Sentimentanalyse met AI. Hoe helpt het om verandering in bedrijven te stimuleren? | AI in business #128

Wat is sentimentanalyse?

Sentimentanalyse, ook bekend als opinieanalyse, is het proces van het automatisch verwerken van grote hoeveelheden tekst om te bepalen of deze positieve, negatieve of neutrale emoties uitdrukt. Het is gebaseerd op natuurlijke taalverwerking (NLP), waarmee machines menselijke taal kunnen begrijpen, en machine learning (ML) – het trainen van algoritmen op gelabelde datasets om specifieke woorden en uitdrukkingen te herkennen die een bepaald sentiment aangeven.

De belangrijkste methoden van sentimentanalyse:

• regelgebaseerde aanpak – het toekennen van passende emoties aan sleutelwoorden op basis van vooraf gedefinieerde regels en woordenboeken, bijvoorbeeld, “geweldig” – positief, “vreselijk” – negatief. Het is snel, maar minder nauwkeurig,
• machine learning aanpak – het is gebaseerd op het trainen van algoritmen op gelabelde datasets, zodat ze sentiment kunnen leren herkennen op basis van context. Het is geavanceerder en vereist veel trainingsdata.
• hybride aanpak – het combineren van beide benaderingen.

Stel je een kledingbedrijf voor dat feedback over zijn nieuwe collectie wil verzamelen van sociale media, forums en enquêtes. Dit handmatig doen zou weken duren. Met AI en sentimentanalyse duurt het minuten. Het algoritme kent een score toe aan elke mening, van -1 tot 1, waarbij -1 zeer negatief is, 0 neutraal is en 1 zeer positief is. Dit helpt het bedrijf snel te zien welke producten klanten leuk vinden en welke verbetering nodig hebben.

De volgende schets toont het proces van sentimentanalyse met behulp van AI:

1. Gegevens verzamelen. In de eerste stap worden klantbeoordelingen verzameld uit verschillende bronnen.
2. Voorverwerking. Dit omvat het verwijderen van speciale tekens, emoticons, HTML-tags, enz.
3. Tokenisatie. Dit is het opsplitsen van tekst in individuele woorden of zinnen, zodat kunstmatige intelligentie tekstuele informatie efficiënter kan verwerken.
4. Taalkundige analyse. Het identificeren van woordsoorten, het herkennen van ontkenning, vergelijkingen en overtreffende trap, enz.
5. Sentimentclassificatie. Een cruciaal moment dat het toekennen van een positief, neutraal of negatief label inhoudt.
6. Resultatenaggregatie. Dit is de berekening van het algemene sentiment voor een bepaalde set meningen.

Zo voorbereide gegevens dienen als een uitstekende startpunt voor verdere analyse en het trekken van zakelijke conclusies. Dankzij de automatisering van het proces kunnen bedrijven klantgevoelens continu monitoren en snel reageren op opkomende signalen.

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

Waarom is sentimentanalyse belangrijk voor bedrijven?

Het volgen van wat klanten online over een merk zeggen, is cruciaal voor bedrijven vandaag de dag. Het handmatig analyseren van honderden opmerkingen en berichten is gewoon te veel werk.

Geautomatiseerde sentimentanalyse helpt om merkvermeldingen in real-time in de gaten te houden en snel te reageren. Hier zijn de belangrijkste toepassingen:

• verbeteren van klantenservice – snel negatieve feedback identificeren en erop reageren,
• beschermen van reputatie – continue monitoring van merkgevoelens helpt reputatiecrises te voorkomen,
• marktonderzoek – trends volgen, benchmarken tegen concurrenten en niches ontdekken. Volgens onderzoek gaat 90% van de aankoopbeslissingen vooraf aan online onderzoek.
• productontwikkeling – het verzamelen van gebruikersfeedback en deze analyseren voor verbeteringen en innovaties.

Voorbeelden? Een restaurantketen kan gastbeoordelingen op platforms zoals TripAdvisor analyseren om de kwaliteit van gerechten en service te verbeteren. Een bank kan sentiment volgen ten opzichte van een nieuwe mobiele app om snel eventuele problemen aan te pakken en functies af te stemmen op de behoeften van gebruikers. Een fabrikant van natuurlijke cosmetica kan discussies op forums en Facebook-groepen volgen om een niche voor een nieuw product te ontdekken.

Coca-Cola gebruikte sentimentanalyse om gesprekken over het merk op sociale media tijdens het FIFA Wereldkampioenschap 2018 te volgen. Dit stelde hen in staat om hun advertentiemessage in real-time aan te passen.

T-Mobile identificeerde dankzij sentimentanalyse de belangrijkste problemen van klanten en implementeerde verbeteringen, wat resulteerde in een afname van klachten met 73%.

