感情分析の決定版ガイド

顧客はあらゆるビジネスの原動力です。あなたの製品やサービスについて彼らがどう思っているかを知ることは、あなたの組織が大きく前進するのに役立ちます。感情分析ツールを使用すると、フィードバック データから顧客について簡単に知ることができます。

感情分析は、視聴者や顧客を理解する上で大きな役割を果たします。この方法では、アプリケーションを利用して未整理の大量データから重要な洞察を収集できます。

意見マイニング、その種類、無力感、課題、作業方法、実際の例について詳しく見ていきましょう。

感情分析とは何ですか?

感情分析とは、テキスト分析とマイニングを通じて感情やセンチメントを特定することを意味します。意見マイニングとも呼ばれます。企業はこのアプローチを使用して、自社の製品やサービスに関する意見を分類できます。この分析では、感情の判断に加えて、テキストの極性、主題、意見を収集できます。

意見マイニングでは、AI、ML、データ マイニング テクノロジを使用して、電子メール、サポート チャット、ソーシャル メディア チャネル、フォーラム、ブログ コメントなどの整理されていない非構造化テキストから個人情報をマイニングします。アルゴリズムが自動、ルールベース、またはハイブリッドの方法を使用して感情を大量に生成するため、手動でデータ処理する必要はありません。

感情分析ツールとしての Grammarly

Grammarly は、文法や句読点の間違いを修正するツールであるだけでなく、意見マイニング ツールとしても機能します。メールで Grammarly の統合を使用したことがある場合は、メールの下部に、メールの内容をフレンドリー、フォーマル、非公式などとしてマークする絵文字が表示されたことがあるかもしれません。

この絵文字は、テキストのトーンまたは感情分析の結果を示します。 Grammarly は、一連のルールと機械学習を使用して、文章内のトーンや感情に影響を与えるシグナルを特定します。単語、大文字の使用、句読点、句読点を分析して、受信者がそれをどのように見つけるかを示します。

電子メールとは別に、あなたが書いたあらゆるテキストの感情を検出し、その文章に含まれる主要な感情を教えてくれます。これを使用すると、他の人と健全な関係を築くのに役立つ適切なトーンを選択できます。

感情分析の重要性

リアルタイムの感情追跡

新規顧客の獲得は既存顧客を維持するよりコストがかかりますが、後者も継続的な監視が必要です。あなたのブランドについて今日誰かが感じていることは、明日には変わるかもしれません。意見マイニングを使用すると、リアルタイムで感情を把握し、すぐに行動を起こすことができます。

より良い製品とサービス

顧客感情により、顧客の反応やフィードバックを確認できます。データは、より良い製品を開発し、改善された顧客サービスを提供するのに役立ちます。また、感情やテーマを素早く特定することで、チームの生産性も向上します。

実用的なデータを取得する

感情分析により、実用的なデータを取得できます。最近のソーシャル メディアは、人々がブランドについて話したり、タグ付けしたりし続けるため、データで溢れています。これらのデータを分析してセンチメントを得るということは、ブランド イメージと製品のパフォーマンスを知ることを意味します。

厳選されたマーケティング キャンペーン

意見マイニングを使用すると、マーケティング キャンペーンを評価できます。その結果をもとに、お客様の気持ちに寄り添った対応が可能になります。これらの洞察は、企業がマーケティング戦略を改善するのに役立ちます。たとえば、製品の購入に興味があり、あなたの会社について肯定的な考えを持っている人を対象に、特別なキャンペーンを実行できます。

ブランドイメージのモニタリング

今日のビジネス世界は非常に競争が激しいため、ブランドイメージを維持するのは困難です。意見マイニングを使用すると、顧客があなたの会社をどのように認識しているかを判断し、それに応じた措置を講じることができます。

感情分析の種類

会社のニーズに応じて、意見マイニング モデルを実行してさまざまな感情を捉えることができます。

詳細な分析

このモデルは、極性の精度を導き出すのに役立ちます。顧客から受け取ったレビューや評価を調べるのに役立ちます。企業は、この分析を、非常にポジティブ、ポジティブ、ネガティブ、非常にネガティブ、中立などのさまざまな極性カテゴリに適用できます。

アスペクトベースの分析

このタイプのセンチメント分析では、顧客レビューをより深く分析できます。顧客がビジネスやアイデアのどの側面について話しているのかが決まります。

あなたがフルーツ ジュースの販売者で、「爽やかだが生分解性のストローを含めるべきだ」というレビューを受け取った場合。この分析により、ジュースについては肯定的に語られているが、パッケージについては否定的に語られていることがわかります。

