Hvordan sentimentanalyse og dataanalyse kan forbedre salget
For å forstå hva kundene ønsker, når, hvorfor og hvordan de vil ha det, må detaljister svinge mot sentimentanalyse, en spirende teknologi som taper inn forbrukernes etterspørsel basert på naturlig språkbehandling.
Ironisk nok gjør det så ved å etterligne en av de viktigste hjørnesteinene til sosiale medier: finne ut om folk liker deg eller ikke. Det er løftet om følelsesanalyse - det forteller selskapene hva folk tenker - og til slutt hvordan de oppfører seg - deres merker.
På sentral måte har sentimentanalysen eksistert i noen år. Men med fremskritt innen datainhøstingsteknologi, kommer "sosiale medier" -analyser som gangbustere. Ved hjelp av toppdisks datainnsamlingsteknologier som naturlig språkbehandling, tekstutvinning og datautvinning samler sentimentanalyser, kategoriserer og analyserer kommentarer forbrukere gjør om et gitt merkevare - alt i en sektor. Det skiller seg ikke mellom dårlige nyheter og varer (et faktum at United Airlines sikkert har lært seg nylig da Twitter, Facebook, LinkedIn og andre sosiale media-nettsteder eksploderte etter at en passasjer ble trukket av et fly, blodet og defiant den 10. april - med de kommentarene brenning av en UAL-aksjekursdykk på 2,5 prosent innen 24 timer etter hendelsen.)
Era av "Opinion Mining"
Det er ikke lett å kaste ut nyttige data fra lunger og stemninger av ofte krevende forbrukere. Betal av når det gjøres riktig.
"Sentimentanalyse er også definert som opinion mining: vitenskapen om å utnytte og analysere forbrukerens samtale for å forstå om forbrukerne føler seg" positiv "," negativ "eller" nøytral "om et bestemt merke, produkt eller emne ", sier Maxime-Samuel Nie-Rouquette, en klient suksessleder ved Semeon Analytics, et Montreal, Canada-basert dataanalyseselskap som spesialiserer seg på sentimentanalyse.
Hvis målet er truffet død, kan sentimentanalyse" gjøre underverk for forhandlere jeg n gir bedre kundeinnsikt og erfaring, sier Nie-Rouquette. "Ved å lytte til samtaler som holdes online (for eksempel sosiale medier, blogger, fora, etc.), kan et selskap forstå forbruksmote og gi dem en tilkobling som går langt utover om et produkt bare selger godt eller ikke."
Nie-Rouquette bemerker at søknadene om sentimentanalyse i detaljhandelenes verden er mange.
"Detaljister kan overvåke sine kunders reaksjoner og tilbakemeldinger for å skape innhold for" virality "eller utøve en skadekontrollstrategi under krisestyring asparges vann problem som plaget hele maten), "sier hun. "Forhandlere som Walmart, Target og Costco bruker sentimentanalyse for å forstå hva kundene bryr seg om og utnytte den informasjonen til å omplassere sine produkter, skape nytt innhold eller til og med gi nye produkter og / eller tjenester."
I en teknologisk forstand, sentimentanalyse er en unik blanding av maskinlæring og kunstig intelligens, slik at selskapene kan bruke digitalt baserte dataredskaper til å kaste nyttige, handlingsfulle trekk som styrer sosiale medier forbrukere mot sine produkter og tjenester.
Men for bedrifter virkelig graver dypt inn i forbrukeren sosialmediedata, sentimentanalyse gir dem virkelig levedyktige muligheter.
"Kort av biometri eller å sette Neurosky-hodetelefoner på alle, det er tre generelle måleområder som forhandlere kan bruke til å oppdage følelser eller følelser hos sine kunder: stemme, tekst- og ansiktsanalyse, sier Sean MacPhedran, en e-handelsspesialist på Smith.co som har jobbet med heavyweights som AT & T og Microsoft for å bedre kjøre consu mer transaksjoner ved hjelp av høyteknologiske verktøy som kunstig intelligens og kognitive datasett.
