Дивний настрій - Думаєте, що знаєте про аналіз настроїв? Подумайте ще раз.

Коли ви чуєте слова "аналіз настроїв" (а уникнути їх у наш час навряд чи вдасться), ваші думки, безсумнівно, звертаються до продукту та марка зворотного зв'язку та обслуговування клієнтів - і не дарма.  

Аналіз настроїв - надзвичайно цінний інструмент для маркетологів Однак, якщо ви прагнете бути на крок попереду, то це набагато більше, ніж просто зворотній зв'язок. У цій статті ми розглянемо деякі дивні та дивовижні способи який далекоглядний компанії використовують аналіз настроїв, щоб вивести свій бізнес на новий рівень. 

Жити мрією

Наші мрії можуть бути найрізноманітнішими - від буденних до химерних і навіть х-рейтингових - і ми просто обожнюємо про них говорити: і в реальному житті, і в соціальних мережах. Для більшості з нас це цікаво, але, по суті, без особливої користі, але не для купки університетські дослідники у 2013 році.  

В рамках більш масштабного дослідження В рамках проекту з вивчення сну дослідники зібрали 50 000 розшифровок і резюме снів і прогнали їх через інструмент аналізу настроїв, щоб отримати уявлення про продукти.  

Ідея експерименту полягала в тому, що наша підсвідомість "ніколи не бреше", тому проект забезпечить цінний - і, що більш важливо, чесний - зворотній зв'язок про те, як люди ставляться до певного продукту. Хоча це може здатися трохи "вигадкою", це гарний приклад того, що люди мислять нестандартно. при використанні аналізу настроїв.  

Збільште свою присутність в Інтернеті з Лукашем Железним, SEO-консультантом з більш ніж 20-річним досвідом - заплануйте зустріч прямо зараз.

Для більшості брендів ці інструменти використовуються дуже просто, і такі приклади, як цей, можуть надихнути, коли мова йде про нестандартне мислення (або навіть про реальний світ) під час збору інсайтів.

Реальний час, реальні результати

Ми схильні думати про використання аналізу настроїв "постфактум", але це не обов'язково має бути так. Немає жодних причин, чому аналіз настроїв не можна використовувати в режимі реального часу, як це нещодавно продемонструвала авіакомпанія US Airlines.  

Як і величезна кількість брендів по всьому світу, авіакомпанія US Airlines почала використовувати аналіз думок, щоб збирати інформацію про те, як її клієнти ставляться до обслуговування; наприклад, затримки, комфорт, якість їжі тощо. Хоча це, без сумніву, було цінним, авіакомпанія вирішила, що її інструмент аналізу настроїв може працювати краще, і вона звернулася до ідея моніторингу коментарів у Твіттері та передачі їх у режимі реального часу на платформу обслуговування клієнтів.  

Це дозволило співробітникам служби підтримки відслідковувати проблеми та намагатися вирішити їх якнайшвидше. Це було дуже ефективно використано, коли клієнт написав у Твіттері про проблему втрати багажу під час очікування стикувального рейсу. Співробітники служби підтримки отримали доступ до коментаря і вирішили проблему до того, як пасажир приземлився в кінцевому пункті призначення. Зрозуміло, що такий проактивний підхід призвів до надзвичайно позитивних відгуків клієнта у Твіттері. 

Як постачальник рішень для розробки програмного забезпечення, можна сміливо сказати, що 2020 рік був чимось на кшталт американських гірок. Я абсолютно впевнений, що єдиною причиною того, що мій бізнес що я вижив, було те, що я зміг впоратися з що люди думали з точки зору ринку розробки програмного забезпечення. Я регулярно використовую аналіз настроїв у режимі реального часу, щоб виміряти температуру громадськості та з'ясувати, що їх турбує щодо ринку програмного забезпечення - тоді я можу адреса ці проблеми в моїй зміст. Це також важливо в моїй роботі над послугами на етапі розробки для моїх клієнти. 

Макс Бабич, генеральний директор та засновник, Навантаження SPD

Подолання упередженості

Більшість з нас має звичку читати щось онлайн, будь то блог допис, статтю або галузевий аналітичний матеріал.  