感情検出分析

このモデルを使用すると、組織はユーザーのフィードバックに含まれる怒り、満足、フラストレーション、恐怖、心配、幸福、パニックなどの感情を検出できます。このシステムは通常、辞書を使用しますが、一部の高度な分類器では機械学習アルゴリズムも使用されます。

ただし、感情を検出するには、辞書ではなく機械学習を使用する必要があります。 1 つの単語が、その用途に応じて肯定的な意味も否定的な意味も伝えることができます。辞書では感情が不正確に検出される可能性がありますが、ML では感情を正しく判断できます。

意図分析

このモデルを使用すると、消費者の意図を正確に判断できます。その結果、すぐには何も購入するつもりのない聴衆のフォローに時間と労力を費やす必要がなくなります。代わりに、製品の購入を計画している顧客に焦点を当てることができます。リターゲティング マーケティングを使用して注意を引くことができます。

感情分析はどのように機能しますか?

意見マイニングは通常、文章をスキャンして肯定的、中立的、否定的のいずれかを判断するアルゴリズムを介して機能します。高度な意見マイニング ツールは、静的または従来のアルゴリズムを人工知能と機械学習に置き換えます。したがって、業界関係者は意見マイニングを感情 AI とも呼んでいます。

感情分析は現在、次の 2 つの作業モデルに従っています。

#1. 機械学習による感情分析

名前が示すように、この手法は ML と自然言語処理 (NLP) を利用して、さまざまなトレーニング入力から学習します。したがって、モデルの精度は、入力コンテンツの品質と文章の感情の適切な理解に大きく依存します。詳細については、以下の「機械学習を使用して感情分析を作成する方法」セクションで説明します。

#2. ルールベースの感情分析

これは意見マイニングの従来の方法です。このアルゴリズムには、文の感情を識別するための事前設定されたルールがいくつかあります。ルールベースのシステムでは、単語のリスト (語彙集)、トークン化、解析、ステミングを通じて NLP を手動で利用することもできます。

その仕組みは次のとおりです。

辞書のライブラリ

プログラマーは、アルゴリズム内でポジティブな単語とネガティブな単語のライブラリを作成します。これを行うには、標準的な辞書を使用できます。ここで、どちらがポジティブな言葉なのかネガティブな言葉なのかを慎重に判断すると役に立ちます。何かミスをすると、出力に欠陥が生じます。

テキストのトークン化

機械は人間の話し言葉を理解できないため、プログラマーはテキストを単語などの可能な限り小さな断片に分割する必要があります。したがって、テキストを文に分割する文のトークン化が行われます。同様に、単語のトークン化により文の用語が分割されます。

不要な単語の削除

この時点では、見出し語化とストップワードの削除が重要な役割を果たします。見出し語化とは、類似した単語を 1 つのグループにグループ化することです。たとえば、Am、Is、Are、Been、Were などは「be」とみなされます。

同様に、ストップワードの削除では、テキスト内の感情に大きな変化をもたらさない For、To、A、At などの余分な単語が削除されます。

センチメントワードのコンピューターによるカウント

感情分析プロジェクトではテラバイト規模のテキストを分析することになるため、コンピューター プログラムを使用して、肯定的な単語、否定的な単語、中立的な単語をすべて効率的にカウントする必要があります。また、プロセスにおける人的エラーを軽減するのにも役立ちます。

感情スコアの計算

さて、意見マイニングのタスクは簡単です。プログラムはテキストにスコアを与える必要があります。スコアは、0% がマイナス、100% がプラス、50% が中立など、パーセント形式にすることができます。

あるいは、プログラムによっては -100 ～ +100 のスケールを使用するものもあります。このスケールでは、0 は中立、-100 は否定的、+100 は肯定的な感情を表します。

感情分析の実生活への応用

企業は、正しく分析する必要がある定性データを収集し続けています。意見マイニングの実際の使用例は次のとおりです。

• 感情分析は、カスタマー サポートの会話を分析するために使用されます。企業のワークフローを合理化し、顧客サービス エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
• フォーラムやオンライン コミュニティでの顧客の発言は企業にとって重要です。彼らはこの方法を使用して、これらのプラットフォームに対する顧客の全体的な印象を理解します。
• ソーシャルメディア上の顧客レビューはビジネスの成否を左右します。感情分析は、聴衆が企業について何を言っているかを特定するためによく使用されます。
• オピニオンマイニングでは、市場の傾向を特定し、新しい市場を決定し、競合他社を分析できます。したがって、人々は新製品やブランドを発売する前に市場調査にそれを使用します。
• 製品レビューは、企業がセンチメント分析を使用するもう 1 つの分野です。したがって、企業は自社製品のどこを改善できるかを知っています。
• 新しく発売された製品またはアプリのベータ版に関するアンケートには、製品を改善するために使用できる情報が含まれています。意見マイニングは、顧客調査から重要なデータを収集するのにも役立ちます。

