Wykorzystanie mocy analizy nastrojów AI – 10 korzyści i przypadków użycia dla firm

Zrozumienie myśli i emocji klientów oraz nawiązanie z nimi kontaktu stało się niezbędne w świecie zorientowanym na klienta. Badania pokazują, że niezwykłe 95% konsumentów zazwyczaj sprawdza recenzje w Internecie przed podjęciem decyzji o zakupie. Co ciekawe, 58% z tych osób jest nawet skłonnych zainwestować więcej pieniędzy w produkty polecane przez pozytywnie oceniane marki.

86% konsumentów jest skłonnych zapłacić więcej za dobrą obsługę klienta. Z tych danych wynika, że ​​proces zakupu, na który składa się pierwszy kontakt i obsługa posprzedażowa, ma większy wpływ na decyzje zakupowe niż sam produkt.

Oznacza to, że opinie klientów mają ogromne znaczenie. W tym miejscu kluczową rolę odgrywa analiza nastrojów AI. Funkcjonuje jako inteligentne narzędzie, które pomaga firmom zrozumieć myśli i emocje klientów. Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji pomaga również firmom identyfikować trendy wśród klientów, umożliwiając im podejmowanie świadomych decyzji. Ponadto pomaga firmom opracowywać lepsze strategie obsługi klienta, co może prowadzić do zwiększenia zadowolenia i lojalności klientów.

W tym artykule omówiono dziesięć korzyści sztucznej inteligencji w analizie nastrojów dla firm wraz z rzeczywistymi przykładami tego, jak zmienia ona sposób działania firm i zwiększa zadowolenie klientów.

Czym jest analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji?

Analiza nastrojów AI, znana również jako analiza nastrojów lub eksploracja opinii, to zaawansowana technologia, która automatyzuje badanie danych tekstowych w celu określenia wyrażonych nastrojów lub tonu emocjonalnego. Technologia ta wykorzystuje techniki sztucznej inteligencji (AI) i przetwarzania języka naturalnego (NLP) do analizowania i rozumienia emocji, opinii i subiektywnych informacji przekazywanych w języku pisanym lub mówionym.

NLP umożliwia komputerom zrozumienie i interpretację ludzkiego języka, uwzględniając niuanse, kontekst i uczucia. Tymczasem algorytmy uczenia maszynowego odgrywają integralną rolę w analizie nastrojów, ponieważ są szkolone na obszernych zbiorach danych z oznaczonymi etykietami nastrojów. To szkolenie pozwala im identyfikować wzorce i powiązania między słowami, wyrażeniami i uczuciami. W rezultacie te ulepszone algorytmy mogą automatycznie klasyfikować nowe dane tekstowe na podstawie opinii.

Algorytmy sztucznej inteligencji analizują i interpretują ludzkie uczucia w ramach dobrze zdefiniowanego procesu. Najpierw dane tekstowe poddawane są wstępnemu przetwarzaniu w celu wyeliminowania nieistotnych informacji, co pozwala algorytmowi skupić się na znaczącej treści. Następnie z tekstu wyodrębniane są odpowiednie funkcje i przekształcane w reprezentacje numeryczne, które modele uczenia maszynowego mogą przetwarzać w kroku zwanym ekstrakcją cech. Modele te są szkolone przy użyciu danych z etykietami, które obejmują próbki tekstu ze znanymi etykietami tonacji. To szkolenie umożliwia im przewidywanie nastrojów w nowych, nieoznakowanych danych tekstowych.

Analiza nastrojów AI to wszechstronna technologia, którą można zastosować do analizy różnych typów danych, w tym tekstu pisanego, treści w mediach społecznościowych, recenzji produktów i opinii klientów. Jego głównym celem jest ocena nastrojów wyrażanych na różnych platformach i domenach. Na przykład jest powszechnie wykorzystywany do wykrywania nastrojów społecznych na platformach mediów społecznościowych, monitorowania zadowolenia klientów poprzez recenzje produktów i oceny analizy nastrojów w opiniach klientów. Te aplikacje do analizy nastrojów oferują cenne informacje zarówno firmom, jak i osobom prywatnym, umożliwiając im lepsze zrozumienie ludzkich nastrojów i reagowanie na nie.

