Mi az érzelemelemzés?

Az érzelemelemzés, más néven véleménybányászat, egy olyan folyamat, amely automatikusan feldolgozza a nagy mennyiségű szöveget, hogy meghatározza, vajon az kifejez-e pozitív, negatív vagy semleges érzelmeket. Ez a természetes nyelvfeldolgozáson (NLP) alapul, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék az emberi nyelvet, és a gépi tanuláson (ML) – algoritmusok betanítása címkézett adathalmazon, hogy felismerjék a konkrét szavakat és kifejezéseket, amelyek egy adott érzelmet jeleznek.

Az érzelemelemzés fő módszerei:

  • szabályalapú megközelítés – megfelelő érzelmek hozzárendelése kulcsszavakhoz előre meghatározott szabályok és szótárak alapján, például: “nagyszerű” – pozitív, “szörnyű” – negatív. Gyors, de kevésbé pontos,
  • gépi tanulás alapú megközelítés – ez címkézett adathalmazon történő algoritmusok betanításán alapul, így képesek a kontextus alapján felismerni az érzelmeket. Fejlettebb, és sok tanulási adatot igényel.
  • hibrid megközelítés – mindkét megközelítés kombinálása.

Képzelj el egy ruházati céget, amely visszajelzést szeretne gyűjteni az új kollekciójáról a közösségi médiából, fórumokból és felmérésekből. Ezt manuálisan megtenni hetekig tartana. Mesterséges intelligencia és érzelemelemzés segítségével mindez percek alatt megtörténik. Az algoritmus egy pontszámot rendel minden véleményhez, -1-től 1-ig, ahol -1 nagyon negatív, 0 semleges, és 1 nagyon pozitív. Ez segít a cégnek gyorsan látni, hogy mely termékeket kedvelik a vásárlók, és melyeken kell javítani.

A következő vázlat bemutatja az érzelemelemzés folyamatát mesterséges intelligencia segítségével:

  1. Adatgyűjtés. Az első lépésben vásárlói véleményeket gyűjtenek különböző forrásokból.
  2. Előfeldolgozás. Ez magában foglalja a speciális karakterek, emotikonok, HTML címkék stb. eltávolítását.
  3. Tokenizálás. A szöveg egyes szavakra vagy kifejezésekre bontása, hogy a mesterséges intelligencia hatékonyabban tudja feldolgozni a szöveges információt.
  4. Nyelvi elemzés. A szófajok azonosítása, a tagadás, a hasonlítók és a felsőfokok felismerése stb.
  5. Érzelem osztályozás. Kulcsfontosságú pillanat, amely magában foglalja a pozitív, semleges vagy negatív címke hozzárendelését.
  6. Eredmények aggregálása. Ez a vélemények adott halmazának összesített érzelmének kiszámítása.

Az ilyen előkészített adatok kiváló kiindulópontot jelentenek a további elemzéshez és üzleti következtetések levonásához. A folyamat automatizálásának köszönhetően a cégek folyamatosan nyomon tudják követni a vásárlói érzelmeket, és gyorsan reagálni tudnak a felmerülő jelekre.

Érzelemelemzés

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

Miért fontos az érzelemelemzés a vállalkozások számára?

Amiatt, hogy a vásárlók mit mondanak egy márkáról online, kulcsfontosságú a vállalkozások számára ma. Százak véleményének és bejegyzésének manuális elemzése túl sok munka.

Az automatizált érzelemelemzés segít valós időben figyelemmel kísérni a márkamegjelenéseket és gyorsan reagálni. Íme a legfontosabb felhasználások:

  • ügyfélszolgálat javítása – a negatív visszajelzések gyors azonosítása és megválaszolása,
  • hírnév védelme – a márkaérzelem folyamatos nyomon követése segít megelőzni a hírnév válságokat,
  • piackutatás – trendek nyomon követése, versenytársakkal való összehasonlítás és rések felfedezése. A kutatások szerint a vásárlási döntések 90%-át online kutatás előzi meg.
  • termékfejlesztés – felhasználói visszajelzések gyűjtése és elemzése a fejlesztések és innovációk érdekében.

Példák? Egy étteremlánc elemezheti a vendégértékeléseket olyan platformokon, mint a TripAdvisor, hogy javítsa az ételek és a szolgáltatás minőségét. Egy bank nyomon követheti az érzelmeket egy új mobilalkalmazás iránt, hogy gyorsan kezelje a felmerülő problémákat és a funkciókat a felhasználói igényekhez igazítsa. Egy természetes kozmetikai gyártó figyelemmel kísérheti a fórumokon és Facebook csoportokban folytatott beszélgetéseket, hogy felfedezzen egy rést egy új termék számára.