Незважаючи на це, мало хто з нас замислюється над тим, що "факти" в матеріалі можуть бути предметом упередженості автора, як в позитивному, так і в негативному сенсі. негативний шлях. В умовах, коли фейкові новини та дезінформація рясніють на інтернетЧи не було б чудово, якби ви могли отримати уявлення про упередженість, читаючи статтю? Що ж, ви можете зробити саме це.  

Залучайте більше клієнтів в Інтернеті з Лукашем Железним, SEO-консультантом з більш ніж 20-річним досвідом - заплануйте зустріч прямо зараз.

Під час хакатону Viafora Big Data команда-переможець створила плагін для Chrome з відкритим вихідним кодом, який виявляє авторську упередженість в онлайн-статтях. Це настільки ж просто, наскільки й ефективно - читаючи статтю, просто натисніть на плагін, і в бічному меню з'явиться список статей того ж автора, відсортованих за оцінками настроїв.  

In plain terms, this means that, if you’re reading an article by Jane Doe about an SEO tool, you’ll be able to clearly see if Jane presents a consistent like or dislike for the tool through her previous work. 

“We live in a fast-paced world. We consume more information than ever before and with the little time we have, we often take shortcuts when it comes to validating the ‘facts’ we take in. Whether you’re reading an article on marketing strategies, a political piece, or a product comparison piece – it’s critical to take a few moments to research the validity. Anyone can claim to be an expert and get away with it nowadays.” – Datis Mohsenipour, Director of Marketing, HeyOrca

Політичні прогнози

Вибори, як правило, є запеклими марафонами, які, здається, тривають роками, однак, завдяки аналізу настроїв, багато кандидатів мають досить гарне уявлення про результат виборів ще до того, як єдиний голос потрапить до виборчої скриньки.  

Councils, governments and other політичний entities, regularly use sentiment analysis in order to forecast the result of an election.  Twitter, in particular, has been found to be incredibly точний оскільки часто короткі солодкі твіти точно відображають вподобання виборців і дуже точно відповідають політичним програмам, висвітленню в ЗМІ та профілям кандидатів. 

Напрочуд ефективні результати, отримані завдяки Твіттеру під час виборчих кампаній, дозволили політичним партіям скоригувати свої кампанії та підготуватися до кризових ситуацій управління планів на випадок, якщо прогнозування передбачає збиток. 

Хоча це може бути надзвичайно корисно, політикам слід остерігатися використання аналізу настроїв проти них - у 2019 році прем'єр-міністр Великобританії Борис Джонсон стверджував, що переважна більшість британського народу підтримує його, однак простий аналіз настроїв довів зовсім інше. 

Аналогічно, аналіз твітів про кандидатів на первинних виборах під час передостанніх виборів у США чітко показав негативне ставлення до Дональда Трампа - хоча, як не дивно, він переміг на цих виборах. 

Біржова торгівля

Незабаром після того, як повідомлення було розміщено в Інтернеті, ціна Snap, материнської компанії Snapchat, впала на 8,5 відсотка. Деякі інвестори змогли отримати вигоду від потрясінь в соціальних мережах, "Великий шорт-стайл", і заробили $163 мільйони.

Для більшості з нас термін "біржова торгівля" асоціюється з зображення "Вовка з Уолл-стріт" і багато надскладних дій, які вимагають маси досвідне кажучи вже про фінанси знання. У 2021 році все виглядає трохи інакше - а це означає, що світ торгівлі відкривається для Джо Паблік.  

Пройшли ті часи, коли для того, щоб почати працювати з акціями та інвестиціями, потрібно було найняти консультант з витонченим ставленням і відповідними гонорарами. Інструменти аналізу настроїв можна використовувати для прогнозування продуктивність певної акції на основі не лише історичних даних, а й думок галузевих експертів.  

Інструменти для аналізу настроїв прочісують інтернет, щоб зібрати коментарі від вантажники і шейкерів у торговельному секторі та порівняти ці коментарі. Потім інструмент видає до біса точний прогноз на основі цих факторів, а також аналізу історичних даних.  

Хоча ви можете не досягти такого багатства, яке Йорданія Белфорт отримав задоволення (і, сподіваємося, не опиниться за ґратами, як він), це може бути дійсно корисним для тих, хто хоче зануритися у води фондового ринку. 