10 korzyści i przypadki użycia analizy nastrojów AI

Sztuczna inteligencja do analizy nastrojów zapewnia praktyczny wgląd w emocje i opinie klientów, wspomagając procesy decyzyjne. Oto 10 korzyści płynących z analizy nastrojów AI wraz z przykładami ich użycia:

1. Zarządzanie reputacją

Jedną z najważniejszych korzyści analizy nastrojów AI dla każdej firmy jest zrozumienie publicznego postrzegania jej marki. Ma to ogromne znaczenie dla firm technologicznych, marek odzieżowych i praktycznie każdego rodzaju działalności. W tym miejscu cenna staje się sztuczna inteligencja do analizy nastrojów. Dowiedzmy się, jak to działa:

• Nadzór nad odczuciami związanymi z marką: Stosując analizę nastrojów opartą na sztucznej inteligencji, firmy mogą dokładnie monitorować publiczne postrzeganie swojej marki. Oznacza to zwracanie uwagi nie tylko na pozytywne komentarze, ale także na wszelkie negatywne, a nawet neutralne opinie.
• Dostrzeganie konkretnych uczuć: Analiza sentymentów pozwala na identyfikację konkretnych emocji wyrażanych przez klientów. Pomaga zrozumieć szereg uczuć, w tym szczęście, frustrację i wszystko pomiędzy. Analiza ta dostarcza cennych informacji na temat nastrojów klientów.
• Znajdowanie wzorców i trendów: Analizując dużą ilość opinii klientów, analiza nastrojów może zidentyfikować powtarzające się wzorce i trendy. To jak identyfikowanie popularnych tematów rozmów wielu osób.
• Zwracanie uwagi na wpływowe osoby: osoby te mają znaczący wpływ na opinię publiczną. Stosując analizę nastrojów, firmy mogą zidentyfikować te kluczowe dane i współpracować z nimi w celu poprawy reputacji i pozycji swojej marki.

Zobaczmy, jak KFC tego dokonało:

KFC jest doskonałym przykładem tego, jak analizę nastrojów AI można wykorzystać do ulepszenia marki. Podczas gdy inne restauracje próbowały promować zdrowsze opcje i pozytywne nastawienie, KFC przyjęła inne podejście. Widząc siłę swojej dotychczasowej reputacji, zamiast wprowadzać drastyczne zmiany, zdecydowali się na alternatywną strategię. Ich taktyka? Przyjęcie zabawnej strony i wyruszenie w radosną podróż bez narażania na szwank swojej ustalonej tożsamości.

Aby promować swoje jedzenie, KFC wykorzystało elementy kultury popularnej, takie jak dobrze znane symbole i żarty internetowe. Takie podejście ponownie wzbudziło zainteresowanie ludzi KFC. Wykorzystując analizę nastrojów, byli w stanie ocenić skuteczność swoich strategii i wprowadzić ulepszenia, aby jeszcze bardziej wzmocnić swoją markę.

1. Analiza produktów

Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji wykracza poza marki; dostarcza także cennych informacji na temat produktów. Może to być zaawansowane narzędzie, działające jak uważny słuchacz, wychwytujący opinie ludzi na temat różnych aspektów produktu, jego działania, unikalnych cech i doświadczenia użytkownika.

Na wczesnych etapach opracowywania nowego produktu firmy muszą ustalić priorytety jego znaczenia. Prawidłowe przetestowanie produktu z prawdziwymi użytkownikami staje się niezbędne dla zapewnienia jego jakości. W tym miejscu znaczącą rolę odgrywa sztuczna inteligencja do analizy nastrojów. Pomaga firmom mierzyć opinie użytkowników i wprowadzać niezbędne ulepszenia.