A Coca-Cola érzelemelemzést használt a márkáról folytatott beszélgetések nyomon követésére a 2018-as FIFA Világbajnokság alatt. Ez lehetővé tette számukra, hogy valós időben módosítsák hirdetési üzenetüket.

A T-Mobile viszont az érzelemelemzésnek köszönhetően azonosította a vásárlók fő problémáit, és javításokat hajtott végre, ami 73%-os csökkenést eredményezett a panaszok számában.

Ahogy látható, az érzelemelemzésnek gyakorlatilag határtalan alkalmazásai vannak. A kulcs az, hogy a megszerzett betekintéseket hatékonyan átültessük cselekvőképes optimalizálási stratégiákba.

Hogyan lehet kihasználni az AI-val nyert érzelemelemzés eredményeit?

Az érzelemelemzés értékes betekintéseket nyújt, de a valódi érték akkor merül fel, amikor ezeket konkrét cselekvésekre fordítjuk.

  • az ügyfélkommunikáció személyre szabása, például a chatbot hangjának automatikus beállítása a felhasználó hangulata alapján,
  • ügyfélszegmentálás és a kínálatok jobb illesztése, valamint a termék adott felhasználóinak fő fájdalompontjainak azonosítása,
  • marketingkampányok optimalizálása az üzenetre adott érzelmi reakciók alapján,
  • gyors reagálás a felmerülő válságokra és a fokozódás megelőzése azonnali beavatkozással,
  • termékek és szolgáltatások javítása a vásárlói elvárásoknak megfelelően, amelyeket online véleményekben fejeznek ki.

Képzeld el, hogy az érzelemelemzés azt mutatja, hogy a vásárlók a forródróton hosszú várakozási időkről panaszkodnak. Ha egy hangbotot vezetsz be, hogy kezelje a megkeresések egy részét, jelentősen csökkentheted a sorokat és növelheted a hívók elégedettségét. Ha a hangbot szoftver észleli, hogy a felhasználók dicsérik az alkalmazás új funkcióját, érdemes ezt a betekintést kihasználni egy termékpromóciós kampányban.

A valós idejű érzelemelemzés egy erőteljes válságkezelési eszköz. Az első negatív jelek észlelésével gyorsan reagálhatsz, mielőtt a válság fokozódna. A hatékony kommunikáció és az őszinteség kulcsfontosságú – a vásárlók értékelik, amikor egy cég elismeri a hibát, és megmutatja, hogyan tervezi azt kijavítani.

A mesterséges intelligencia használatának kulcsfontosságú előnye az érzelemelemzéshez a sebesség és a skálázhatóság. Manuálisan legfeljebb néhány száz véleményt elemezhetünk. Eközben az AI eszközök percek alatt több százezer említést képesek feldolgozni, naprakész képet adva a helyzetről. Ez lehetővé teszi a pontos döntések meghozatalát itt és most.

A legjobb AI érzelemelemző eszközök

Sok olyan eszköz érhető el a piacon, amely mesterséges intelligenciát használ az érzelemelemzéshez. Ezek különböznek a funkciókban, a felhasználói felületben és az árban. A legnépszerűbbek közé tartozik a Brand24, a Hootsuite Insights és a Komprehend.

Brand24

A Brand24 (https://brand24.pl/) egy lengyel eszköz az internetes megfigyeléshez és érzelemelemzéshez. Említéseket gyűjt a közösségi médiából, weboldalakról, fórumokról, blogokról stb. Automatikusan címkézi az érzelmeket pozitívra, semlegesre vagy negatívra. Jelentéseket és statisztikákat generál az említések számáról és eléréséről.

A Brand24 ingyenes 14 napos próbaidőszakot kínál, az árak pedig 99 PLN/hó-tól kezdődnek. Kiválóan működik kis- és középvállalkozások számára, különösen az e-kereskedelem és a szolgáltatások terén. Kiemelkedik a könnyű használatával és a világos jelentéseivel.

Érzelemelemzés

Forrás: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

A Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) egy erőteljes eszköz a közösségi figyeléshez. Több mint 100 millió forrásból elemzi az adatokat 50 nyelven, részletes betekintést nyújtva az érzelmekbe, trendekbe és benchmarkokba. A bemutatók kérésre elérhetők, az árak pedig az egyéni igényekhez igazodnak. Kiválóan alkalmas közepes és nagy cégek számára, és zökkenőmentesen integrálódik a főbb közösségi média platformokkal.

