الربوح
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.