Моніторинг ринкової інформації

У сучасному світі на бізнес-ринки впливають широкий ряд факторів, включаючи обміни між організаціями, зацікавленими сторонами, регуляторними органами і навіть урядами.  

Ці обміни інформацією об'єднуються, щоб забезпечити припливи і відпливи ринків по всьому світу і можуть мати значний вплив на ціни, зайнятість і багато іншого. 

Останній ріканаліз настроїв став основним інструментом для моніторингу ринкової інформації та для того, щоб залишатися в курсі подій з точки зору тенденції, тендерах та стандартах. Поширеною думкою є те, що з наближенням літа 2021 року це стане надзвичайно важливим для талант збір, візуалізація даних та автоматизація процесів.  

Експерти вважають, що це буде важливим ресурсом у світі, який зазнав стільки змін і потрясінь за неймовірно короткий час. 

У такій ситуації швидкий В умовах мінливого зовнішнього середовища бізнесу необхідно використовувати всі інструменти, які є в його розпорядженні, щоб бачити, як лежить земля, і робити обґрунтовані прогнози на майбутнє. майбутній. Без аналізу настроїв це практично неможливо. 

Джек Змудзінскі, старший юрист future-processing.com

Технології невпинно рухаються вперед, так само як і аналіз настроїв. Майже щодня з'являються нові інновації, які дають змогу глибше зрозуміти ситуацію і зробити її більш доступною. Ось деякі з цих інновацій: 

Нейрон почуттів

Здебільшого аналіз настроїв, як ми його знаємо, покладається на марковані навчальні дані для того, щоб успішно функціонувати. Це, звичайно, передбачає обробку даних людиною з точки зору зіставлення, сортування, завантаження та прибиранняНа все це, звісно, потрібен час і людські ресурси.  

Сентиментальні нейрони працюють на основі, по суті, алгоритмів некерованого навчання. Експеримент з використанням Amazon відгуки Дослідження, проведене OpenAI, показало, що система машинного навчання може передбачити наступний символ у текстових відгуках на Amazon. Вона робить це, вивчаючи ознаки, які можна інтерпретувати, щоб виявити настрої, що стоять за загальним фрагментом тексту.    

Кілька років тому таке навчання без нагляду було не більше ніж нездійсненною мрією, але, схоже, зараз це не тільки реальність, але й надзвичайно ефективний спосіб підвищення продуктивності і значного скорочення часу, необхідного для налаштування.  

Представник OpenAi сказав: "Ми вважаємо, що це явище не є специфічним для нашої моделі, а є загальним власність певних великих нейронних мереж, які навчені передбачати наступний крок або розмір у своїх матеріалах.

Наші результати є багатообіцяючим кроком на шляху до загального неконтрольованого навчання представлення", - пояснили дослідники OpenAI. "Ми отримали результати, досліджуючи, чи можемо ми вчитися якісні репрезентації як побічний ефект мовного моделювання, і масштабували існуючу модель на ретельно підібраному наборі даних. Проте явища, що лежать в основі, залишаються більш загадковими, ніж зрозумілими".

Висновок

Хоча ми, можливо, не можемо точно передбачити майбутнє аналізу настроїв, що ми можемо зробити, так це вивчити факти. За останні кілька років штучний інтелект і машинне навчання розвивалися зі швидкістю, яку багато хто з нас вважав неможливою.  

Тому є підстави вважати, що в міру того, як ця технологія продовжує розвиватися, буде розвиватися і аналіз настроїв і, зрештою, те, що ми зможемо з нею робити. Як ми бачили в цій статті, я вважаю, що аналіз настроїв в реальному часі стане набагато більш поширеним і, як у випадку з американськими авіалініями, буде пов'язаний з відділами підтримки клієнтів і маркетингу для створення мережі, яка вийде за рамки того, як ми зараз використовуємо ці інструменти. 

Кажуть, що знання - це сила, і це, безумовно, стосується аналізу настроїв. Наявність інструментів для з'ясування - у дуже точний спосіб - того, як люди ставляться до тієї чи іншої теми, дозволяє бізнесу вживати рішучих заходів і будувати міцні відносини - і це абсолютно правильний шлях вперед.