Érzelemelemzés

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

Komprehend

A Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) egy mélytanulás alapú API az érzelemelemzéshez. Három érzelmi állapotot ismer fel: pozitív, semleges és negatív, 14 nyelvet támogatva, beleértve a lengyelt is. Kész integrációkkal és rugalmas telepítéssel megbízható választás. Az ingyenes csomag havi 5000 lekérdezést kínál, a nagyobb cégek számára pedig a további lekérdezések ára 0,0001 dollár. A Komprehend ideális backend használatra alkalmazásokban és chatbotokban, és a versenyeken, mint a SemEval, bizonyított magas színvonalú elemzéséről ismert.

Érzelemelemzés

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

A megfelelő eszköz kiválasztása a vállalat egyéni igényeitől és költségvetésétől függ. Érdemes különböző lehetőségeket kipróbálni, és azt választani, amely a legjobban illeszkedik a vállalkozás sajátosságaihoz.

Összefoglalás

A digitális korban az érzelemelemzés elengedhetetlen eszközzé vált a modern vállalkozások arzenáljában. A felhasználók által generált adatok mennyisége megdöbbentő, de a mesterséges intelligencia segíthet. A fejlett algoritmusoknak köszönhetően azonnal elemezhetjük a milliónyi véleményt és levonhatjuk a következtetéseket. Ez felbecsülhetetlen tudás az ügyfélszolgálat, a marketing vagy a K+F osztályok számára.

A vállalkozások számára az érzelemelemzés használatának kulcsfontosságú előnyei:

  • idő és erőforrás megtakarítása az adatok feldolgozásának automatizálásával,
  • a vásárlói visszajelzések folyamatos nyomon követése és azonnali reagálás a jelekre,
  • jobb ügyfélszegmentálás és testreszabott ajánlatok,
  • marketingkampányok optimalizálása a visszajelzések alapján,
  • piaci trendek gyors észlelése és a változások előrejelzése,
  • válságok jobb kezelése és a márka hírnevének védelme,
  • folyamatos termék- és szolgáltatásfejlesztés a vásárlói elvárásoknak megfelelően.

Természetesen az érzelemelemzés csak a kezdet. A kulcs az, hogy hatékonyan használjuk a megszerzett betekintéseket. A válaszadás sebessége és a stratégiák összehangolása a vásárlói elvárásokkal kulcsfontosságú. Azok a márkák, amelyek képesek figyelni és gyorsan reagálni a vásárlói visszajelzésekre, versenyelőnyre tesznek szert. A mesterséges intelligencia eszközöket biztosít számukra, hogy ezt hatékonyan és nagy léptékben tegyék.

Az érzelemelemzés jövője nagyon ígéretesnek tűnik. A mesterséges intelligencia modellek növelni fogják a pontosságot, beépítve a kontextuális elemzést és a multimodális bemeneteket, mint például képek, hang és videó. A vásárlói vélemények fontosságának és a vásárlói élmény szerepének tudatossága is növekedni fog. Azok a vállalkozások, amelyek most fektetnek be mesterséges intelligencia eszközökbe az érzelemelemzéshez, holnap hűséges vásárlókkal, szilárd piaci pozícióval és kiemelkedő termékekkel arathatják le a gyümölcsöket. Ne pazaroljuk el ezt a lehetőséget.

Érzelemelemzés

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.

