بازاریابی دیجیتال تخصص ماست !

تاثیر تحلیل احساسات (sentiment analysis) مصرف کنندگان بر روی برند

13 تیر
1396

تحلیل احساسات (sentiment analysis) مصرف کنندگان

تحلیل احساسات ( sentiment analysis ) و رفتار مشتریان در رابطه با برند یا محصول راهی برای تشخیص جایگاه برندتان در بین مصرف کنندگان می باشد که امروزه با گسترش اینترنت و رسانه های اجتماعی، صاحبان کسب و کار دسترسی بیشتری به بازخورد افراد نسبت به برند یا خدمات خود دارند.

 

تحلیل احساسات (sentiment analysis)

تحلیل احساسات (sentiment analysis)

 

بررسی محصول و تولید محتوا توسط کاربر، مانند پست های رسانه های اجتماعی، انجمن ها و وبلاگ ها مجموعه ای از احساسات مصرف کننده می باشد، که شرکت های جدید از این طریق می توانند از نظرات واقعی مشتریان در مورد محصولات و خدمات خود آگاه شوند.

از این رو بسیاری از کسب و کارها به دنبال راه های مقرون به صرفه برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل این محتوا در کانال های مختلف هستند.

تجزیه تحلیل احساسات مصرف کننده یک استراتژی کلیدی است که از طریق آن می توان دلایل استفاده مصرف کنندگان از

برندهای مختلف را کشف کرد، این به صاحبان کسب و کار کمک می کند که در تصمیمات بازاریابی خود آگاهانه تر رفتار کنند.

هدف آژانس بازاریابی دیجیتال ایران مارکت از تولید این مقاله،  آشنایی شما با مفهوم تجزیه و تحلیل احساسات مصرف کننده و کاربرد آن می باشد.

تجزیه و تحليل احساسات چيست ؟ (What is sentiment analysis)

هدف از تجزیه و تحلیل احساسات ، تعیین نگرش مصرف کننده نسبت به یک موضوع یا محصول خاص است

بنابراین از پلتفرم های مختلف می توان جهت دستیابی به نگرش های مثبت، منفی و خنثی استفاده کرد.

این پلتفرم ها عموما به صورت اتوماتیک یا پردازش دستی طبقه بندی می شوند، بسیاری از کسب و کارها

از یک مدل ترکیبی استفاده می کنند. که برای هر یک مزایا و معایبی وجود دارد:

پردازش دستی برای تجزیه و تحلیل احساسات مصرف کنندگان نیاز به یک عنصر انسانی دارد.

که با توجه به تفسیر پیچیدگی های زبان متن، ابهامات، طنز و… استفاده از این روش از دقت بیشتری برخوردار است

اما به دلیل هدر رفتن زمان و هزینه مقرون به صرفه نمی باشد.

روش دیگر تحلیل کلمات کلیدی با استفاده از یک الگوریتم است که احساسات را به کلمات خاص اختصاص می دهد.

به عنوان مثال “عالی” مثبت است، و “افتضاح” منفی است. در حالی که این روش نتایج به سرعت و ارزان عرضه می شود،

اما برای پیچیدگی هایی مانند منفی دوگانه، کلمات با معنای چندگانه مناسب نمی باشد و دارای دقت کمی می باشد.

 

تحلیل احساسات (sentiment analysis)

 

کاربرد تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment analysis uses)

در واقع از تحلیل احساسات مصرف کننده دیدگاهی به دست می آید که می تواند جهت بهبود کسب و کار شما به روش های مختلفی استفاده شود:

  • تصمیم گیری (Drive decisions)

تجزیه تحلیل احساسات مصرف کنندگان، هر گونه تغییر در افکار عمومی مربوط به برند شما را در اختیارتان قرار می دهد. که آیا برند را حمایت می کنند یا نادیده می گیرند. امتیاز احساسات خوب یا بد به شما کمک می کند راه هایی برای بهبود عملکرد یا شناسایی استراتژی خلاق داشته باشید.

  • برجسته کردن مزیت رقابتی (Highlight competitive advantage)

مزایای استراتژیکی در شناخت احساسات مصرف کننده مربوط به رقبا شما وجود دارد. تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به پیش بینی روند مشتری کمک کند، بنابراین نگه داشتن پالس در افکار عمومی یک گروه کنترل برای مقایسه نمرات خود را در برابر دیگر کسب و کار در صنعت شما فراهم می کند.

