در دنیای امروز، کسب‌وکارها با رقابت شدیدی روبه‌رو هستند. برای برتری و بقا در بازار، آن‌ها نیاز دارند تا رویکردهای نوینی را در بهبود خدمات، افزایش رضایت مشتریان و افزایش فروش به کار بگیرند. همه این موارد باعث می‌شوند کسب‌وکارها نیازمند درک دقیقی از نیازها و تمایلات مشتریان باشند. اما چگونه می‌توانیم این درک را بهبود دهیم؟ یکی از ابزارهای قدرتمند در این زمینه، استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از الگوریتم Sentiment Analysis است. اما تجزیه و تحلیل احساسات چیست ؟
” Sentiment Analysis یا تجزیه و تحلیل احساسات، یک روش هوشمندانه است که با تحلیل و بررسی متون، نظرات و بازخوردهای مشتریان، احساسات و نظرات آن‌ها را شناسایی می‌کند. این فناوری بر پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استوار است و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا از دیدگاه مشتریان، بهبودهایی را در خدمات و محصولات خود اعمال کنند و نیازهای مشتریان را بهتر درک کنند.
در این مقاله، به بررسی سوال تجزیه و تحلیل احساسات چیست و مزایای استفاده از Sentiment Analysis در کسب‌وکارهای مختلف خواهیم پرداخت. بررسی‌ها شامل اینکه چگونه این فناوری می‌تواند به افزایش رضایت مشتریان، بهبود خدمات و افزایش فروش در کسب‌وکارهای مختلف کمک کند، خواهد بود. پس در ادامه همراه ما باشید.
Sentiment Analysis چیست؟
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) یا تحلیل انگیزه، یک الگوریتم هوش مصنوعی در رستوران و سایر کسب‌وکارها است که در حوزه پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) استفاده میشود. هدف اصلی این الگوریتم، تشخیص و استخراج احساسات، نظرات و انگیزه‌ها از متن‌ها یا داده‌های زبانی است.
تحلیل احساسات به‌وسیله الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، توانایی تشخیص احساسات مثبت، منفی یا نیت‌های دیگر مانند خشم، خوشحالی، ناراحتی و بی‌تفاوتی را در متن‌ها دارد. برای این منظور، الگوریتم‌های تحلیل احساسات از روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کنند.
الگوریتم‌های تحلیل احساسات ابتدا به کاوش و تجزیه متن یا داده‌های زبانی می‌پردازند و اجزای مختلف آن را مشخص می‌کنند. سپس با استفاده از روش‌های مختلفی مانند استخراج ویژگی‌ها، تحلیل معنایی و استفاده از دیکشنری‌ها، الگوریتم‌ها سعی می‌کنند احساسات موجود در متن را تشخیص دهند و آن‌ها را به‌عنوان احساسات مثبت یا منفی یا بادقت بیشتر، به‌صورت ارزش عددی برچسب‌گذاری کنند.
این الگوریتم به‌عنوان یکی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در نظر گرفته میشود؛ زیرا بر اساس تحلیل داده‌های زبانی و استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی، قادر به تشخیص و تفسیر احساسات انسانی است. این توضیحات باید به‌اندازه کافی گویای ماهیت و عملکرد این سیستم باشند، اما اگر می‌خواهید بیشتر بدانید، توصیه می‌کنیم که حتماً مطلب ” هوش مصنوعی چیست ” را هم مطالعه کنید.
چرا Sentiment Analysis برای کسب‌وکارها مهم است؟
همان‌طور که اشاره کردیم، تحلیل احساسات در زمینه‌های مختلفی کاربردهای گسترده دارد و این موضوع هر روز در حال گسترش است. یکی از همین کاربردها، استفاده از الگوریتم های تحلیل احساسات در کسب‌وکارهای مختلف است که در ادامه همین مطلب به آن‌ها خواهیم پرداخت:
- درک نظرات مشتریان: تحلیل احساسات به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا نظرات و نقاط تماس مشتری را به‌صورت خودکار و سریع تحلیل کنند. با درک نظرات مشتریان، کسب‌وکارها قادر خواهند بود به راه‌های بهبود محصولات، خدمات و تجربه مشتری پی ببرند. همچنین میتوانند با دریافت بازخورد منفی به‌سرعت واکنش نشان داده و مشکلات را حل کنند و رضایت مشتری را افزایش دهند.
