客户情绪分析如何帮助品牌了解他们的购物者

人类交流涉及多种情感、想法、意见和情绪。

无论您是在 LinkedIn 帖子上发表评论还是给朋友发短信，您的文字都传达了您对任何主题的看法和态度。

想象一下使用计算机程序浏览您和您的朋友之间的文本。 与其阅读每一个来找出他们想告诉你什么，它会给你一个快速的总结：

这是品牌如何应用情绪分析来帮助他们大规模释放可量化和可衡量的客户情绪的简化示例。 本质上，情绪分析可以应用于广泛的实际应用，从了解朋友的群聊到评估公众对品牌或产品的情绪。

通常，通过查看社交媒体提及来评估公众情绪。 然而，我们正在进入一个可以在品牌网站上表达情感的世界——消费者越来越多地花时间购物。

同样，客户情绪分析现在是品牌的标准做法。 借助正确的电子商务营销解决方案，品牌可以通过情绪分析将书面客户评论（有时是段落长度）转化为可衡量的消费者情绪。

什么是情绪分析？

情感分析属于更大的意见挖掘过程。 意见挖掘结合使用数据处理和数据分析技术来进行自然语言处理(NLP)。 NLP 运行使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的计算机程序，以帮助将书面语言解释为口语。

最终，意见挖掘确定了给定文本池中关于各种主题的一系列意见。 使用情绪分析对这些意见进行评分，从正面到负面，从而产生消费者数据报告，从而在更细粒度的水平上快速分解客户情绪。 将此过程应用于客户评论可以使企业更容易确定与其业务相关的任何主题的态度和情绪趋势。

情绪分析和客户评论

他们从大量文本、意见挖掘和情绪分析中提取情绪趋势的效率为大规模分析客户评论创造了独特的机会。

与倾向于通过有针对性且可能带有偏见的问题影响响应的调查不同，评论为企业提供了真实反映客户意见的有机反应的集中来源。 开放式回复和文本框使购物者能够用自己的话描述事物，使他们能够提出品牌可能没有考虑到的意外问题。

例如，使用意见挖掘来分析其评论的美容零售商可以很快了解到他们最畅销的眼影对气味主题有负面情绪的趋势。 他们还可以进一步挖掘以发现具体问题，例如“太浓”或“太甜”的气味。

借助来自意见挖掘和情绪分析的数据，零售商可以轻松找出客户对他们的产品和整体购物体验的喜爱或不喜欢之处，即使他们每个月都会收到数千条评论。

意见挖掘和情感分析的工作原理

情绪分析和客户评论是如此自然的一对，这意味着客户情绪可以很容易地从客户评论中得出。 由于客户情绪的影响是客户满意度和品牌增长的有力指标，因此 Yotpo 的数据科学团队研究购物者在线评论中的消费者趋势只是时间问题。

该团队使用 NLP 从评论中提取主题，利用深度学习技术（机器学习和 AI 的一个子类别）来训练自己的情绪分析模型，以表达意见。 你可以在这里查看他们在时尚行业中发现的更具体的发现。

此外，我们的数据科学团队仅在我们的评论数据库中就确定了100 万个主题和 7500 万条相关意见。

仅仅定义一个“意见”就需要多次迭代。

Yotpo 的数据科学团队还对超过 3000 万条评论进行了技术培训，以了解其准确识别意见和主题并根据含义相似性对其进行分组的能力。 例如，“shipping”、“shipment”和“delivery”这三个词将形成一个主题。 这允许统计更多的意见，并且每个主题的统计意义更大的样本。

然后，该团队使用情绪分析流程对每个主题和意见进行评分，范围为 -100（最负面）到 +100（最正面）。

情感分析旨在区分同一评论中关于不同主题的冲突情感。 例如：“很棒的产品，但运输速度很慢。”

由于程序中嵌入了精心设计的规则，它还可以对复杂而矛盾的人类写作风格进行分类——最值得注意的是讽刺。

例如，它可以看出这句话表达了负面情绪：

这个是积极的语气：

从评论中提取主题和情绪

除了数据和深度学习，该团队令人印象深刻的发现是其算法可以识别从客户评论中提取的情绪趋势的绝对速度和准确性 (92%)。

正如任何忙碌的企业主都知道的那样，在您梦想筛选客户评论之前，大约有一百万件事要做。 对履行、人员、产品开发、供应商、预算等方面的担忧，几乎不可能找到时间。

在去我们的数据科学团队评估他们构建的模型后，团队意识到他们需要评估我们模型的准确性。 为此，该团队要求我们的专业服务（手动审核）团队进行一组评论并开始手动提取意见和主题。

然而，当数据科学团队向我们的专业服务团队提供他们的编程脚本时，只用了几个小时就对所有评论进行了情绪分析。

最终，Yotpo 数据科学团队通过分析评论中的书面文本确定了 NLP 和意见挖掘对量化客户情绪的积极影响。 现在让我们来看看客户对品牌产品的情绪和整体评论如何影响品牌的情绪。

客户情绪如何影响品牌情绪

客户求助于评论来帮助做出购买产品的决定已经不是什么秘密了。 无论他们是通过评论筛选以查找有关合身、质量、尺码、运输等的更多信息，有权通过评论探索和了解更多产品的购物者都有更高的转化率——高出近 53% 。

更进一步，同样的概念可以应用于利用评论来理解品牌情绪。 在客户情绪分析的帮助下，企业可以通过以下策略提高品牌情绪：

• 通过现场评论小部件在您的主页上展示现有评论的积极情绪，并使用视觉用户生成内容 (VUGC)来加强新客户与您的品牌之间的信任。
• 回应负面情绪评论，无论其星级如何，都表明您关心客户的体验——改善您的品牌与以前客户之间的情感联系。
• 从评论中提取可操作的见解，并实施在客户见解中发现的变化，展示了您的品牌的运营和业务增长，有助于提升品牌情绪。 例如，品牌可以分析有关合身和尺码的评论见解，并增强其产品描述或提供更深入的尺码图表。

情绪帮助品牌更好地了解他们的客户

客户评论与您的​​产品目录直接相关。 它们通常包括对客户服务的宝贵反馈，并且来自对您的品牌有第一手经验的经过验证的客户。 换句话说，它们是寻找大量客户对您的产品和整个业务的反应和感受的理想场所。

但是，如果没有工具来梳理它们以了解大规模趋势，很容易错过客户的重要反馈。 虽然依靠星级评分似乎是分析大量评论的快速解决方案，但它并不能为您提供全貌。

评论不是非黑即白。 五星级评论可能包含对改进交货时间的重要要求，而一星评论可能会被错误地写为“负面”，但可能包含许多可以吸引客户购买的有用细节。

客户的体验很少是完全正面的或完全负面的，因此虽然星级评分可以让您一目了然地了解客户满意度，但在客户情绪分析的帮助下，如果不深入挖掘，品牌将是失职的。