Използване на мощта на анализа на настроенията с изкуствен интелект: 10 ползи и случаи на употреба за бизнеса

Разбирането и свързването с мислите и емоциите на клиентите е от съществено значение в този ориентиран към клиента свят. Проучванията разкриват, че забележителните 95% от потребителите обикновено проверяват онлайн отзивите, преди да вземат решение за покупка. Интересното е, че 58% от тези хора дори са готови да инвестират повече пари в продукти, одобрени от марки с положителни отзиви; 86% от потребителите са готови да платят повече за добро клиентско изживяване.

Според тези данни процесът на покупка, който включва първоначален контакт и помощ след продажбата, има по-голямо влияние върху решенията за покупка, отколкото самият продукт. Това показва, че мнението на клиентите е от голямо значение. Това е мястото, където AI анализът на настроенията играе решаваща роля.

Той функционира като интелигентен инструмент, който помага на бизнеса да разбере мислите и емоциите на своите клиенти. Базираният на AI анализ на настроенията също помага на бизнеса да идентифицира тенденциите на клиентите, което им позволява да вземат информирани решения. Освен това помага на бизнеса да разработи по-добри стратегии за обслужване на клиенти, което може да доведе до повишена удовлетвореност и лоялност на клиентите.

Тази статия изследва десет предимства на AI за анализ на настроенията за бизнеса заедно с примери от реалния живот за това как трансформира начина, по който компаниите работят и повишава удовлетвореността на клиентите.

Какво представлява един анализа на настроенията с изкуствен интелект?

AI анализът на настроението, известен също като анализ на настроението или извличане на мнение, е усъвършенствана технология, която автоматизира изследването на текстови данни, за да се определи изразеното настроение или емоционален тон. Тази технология използва техники за изкуствен интелект (AI) и обработка на естествения език (NLP), за да анализира и разбере емоции, мнения и субективна информация, предадена чрез писмен или говорим език. НЛП позволява на компютрите да разберат и интерпретират човешкия език, включващ нюанси, контекст и чувства.

Междувременно алгоритмите за машинно обучение играят неразделна роля в анализа на настроенията, като се обучават върху обширни набори от данни с етикетирани настроения. Това обучение им позволява да идентифицират модели и асоциации между думи, фрази и чувства. Следователно, тези упълномощени алгоритми могат автоматично да класифицират нови текстови данни въз основа на настроението.

AI алгоритмите анализират и интерпретират човешките чувства чрез добре дефиниран процес. Първо, текстовите данни преминават през предварителна обработка, за да се елиминира неуместната информация, което позволява на алгоритъма да се съсредоточи върху смисленото съдържание. След това съответните характеристики се извличат от текста и се трансформират в числени представяния, които моделите за машинно обучение могат да обработват в стъпка, наречена извличане на характеристики. Тези модели се обучават с помощта на етикетирани данни, които включват текстови проби с известни етикети на настроението. Това обучение им позволява да предскажат настроения в нови, немаркирани текстови данни. AI анализът на настроенията е универсална технология, която може да се прилага за анализиране на различни типове данни, включително писмен текст, съдържание в социалните медии, рецензии на продукти и отзиви от клиенти.

Основната му цел се върти около оценката на настроенията, изразени в различни платформи и домейни. Например, обикновено се използва за откриване на обществените настроения в социалните медийни платформи, наблюдение на удовлетвореността на клиентите чрез прегледи на продукти и оценка на анализа на настроенията в обратната връзка с клиентите. Тези приложения за анализ на настроението предлагат ценни прозрения както за бизнеса, така и за отделните лица, като им позволяват да разбират по-добре и да реагират на човешките чувства.

10 ползи от случаи на използване на анализ на настроенията, базиран на AI

ИИ за анализ на нагласите предоставя полезна информация за емоциите и мненията на клиентите, като подпомага процесите на вземане на решения. Ето 10-те предимства на AI анализа на нагласите заедно с примери за използване на същия:

1. Управление на репутацията

Една от най-важните ползи от AI анализ на настроенията за всеки бизнес е разбирането на общественото възприятие на неговата марка. Това е от голямо значение за технологичните компании, марките за дрехи и практически за всеки възможен вид бизнес. Именно тук ИИ за анализ на нагласите става ценен.