機械学習を使用して感情分析を作成する

テキストの前処理

テキストの前処理では、ML アルゴリズムはストップワードの削除と見出し語化を利用して、AI マイニングで何の役割も果たさない重要でない単語を削除する場合があります。

特徴の抽出

生のテキストを処理した後、AI プログラムはベクトル化手法を適用して感情の単語を数値に変換します。この単語の数値表現を表す業界用語は「機能」です。

Bag-of-n-gram は ベクトル化の一般的な方法です。しかし、ディープラーニングはこの分野で多くの進歩を遂げ、ニューラルネットワークを利用するword2vecアルゴリズムを導入しました。

AI と予測のトレーニング

AI トレーナーは、感情ラベルが付けられた一連のトレーニング データをフィードする必要があります。データには主に多くの特徴のペアが含まれます。特徴のペアとは、センチメント ワードとそれに対応するラベル (ネガティブ、ニュートラル、またはポジティブ) の数値表現を意味します。

現実のテキストの予測

ここで、プログラマーは、未表示のテキストまたは新しいテキストを ML システムにフィードすることになります。トレーニング データからの学習を使用して、目に見えないテキストのタグまたはクラスを生成します。

場合によっては、AI システムは、ロジスティック回帰、単純ベイズ、線形回帰、サポート ベクター マシン、ディープ ラーニングなどの分類アルゴリズム モデルを利用することもできます。

意見マイニングツール

センチメント分析の概念について詳しく理解できたので、次は トップの意見マイニング ツールについて調べてみましょう。

モンキーラーン

MonkeyLearn は 、未整理のテキスト データ内の感情を迅速に検出できるセンチメント アナライザー ソフトウェアです。このツールを使用すると、企業は否定的なコメントをすぐに発見し、即座に対応して肯定的な印象を築くことができます。

製品、サービス、またはブランドに対する顧客の考えを監視できます。したがって、会社の緊急の問い合わせに対する応答時間も大幅に増加します。また、感情に関する洞察を視覚化することもできます。

MonkeyLearn は、Zapier、Airtable、Gmail、Intercom、MS Excel、Google Sheets、Zendesk、SurveyMonkey、Typeform、Service Cloud など、数百ものテキスト分析アプリケーションとの統合をサポートしています。

アワリオ

ソーシャルリスニングを追跡するための信頼できるセンチメント分析ツールを探している場合は、 Awario が最適なアプリケーションです。ブランドを中心に築かれた感情とそれが時間の経過とともにどのように変化するかを測定することで、評判を理解することができます。

このツールを使用すると、ソーシャル メディアの否定的なコメントを見つけて、優先的に返信できます。マーケティング キャンペーンや新発売の製品に対する顧客の反応を知らせます。

さらに、企業はこのプラットフォームを使用して競合他社を分析し、自社の強みと弱みを特定できます。分析統計を PDF 形式で取得し、他のユーザーと共有することもできます。

テーマ別

Thematic は、感情分析にも使用できるフィードバック分析プラットフォームです。 AI を活用した意見マイニングを使用して、顧客に関する完全な洞察を提供します。このツールを使用すると、中央プラットフォームで顧客のフィードバックを理解し、対応に優先順位を付けることができます。

このプラットフォームは、アンケート、ソーシャル メディア、サポート チャット、顧客の自由回答、レビューからフィードバックを収集します。次に、AI を使用してそれらをさまざまなテーマと感情に分類します。

したがって、顧客にとって何が重要かを知っています。このプラットフォームでは、顧客の間でトレンドになっているテーマをシームレスに理解できるため、トレーニングや手動コーディングは必要ありません。

最後の言葉

顧客の感情と購買意欲は密接に関連しています。企業は、潜在顧客と既存顧客の肯定的または否定的な印象を知ることで、マーケティング プランを設計できます。感情分析は、ソーシャル メディア管理や企業のブランディングにも役立ちます。

意見マイニングの重要性とその仕組みがわかったので、トップのセンチメント アナライザーの助けを借りて、この方法をビジネスに実装できます。機械学習を使用して感情分析ソリューションを作成することもできます。

ご興味がございましたら、製品を改善するための顧客フィードバック ツールのこのリストをご確認ください。