Den enkleste bruken av sentimentanalyseværktøy for markedsførere er måling av trender i generelle følelser på sosiale medier, MacPhedran-stater. For eksempel nevner sporing av "Macy's" og ser på ordene rundt det for følelser og modifikatorer. Følelsesmessige ord er ganske intuitive for oss å forstå. "Crappy" eller "hate" er dårlig. "Awesome" og "great" er gode. "
Men det er åpenbart mer nyanse enn det, sa han: Jo mer komplekse innsikter kommer fra modifikatorene.
"Er det for eksempel et bestemt sted forbundet med klynger med negativ følelse? Er det et bestemt problem som er tilknyttet?" Returnerer "For eksempel kan det tyde på at folk er generelt utilfredse med en returpolitikk," sa MacPhedran.
I de store datasettene vil det bli mange trender (tenk på dem som bevegelige vektorer) som fungerer uavhengig, og bare ved å bruke en sterk multivariate analyse (som kunstig intelligens eller maskinlæring) vil trenderne faktisk bli klare og handlingsbare, notater MacPhedran. "Det er ikke nok å kjenne" gjennomsnittsstemningen "om et merke - det ville være som å vite" gjennomsnittlig vær "for hele planeten i morgen," forteller han.
En ny tid i sentimentanalyse
MacPhedran sier at "Next Generation" av sentimentanalysen, som kommer de neste fem årene, er veldig spennende.
"Microservice API er i stand til å måle følelser i skriftlig innhold, men også tale- og ansiktsuttrykk", sier han. "For eksemplets skyld, anta at vi har et CRM-system som kjenner brukerens sosiale håndtak, og har et bilde av kunden som er brukbar, med kundetillatelse, for personlig tilpassing basert på ansiktsgjenkjenning."
Men det er ikke alt solfylte himmelen for sentimentanalyse - spesielt hvis selskapene ikke armler seg på riktig måte, teknologi-vis.
"Det er en fangst," bemerker Nie-Rouquette. "Fordi ryggraden i sentimentanalysen bruker Big Data, bruker datasett som består av tusenvis av datapunkter, må forhandlere ha nok data tilgjengelig (inkludert kundesamtaler og vurderinger) for å skaffe seg innsikt."
"Så i Noen tilfeller der dataene er knappe, kan sentimentanalyse ikke gi god innsikt på grunn av mangel på statistisk gyldighet. Forhandlere må også sørge for at de engasjerer sine lokalsamfunn for å fremme noen samtaler. "
Det er imidlertid et fikserbart problem, og ett selskap bør adressere hvis de vil motta maksimal fordel av sentimentanalyse.
"Det er en god ide," legger Nie-Rouquette. "Med tilgjengeligheten av data på ulike elektroniske kilder, kan bedrifter (og spesielt forhandlere) utnytte sentimentanalyse for å samle innsikt som ikke ville være mulig ved hjelp av tradisjonelle markedsføringsmetoder."
Slik beskytter du dataene dine fra skattejobber
Beskyttelse av dataene dine er spesielt viktig i skattesesongen, når sensitiv informasjon om virksomheten din og dine ansatte er utsatt for angrep av potensielle identitetstyver. Faux samtaler og e-poster fra angripere som representerer IRS eller ledere i organisasjonen din er vanlige og kan føre til tyveri av informasjon fra intetanende ansatte.
Velge prosjektstyringsprogramvare: En kjøpsguide
Prosjektstyringsprogramvare er en allsidig måte å strømlinjeforme prosessen med å administrere et prosjekt, enten det er å designe og bygge innvendig i en bygning eller lage et nettsted for en klient. Prosjektstyringsprogramvare hjelper til med å forene prosessen, i stedet for å tvinge lag til å jobbe på tvers av flere forskjellige applikasjoner.
Populære Innlegg