- تحلیل رقبا: با استفاده از این سیستم، کسب‌وکارها میتوانند از نظرات و ارزیابی‌های مشتریان در مورد رقبای خود نیز استفاده کنند. با درک نظرات مشتریان درباره رقبا، کسب‌وکارها میتوانند مزایا و معایب رقبا را شناسایی کرده و استراتژی‌های مناسبی برای رقابت با آن‌ها ایجاد کنند.
- پیش‌بینی رفتار مشتریان: تحلیل احساسات به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار و نیازهای مشتریان را بهتر پیش‌بینی کنند. با تجزیه و تحلیل احساسات مشتریان در مورد محصولات یا خدمات خود، کسب‌وکارها میتوانند بهترین راهکارها را برای جذب و نگهداشت مشتریان پیدا کنند و به توسعه محصولات و خدمات خود بپردازند.
- ارزیابی تأثیر تبلیغات و کمپین‌های بازاریابی: با استفاده از این الگوریتم، کسب‌وکارها میتوانند تأثیر تبلیغات و کمپین‌های بازاریابی خود را بر مشتریان ارزیابی کنند. با درک نظرات مشتریان درباره تبلیغات و کمپین‌های بازاریابی، کسب‌وکارها میتوانند به عوامل مؤثر در موفقیت یا شکست این تبلیغات پی ببرند و استراتژی‌های مناسبی را برای بهبود عملکرد بازاریابی خود اتخاذ کنند.
الگوریتم تحلیل احساسات چگونه کار می‌کند؟
الگوریتم‌های تحلیل احساسات بر اساس پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) عمل می‌کنند. این الگوریتم‌ها به‌منظور تحلیل و تفسیر عواطف، نظرات و احساسات موجود در متن‌ها ساخته شده‌اند. در زیر توضیحی مختصر از فرایند کار الگوریتم تحلیل احساسات آمده است:
1. پیش‌پردازش
در ابتدا، متن ورودی پیش‌پردازش میشود تا از عناصر غیرضروری مانند علائم نگارشی، کلمات ازرده‌خارج و حروف تکراری پاک‌سازی شود. همچنین، می‌تواند عملیات استخراج ویژگی‌ها مانند استخراج کلمات کلیدی و نماینده‌های متنی را نیز شامل شود.
2. تحلیل احساسات
در این مرحله، الگوریتم سعی می‌کند احساسات موجود در متن را شناسایی و تحلیل کند. این شناسایی می‌تواند به‌صورت دو حالت باینری (مثبت یا منفی) یا به‌صورت چندحالته (مثبت، منفی یا بی‌طرف) باشد. برای این کار، الگوریتم‌های مختلف از روش‌های مختلفی مانند استفاده از لغت‌نامه‌های احساسی، روش‌های مبتنی بر قوانین، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند.
3. ارزیابی و اسکورینگ
پس از تحلیل احساسات متن، نتیجه به صورت عددی یا برچسب (مثبت، منفی، بی‌طرف) برای هر قسمت از متن ارائه میشود. این نتیجه معمولاً به‌عنوان اسکور یا امتیاز احساسی برای متن استفاده میشود. امتیاز احساسی می‌تواند در پیش‌بینی رفتار کاربر ، تحلیل رقبا، مانیتورینگ برند و تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار مورداستفاده قرار گیرد.
مهم است بدانید که الگوریتم‌های تحلیل احساسات قابلیت ارزیابی و تفسیر نظرات بادقت ۱۰۰٪ را ندارند. برخی از عوامل مانند تغییر معنای کلمات در زمان، چالش‌های ناشی از عبارت‌های مجازی، نظر الگوریتم‌های را با چالش‌هایی همراه کند.
انواع مختلف تحلیل احساسات
تا اینجا بخش بزرگی از سوال تجزیه و تحلیل احساسات چیست، پاسخ داده شده است و با کسب کمی اطلاعات بیشتر می‌توانید به طور کامل این سوال را پاسخ دهید. به همین منظور هم در ادامه مطلب می‌خواهیم انواع مختلف این الگوریتم را مورد بررسی و تحلیل قرار دهیم.