Нека да разберем как работи той:

• Наблюдение на чувствата на марката: Чрез използването на ИИ за анализ на чувствата компаниите могат да наблюдават отблизо общественото възприятие на своята марка. Това предполага да се обръща внимание не само на положителните коментари, но и на всички отрицателни или дори неутрални отзиви.
• Забелязване на специфични усещания: Анализът на нагласите позволява да се идентифицират специфични емоции, изразени от клиентите. Той помага за разбирането на редица чувства, включително щастие, разочарование и всичко между тях. Този анализ предоставя ценна информация за настроенията на клиентите.
• Намиране на модели и тенденции: Чрез анализ на голямо количество обратна връзка от клиенти анализът на настроенията може да идентифицира повтарящи се модели и тенденции. Това е като да идентифицирате популярни теми на разговор сред множество лица.
• Обръщане на внимание на влиятелни лица: Тези лица имат значително влияние върху общественото мнение. Като използват анализ на настроенията, предприятията могат да идентифицират тези ключови фигури и да си сътрудничат с тях, за да подобрят репутацията и авторитета на своята марка.

Нека видим как KFC го е направила:

KFC е отличен пример за това как анализът на нагласите с изкуствен интелект може да се използва за подобряване на марката. Докато други ресторанти се опитват да популяризират по-здравословни варианти и позитивизъм, KFC предприе различен подход. Признавайки силата на съществуващата си репутация, те избраха алтернативна стратегия, вместо да прилагат драстични промени. Тактиката им? Да прегърнат игривата страна и да се впуснат в радостно пътешествие, без да правят компромис с утвърдената си идентичност.

KFC включи елементи от популярната култура, като например добре познати символи и интернет шеги, за да популяризира храната си. Този подход възбуди отново интереса на хората към KFC. Като използваха анализ на настроенията, те успяха да оценят ефективността на своите стратегии и да направят подобрения, за да подобрят още повече своята марка.

2. Анализ на продукта

Анализът на нагласите, базиран на изкуствен интелект, се простира отвъд брандовете; той също така предоставя ценни прозрения за разбирането на продуктите. Той може да бъде усъвършенстван инструмент, функциониращ като внимателен слушател, улавящ мненията на хората за различни аспекти на даден продукт, неговата производителност, уникални характеристики и потребителски опит.

В ранните етапи на разработване на нов продукт компаниите трябва да определят приоритетите си по отношение на неговата важност. Правилното тестване на продукта с реални потребители става от съществено значение, за да се гарантира неговото качество. Именно тук ИИ за анализ на нагласите играе важна роля. Той помага на компаниите да измерват отзивите на потребителите и да правят необходимите подобрения.

На този етап ИИ за анализ на нагласите изпълнява някои важни задачи:

• Събиране на обратна връзка: Този процес включва събирането на всички коментари и мнения, изразени от хората по отношение на продукта.
• Сортиране на обратната връзка: Това позволява да се види какво харесват и какво не харесват хората в приложението.
• Разбиране на това, което е важно: Този инструмент определя ключовите аспекти на обратната връзка, като например подчертаване на дискусиите относно скоростта на продукта или удобството за потребителя.
• Учене от другите: Това включва анализиране на отзивите и мненията за подобни продукти, предлагани от други компании, за да се подобри техният продукт. Такива прозрения им помагат да направят подобрения, които съответстват на нуждите и предпочитанията на клиентите, като същевременно осигуряват по-добро цялостно предлагане.

Сега нека видим как Google използва това:

Google внимателно обръща внимание на отзивите на потребителите. Вместо да разглеждат отделни коментари, те задълбочено анализират по-широката перспектива. Общественото мнение за Chrome клони ли към положително или отрицателно? Те оценяват дали мнозинството от хората могат да кажат положителни или неблагоприятни неща за Chrome. По-конкретно, фокусът е върху събирането на обратна връзка за различни аспекти на Chrome. Това включва неговата производителност, персонализирани опции, функции за сигурност и визуална естетика.

3. Анализ на гласа на клиента

За да се гарантира успехът на всеки бизнес, става изключително важно да имате задълбочено разбиране на предпочитанията и нуждите на вашите клиенти. Това е като да се прицелите в цел, трябва точно да идентифицирате нейното местоположение и да използвате подходящите инструменти, за да я уцелите точно. Има обаче един предизвикателен аспект, който трябва да имате предвид: мислите и мненията на вашите клиенти са разпръснати в различни платформи, което ги прави трудни за консолидиране. Понякога техните гледни точки за вашия продукт могат да бъдат доста различни. Тук анализът на настроенията на клиентите става ценен.