  • پیش بینی عمر چرخه محصول (Predict product lifecycle)

اطلاعات به دست آمده از تحلیل احساسات مصرف کنندگان نشان می دهد جایگاه محصول شما در بازار کجاست، چگونه این عملکرد را می توان بهبود داد، و یا اینکه وقت آن است که آن را از دور خارج کنیم.

  • بهبود تجربه مشتری (Improve customer experience)

احساسات مصرف کننده یک سرمایه محسوب می شود هرگز آن را از دست ندهید. درک احساسات مصرف کننده فرصتی مستقیم برای شناسایی و حل مشکلات کاربران واقعی فراهم می کند که با استفاده از آن منابع بیشتری که به بهبود کسب و کارتان کمک می کند بدست آورید.

 

مثالی واقعی از کاربرد و چگونگی استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات

در سال 2010،Listerine  به مطالعه و بررسی محتوای تولید شده درباره نام تجاری خود در رسانه ها مانند وب سایت ها، رسانه های اجتماعی، انجمن ها و وبلاگ ها پرداخت. این تجزیه و تحلیل نشان داد که مشتریان Listerine  از دهانشویه خود به دلایلی که هرگز تصور نمی کردند استفاده می کنند در واقع دومین مورد استفاده از این محصول برای کشتن قارچ ناخن انگشت پا بود!!!

چالش های تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment analysis challenges)

چندین عنصر اساسی برای تجزیه و تحلیل احساسات در محتوا وجود دارد:  موضوع ، ویژگی ، صاحب نظر، جهت گیری افکار و قدرت تفکر

  • موضوع : محصول، خدمات، فرد، سازمان، رویداد یا مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد.

به عنوان مثال آیفون

  • ویژگی ها : اجزای خاص و خصوصیات هدف

مثال اجزا : باتری، صفحه لمسی، جک هدفون

مثال خصوصیات : اندازه، وزن، سرعت پردازش

  • صاحب نظر: شخص یا سازمانی که احساسات را بیان می کند

به عنوان مثال: فردی که آی فون را خریداری کرده

  • جهت گیری نظر (قطب): موقعیت کلی نظر

مثال: مثبت، منفی یا خنثی

  • استحکام نظرات: سطح، میزان یا شدت نظر

مثال : ecstatic > joyous > happy > contented

 

برای به دست آوردن اطلاعات کامل، دقیق و عملی در یک زمینه، مهم است که نه تنها هر یک از این پنج اصل را به صورت جداگانه شناسایی کنید، بلکه باید بدانید که چگونه با هم کار می کنند تا زمینه و احساسات کامل را ارائه دهند.

از آنجا که پردازش کلمه کلیدی فقط احساسات منعکس شده در یک کلمه خاص را شناسایی می کند، معمولا برای درک کامل ارائه همه ی اصول ذکر شده لازم است.

 

پردازش زبان طبیعی (Natural language processing)

با استفاده از ماشین و داده کاوی یک تصویر کلی ارائه می دهد، اما پیچیدگی طبیعی زبان برای اطمینان از الگوریتم های دقیق تجزیه و تحلیل لحن و متن دشوار است . عواملي كه اين الگوريتم ها را محدود مي كنند شامل نکات دستوري، معناي ضمنی از عبارات چهره و زبان بدن، اشتباهات، ابهام، و تنوع فرهنگی در زبان است.

در حالی که انسانها به طور کلی مجهز به شناسایی تمام پنج عنصر مورد نیاز برای تفسیر دقیق نظرات بیان شده در یک متن هستند، پردازش دستی چالش های خود را دارد، در درجه اول در مورد سرعت و مقیاس، هنگامی که مقدار زیادی از متن برای تجزیه و تحلیل وجود داشته باشد، استفاده از منابع داخلی به طور معمول یک روش زمان بر است و مقرون به صرفه نیست. علاوه بر این، تفسیر های ذهنی از نظرات می تواند منجر به نتایج متفاوت شوند.

معصومه خوشدل
نویسنده