1. تحلیل احساسات باینری (Binary Sentiment Analysis)
در این نوع تحلیل احساسات، متن‌ها به دودسته احساسی تقسیم می‌شوند، معمولاً مثبت یا منفی!
در این حالت، الگوریتم تحلیل احساسات سعی می‌کند احساس مثبت یا منفی بودن متن را تشخیص دهد. مثال‌های کاربردی این نوع تحلیل احساسات شامل تحلیل نظرات مشتریان درباره یک محصول یا خدمات، بررسی عکس‌ها و توصیفات محصولات در فروشگاه‌های آنلاین و تحلیل نظرات و پیام‌های اجتماعی خواهند بود.
2. تحلیل احساسات چند حالته (Multiclass Sentiment Analysis)
در این نوع، متن‌ها به بیش از دودسته احساسی تقسیم می‌شوند، مثل مثبت، منفی و بی‌طرف!
در این حالت، الگوریتم تحلیل احساسات سعی می‌کند احساس متن را در بین چند دسته احساسی مختلف تشخیص دهد. این نوع تحلیل احساسات می‌تواند در بررسی نظرات مشتریان درباره محصولات و خدمات به کار رود. جالب است بدانید که از اطلاعات موجود در پنل باشگاه مشتریان نیز میتوانند در این پروسه قرار بگیرند.
3. تحلیل مستمر احساسات (Continuous Sentiment Analysis)
در این نوع تحلیل احساسات، علاوه بر تشخیص احساس متن، میزان شدت احساس نیز مورد بررسی قرار می‌گیرد. به‌عبارت‌دیگر، الگوریتم تحلیل احساسات تلاش می‌کند میزان احساس مثبت یا منفی بودن متن را با دقت بیشتری تعیین کند. این نوع تحلیل احساسات می‌تواند در مواردی مانند مانیتورینگ رسانه‌های اجتماعی برای تحلیل عمومی نظرات و همچنین برای تحلیل نظرات مشتریان در زمان واقعی مورداستفاده قرار بگیرد.
مهم است بدانید که تحلیل احساسات یک وظیفه پیچیده است و نتایج آن ممکن است به دلیل تعداد زیادی عوامل از جمله تنوع زبانی، مزاحمت جمله‌های مجازی و نامتوازنی در داده‌ها، همیشه دقیق نباشد.
کاربردهای تحلیل و تجزیه احساسات کدام‌اند؟
شاید موضوع بحث یعنی الگوریتم های تحلیل احساسات چندان برای افرادی با سن بالاتر آشنا نباشد، اما بدون شک نسل زد و افراد جوان‌تر میتوانند آسان‌تر این موضوع را درک کنند. اگر شما هم دوست دارید در مورد این افراد بیشتر بدانید، توصیه می‌کنیم به مطلب ” نسل زد چه کسانی هستند “ مراجعه کنید.
در ادامه بخش می‌خواهیم به موضوع مهمی در رابطه به این الگوریتم‌ها بپردازیم که به طور خاص به موضوع کاربردهای این سرویس می‌پردازد.
– شناسایی نقاط قوت و ضعف
با استفاده از تحلیل احساسات، می‌توان نظرات و بازخوردهای مشتریان را بررسی کرده و نقاط قوت و ضعف کسب‌وکار را شناسایی کرد. برای مثال، با تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان درباره غذا، سرویس، بخش‌های مختلف رستوران و تجربه کلی، می‌توان به نقاط قوت مانند غذاهای محبوب، کیفیت سرویس یا طراحی دکوراسیون توجه کرده و نقاط ضعف مانند زمان انتظار طولانی، کیفیت ضعیف غذا یا نظافت نامناسب را شناسایی کرد. این اطلاعات به مدیران رستوران کمک می‌کند تا تصمیمات موفقیت‌آمیزتری در زمینه بهبود کیفیت و ارائه خدمات بهتر بگیرند و برای رسیدن به این نظرات می‌توان از سرویس ارزیابی هوشمند اسمارت استفاده کنید.
– تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان
با استفاده از الگوریتم تحلیلی، می‌توان نظرات مشتریان درباره خدمات یا محصولات دریافتی، تحلیل کرد. این تحلیل می‌تواند به مدیران کمک کند تا بفهمند مشتریان چه تجربه‌ای از کسب‌وکارشان داشته‌اند و چه جوانبی از کارهایشان را تحسین کرده یا مورد انتقاد قرار داده‌اند. به طور مثال، مشتریان ممکن است درباره طعم و کیفیت غذا، سرعت سرویس یا تنوع منو در یک رستوران نظر دهند. این اطلاعات به مدیران کمک می‌کند تا مشکلات موجود را بهبود داده و روی رضایت مشتریان تمرکز کنند.
