Анализ настроений или анализ мнений — это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для анализа текстовых данных. Он анализирует текстовые данные, чтобы определить, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными. Бренды и компании часто используют анализ настроений, чтобы проанализировать общественное мнение об их бренде или настроении продукта с помощью отзывов клиентов. Это также помогает им понять текущие тенденции рынка и потребности клиентов.

Каковы источники сбора данных анализа настроений?

Эффективный способ построить эффективное решение для анализа настроений — это анализировать различные наборы данных и тестировать разные подходы. Вам нужно будет накопить значительный объем данных для проведения исследований и тестирования. Вы можете либо собрать данные самостоятельно из таких источников, как обзоры, социальные сети, данные о взаимодействии сотрудников и т. д., либо воспользоваться помощью API-интерфейсов анализа настроений, таких как Bytesview, который собирает текстовые данные из нескольких источников (отзывы, мнения, предложения, публикации в социальных сетях, запросы в службу поддержки и т. д.) и преобразует их в полезную информацию, помогающую принимать решения на основе данных.

Давайте подробно обсудим каждый источник сбора данных для анализа тональности.

  1. Отзывы клиентов.Данные для анализа настроений можно собирать с веб-сайтов отзывов, таких как Superpages, Google Reviews, Clutch, Demandforce и т. д. Вы можете еще больше сузить поиск данных, характерных для отрасли, например Glassdoor, Vault. , JobAdvisor, за удовлетворенность сотрудников и гостеприимство; Эй, Яху! Местные и т. д. для ресторанов и местных предприятий.
  2. Видео и новостные статьи.Видео и статьи с новостных веб-сайтов являются подходящим источником данных анализа настроений для различных нужд бизнеса, особенно для мониторинга репутации бренда. Организация может собрать все соответствующие видео в своем репозитории и проанализировать их с помощью видео AI.
  3. Социальные сети. Источники данных для анализа настроений могут быть получены из социальных сетей, включая такие платформы, как YouTube, TikTok, Twitter, Tumblr, Instagram Live, WeChat, Youku, Reddit и другие. Интересно, что релевантную информацию можно извлечь не только из комментариев, но и из самих видео с помощью анализа видеоконтента в социальных сетях.
  4. Опросы.Опросы – один из лучших источников данных для анализа настроений, позволяющий получить значимые данные. Опросы можно отправлять с помощью чатов, электронных писем, мобильных сообщений и даже телефонных звонков. Открытые вопросы опроса, как правило, позволяют людям более свободно выражать свое мнение, поэтому основная часть ваших идей будет получена именно из них. Bytesview даже интегрирует свой API анализа настроений с программным обеспечением для проведения опросов, чтобы предоставлять аналитические данные опросов, основанные на анализе настроений.

Информация из источников данных анализа настроений помогает бизнесу безмерно. Анализ настроений НЛП (обработка естественного языка) этих данных жизненно важен для формулирования необходимых корпоративных и маркетинговых стратегий.

Если все сделано правильно, анализ настроений может иметь решающее значение для компании в следующих отношениях:

  1. Захват новых рынков
  2. Анализ конкурентов
  3. Вовлечения сотрудников
  4. Дифференциация продукта
  5. Бизнес-аналитика
  6. Лучшая конверсия продаж
  7. Захват новых рынков
  8. Повысить ценность и узнаваемость бренда

Подведение итогов

Информация из правильных источников данных анализа настроений может дать организациям более глубокое понимание своих целевых клиентов, что может привести к более прибыльным бизнес-стратегиям. Платформа анализа настроений Bytesview анализирует такие данные на более чем 30+ языках и диалектах и ​​дает вам ценную информацию.