Помага в различни аспекти:

• Разбиране на вашата аудитория: Нека вземем пример за универсален магазин, където искате да знаете желанията на различни групи купувачи. Базираният на изкуствен интелект анализ на настроенията идва на ваша помощ, като изследва различни клиентски сегменти и определя техните нужди, очаквания за подобни продукти и предпочитан избор.
• Анализ на обратната връзка с клиентите: Помислете за продукт, като например хотел, и желанието да го подобрите въз основа на приноса на клиента. Анализът на настроението оценява преките и косвените коментари за хотела. Това е като да слушате активно клиентите, докато те изразяват своя опит.

Сега нека видим как Tripadvisor използва това:

TripAdvisor, платформа, посветена на отзивите за пътувания, се отличава с използването на базиран на изкуствен интелект анализ на настроенията, за да обработва ефективно броя на обратната връзка, получена от пътниците. Този метод им позволява да идентифицират съществени прозрения в отзивите на клиентите и съответно да подобрят своите услуги.

4. Пазарни проучвания, Анализ на конкурентите

Проучването на пазара е важен аспект от разбирането на бизнес средата. Съчетаването му с анализ на конкурентите дава цялостна представа за пазара. Анализът на конкурентите е ценен случай на употреба на анализ на настроенията на ИИ. Процесът включва анализ на вашата марка, както и на това как се възприемат вашите конкуренти. Анализът на настроенията може да осигури полезни прозрения в този контекст.

Нека разгледаме как той помага:

• Събиране на данни от множество източници: Анализът на нагласите е способен да събира данни от различни платформи. Те включват съдържание, генерирано от потребители, като коментари и отзиви, съдържание от влиятелни лица, статии от новини и дори съдържание, създадено от вашите конкуренти. Това ви дава възможност да получите цялостна представа за настроенията около вашата марка или индустрия.
• Извличане на прозрения: В процеса на анализиране на тези данни могат да се получат ценни прозрения относно цялостното възприемане на пазара, конкретни аспекти и тяхното приемане, както и настроенията на потребителите към вашите конкуренти.

Сега нека разгледаме как водеща технологична компания като Apple използва анализ на настроенията с изкуствен интелект:

Като използва анализ на настроенията, Apple получава ценна информация за възприятията и нагласите на клиентите, което ѝ позволява да взема информирани решения въз основа на получената обратна връзка.

Анализирайки конкурентите и техните пазарни движения, Apple придобива ценна информация. Тези прозрения обхващат различни аспекти, като например стойностното предложение на тяхната марка, възможностите за решаване на проблеми, въвеждането на нови функции и важни етапи.

5. Анализ на клиентската поддръжка и обратната връзка

Поддръжката на клиенти е основна област, в която анализът на нагласите може да окаже значително въздействие. Тя включва ефективно разбиране и отговор на обратната връзка с клиентите.

Нека да знаем, че анализът на нагласите, управляван от ИИ, играе решаваща роля в този контекст:

• Вникване в клиентските възприятия: Анализът на нагласите помага на предприятията да измерват възприятията на клиентите за техните продукти или услуги. Този анализ разкрива цялостното впечатление, което клиентите имат, независимо дали е положително или отрицателно. Освен това той осигурява задълбочен анализ на конкретни елементи на продукта и дори може да оцени ефективността на услугите. Подробните анализи могат да включват аспекти като време за реакция или качество на взаимодействието.
• Автоматизация с анализ на намеренията: Той може да автоматизира рутинни запитвания. Те включват често задавани въпроси или заявки за информация относно използването на продукта. Чрез автоматизирането на тези процеси обслужването на клиенти става по-рационално, което води до бързи и ефективни отговори.
• Приоритизиране на клиентите и управление на работния поток: Тя включва практиката за приоритизиране на клиентите въз основа на техните настроения. Този подход гарантира, че на недоволните клиенти се обръща незабавно внимание. Например, ако даден клиент изразява недоволство, неговият билет може да получи приоритет за по-бързо разрешаване.

А сега нека разгледаме примери за анализ на настроенията с изкуствен интелект сред компаниите:

T-Mobile използва анализ на настроенията с ИИ, за да проучи обратната връзка с клиентите и да идентифицира преобладаващите проблеми. Като използва генеративен анализ на настроенията с ИИ, T-Mobile бързо открива проблемни области и своевременно ги решава. Този проактивен подход доведе до впечатляващо намаляване на оплакванията от клиенти със 73%.