Na tym etapie analiza nastrojów AI spełnia kilka ważnych zadań:

• Zbieranie opinii: Proces ten polega na zbieraniu wszystkich komentarzy i opinii wyrażonych przez ludzi na temat produktu.
• Sortowanie opinii: pozwala zobaczyć, co ludzie lubią, a czego nie lubią w aplikacji.
• Zrozumienie tego, co jest ważne: To narzędzie określa kluczowe aspekty informacji zwrotnej, takie jak podkreślanie dyskusji na temat szybkości działania produktu lub przyjazności dla użytkownika.
• Uczenie się od innych: obejmuje analizowanie opinii i opinii na temat podobnych produktów oferowanych przez inne firmy w celu ulepszenia ich produktów. Takie spostrzeżenia pomagają im wprowadzać ulepszenia zgodne z potrzebami i preferencjami klientów, zapewniając jednocześnie lepszą ogólną ofertę.

Zobaczmy teraz, jak Google z tego korzysta:

Google skrupulatnie zwraca uwagę na opinie użytkowników. Zamiast rozpatrywać pojedyncze uwagi, wnikliwie analizują szerszą perspektywę. Czy opinia publiczna na temat Chrome jest raczej pozytywna czy negatywna? Oceniają, czy większość ludzi ma pozytywne czy negatywne zdanie na temat Chrome. W szczególności skupiamy się na zbieraniu opinii na temat różnych aspektów przeglądarki Chrome. Obejmuje to wydajność, konfigurowalne opcje, funkcje bezpieczeństwa i estetykę wizualną.

1. Analiza głosu klienta

Aby zapewnić sukces każdej firmy, niezwykle ważne jest dokładne zrozumienie preferencji i potrzeb klientów. To jak celowanie w cel, musisz dokładnie określić jego lokalizację i użyć odpowiednich narzędzi, aby celnie w niego trafić.

Należy jednak wziąć pod uwagę trudny aspekt: ​​przemyślenia i opinie Twoich klientów są rozproszone na różnych platformach, co utrudnia ich konsolidację. Czasami ich perspektywy na temat Twojego produktu mogą być dość zróżnicowane. W tym miejscu cenna staje się analiza nastrojów klientów. Pomaga w różnych aspektach:

• Zrozumienie swoich odbiorców: Weźmy przykład domu towarowego, w którym chcesz poznać pragnienia różnych grup kupujących. Z pomocą przychodzi Ci analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji, badająca różne segmenty klientów i określająca ich potrzeby, oczekiwania wobec podobnych produktów oraz preferowane wybory.
• Analiza opinii klientów: rozważ produkt, taki jak hotel, i chęć ulepszenia go w oparciu o opinie klientów. Analiza nastrojów uwzględnia bezpośrednie i pośrednie komentarze na temat hotelu. To jak aktywne słuchanie klientów, gdy wyrażają swoje doświadczenia.

Zobaczmy teraz, jak Tripadvisor to wykorzystuje:

TripAdvisor, platforma poświęcona recenzjom podróży, specjalizuje się w wykorzystywaniu analizy nastrojów opartej na sztucznej inteligencji do skutecznego przetwarzania liczby opinii otrzymanych od podróżnych. Ta metoda pozwala im zidentyfikować istotne spostrzeżenia w recenzjach klientów i odpowiednio ulepszyć swoje usługi.

1. Badanie rynku Analiza konkurencji

Badania rynku są kluczowym aspektem zrozumienia otoczenia biznesowego. Połączenie tego z analizą konkurencji daje kompleksowy obraz rynku. Analiza konkurencji to cenne przypadki użycia analizy nastrojów AI. Proces ten obejmuje analizę Twojej marki i tego, jak postrzegana jest konkurencja. Analiza nastrojów może dostarczyć przydatnych informacji w tym kontekście. Przyjrzyjmy się, jak to pomaga:

• Gromadzenie danych z wielu źródeł: Analiza nastrojów umożliwia gromadzenie danych z różnych platform. Należą do nich treści generowane przez użytkowników, takie jak komentarze i recenzje, treści wpływowe, artykuły prasowe, a nawet treści produkowane przez konkurencję. Dzięki temu możesz uzyskać kompleksowy obraz nastrojów wokół Twojej marki lub branży.
• Wydobywanie spostrzeżeń: W procesie analizy tych danych można uzyskać cenne spostrzeżenia dotyczące ogólnego postrzegania rynku, konkretnych aspektów i ich odbioru, a także nastrojów konsumentów wobec konkurencji.

