Kvidre kan prale af 330 millioner aktive brugere hver måned, hvilket gør det muligt for virksomheder at nå et bredt publikum og oprette forbindelse til kunder uden formidlere. På ulempen er der så meget information, at det er svært for mærker hurtigt at opdage negative sociale omtaler, der kan skade deres forretning.

derfor er sentimentanalyse, der involverer overvågning af følelser i samtaler på sociale medieplatforme, blevet en nøglestrategi inden for marketing på sociale medier.

 analyser følelser på kvidre i realtid

lytte til, hvordan kunderne føler på kvidre giver virksomhederne mulighed for at forstå deres publikum, holde styr på, hvad der bliver sagt om deres brand, og deres konkurrenter, og opdage nye tendenser i branchen.

i denne vejledning lærer du, hvordan du kan bruge sentimentanalyseværktøjer til at lytte til dine kunder på kvidre, og følg vores vejledning om, hvordan du udfører sentimentanalyse i nogle få enkle trin.

  • Hvad Er Sentimentanalyse?
  • Sådan gør du kvidre sentimentanalyse: Tutorial
  • Kvidre Sentiment Analyse Use Cases

Hvad Er Sentimentanalyse?

sentimentanalyse er den automatiserede proces til at identificere og klassificere subjektiv information i tekstdata. Dette kan være en mening, en dom eller en følelse af et bestemt emne eller produktfunktion.

den mest almindelige type sentimentanalyse er ‘polaritetsdetektion’ og involverer klassificering af udsagn som positive, negative eller neutrale. En polaritet sentiment analyse model, for eksempel, automatisk mærker denne kvidre som positiv:

 kvidre kommentar eksempel viser stemning: "elsker den nye sikkerhedsfunktion".

Test med din egen tekst

resultater

TagConfidence
Positiv98.9%

sentimentanalyse bruger Natural Language Processing (NLP) til at give mening om menneskeligt sprog og maskinlæring til automatisk at levere nøjagtige resultater.

Forbind sentimentanalyseværktøjer direkte til dine sociale platforme , så du kan overvåge dine kvidre, når og når de kommer ind, 24/7, og få up-to-the-minute indsigt fra dine sociale omtaler.

Sådan udføres sentimentanalyse på dine kvidre Data

udførelse af sentimentanalyse på kvidre data involverer fem trin:

  1. Saml relevante kvidre data
  2. Rens dine data ved hjælp af forbehandlingsteknikker
  3. Opret en sentimentanalyse machine learning model
  4. Analyser dine kvidre data ved hjælp af din sentimentanalysemodel
  5. Visualiser resultaterne af din kvidre sentimentanalyse

i dette afsnit, vi forklarer hvert af disse trin og leverer værktøjer til både kodere og ikke-kodere, så du kan komme i gang med sentimentanalyse med det samme.

Saml kvidre Data

det er vigtigt, at dine kvidre data er repræsentative for, hvad du forsøger at finde ud af, fordi du vil bruge det til:

  • Træn din sentimentanalysemodel
  • Test, hvordan din model fungerer på kvidre data

du bør også overveje, hvilken type kvidre du vil analysere:

  • nyttige til at spore søgeord eller hashtags i realtid.

  • Historiske kvidre: nyttigt at sammenligne følelser over forskellige perioder.

nu undrer du dig sandsynligvis over, hvordan du udtrækker data fra kvidre, hvis du ikke allerede har gemt dem i din helpdesk eller i en fil. Der er forskellige måder at gøre dette på. Lad os se nærmere på nogle af mulighederne:

Opret en app i app

app er en platform, der gør det muligt for forskellige teams (marketing, HR, kundesupport, produkt osv.) at forbinde de apps, de bruger, så de kan arbejde sammen. Det er fremragende til ikke-tekniske brugere, da du ikke behøver at skrive en enkelt linje kode for at samle kvidre.

hvis du vil oprette en automatisk arbejdsgang, skal du blot vælge en app som Trigger (dette vil være den app, hvorfra du udtrækker data) og en anden app(eller apps) som handlingen (hvor dataene sendes).

lad os sige, at du vil udtrække kvidre, der nævner dit brand i realtid. Du kan bruge Google Sheets til at forbinde kvidre med Google Sheets og samle kvidre, så snart kvidre registrerer dit brandnavn i kvidre:

trin til at indstille kvidre som trigger-appen, når du opretter en AP.

gå et skridt videre og forbind APIer med MonkeyLearn for automatisk at udføre sentimentanalyse på dine indgående kvidre data. Lær, hvordan du opretter en analyse af følelser med MonkeyLearn.

