Analiza sentymentu z wykorzystaniem AI. Jak pomaga wprowadzić zmiany w biznesie?

Czym jest analiza sentymentu? (definicja, jak AI ją wykonuje)

Analiza sentymentu, zwana też opinion mining, to proces automatycznego przetwarzania dużych ilości tekstu w celu określenia, czy wyraża on pozytywne, negatywne czy neutralne emocje. Opiera się na przetwarzaniu języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP), czyli zdolności maszyn do rozumienia ludzkiej mowy, oraz uczeniu maszynowym (Machine Learning, ML) – trenowaniu algorytmów na oznaczonych zbiorach danych, aby rozpoznawały określone słowa i wyrażenia świadczące o danym sentymencie.

Główne sposoby analizy sentymentu to:

• podejście oparte na regułach (rule-based) – przypisanie słowom kluczowym odpowiednich emocji na podstawie predefiniowanych reguł i słowników, np. „świetny” – pozytywne, „fatalny” – negatywne. Jest ono szybkie, ale mniej dokładne;
• podejście oparte na uczeniu maszynowym – opiera się na trenowaniu algorytmów na oznaczonych zbiorach danych, aby same nauczyły się rozpoznawać sentyment na podstawie kontekstu. Jest bardziej zaawansowane i wymaga dużo danych treningowych;
• hybrydowe – połączenie obu podejść.

Wyobraźmy sobie firmę odzieżową, która chce poznać opinie klientów na temat nowej kolekcji. Zbiera w tym celu komentarze z social mediów, forów i ankiet. Manualnie przeanalizowanie tysięcy opinii zajęłoby tygodnie. Dzięki AI i analizie sentymentu można to zrobić w kilka minut. Algorytm przypisze każdej opinii wskaźnik polaryzacji, na przykład w skali od -1 do 1, gdzie -1 to skrajnie negatywne wrażenie, 0 – neutralne, a 1 – bardzo pozytywne. Firma od razu może zobaczyć, które produkty podobają się klientom, a które wymagają poprawy.

Poniższy schemat przedstawia, jak przebiega proces analizy sentymentu z wykorzystaniem AI:

1. Zbieranie danych W pierwszym kroku gromadzone są opinie klientów z różnych źródeł.
2. Przetwarzanie wstępne. Polega na usunięciu znaków specjalnych, emotikon, tagów HTML itp.
3. Tokenizacja To podział tekstu na pojedyncze słowa lub frazy, dzięki którym sztuczna inteligencja bardziej efektywnie przetworzy informacje tekst.
4. Analiza lingwistyczna. Określenie części mowy, rozpoznanie negacji, stopniowania itp.
5. Klasyfikacja sentymentu. Kluczowy moment, który polega na przypisaniu pozytywnej, neutralnej lub negatywnej etykiety.
6. Agregacja wyników. To obliczenie ogólnego sentymentu dla danego zbioru opinii.

Tak przygotowane dane stanowią doskonały punkt wyjścia do dalszej analizy i wyciągania wniosków biznesowych. Dzięki automatyzacji procesu firmy mogą na bieżąco monitorować nastroje klientów i błyskawicznie reagować na pojawiające się sygnały.

Źródło: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Do czego analiza sentymentu jest potrzebna w biznesie?

Monitorowanie opinii klientów w internecie to obecnie konieczność dla firm dbających o swój wizerunek. Manualna analiza setek komentarzy, postów i ankiet w średniej wielkości firmie jest po prostu niewykonalna. Automatyczna analiza sentymentu pozwala w czasie rzeczywistym śledzić, co mówi się o marce i błyskawicznie reagować. Oto główne zastosowania:

• poprawa obsługi klienta – szybkie wychwytywanie negatywnych opinii i interwencja;
• ochrona reputacji – stały monitoring sentymentu wobec marki i produktów pozwala zapobiegać kryzysom wizerunkowym;
• badania rynku – śledzenie trendów, porównywanie się do konkurencji, odkrywanie nisz. Według badań, 90% decyzji zakupowych poprzedza research online;
• rozwój produktu – zbieranie feedbacku od użytkowników i jego analiza pod kątem ulepszeń i innowacji.

Przykłady? Sieć restauracji może analizować opinie gości na portalach typu TripAdvisor, aby poprawić jakość dań i obsługi. Bank może śledzić sentyment wobec nowej aplikacji mobilnej, by na bieżąco eliminować błędy i dostosowywać funkcje do potrzeb użytkowników. Producent kosmetyków naturalnych może monitorować dyskusje na foradrich i w grupach na Facebooku, by odkryć niszę na nowy produkt.

Coca-Cola wykorzystała analizę sentymentu do śledzenia rozmów o marce w social mediach podczas Mistrzostw Świata w Piłce Nożnej 2018. Dzięki temu mogła w czasie rzeczywistym dostosowywać przekaz reklamowy.

Z kolei T-Mobile, dzięki analizie sentymentu zidentyfikował główne problemy klientów i wprowadził usprawnienia, co dało 73% spadek skarg.

Jak widać, możliwości zastosowania analizy sentymentu są praktycznie nieograniczone. Kluczem jest umiejętne przełożenie uzyskanej wiedzy na konkretne działania optymalizacyjne.

Jak wykorzystać wyniki analizy sentymentu uzyskane dzięki AI?

Analiza sentymentu dostarcza cennych insightów, ale prawdziwa wartość pojawia się, gdy przełożymy je na konkretne działania:

• personalizacja komunikacji z klientem na przykład automatyczne dostosowanie tonu chatbota w zależności od nastroju rozmówcy;
• segmentacja klientówi lepsze dopasowanie oferty, a także identyfikacja głównych bolączek użytkowników danego produktu;
• optymalizacja kampanii marketingowych na podstawie emocjonalnych reakcji na przekaz;
• szybkie reagowanie na pojawiające się kryzysy i zapobieganie eskalacji poprzez natychmiastową interwencję;
• ulepszanie produktów i usług zgodnie z oczekiwaniami klientów wyrażanymi w opiniach online.

