ما هو تحليل المشاعر؟
يستخدم تحليل المشاعر تقنيات ذكاء اصطناعي متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليلات النص وعلوم البيانات لتحديد واستخراج ودراسة المعلومات الشخصية. بعبارات أبسط، يصنف تحليل المشاعر النص على أنه إيجابي أو سلبي أو محايد.
المقاييس التقليدية مثل عدد المشاهدات والنقرات والإعجابات والمشاركات والتعليقات وما إلى ذلك تركز على الكَمَيَّة. يتجاوز تحليل المشاعر الأرقام ويركز على جودة التفاعلات بين الجَمهور والمؤسسة.
تحليل المشاعر لبيانات المسح
من طريق تحليل المشاعر، يمكن للشركات معرفة المشاعر الأساسية مما يقوله عملاؤهم عنها. نظرًا لقدرته على فهم النص باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يُستخدم تحليل المشاعر على نطاق واسع في بحوث السوق. تقوم العديد من البرامج بجمع “البيانات الأساسية” من مصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي، والوثائق، والاستطلاعات، وما إلى ذلك، وتحليل المشاعر. توفر أدوات تحليل المشاعر وسيطًا مرئيًا لفهم المشاعر، وعلى هذا تحويل البيانات النوعية إلى بيانات كَمَيَّة.
يعتمد تحليل المشاعر لاستجابات الاستطلاع على عاملين:
- الذاتية : المشاعر أو الآراء أو التجارِب الشخصية التي يمكن تغييرها من شخص لآخر.
- الدرجة : مدى أو مدى المشاعر من الإيجابية إلى السلبية.
تقوم خوارزميات التحليل اللغوي والنصوص القائمة على القواعد بمعالجة جميع بيانات الإدخال وإخراج مخطط مرئي، يُعرف أيضًا باسم الرسم البياني الفقاعي، الذي يصنف المشاعر المختلفة. يعرض المشاعر الإيجابية باللون الأخضر، والمشاعر المحايدة باللون الأصفر، والمشاعر السلبية باللون الأحمر.
تحتوي الفقاعات على عوامل تصفية بيانات في المركز، مما يسهل على منشئ الاستطلاع تحليل النتائج. بمجرد إلقاء النِّظْرة، يمكن للمرء أن يحدد بسرعة ما إذا كان المستجيبون لديهم تجرِبة جيدة أو سيئة مع أعمالهم. يوضح الرسم البياني المعرفي لتحليلات المشاعر أيضًا النسبة المئوية للمستجيبين جنبًا إلى جنب مع نوع تجربتهم.
إذا لم يكن العملاء سعداء ، فإنهم يعبرون عن استيائهم من طريق نماذج التعليقات أو استطلاعات العملاء. يتكون استطلاع رضا العملاء من كل من الأسئلة المغلقة مثل أسئلة الاختيار من متعدد والأسئلة المفتوحة . في بعض الأحيان، لا تكفي خيارات الإجابة المحددة لمشاركة الخبرة أو الرأي أو التعليقات. في مثل هذه الحالات ، يستخدم منشئو الاستطلاعات أسئلة مفتوحة لجمع تعليقات مفصلة.
الردود على الأسئلة المفتوحة نصية ونوعية. من غير العملي تحليل الردود بأعداد كبيرة من خلال استعراضها يدويًا. ولكن مع استخدام التحليلات النصية وتقنيات التعلم العميق ، يصبح من السهل التعرف على مشاعر الاستجابات النصية.
إذا كان هناك الكثير من الكلمات السلبية في ردود الاستطلاع ، يمكن للشركات اتخاذ الإجراءات اللازمة لمعالجة مخاوفهم. يمكن أن يساعد تحليل المشاعر لإجابات الاستبيان في الإجابة على أسئلة مثل ،
- ما الذي يعجب عملائنا في منتجاتنا وخدماتنا؟
- ما الذي لا يحبه عملاؤنا في منتجاتنا وخدماتنا؟
- هل تلقينا الكثير من الردود السلبية مؤخرًا؟
- هل زاد عدد الردود السلبية تدريجيًا؟
- ما منتج العلامة التجارية التي حصل على أكبر عدد من الردود الإيجابية؟
- هل ظل عدد الردود الإيجابية والحيادية والسلبية ثابتًا مقارنة بالربع الأخير؟
- هل هناك تحول في درجة الردود الإيجابية أو السلبية؟
من طريق تحليل مشاعر الردود على الأسئلة أعلاه ، يمكن للشركات أن تقرر ما إذا كانت تسير في الاتجاه الصحيح. كما أنه يساعد في قياس مستويات رضا العملاء وتقليل معدل الإزعاج.