Robert Whitney

JavaScript szakértő és oktató, aki IT osztályokat mentorál. Fő célja, hogy növelje a csapat termelékenységét azáltal, hogy megtanítja másoknak, hogyan működjenek együtt hatékonyan a kódolás során.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 nagyszerű ChatGTP bővítmény, amelyek megkönnyítik az életed
  2. Új üzleti lehetőségek feltérképezése a ChatGPT-4 segítségével
  3. 3 lenyűgöző AI író, amit ma ki kell próbálnod
  4. Szintetikus színészek. A 3 legjobb AI videógenerátor
  5. Mik a gyengeségei az üzleti ötletemnek? Egy ötletbörze a ChatGPT-vel
  6. A ChatGPT használata az üzletben
  7. Új, mesterséges intelligenciával működő szolgáltatások és termékek
  8. Automatizált közösségi média bejegyzések
  9. A közösségi média bejegyzések ütemezése. Hogyan segíthet az AI?
  10. A mesterséges intelligencia szerepe az üzleti döntéshozatalban
  11. A vállalati NLP ma és holnap
  12. AI-segített szöveges chatbotok
  13. AI alkalmazások az üzletben - áttekintés
  14. A mesterséges intelligencia fenyegetései és lehetőségei az üzleti életben (2. rész)
  15. Az AI fenyegetései és lehetőségei az üzletben (1. rész)
  16. Mi a mesterséges intelligencia jövője a McKinsey Global Institute szerint?
  17. Mesterséges intelligencia az üzletben - Bevezetés
  18. Mi az NLP, vagyis a természetes nyelvfeldolgozás az üzletben
  19. Google Fordító vs DeepL. 5 alkalmazás a gépi fordításra az üzleti életben
  20. Automatikus dokumentumfeldolgozás
  21. A hangrobotok működése és üzleti alkalmazásai
  22. Virtuális asszisztens technológia, vagy hogyan beszéljünk az AI-val?
  23. Mi az üzleti intelligencia?
  24. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia a BPM-ben?
  25. A mai és holnapi kreatív mesterséges intelligencia
  26. Mesterséges intelligencia a tartalomkezelésben
  27. Az AI erejének felfedezése a zenealkotásban
  28. 3 hasznos AI grafikai tervező eszköz. Generatív AI az üzletben
  29. MI és a közösségi média – mit mondanak rólunk?
  30. Vajon a mesterséges intelligencia helyettesíti a vállalati elemzőket?
  31. AI eszközök a menedzser számára
  32. A jövő munkaerőpiaca és a közelgő szakmák
  33. RPA és API-k egy digitális vállalatban
  34. Új interakciók. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a készülékek működtetésének módját?
  35. Multimodális mesterséges intelligencia és annak alkalmazásai az üzleti életben
  36. Mesterséges intelligencia és a környezet. 3 AI megoldás, hogy segítsen fenntartható üzletet építeni.
  37. AI tartalomdetektorok. Érdemesek rájuk?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Melyik AI csevegőrobot vezeti a versenyt?
  39. A chatbot AI versenytársa a Google keresésnek?
  40. Hatékony ChatGPT kérdések HR és toborzás számára
  41. A prompt mérnökség. Mit csinál egy prompt mérnök?
  42. MI és mi még? A legfontosabb technológiai trendek az üzlet számára 2024-ben
  43. MI és üzleti etika. Miért érdemes etikus megoldásokba fektetni?
  44. Meta AI. Mit érdemes tudni a Facebook és az Instagram AI-támogatott funkcióiról?
  45. AI szabályozás. Mit kell tudnod vállalkozóként?
  46. 5 új felhasználási mód az AI számára az üzletben
  47. AI termékek és projektek - miben különböznek másoktól?
  48. AI mint szakértő a csapatodban
  49. AI csapat vs. szerepek megosztása
  50. Hogyan válasszunk karrierterületet az AI-ban?
  51. AI a HR-ben: Hogyan befolyásolja a toborzási automatizálás a HR-t és a csapatfejlesztést
  52. AI-vezérelt folyamatautomatikus. Hol kezdjük?
  53. 2023 legérdekesebb 6 AI eszköze
  54. Mi a cég mesterséges intelligencia érettségi elemzése?
  55. AI a B2B személyre szabásához
  56. ChatGPT felhasználási esetek. 18 példa arra, hogyan javíthatja vállalkozását a ChatGPT segítségével 2024-ben
  57. AI Mockup generátor. A 4 legjobb eszköz
  58. Mikrotanulás. Gyors módja az új készségek elsajátításának.
  59. A 2024-es év legérdekesebb mesterséges intelligencia alkalmazásai a vállalatoknál
  60. Milyen kihívásokat jelent az AI projekt?
  61. A 2024-es év legjobb 8 AI eszköze az üzleti életben
  62. AI a CRM-ben. Mit változtat az AI a CRM eszközökben?
  63. Az EU AI Törvény. Hogyan szabályozza Európa a mesterséges intelligencia használatát
  64. A 7 legjobb AI weboldalépítő
  65. No-code eszközök és AI újítások
  66. Mennyivel növeli a mesterséges intelligencia a csapatod termelékenységét?
  67. Hogyan használjuk a ChatGTP-t piackutatásra?