Wyobraźmy sobie, że analiza sentymentu wykazała, iż klienci narzekają na długi czas oczekiwania na infolinii. Wdrażając voicebota obsługującego część zapytań, można znacząco skrócić kolejki i podnieść satysfakcję dzwoniących. Jeśli oprogramowanie voicebota wychwyciło, że użytkownicy chwalą nową funkcję w aplikacji, warto wykorzystać ten insight w kampanii promującej produkt.

Analiza sentymentu w czasie rzeczywistym to potężne narzędzie w zarządzaniu kryzysowym. Wychwytując pierwsze negatywne sygnały, można szybko zareagować, zanim kryzys nabierze tempa. Kluczowa jest tu sprawna komunikacja i szczere podejście – klienci doceniają, gdy firma przyznaje się do błędu i pokazuje, jak zamierza go naprawić.

Kluczową przewagą płynącą z wykorzystania AI do analizy sentymentu jest szybkość i skala. Manualnie jesteśmy w stanie przeanalizować najwyżej kilkaset opinii. Tymczasem narzędzia AI przetworzą setki tysięcy wzmianek w kilka minut, dostarczając aktualny obraz sytuacji. To pozwala na podejmowanie trafnych decyzji tu i teraz.

Narzędzia AI do analizy sentymentu

Na rynku jest dostępnych wiele narzędzi wykorzystujących AI do analizy sentymentu. Różnią się funkcjami, interfejsem i ceną. Wśród najpopularniejszych znajdują się Brand24, Hootsuite Insights oraz Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) to polskie narzędzie do monitoringu internetu i analizy sentymentu wypowiedzi. Zbiera wzmianki z social mediów, portali, forów, blogów itp. Automatycznie oznacza sentyment jako pozytywny, neutralny lub negatywny. Generuje raporty i statystyki dotyczące liczby wzmianek i zasięgów.

Brand24 oferuje bezpłatny 14-dniowy okres próbny, a ceny zaczynają się od 99 zł/mies. Świetnie sprawdza się w małych i średnich firmach, zwłaszcza w e-commerce i usługach. Wyróżnia się prostotą obsługi i przejrzystymi raportami.

Źródło: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) to rozbudowane narzędzie do social listeningu od Hootsuite. Analizuje dane z ponad 100 milionów źródeł w 50 językach. Dostarcza szczegółowe analizy sentymentu, trendów i benchmarków. Pozwala śledzić konkurencję i chronić reputację marki. Demo dostępne jest na życzenie, a ceny ustalane indywidualnie. Dedykowane dla średnich i dużych firm o zasięgu globalnym. Integruje się z wszystkimi głównymi platformami mediów społecznościowych.

Źródło: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) to oparte na deep learningu API do analizy sentymentu. Rozpoznaje sentyment dla trzech stanów: pozytywny, neutralny, negatywny. Obsługuje 14 języków, w tym polski. Oferuje gotowe integracje i elastyczne opcje wdrożenia. Darmowy limit to 5 000 zapytań miesięcznie. Większe firmy będą musiały dopłacić $0.0001 za każde kolejne zapytanie. Komprehend nadaje się szczególnie jako back-end dla aplikacji i chatbotów. Cechuje się wysoką jakością analizy potwierdzoną w konkursach typu SemEval.

Źródło: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od indywidualnych potrzeb i budżetu firmy. Warto przetestować różne opcje i wybrać tę, która najlepiej wpisuje się w specyfikę biznesu.

Podsumowanie

W erze cyfrowej analiza sentymentu stała się nieodzownym narzędziem w arsenale nowoczesnych firm. Ilość danych generowanych przez użytkowników przytłacza, ale z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. Dzięki zaawansowanym algorytmom jesteśmy w stanie błyskawicznie przeanalizować miliony opinii i wyciągnąć wnioski. To bezcenna wiedza dla działów obsługi klienta, marketingu czy Research & Development.

Kluczowe korzyści z wykorzystania analizy sentymentu w biznesie to:

• oszczędność czasu i zasobów dzięki automatyzacji przetwarzania danych,
• stały monitoring opinii klientów i błyskawiczne reagowanie na sygnały,
• lepsza segmentacja klientów i bardziej precyzyjne dopasowanie oferty,
• optymalizacja kampanii marketingowych na podstawie realnego feedbacku klienta,
• szybsze wychwytywanie trendów rynkowych i przewidywanie zmian,
• sprawniejsze zarządzanie kryzysowe i ochrona reputacji marki,
• ciągłe ulepszanie produktów i usług zgodnie z oczekiwaniami klientów.

Oczywiście sama analiza sentymentu to dopiero początek. Kluczowe jest umiejętne wykorzystanie płynących z niej insightów. Liczy się szybkość reakcji i dopasowanie działań do oczekiwań klientów. Marki, które potrafią słuchać i błyskawicznie odpowiadać na feedback klienta, zyskują przewagę konkurencyjną. AI daje im narzędzia, by robić to efektywnie i na dużą skalę.

Przyszłość analizy sentymentu rysuje się bardzo obiecująco. Modele AI będą coraz dokładniejsze, pojawi się analiza kontekstu i multimodalność (obraz, dźwięk, wideo). Wzrośnie też świadomość wagi opinii klientów i rola customer experience. Firmy, które dziś inwestują w narzędzia AI do analizy sentymentu, jutro będą zbierać owoce w postaci lojalnych klientów, mocno ugruntowanej pozycji na rynku i doskonałych produktów. Nie zmarnujmy tej szansy!