Przyjrzyjmy się teraz, jak wiodąca firma technologiczna, taka jak Apple, wykorzystuje analizę nastrojów opartą na sztucznej inteligencji do prowadzenia badań rynkowych i analizowania konkurencji. Wykorzystując analizę nastrojów, Apple uzyskuje cenne informacje na temat percepcji i postaw klientów, umożliwiając im podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o otrzymane opinie.

Analizując konkurentów i ich ruchy na rynku, Apple zdobywa cenne spostrzeżenia. Spostrzeżenia te obejmują różne aspekty, takie jak propozycja wartości marki, możliwości rozwiązywania problemów, wprowadzenie nowych funkcji i ważne kamienie milowe.

1. Analiza opinii klientów i opinii

Obsługa klienta to główny obszar, w którym analiza nastrojów może mieć znaczący wpływ. Polega na skutecznym zrozumieniu i reagowaniu na opinie klientów. Pamiętajmy, że analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji odgrywa w tym kontekście kluczową rolę:

• Wgląd w postrzeganie klientów: Analiza nastrojów pomaga firmom mierzyć postrzeganie przez klientów ich produktów lub usług. Analiza ta ujawnia ogólne wrażenie, jakie wywierają klienci, zarówno pozytywne, jak i negatywne. Dodatkowo zapewnia głęboką analizę konkretnych elementów produktu, a nawet może ocenić efektywność usługi. Szczegółowe analizy mogą uwzględniać takie aspekty, jak czas reakcji czy jakość interakcji.
• Automatyzacja z analizą intencji: może zautomatyzować rutynowe zapytania. Należą do nich często zadawane pytania lub prośby o informacje na temat użytkowania produktu. Automatyzując te procesy, obsługa klienta staje się bardziej usprawniona, co prowadzi do szybkich i skutecznych reakcji.
• Ustalanie priorytetów klientów i zarządzanie przepływem pracy: obejmuje praktykę ustalania priorytetów klientów na podstawie ich nastrojów. Takie podejście gwarantuje szybką reakcję na niezadowolonych klientów. Na przykład, jeśli klient wyrazi niezadowolenie, jego zgłoszeniu można nadać priorytet w celu szybszego rozwiązania.

Przyjrzyjmy się teraz przykładom analizy nastrojów AI, w których firmy skutecznie wykorzystują analizę nastrojów opartą na sztucznej inteligencji w swoich procesach obsługi klienta.

T-Mobile zastosował analizę nastrojów za pomocą sztucznej inteligencji, aby poznać opinie klientów i zidentyfikować najczęściej występujące problemy. Wykorzystując generatywną analizę nastrojów AI, T-Mobile szybko wykrył obszary budzące wątpliwości i szybko na nie zareagował. To proaktywne podejście zaowocowało imponującą redukcją skarg klientów o 73%.

Ford wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję do analizy nastrojów, aby dokładnie analizować opinie klientów i identyfikować pojawiające się trendy dotyczące osiągów pojazdów i ogólnego zadowolenia klientów. Ta analiza w czasie rzeczywistym umożliwia firmie Ford szybkie wskazanie wszelkich problemów lub obszarów wymagających ulepszeń w pojazdach i usługach, zapewniając ciągłe wprowadzanie ulepszeń.

1. Informacje o klientach w czasie rzeczywistym

Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy gromadzą w czasie rzeczywistym informacje o klientach. Analizę nastrojów w mediach społecznościowych osiąga się poprzez aktywne monitorowanie platform mediów społecznościowych, witryn z recenzjami i różnych kanałów online. Dzięki tej możliwości firmy mogą szybko uzyskiwać informacje zwrotne i być na bieżąco z dynamicznymi nastrojami klientów.

Rozumiemy to na przykładzie Airbnb:

Airbnb, wiodący gracz na globalnej branży zakwaterowania, wykorzystuje generatywną analizę nastrojów AI, aby dokładnie monitorować interakcje między gośćmi i gospodarzami. To proaktywne podejście polega na analizie nastrojów wyrażonych w recenzjach gości i wiadomościach wymienianych między użytkownikami. W ten sposób Airbnb może szybko identyfikować pojawiające się problemy i wątpliwości w czasie rzeczywistym.