Ford използва усъвършенстван ИИ за анализ на нагласите, за да анализира внимателно обратната връзка с клиентите и да идентифицира възникващите тенденции по отношение на работата на автомобила и цялостната удовлетвореност на клиентите. Този анализ в реално време дава възможност на Ford бързо да определи всички проблеми или области за подобрение в своите автомобили и услуги, като гарантира, че се правят непрекъснати подобрения.

6. Прозрения за клиентите в реално време

Анализът на настроенията, базиран на ИИ, революционизира начина, по който предприятията събират информация за клиентите в реално време. В социалните медии той постига това чрез активно наблюдение на платформите на социалните медии, сайтовете за ревюта и различните онлайн канали. Тази способност дава възможност на компаниите своевременно да получават обратна връзка и да са в течение на динамичните настроения на клиентите.

Нека разберем това с примера на Airbnb:

Airbnb, водещ играч в световната индустрия за настаняване, използва генеративен анализ на настроенията с изкуствен интелект, за да следи отблизо взаимодействията между гостите и домакините. Този проактивен подход включва анализ на настроенията, изразени в отзивите на гостите и съобщенията, обменяни между потребителите. По този начин Airbnb може бързо да идентифицира възникващи проблеми и опасения в реално време.

Например, когато множество гости изразяват недоволство от чистотата на даден имот или съобщават за опасения, свързани с безопасността, чрез съобщения, алгоритмите за анализ на настроенията на Airbnb бързо идентифицират тези настроения. Това ранно откриване позволява на Airbnb да предприеме незабавни действия, като комуникира с домакина, за да реши проблемите с чистотата или да провери протоколите за безопасност.

7. Оптимизиране на разработването на продукти

Анализът на нагласите, базиран на изкуствен интелект, направи революция в разработването на продукти, предоставяйки на компаниите безценна информация за предпочитанията и болезнените точки на клиентите. Той служи като водещ инструмент в сложната задача за оптимизиране на предложенията чрез анализиране на отзивите и мненията на клиентите. Това позволява на компаниите да получат по-дълбоко разбиране за това какво наистина резонира с тяхната аудитория и да идентифицират областите, които се нуждаят от подобрение.

Нека да разберем това с примера на Amazon:

Как изкуственият интелект прогнозира наводненията

Точното прогнозиране на наводненията доскоро беше лукс, ограничен до райони с обширна инфраструктура за наблюдение. Глобален AI модел на Google предупреждава в реално време над 460 милиона души в 80 държави.

AI новини от август

Бъдете в течение на най-новите разработки в областта на изкуствения интелект от август, включително основни стартирания, напредък в гласовите технологии и иновации.

Amazon, известният световен гигант в електронната търговия, използва анализ на настроенията, за да проучи щателно огромна колекция от отзиви на клиенти. Като използва този усъвършенстван анализ, Amazon получава безценни прозрения, които пряко влияят върху стратегиите за разработване на продукти. Например, когато клиентите постоянно възхваляват конкретна характеристика като изключителна издръжливост или удобство за потребителя, анализът на настроенията с помощта на изкуствен интелект разкрива този модел.

За да приложи в действие прозренията на клиентите, Amazon разделя процеса на няколко приложими стъпки. Те приоритетно подобряват продуктите, които съответстват на предпочитанията на клиентите, като гарантират, че бъдещите итерации ще запазят или засилят тези силни страни. Освен това Amazon стратегически подчертава тези изключителни характеристики в маркетинговите си кампании, за да създаде по-дълбока връзка с целевата си аудитория.

Използването на изкуствен интелект от Amazon за анализ на нагласите показва как предприятията могат да оптимизират разработването на продукти, като активно се вслушват в мненията на клиентите. Това повишава удовлетвореността и също така гарантира доставката на продукти, които наистина отговарят на изискванията на пазара.

8. Персонализирани маркетингови кампании

Базираният на изкуствен интелект анализ на настроенията е от съществено значение за подпомагане на бизнеса да разработи силно персонализирани маркетингови кампании. Като разбират настроенията на отделните клиенти или клиентски сегменти, компаниите могат да персонализират своите маркетингови послания и съдържание, за да резонират дълбоко с тяхната аудитория на лично ниво.

