Come l'analisi del sentiment e l'analisi dei dati possono migliorare le vendite


Come l'analisi del sentiment e l'analisi dei dati possono migliorare le vendite

Per capire correttamente cosa vogliono i clienti, quando, perché e come lo desiderano, i rivenditori devono orientarsi verso l'analisi dei sentimenti, una tecnologia in rapida espansione che attinge alla domanda dei consumatori basata sull'elaborazione naturale del linguaggio.

Ironia della sorte così emulando uno dei capisaldi principali dei social media: capire se le persone come te o no. Questa è la promessa dell'analisi del sentimento - dice alle aziende ciò che la gente pensa - e in definitiva come agiscono - i loro marchi.

In forma grezza, l'analisi dei sentimenti è in circolazione da alcuni anni. Ma con i progressi nella tecnologia di raccolta dei dati, l'analisi dei "social media" sta arrivando come gangbusters. Utilizzando tecnologie di raccolta dati di alto livello come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'estrazione di testo e il data mining, l'analisi del sentiment raccoglie, categorizza e analizza i commenti che i consumatori fanno su un determinato marchio - tutto in una questione di settori. Non fa distinzione tra cattive notizie e merci (un fatto che United Airlines ha sicuramente appreso di recente quando Twitter, Facebook, LinkedIn e altri siti di social media sono esplosi dopo che un passeggero è stato trascinato via da un aereo, insanguinato e ribelle il 10 aprile - con quei commenti l'aumento del prezzo delle azioni UAL del 2,5% entro 24 ore dall'incidente).

Cogliere dati utili dai capricci e dagli umori dei consumatori spesso irritabili non è facile, ma lo fa

"L'analisi del sentimento è definita anche come opinion mining: la scienza di sfruttare e analizzare la conversazione del consumatore per capire se i consumatori si sentono" positivi "," negativi "o" neutrali "rispetto a una determinata marca, prodotto o argomento ", afferma Maxime-Samuel Nie-Rouquette, un successo manager di Semeon Analytics, una società di analisi dei dati con sede a Montreal, Canada specializzata in analisi del sentimento.

Se l'obiettivo viene colpito a morte, l'analisi del sentimento" può fare meraviglie per i rivenditori i n fornire migliori conoscenze e esperienza dei clienti ", afferma Nie-Rouquette. "Ascoltando le conversazioni online (come social media, blog, forum, ecc.), Un'azienda può capire le emozioni dei consumatori e fornire loro una connessione che va ben oltre il fatto che un prodotto venda semplicemente o meno."

Nie-Rouquette nota che le applicazioni per l'analisi delle opinioni nel mondo dei rivenditori sono numerose.

"I rivenditori possono monitorare le reazioni e i feedback dei clienti per spingere i contenuti per" viralità "o esercitare una strategia di controllo dei danni durante la gestione delle crisi problema di acqua degli asparagi che affliggeva Whole Food) ", dice. "Rivenditori come Walmart, Target e Costco utilizzano l'analisi del sentimento per capire a cosa interessano i loro clienti e sfruttare tali informazioni per riposizionare i loro prodotti, creare nuovi contenuti o persino fornire nuovi prodotti e / o servizi."

In senso tecnologico, l'analisi del sentiment è una miscela unica di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, che consente alle aziende di utilizzare strumenti di dati digitali per individuare azioni utili e attuabili che indirizzano i consumatori dei social media verso i loro prodotti e servizi.

Ma per le aziende che stanno davvero scavando nel profondo del consumatore i dati dei social media, l'analisi del sentimento fornisce loro davvero opzioni valide.

"A corto di dati biometrici o di cuffie Neurosky su tutti, ci sono tre aree generali di misurazione che i rivenditori possono usare per rilevare l'emozione o il sentimento nei loro clienti: voce, testo e analisi facciali ", afferma Sean MacPhedran, uno specialista di e-commerce presso Smith.co che ha lavorato con pesi massimi come AT & T e Microsoft per guidare meglio il consu transazioni con strumenti high-tech come intelligenza artificiale e set di dati cognitivi.

L'uso più diretto degli strumenti di analisi del sentiment per gli operatori di marketing è la misurazione delle tendenze nel sentimento generale sui social media, gli stati di MacPhedran. Ad esempio, il tracciamento di "Macy's" menziona e guarda le parole intorno ad esso per emozioni e modificatori. Le parole emozionali sono abbastanza intuitive da comprendere. "Crappy" o "odio" sono cattivi. "Fantastico" e "fantastico" sono buoni. "

Ma c'è ovviamente più sfumatura di questa, ha detto: Le intuizioni più complesse derivano dai modificatori.

"Per esempio, c'è una posizione specifica associata a gruppi di sentimenti negativi? C'è un problema specifico che è associato?" Resi "per esempio, potrebbe indicare che le persone sono generalmente infelici con una politica di restituzione", ha detto MacPhedran.
All'interno dei set di dati più grandi, ci saranno molte tendenze (pensate a loro come vettori in movimento) che operano in modo indipendente, e solo usando un forte l'analisi multivariata (come l'intelligenza artificiale o l'apprendimento automatico) farà sì che le tendenze diventino chiare e attuabili, osserva MacPhedran. "Non basta conoscere il" sentimento medio "relativo a un marchio - sarebbe come conoscere il" tempo medio "per l'intero pianeta domani", osserva.

MacPhedran dice che "next-generation" dell'analisi del sentiment, che verrà rilasciata nei prossimi cinque anni, è molto eccitante.

"Le API di Microservice sono in grado di misurare l'emozione nei contenuti scritti, ma anche nelle espressioni vocali e facciali", afferma. "Per fare un esempio, supponiamo di avere un sistema CRM che conosca gli handle social degli utenti e che abbia un'immagine del cliente utilizzabile, con il permesso del cliente, per la personalizzazione basata sul riconoscimento facciale."

Ma non è tutto cieli soleggiati per l'analisi del sentimento - specialmente se le aziende non si armano in modo appropriato, dal punto di vista della tecnologia.

"C'è un problema", osserva Nie-Rouquette. "Poiché la struttura portante dell'analisi dei sentimenti utilizza i Big Data, utilizzando set di dati che comprendono migliaia e migliaia di punti dati, i rivenditori devono disporre di dati sufficienti (comprese conversazioni e recensioni dei clienti) per ottenere informazioni utili."

"Così in alcuni casi in cui i dati sono scarsi, l'analisi del sentiment potrebbe non fornire buoni spunti a causa della mancanza di validità statistica.I rivenditori devono anche assicurarsi che coinvolgano le loro comunità per promuovere alcune conversazioni. "

Questo è un problema risolvibile, tuttavia, e una società dovrebbe affrontare se vogliono ricevere i massimi benefici dell'analisi del sentimento.

"È una buona idea", aggiunge Nie-Rouquette. "Con la disponibilità di dati su varie fonti online, le aziende (e in particolare i rivenditori) possono sfruttare l'analisi del sentimento per raccogliere informazioni che non sarebbero possibili utilizzando le tradizionali metodologie di marketing."


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