Na przykład, gdy wielu gości wyraża niezadowolenie z czystości danego obiektu lub zgłasza obawy dotyczące bezpieczeństwa za pośrednictwem wiadomości, algorytmy analizy nastrojów Airbnb szybko identyfikują te nastroje. To wczesne wykrycie umożliwia Airbnb podjęcie natychmiastowych działań poprzez skontaktowanie się z gospodarzem w celu rozwiązania problemów związanych z czystością lub sprawdzenia protokołów bezpieczeństwa.

1. Optymalizacja rozwoju produktu

Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji zrewolucjonizowała rozwój produktów, zapewniając firmom bezcenny wgląd w preferencje klientów i bolesne punkty. Służy jako narzędzie przewodnie w zakresie złożoności optymalizacji ofert poprzez analizę opinii i recenzji klientów. Umożliwia to firmom głębsze zrozumienie tego, co naprawdę przemawia do ich odbiorców i zidentyfikowanie obszarów wymagających poprawy.

Rozumiemy to na przykładzie Amazona:

Amazon, znany światowy gigant handlu elektronicznego, wykorzystuje analizę nastrojów, aby szczegółowo zbadać ogromną kolekcję recenzji klientów. Wykorzystując tę ​​zaawansowaną analizę, Amazon zdobywa bezcenne spostrzeżenia, które bezpośrednio wpływają na jego strategie rozwoju produktów. Na przykład, gdy klienci stale chwalą konkretną cechę, taką jak wyjątkowa trwałość lub przyjazność dla użytkownika, analiza nastrojów za pomocą sztucznej inteligencji pozwala na wyświetlenie tego wzorca.

Aby wprowadzić w życie spostrzeżenia klientów, Amazon dzieli proces na kilka możliwych do wykonania etapów. Priorytetem jest dla nich ulepszanie produktów zgodnych z preferencjami klientów, zapewniając, że przyszłe iteracje utrzymają lub wzmocnią te mocne strony. Ponadto Amazon strategicznie podkreśla te wyjątkowe cechy w swoich kampaniach marketingowych, aby nawiązać głębszą więź z docelowymi odbiorcami.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji przez Amazon do analizy nastrojów pokazuje, jak firmy mogą zoptymalizować rozwój produktów, aktywnie słuchając opinii klientów. Zwiększa to satysfakcję, a także zapewnia dostawę produktów, które rzeczywiście odpowiadają wymaganiom rynku.

1. Spersonalizowane kampanie marketingowe

Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji jest niezbędna, aby pomóc firmom w opracowywaniu wysoce spersonalizowanych kampanii marketingowych. Rozumiejąc nastroje poszczególnych klientów lub segmentów klientów, firmy mogą dostosowywać swoje komunikaty i treści marketingowe tak, aby głęboko rezonowały z odbiorcami na poziomie osobistym.

Rozumiemy na przykładzie Spotify:

Spotify to szeroko stosowana usługa strumieniowego przesyłania muzyki, która wykorzystuje analizę nastrojów w oparciu o sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych list odtwarzania i rekomendacji dla swoich użytkowników. Badając nastroje użytkowników wobec różnych gatunków muzycznych, wykonawców i utworów, silnik rekomendacji Spotify może tworzyć listy odtwarzania odpowiadające unikalnym preferencjom każdego użytkownika. Ten wysoki poziom personalizacji sprawia, że ​​użytkownicy są zaangażowani i zadowoleni z platformy.

1. Analityka predykcyjna

Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji wykracza poza zrozumienie obecnych nastrojów. Służy także jako potężne narzędzie do analiz predykcyjnych, przynosząc przedsiębiorstwom różne korzyści. Analizując historyczne dane na temat nastrojów, firmy mogą przewidzieć przyszłe trendy w nastrojach klientów i odpowiednio dostosować swoje strategie. Dzięki temu mogą podejmować świadome decyzje dotyczące wprowadzania produktów na rynek, kampanii marketingowych i innych kluczowych aspektów ich działalności.