Нека разберем с примера на Spotify:

Spotify е широко използвана услуга за стрийминг на музика, която използва анализ на настроението с активиран AI, за да подготвя персонализирани плейлисти и препоръки за своите потребители. Чрез изследване на настроенията на потребителите към различни музикални жанрове, изпълнители и песни, механизмът за препоръки на Spotify може да създаде плейлисти, които отговарят на уникалните предпочитания на всеки потребител. Това високо ниво на персонализация поддържа потребителите ангажирани и доволни от платформата.

9. Предсказуем анализ

Базираният на AI анализ на настроенията надхвърля разбирането на настоящите настроения. Той също така служи като мощен инструмент за прогнозен анализ, облагодетелствайки бизнеса по различни начини. Чрез анализиране на исторически данни за настроенията компаниите могат да предвидят бъдещи тенденции в настроенията на клиентите и съответно да адаптират своите стратегии. Това им позволява да вземат информирани решения, когато става въпрос за пускане на пазара на продукти, маркетингови кампании и други важни аспекти от техните операции.

IBM включва анализ на настроенията като част от своя пакет от услуги Watson. Тези услуги се използват широко в индустрии като финанси и здравеопазване. Анализът на настроението помага на бизнеса в тези сектори да предвиди пазарните тенденции, да разбере поведението на клиентите и да идентифицира възникващите рискове. Например анализът на настроението във финансите или финансовите институции използва анализ на настроението, за да анализира тенденциите, свързани с икономическите показатели. Това им позволява да вземат информирани инвестиционни решения, които оптимизират рентабилността, като същевременно минимизират потенциалните загуби.

10. Намаляване на риска

Щастливите и доволни служители имат по-голяма вероятност да предоставят изключителни изживявания на клиентите. Бизнесът може вътрешно да използва анализ на настроението, за да оцени удовлетвореността на служителите и да посочи областите за подобряване на работното място. Това от своя страна насърчава по-мотивирана и продуктивна работна сила.

Например UnitedHealth Group е известна компания, използваща анализ на настроението в здравеопазването. Той използва активиран AI анализ на настроенията на клиентите, за да прецени настроенията на служителите чрез проучвания за обратна връзка. Това им позволява да придобият ценна представа за перспективите на служителите относно условията на работното място, управлението и ползите. Идентифицирането на области, в които служителите изразяват недоволство, дава възможност на UnitedHealth Group да се заеме проактивно с тези проблеми и да насърчи по-щастлива и по-ангажирана работна сила. В крайна сметка това се отразява положително върху качеството на грижите, предоставяни на клиентите.

В заключение, базираният на AI анализ на настроенията позволява на бизнеса да придобие по-задълбочено разбиране за своите клиенти, да подобри репутацията на марката и да оптимизира продуктите/услугите. Предлага прозрения в реално време, идентифицира нарастващи тенденции и улеснява вземането на решения, базирани на данни

Често задавани въпроси

В. Как работи AI Sentiment Analysis?

Отговор: Анализът на настроението в AI комбинира обработка на естествен език и техники за машинно обучение. Основната му цел е да оцени емоционалния тон или чувството, предадено в текстови данни. Чрез категоризиране на настроенията като положителни, отрицателни или неутрални, този процес осигурява ценна информация за общественото мнение, обратната връзка с клиентите и емоционалния контекст на текстовата информация.

В. Каква роля играе машинното обучение в анализа на настроението?

Отговор: Машинното обучение играе важна роля в анализа на настроенията. Използва се за обучение на модели, които могат да разбират и категоризират текст въз основа на чувства. Тези модели придобиват знания от обширни етикетирани данни, което им позволява да идентифицират езикови модели, контекст и фини нюанси. Моделите за анализ на настроението на AI често използват алгоритми за машинно обучение като невронни мрежи и поддържащи векторни машини. Веднъж разработени, тези модели ефективно анализират и класифицират големи количества текстова информация, което прави анализа на настроенията много ефективен в различни приложения, вариращи от анализ на обратна връзка на клиенти до мониторинг на социални медии.

В. Какво представлява анализът на настроението в AI?

Отговор: AI анализът на настроенията включва събиране на текстови данни и прилагане на техники за предварителна обработка за почистване и стандартизиране на данните. Впоследствие алгоритмите за машинно обучение се използват за категоризиране на настроението на текста като положително, отрицателно или неутрално. Този процес улеснява цялостното разбиране на изразеното чувство.