Forbind kvidre Data med IFTTT

IFTTT betyder ‘hvis dette, så det’. Dette værktøj giver dig mulighed for at oprette forbindelse til forskellige apps, så du kan indstille en handling, når visse kriterier er opfyldt. Brug den til at få kvidre data med nul linjer kode.

spor kvidre Data med eksport kvidre

eksport kvidre giver dig mulighed for at spore et søgeord, hashtag eller konto i realtid, eller søge efter Historiske data. Den gratis version har dog begrænsninger, og vi anbefaler at opgradere for at drage fuld fordel af platformen.

Hent dine Data med kvidre Hent

kvidre Hent giver dig mulighed for at hente kvidre fra din egen konto, sammen med svar og nævner. Dette er især nyttigt for mærker, der ønsker at spore, hvilket indhold der fungerer bedst med brugerne, hvad er de vigtigste ting, som brugerne hævder om deres produkt osv.

brug kvidre API

kvidre API giver dig adgang til og interagere med offentlige kvidre data.

brug kvidre Streaming API til at oprette forbindelse til kvidre datastrømme og indsamle kvidre, der indeholder søgeord, brand nævner og hashtags, eller indsamle kvidre fra bestemte brugere.

Brug standard søgning API til at få Historiske kvidre offentliggjort op til 7 dage siden. Alternativer omfatter Historiske søge-API ‘ er (som f.eks.

Opret forbindelse til kvidre

kvidre er et brugervenligt Python-bibliotek til adgang til kvidre API. Kom godt i gang med kvidre med denne tutorial eller dicover andre populære biblioteker, du kan bruge med kvidre API:

  • Python: Python-værktøjer, python-værktøjer,
  • Ruby: kvidre Ruby Gem
  • Node: kvidre
  • PHP: kvidre-api-php

Forbered dine Data

når du har samlet de kvidre, du har brug for til din sentimentanalyse, skal du forberede dine data. Sociale mediedata er ustrukturerede og skal rengøres, før de bruges til at træne en sentimentanalysemodel – data af god kvalitet vil føre til mere nøjagtige resultater.

forbehandling af et kvidre datasæt involverer en række opgaver som at fjerne alle typer irrelevante oplysninger som emojis, specialtegn og ekstra tomme mellemrum. Det kan også indebære at lave formatforbedringer, slette dublerede kvidre eller kvidre, der er kortere end tre tegn.

Tjek denne vejledning om, hvordan du forbereder dine data.

Opret en kvidre sentimentanalyse Model

MonkeyLearn er en maskinlæringsplatform, der gør det nemt at opbygge og implementere sentimentanalyse. Du kan komme i gang med det samme med en af de forududdannede sentimentanalysemodeller, eller du kan træne dine egne ved hjælp af dine kvidre data.

uanset hvad, Tilmeld dig MonkeyLearn for at få adgang til de forududdannede modeller og modelbyggeren.

følg derefter denne vejledning for at udføre sentimentanalyse på dine kvidre data.

Kvidre Sentiment Analyse Tutorial

1. Vælg en modeltype

gå til monkeylearn dashboard, klik derefter på knappen i højre hjørne: ‘Opret en model’, og vælg derefter ‘klassifikator’:

MonkeyLearn s sentiment analysis builder: vælg en model

2. Bestem hvilken type klassificering du vil gøre

fra listen over klassificeringstype; klik på ‘sentimentanalyse’:

Monkeylearns modelbygger: vælg en fra sentimentanalyse, emneklassificering og hensigtsklassificering

3. Importer dine kvidre data

de data, du importerer, vil være dine træningsdata, der bruges til at træne din maskinindlæringsmodel. Upload Kvidredata fra en CSV-fil, og vælg derefter de kolonner, du vil bruge:

Model builder: trinnet til at importere Kvidredata ved at uploade en CSV-fil

modelbygger: trinnet til at vælge kolonnen med Kvidredata, du vil analysere

5. Tag data for at træne din klassifikator

nu er det tid til at træne din sentimentanalysemodel ved manuelt at mærke hver af kvidrene som positiv, negativ eller Neutral, baseret på meningsens polaritet. Efter at have tagget de første kvidre, begynder modellen at lave sine egne forudsigelser. Du kan rette dem, hvis svaret ikke er korrekt:

 sådan tagges og træner du din sentimentanalysemodel til at opdage følelser

6. Test din klassifikator

når du har trænet din model med et par eksempler, kan du indsætte dine egne tekster for at se, hvordan sentimentanalysemodellen klassificerer den:

test af sentimentanalysatoren for at se, om den kategoriserer kvidre korrekt

MonkeyLearn giver forskellige statistikker til at måle ydeevnen for din sentimentanalyseklassifikator. Disse er nøjagtighed, F1 score, præcision og tilbagekaldelse. Du kan også finde en kvidre søgeord Sky byder på de hyppigste vilkår for hver stemning.