باستخدام منصة QuestionPro ، يمكنك استخدام ميزة تحليلات المشاعر لوضع علامة على التعليقات وترتيبها وفقًا لقيمة المشاعر الخاصة بها. يمكنك استخدام عوامل تصفية البيانات لتحديد المصطلحات التي سيتم انتقاؤها من الردود.
مثال على تحليل المشاعر
يستخدم باحثو السوق ووكالات العلاقات العامة تصنيف وتحليل المشاعر في أثناء الانتخابات. يتم جمع وتحليل البيانات من العديد من المصادر لمعرفة السائد الحالي العام. إنهم يحللون الرأي العام لفهم رأي الناس في القادة.
قبل الانتخابات قاصدًا قامت الأحزاب السياسية والإعلام والمستشارون والطلاب بإجراء العديد من الاستطلاعات والاستطلاعات. يشارك الأشخاص مخاوفهم واحتياجاتهم وتوقعاتهم من طريق الرد على استطلاعات الرأي السابقة للاستطلاع. يمكن للأحزاب أن تتنبأ بفرصها في الفوز في الانتخابات من خلال إجراء تحليل للمشاعر والتنقيب عن الآراء في استطلاعات الرأي.
على سبيل المثال ، تعبر التغريدات مثل أدناه عن المشاعر العامة والأهم لهم.
“أنا أحب ما يفعله بيرني! صوتوا للديمقراطيين! “
“القضية الرئيسية في # الانتخابات الأمريكية ستكون #HealthCare #StopGunViolence”
استنادًا إلى تحليل رصد وسائل التواصل الاجتماعي واستجابات المسح ، يمكن للأحزاب صياغة استراتيجياتها المستقبلية. يمكن للقادة الاستماع إلى أصوات الأشخاص دون أي مرشحات والتصرف بناءً عليها.
تستخدم العديد من وكالات التسويق الرقمي والعلاقات العامة تحليل المشاعر لبيانات تويتر لقياس التعرف على العلامة التجارية. يمكنك استخراج جميع البيانات باستخدام #YourBrand # وتحليل الكلمات المستخدمة للتعبير عن المشاعر والتجارب.
مثال على عوامل تصفية بيانات تحليل المشاعر:
- أمثلة على المشاعر الإيجابية : جيد ، مثل ، ممتاز ، موصى به
- أمثلة على المشاعر المحايدة : لا أستطيع القول ، لا أعرف ، ربما
- أمثلة على المشاعر السلبية : الإحباط ، بحاجة إلى التحسين ، لم يعجبه ، لن أوصي به
استخدامات تحليل المشاعر
- الاستطلاعات : تحليل المشاعر في استطلاعات آراء العملاء لفهم المراجعات والاقتراحات والمخاوف والشكاوى. استنادًا إلى تحليلات النص ، تصنف أدوات تحليل المشاعر الردود على أنها مشاعر إيجابية أو محايدة أو سلبية.
- تحليل البيانات من مواقع التواصل الاجتماعي : غالبًا ما يتفاعل الأشخاص مع أي حدث أو مقالات إخبارية على مواقع التواصل الاجتماعي. يمكن استخدام منشوراتهم لفهم ردود أفعالهم تجاه الأحداث أو الضجة التي أحدثتها حملات تسويقية معينة. بناءً على التحليل ، قم بإنشاء إستراتيجية للوصول بشكل أفضل إلى الأشخاص وتغيير تجربتهم للأفضل.
- إدارة السمعة : تستخدم وكالات العلاقات العامة أدوات تحليل المشاعر لإدارة سمعة عملائها على المنصات العامة. بمجرد تحديد التعليقات السلبية ، يمكنك الرد بسرعة على متابعيك والحفاظ على الوضع تحت السيطرة. يمكن أن يؤثر غياب التحديد السريع والعنوان سلبًا على سمعة الشركة.
- التسويق المخصص : يمكن استخدام التسويق المستند إلى تحليل المشاعر عبر الإنترنت لتقديم منتجات وخدمات وخصومات مخصصة للجمهور المستهدف وتحسين فرص التحويل.