  68. Hogyan lehet szélesíteni az AI marketingkampányod elérését?
  69. Mesterséges intelligencia a szállításban és logisztikában
  70. Milyen üzleti problémákat tud megoldani a mesterséges intelligencia?
  71. Hogyan illeszted össze az AI megoldást egy üzleti problémával?
  72. Mesterséges intelligencia a médiában
  73. AI a banki és pénzügyi szektorban. Stripe, Monzo és Grab
  74. A mesterséges intelligencia az utazási iparban
  75. Hogyan segíti az AI az új technológiák születését
  76. AI a kereskedelemben. A globális vezetők áttekintése
  77. A 4 legjobb AI képkészítő eszköz
  78. A legjobb 5 AI eszköz az adatelemzéshez
  79. A mesterséges intelligencia forradalma a közösségi médiában
  80. Mindig megéri mesterséges intelligenciát hozzáadni a termékfejlesztési folyamathoz?
  81. 6 legnagyobb üzleti hiba, amit az AI okozott
  82. AI stratégia a vállalatodban - hogyan építsd fel?
  83. A legjobb AI tanfolyamok – 6 fantasztikus ajánlás
  84. A közösségi média figyelés optimalizálása AI eszközökkel
  85. IoT + AI, avagy hogyan csökkentsük az energia költségeket egy vállalatnál
  86. AI a logisztikában. 5 legjobb eszköz
  87. GPT Bolt – a legérdekesebb GPT-k áttekintése az üzleti életben
  88. LLM, GPT, RAG... Mit jelentenek az AI rövidítések?
  89. AI robotok – a jövő vagy a jelen az üzletben?
  90. Mennyi a költsége az AI bevezetésének egy vállalatnál?
  91. Mit csinálnak a mesterséges intelligencia szakértők?
  92. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia egy szabadúszó karrierjében?
  93. A munka automatizálása és a termelékenység növelése. Útmutató az AI-hoz szabadúszók számára
  94. AI a startupok számára – legjobb eszközök
  95. Weboldal építése mesterséges intelligenciával
  96. Eleven Labs és mi más? A legígéretesebb AI startupok
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Ki kicsoda az AI világában?
  98. A szintetikus adatok és azok fontossága az üzleted fejlesztésében
  99. A legjobb AI keresőmotorok. Hol keressünk AI eszközöket?
  100. Videó AI. A legújabb AI videógenerátorok
  101. AI a menedzsereknek. Hogyan teheti könnyebbé a munkáját az AI
  102. Mi újság a Google Gemini-ben? Minden, amit tudni érdemes.
  103. Mesterséges intelligencia Lengyelországban. Cégek, találkozók és konferenciák
  104. AI naptár. Hogyan optimalizáld az idődet egy cégnél?
  105. MI és a munka jövője. Hogyan készítsük fel vállalkozásunkat a változásra?
  106. AI hangklónozás az üzlet számára. Hogyan lehet személyre szabott hangüzeneteket létrehozni mesterséges intelligenciával?
  107. "Mindannyian fejlesztők vagyunk." Hogyan segíthetnek a polgári fejlesztők a vállalatának?
  108. Tényellenőrzés és AI hallucinációk
  109. AI a toborzásban – toborzási anyagok lépésről lépésre történő kidolgozása
  110. Sora. Hogyan fogják a valósághű videók az OpenAI-tól megváltoztatni az üzletet?
  111. Midjourney v6. Innovációk az AI képgenerálásban
  112. MI a KKV-kban. Hogyan versenyezhetnek a KKV-k a nagyvállalatokkal az MI segítségével?
  113. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az influenszer marketinget?
  114. Valóban fenyegetést jelent a mesterséges intelligencia a fejlesztők számára? Devin és a Microsoft AutoDev
  115. A legjobb AI chatbotok az e-kereskedelemhez. Platformok
  116. AI chatbotok az e-kereskedelemben. Esettanulmányok
  117. Hogyan maradjunk naprakészen az AI világában zajló eseményekkel kapcsolatban?
  118. Az AI megfékezése. Hogyan tegyük meg az első lépéseket az AI alkalmazásához az üzletünkben?
  119. Zavarodottság, Bing Copilot vagy You.com? Mesterséges intelligencia keresőmotorok összehasonlítása
  120. Lengyelországban működő mesterséges intelligencia szakértők
  121. ReALM. Egy úttörő nyelvi modell az Apple-től?
  122. Google Genie — egy generatív AI modell, amely képekből teljesen interaktív világokat hoz létre
  123. Automatizálás vagy kiegészítés? Két megközelítés az AI-ban egy vállalatnál
  124. LLMOps, avagy hogyan lehet hatékonyan kezelni a nyelvi modelleket egy szervezetben
  125. AI videógenerálás. Új horizontok a videótartalom előállításában a vállalkozások számára
  126. A legjobb AI átirati eszközök. Hogyan alakíthatjuk át a hosszú felvételeket tömör összefoglalókká?
  127. A sentiment-analízis mesterséges intelligenciával. Hogyan segít ez a változások előmozdításában az üzletben?
  128. A mesterséges intelligencia szerepe a tartalommoderálásban