IBM obejmuje analizę nastrojów w ramach pakietu usług Watson. Usługi te są szeroko stosowane w różnych branżach, takich jak finanse i opieka zdrowotna. Analiza nastrojów pomaga firmom z tych sektorów przewidywać trendy rynkowe, rozumieć zachowania klientów i identyfikować pojawiające się ryzyka. Na przykład analiza nastrojów w finansach lub instytucjach finansowych wykorzystuje analizę nastrojów do analizy trendów związanych ze wskaźnikami ekonomicznymi. Dzięki temu mogą podejmować świadome decyzje inwestycyjne, które optymalizują rentowność, minimalizując jednocześnie potencjalne straty.

1. Ograniczenie ryzyka

Szczęśliwi i usatysfakcjonowani pracownicy mają większe prawdopodobieństwo zapewnienia klientom wyjątkowych doświadczeń. Firmy mogą wewnętrznie wykorzystywać analizę nastrojów do oceny zadowolenia pracowników i wskazywania obszarów wymagających poprawy w miejscu pracy. To z kolei zachęca bardziej zmotywowanych i produktywnych pracowników.

Na przykład UnitedHealth Group to renomowana firma stosująca analizę nastrojów w opiece zdrowotnej. Wykorzystuje analizę nastrojów z włączoną sztuczną inteligencją do oceny nastrojów pracowników za pomocą ankiet. Dzięki temu mogą uzyskać cenny wgląd w punkty widzenia pracowników na temat warunków w miejscu pracy, zarządzania i świadczeń. Identyfikacja obszarów, w których pracownicy wyrażają niezadowolenie, umożliwia Grupie UnitedHealth proaktywne reagowanie na te obawy i promowanie szczęśliwszych i bardziej zaangażowanych pracowników. Ostatecznie wpływa to pozytywnie na jakość opieki świadczonej klientom.

Wniosek

Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji umożliwia firmom głębsze zrozumienie swoich klientów, poprawę reputacji marki i optymalizację produktów/usług. Oferuje wgląd w czasie rzeczywistym, identyfikuje rosnące trendy i ułatwia podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Chcesz wykorzystać w swojej firmie moc analizy nastrojów opartej na sztucznej inteligencji? Rozważ współpracę z Appinventiv. Dzięki naszemu doświadczeniu i najnowocześniejszej technologii oraz będąc wiodącą firmą zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji, możemy pomóc Ci wykorzystać opinie klientów i osiągnąć sukces. Zrób kolejny krok z Appinventive już dziś!

Najczęściej zadawane pytania

P. Jak działa analiza nastrojów AI?

Odpowiedź: Analiza nastrojów w sztucznej inteligencji łączy techniki przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego. Jego głównym celem jest ocena tonu emocjonalnego lub nastrojów przekazywanych w danych tekstowych. Kategoryzując uczucia jako pozytywne, negatywne lub neutralne, proces ten zapewnia cenny wgląd w opinię publiczną, opinie klientów i emocjonalny kontekst informacji tekstowych.

P. Jaką rolę odgrywa uczenie maszynowe w analizie nastrojów?

O. Uczenie maszynowe odgrywa znaczącą rolę w analizie nastrojów. Służy do uczenia modeli, które potrafią rozumieć i kategoryzować tekst na podstawie tonacji. Modele te czerpią wiedzę z obszernych, oznakowanych danych, co pozwala im identyfikować wzorce językowe, kontekst i subtelne niuanse. Modele analizy nastrojów AI często wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe i maszyny wektorów nośnych. Po opracowaniu modele te skutecznie analizują i klasyfikują duże ilości informacji tekstowych, dzięki czemu analiza nastrojów jest bardzo skuteczna w różnych zastosowaniach, od analizy opinii klientów po monitorowanie mediów społecznościowych.

P. Czym jest analiza nastrojów w sztucznej inteligencji?

Odpowiedź: Analiza nastrojów AI polega na zbieraniu danych tekstowych i stosowaniu technik wstępnego przetwarzania w celu oczyszczenia i standaryzacji danych. Następnie algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do kategoryzowania nastrojów tekstu jako pozytywnych, negatywnych i neutralnych. Proces ten pozwala na dokładne zrozumienie wyrażanego uczucia.