– دسته‌بندی بهتر مشتریان
با استفاده از تحلیل احساسات، می‌توان مشتریان را بر اساس نظرات و بازخوردهایشان دسته‌بندی کرد. با این کار می‌توان اطلاعات بیشتری درباره سلیقه‌ها و نیازهای مشتریان کسب کرد و خدمات را به طور شخصی‌سازی شده ارائه داد. برای مثال، با تحلیل نظرات مشتریان درباره غذاهای موردعلاقه، سبک‌های غذایی ترجیحی یا نوع خدمات موردعلاقه مشتریان، می‌توان آن‌ها را در دسته‌هایی مانند “علاقه‌مند به غذاهای ایتالیایی”، “علاقه‌مند به غذاهای سنتی” یا “علاقه‌مند به سرویس سریع” دسته‌بندی کرد. این اطلاعات به رستوران کمک می‌کند تا بهترین خدمات را برای هر دسته از مشتریان فراهم کند و تجربه مشتری را بهبود بخشد.
شاید تابه‌حال نمونه باشگاه مشتریان اسمارت را در رستوران‌ها دیده باشید و جالب است بدانید که این سرویس می‌تواند در این زمینه بسیار کاربردی و مفید باشد.
مزایای استفاده از Sentiment Analysis چیست؟
در ادامه پاسخ به سوال تجزیه و تحلیل احساسات چیست باید گفت، استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از الگوریتم Sentiment Analysis در هر کسب‌وکاری می‌تواند مزایای زیادی به دنبال داشته باشد.
بخشی از مزایای تجزیه و تحلیل احساسات شامل موارد زیر میشود:
1. افزایش رضایت مشتریان
با تحلیل احساسات مشتریان، می‌توان ارزش و نظرات آن‌ها را درباره محصولات و خدمات شناسایی کرد. این اطلاعات به کسب‌وکار کمک می‌کند تا مشکلات و نقاط ضعف خود را شناسایی کند و اقدامات لازم را برای رفع آن‌ها انجام دهد.
2. بهبود خدمات
تحلیل احساسات می‌تواند برای بهبود خدمات ارائه شده هم کارآمد باشد. باتوجه به نظرات مشتریان، می‌توان نقاط ضعف و مشکلات خدمات را شناسایی کرده و تغییرات لازم را اعمال کنید. این موضوع به کسب‌وکار کمک می‌کند تا خدمات خود را بسیار بهبود دهد.
3. افزایش فروش
با استفاده از این الگوریتم، می‌توان مشتریان جدید را جذب و مشتریان قدیمی را حفظ کرد. با درک نیازها و تمایلات مشتریان، می‌توان بهبودهایی در محصولات و خدمات ارائه شده ایجاد کرد و این کار می‌تواند به افزایش فروش و درآمد کسب‌وکار کمک کند.
4. شناسایی رقابتی بودن
تحلیل احساسات مشتریان به کسب‌وکار کمک می‌کند تا درک بهتری از موقعیت رقابتی خود در بازار پیدا کند. با تحلیل نظرات به‌دست‌آمده به‌واسطه نظر سنجی از مشتریان در مورد محصولات و خدمات رقبا، می‌توانید نقاط قوت و ضعف رقبا را شناسایی کرده و استراتژی‌های مناسبی را برای رقابت با آن‌ها انتخاب کنید.
تحلیل احساسات؛ الگوریتمی کارآمد و مهم در دنیای امروز
با درنظرگرفتن همه اطلاعات تا به اینجا می‌توانید به‌راحتی به سؤال تجزیه و تحلیل احساسات چیست ، پاسخ دهید و به این ترتیب شما برای استفاده از این سرویس در کسب‌وکار خود آماده هستید. همان‌طور که در بخش‌هایی از مطلب هم اشاره شد، محصولات سایت اسمارت ، میتوانند در این پروسه و در جهت کمک به الگوریتم‌های تحلیل احساسات استفاده شوند.