- توقعات المبيعات : يمكن أن يساعد تحليل المشاعر لبيانات الأسئلة المفتوحة في التنبؤ بالمبيعات وإنشاء استراتيجية مستقبلية ، وبناءً على التعليقات ، يمكن للمؤسسات العثور على احتمالية تجديد العملاء الحاليين لعقودهم.
مزايا تحليل المشاعر
- التحليل الكمي للبيانات النوعية : من الصعب التقاط العواطف أو المشاعر أو المشاعر من أنواع الأسئلة المتقدمة مثل المقياس التفاضلي الدلالي ، والمصفوفة جنبًا إلى جنب ، والمصفوفة المرنة ، وما إلى ذلك أيضًا ، تساعد درجة المروج الصافي في تحديد ما إذا كان العميل مروجًا أم لا ، سلبي أو منتقد. ومع ذلك ، فإنه لا يحفر بعمق أو يجمع الأسباب الكامنة وراء تجربتهم. يمكن أن يساعد تحليل المشاعر لتعليقات العملاء في فهم “السبب” وراء ردودهم.
- قياس تجربة العملاء : يصبح فهم تجربة العملاء أسهل من خلال تحليل المشاعر في ردودهم. على سبيل المثال ، يمكن لشركات الطيران استخدام أداة تحليل المشاعر لجمع آراء الركاب ومعرفة مجالات التحسين. قل ، علق بعض المستجيبين ، “لقد كانت لدينا رحلة رائعة ، ولكن كان من الممكن أن يكون الطعام أفضل”. هذا يعني أن لديهم تجربة جيدة عمومًا ، لكنهم يتوقعون طعامًا أفضل. ومن ثم ، للاحتفاظ بالعملاء الحاليين ، سيحتاجون إلى تحسين خدماتهم الغذائية ، وإلا فقد يتحول العميل إلى شركة طيران منافسة.
- تحليل المنافسين : يمكنك استخدام تحليل المشاعر للبحث في آراء الناس حول منافسيك أيضًا. هذا البحث التنافسي هو الذي يسمح لك بإعادة تقييم أولوياتك والبقاء في صدارة المنافسة.
- تحديد الاتجاهات : يتيح لك التحليل العاطفي اكتشاف العلامات المبكرة لحدث إيجابي أو سلبي قبل حدوثه. يمكن أن تساعد هذه العلامات فريق الإدارة في التخطيط لمسار العمل المستقبلي. إذا كان عدد المراجعات السلبية يتزايد تدريجياً ، يمكن للشركات اتخاذ إجراءات تصحيحية قبل أن تسوء.
- فعال من حيث الوقت : بدلاً من فهم التقارير الرقمية المعقدة ، يقدم تحليل المشاعر البيانات في الرسوم البيانية الفقاعية. إن النظر إلى الرسوم البيانية المرئية يوفر الكثير من الوقت مقارنة بالتقارير الإحصائية. يعرض أيضًا درجة المشاعر للمصطلحات الأساسية المختلفة وخيارًا للتنقل لأسفل على العلامة. يمكنك أيضًا التحقق من نسبة علامة معينة في مجموعة البيانات جميعها.
- تعاون الفريق : يمكن لأدوات تحليل المشاعر عبر الإنترنت تصدير تقارير تحليل المشاعر والنصوص إلى تنسيقات قياسية مثل Excel و SPSS. يمكنك مشاركة هذه التقارير مع فرق أخرى للتعاون والعمل معًا.
- المعايير المتسقة : المشاعر ذاتية وتختلف من شخص لآخر. يؤدي تحويل المشاعر في استطلاعات التعليقات إلى أرقام ورسوم بيانية إلى تحقيق الاتساق في الجدول. وعلى هذا ، هناك فرص أقل للخلاف داخل الفريق وفي جميع مشروعات بحوث السوق.
- التحليل في الوقت الفعلي: يسمح تحليل المعنويات للبيانات في الوقت الفعلي لصانعي القرار بالتصرف بسرعة وتحسين العُلاقة مع العملاء. إنه يغلق حلقة التغذية الراجعة قريبًا ويضيف ديناميكية إلى عملية جمع البيانات والعمل.
كيفية استخدام تحليل المشاعر في استطلاعات الرأي الخاصة بك
تعرف إلى كيفية إعداد هذه المزيّة واستخدامها بواسطة ملف المساعدة الخاص بنا حول تحليل المشاعر.