hvis du ikke kan se alle statistikker, kan det betyde, at du skal tagge flere data. I dette tilfælde kræver modellen for eksempel flere træningsdata for kategorien negativ:

sentiment scores og resultater for at vise dig, hvordan din sentiment classifer klarer sig

Husk, at jo flere træningsdata du tagger, jo mere præcis bliver din klassifikator. En anden måde at forbedre nøjagtigheden af din model er at kontrollere alle de falske positive og falske negativer og tagge de forkerte igen. Sådan gør du:

en liste over kvidre og deres tilsvarende polaritet tags

Analyser dine kvidre Data for følelser

nu har du fået en følelse analyse model, der er klar til at analysere tonsvis af kvidre! Det næste trin er at integrere de kvidre data, du vil analysere med den sentimentanalysemodel, du lige har oprettet. Der er tre måder at gøre dette med MonkeyLearn:

  • Batchanalyse: Gå til’ Batch ‘ og upload en CSV-fil med nye, usete kvidre. Klassifikatoren vil behandle alle kvidre og give en ny fil med resultaterne af sentimentanalysen.
  • integrationer: der er flere integrationer tilgængelige, Du kan bruge til at analysere nye data med din sentimentanalysemodel. Du kan f.eks. bruge Google Sheets som input til dine data til at forbinde Kvidredata til MonkeyLearn.

tilgængelige integrationer: Google Sheets, Google Sheets, Google Sheets

  • MonkeyLearn API: hvis du ved, hvordan du koder, kan du ringe til Monkeylearns sentimentanalyseværktøjer i Python (og andre programmeringssprog) for at analysere nye kvidre.

API - kodestykke

for at lære at analysere dine kvidre data i Python ved hjælp af MonkeyLearn API, tjek denne vejledning om udførelse af sentimentanalyse i Python

Visualiser dine resultater

datavisualiseringsværktøjer hjælper med at forklare sentimentanalyseresultater på en enkel og effektiv måde.

Tag et kig på, hvordan MonkeyLearn Studio visualiserer resultater fra en aspektbaseret sentimentanalyse på kvidre data. MonkeyLearn Studio er en alt-i-en tekstanalyse og datavisualiseringssuite med færdige forretningsskabeloner.

Udfør sentimentanalyse på dine kvidre data med det samme, og filtrer dine resultater i MonkeyLearn ‘ s dashboard, så du kan finpudse negative eller positive kommentarer og træffe databaserede beslutninger på farten.

 MonkeyLearn Studio ' s analytics dasboard, der viser resultaterne af en aspektbaseret sentimentanalyse.

andre populære datavisualiseringsværktøjer inkluderer:

  • Google Data Studio

du kan bruge denne gratis og enkle Google-platform til at oprette interaktive rapporter. Der er mere end 100 kilder til rådighed til at importere dine data, herunder CSV, Google Sheets og Google Sheets. Når du har designet din visuelle rapport, kan du dele den med andre teams eller enkeltpersoner.

  • Looker

dette er en business data analytics platform, skabt til at styre alle mulige data inden for de forskellige områder af en virksomhed. Du kan oprette forbindelse til forskellige databaser og oprette diagrammer og datatabeller. Lær hvordan du kommer i gang.

  • Tableau

Tableau giver Dig mulighed for at arbejde med et stort antal datakilder for at skabe dynamiske dashboards og overbevisende datavisualiseringer. En af de bedste ting ved Tableau er, at det er meget let at bruge og ikke kræver nogen kodningsevner. Det tilbyder dog forskellige typer produkter, og nogle af dem er målrettet mod udviklere.

kvidre sentimentanalyse brugssager

kvidre sentimentanalyse giver mange spændende muligheder. At være i stand til at analysere kvidre i realtid og bestemme den stemning, der ligger til grund for hver meddelelse, tilføjer en ny dimension til overvågning af sociale medier.

her er nogle af de mest almindelige forretningsapplikationer af kvidre sentimentanalyse.

overvågning af sociale medier

online omdømme er et af de mest dyrebare aktiver for mærker. En dårlig anmeldelse på sociale medier kan være dyrt for en virksomhed, hvis den ikke håndteres effektivt og hurtigt.

kvidre sentimentanalyse giver dig mulighed for at holde styr på, hvad der bliver sagt om dit produkt eller din tjeneste på sociale medier, og kan hjælpe dig med at opdage vrede kunder eller negative omtaler, før de bliver til en større krise.

samtidig kan kvidre sentimentanalyse give interessante indsigter. Hvad elsker kunderne ved dit brand? Hvilke aspekter får de mest negative omtaler? Dette kvidre, for eksempel, indikerer, at hurtig forsendelse er et af de mest værdsatte aspekter for denne kunde:

 positivt kvidre om <url>

Aspektbaseret sentimentanalyse med Kvidre kan vise dig, hvilke aspekter af din virksomhed der skal forbedres, og hvad der får dig til at skille dig ud blandt dine konkurrenter.

kundeservice

kvidre er blevet en vigtig kanal for kundeservice. Faktisk har et stigende antal virksomheder specifikke teams, der har ansvaret for at levere kundesupport via denne sociale medieplatform. Hurtige svar er nøglen, da 60% af de kunder, der klager på sociale medier, forventer et svar inden for en time.

men hvordan kan du vurdere effektiviteten af din kundesupport på kvidre? Kvidre sentimentanalyse giver dig mulighed for at spore og analysere alle interaktioner mellem dit brand og dine kunder. Dette kan være meget nyttigt at analysere kundetilfredshed baseret på den type feedback, du modtager.

dette kvidre viser for eksempel en skuffet kunde efter en interaktion med Southern Airlines ‘ kundesupportteam:

negativ kvidre om sydvest Airlines

markedsundersøgelser

kvidre er en vigtig kilde til forbrugerindsigt. Faktisk bruger folk det til at udtrykke alle mulige følelser, observationer, overbevisninger og meninger om en række emner.

du kan bruge kvidre sentimentanalyse til at spore specifikke søgeord og emner til at registrere kundetendenser og interesser. Det er vigtigt at forstå, hvilke ting potentielle kunder kan lide, hvad deres adfærd er, og hvordan dette ændrer sig over tid, hvis du planlægger at lancere et nyt produkt.

her er et eksempel på, hvordan kvidre sentimentanalyse blev brugt til at overvåge 4.000 kvidre, der nævnte halal mad. Disse oplysninger gjorde det muligt for forskere at identificere forskellige motiver for halal fødevareforbrug og segmentere deres marked i forskellige typer forbrugere.

kvidre sentimentanalyse kan også hjælpe dig med at holde et skridt foran din konkurrence. Ved at identificere konkurrenternes smertepunkter kan du fokusere på disse områder, når du promoverer din virksomhed.

Brand overvågning

uanset om du lancerer en ny funktion på din platform, et site redesign, eller en ny marketing kampagne, kan du spore kundernes reaktioner på kvidre. At handle og foretage ændringer eller forbedringer i realtid hjælper med at opretholde kundeloyalitet.

 kvidre om MailChimp nye branding

politiske kampagner

en stor del af Kvidre samtale kredser om nyheder og politik. Det gør det til et glimrende sted at måle den offentlige mening, især under valgkampagner. Kvidre sentimentanalyse kan give interessant indsigt i, hvordan folk føler om en bestemt kandidat (og du kan endda spore følelser over tid for at se, hvordan det udvikler sig).

under det amerikanske valg i 2016 udførte vi kvidre sentimentanalyse ved hjælp af MonkeyLearn til at analysere polariteten af kvidre nævner relateret til Donald Trump og Hillary Clinton. For det første var vi i stand til at tælle antallet af positive og negative omtaler for hver kandidat i løbet af en periode. Denne graf viser Trumps kvidre baseret på følelser:

1859 > </p> <p>i modsætning hertil viser følgende graf antallet af positive, negative og neutrale omtaler for Hillary Clinton:</p> <p> <img alt=

en anden relevant indsigt bestod i at analysere kvidrene på bestemte datoer, for eksempel på dagen for præsidentdebatten og observere negative eller positive reaktioner samt de vigtigste nøgleord, der blev nævnt i løbet af den dag.

kom i gang med kvidre sentimentanalyse

sentimentanalyse hjælper dig med at overvåge dine kunders følelser på kvidre og forstå, hvordan de har det. Det tilføjer et ekstra lag til de traditionelle målinger, der bruges til at analysere ydeevnen for mærker på sociale medier, og giver virksomheder stærke muligheder.

ja, du kan sortere data efter følelser manuelt, men hvad sker der, når dine data begynder at vokse? Sentimentanalyse med maskinindlæring er enkel, hurtig og skalerbar og kan give ensartede resultater med en høj grad af nøjagtighed.

med en machine learning platform som MonkeyLearn, er det nemt at komme i gang med kvidre sentiment analyse. Kontakt os i dag og anmode om en personlig demo fra en af vores eksperter

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.