Zoals je kunt zien, zijn er praktisch onbeperkte toepassingen voor sentimentanalyse. De sleutel is om de verkregen inzichten effectief om te zetten in actiegerichte optimalisatiestrategieën.

Hoe de resultaten van sentimentanalyse met AI benutten?

Sentimentanalyse biedt waardevolle inzichten, maar de echte waarde komt naar voren wanneer we deze vertalen naar specifieke acties.

• het personaliseren van klantcommunicatie, zoals het automatisch aanpassen van de toon van de chatbot op basis van de stemming van de gebruiker,
• klantsegmentatie en beter afstemmen van aanbiedingen, evenals het identificeren van de belangrijkste pijnpunten van gebruikers van een bepaald product,
• het optimaliseren van marketingcampagnes op basis van emotionele reacties op de boodschap,
• snelle reactie op opkomende crises en het voorkomen van escalatie door onmiddellijke interventie,
• het verbeteren van producten en diensten volgens de klantverwachtingen die in online beoordelingen zijn geuit.

Stel je voor dat sentimentanalyse aantoont dat klanten klagen over lange wachttijden op de hotline. Door een voicebot in te zetten om enkele vragen te behandelen, kun je de wachttijden aanzienlijk verminderen en de tevredenheid van bellers verhogen. Als de voicebot-software detecteert dat gebruikers een nieuwe functie in de app prijzen, is het de moeite waard om dat inzicht te benutten in een productpromotiecampagne.

Real-time sentimentanalyse is een krachtig crisismanagementinstrument. Door de eerste negatieve signalen op te vangen, kun je snel reageren voordat een crisis escaleert. Effectieve communicatie en eerlijkheid zijn essentieel – klanten waarderen het wanneer een bedrijf een fout toegeeft en laat zien hoe het van plan is deze op te lossen.

Het belangrijkste voordeel van het gebruik van AI voor sentimentanalyse is snelheid en schaal. Handmatig kunnen we hooguit enkele honderden meningen analyseren. Ondertussen kunnen AI-tools in enkele minuten honderden duizenden vermeldingen verwerken, wat een actueel beeld van de situatie biedt. Dit maakt het mogelijk om hier en nu nauwkeurige beslissingen te nemen.

Top AI-sentimentanalyse-tools

Er zijn veel tools op de markt die AI gebruiken voor sentimentanalyse. Ze verschillen in functies, interface en prijs. Onder de meest populaire zijn Brand24, Hootsuite Insights en Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) is een Pools hulpmiddel voor internetmonitoring en sentimentanalyse. Het verzamelt vermeldingen van sociale media, websites, forums, blogs, enz. Het labelt automatisch het sentiment als positief, neutraal of negatief. Het genereert rapporten en statistieken over het aantal vermeldingen en bereik.

Brand24 biedt een gratis proefperiode van 14 dagen, en de prijzen beginnen bij 99 PLN/maand. Het werkt uitstekend voor kleine en middelgrote bedrijven, vooral in e-commerce en diensten. Het valt op door zijn gebruiksvriendelijkheid en duidelijke rapporten.

Bron: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) is een krachtig hulpmiddel voor sociale luistertechnologie. Het analyseert gegevens van meer dan 100 miljoen bronnen in 50 talen en biedt gedetailleerde inzichten in sentiment, trends en benchmarks. Demo’s zijn op aanvraag beschikbaar, met prijzen die zijn afgestemd op individuele behoeften. Het is geweldig voor middelgrote tot grote bedrijven en integreert naadloos met de belangrijkste sociale mediaplatforms.

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

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) is een API voor sentimentanalyse op basis van deep learning. Het herkent drie sentimenttoestanden: positief, neutraal en negatief, en ondersteunt 14 talen, waaronder het Pools. Met kant-en-klare integraties en flexibele implementatie is het een betrouwbare keuze. Het gratis plan biedt 5000 aanvragen per maand, met extra aanvragen geprijsd op $0.0001 per stuk voor grotere bedrijven. Komprehend is ideaal voor backendgebruik in apps en chatbots, bekend om zijn hoogwaardige analyse die is bewezen in competities zoals SemEval.

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

Het kiezen van de juiste tool hangt af van de individuele behoeften en het budget van een bedrijf. Het is de moeite waard om verschillende opties te testen en de optie te kiezen die het beste past bij de specificaties van jouw bedrijf.

Samenvatting

In het digitale tijdperk is sentimentanalyse een onmisbaar hulpmiddel geworden in het arsenaal van moderne bedrijven. De hoeveelheid gegevens die door gebruikers wordt gegenereerd, is overweldigend, maar kunstmatige intelligentie kan helpen. Dankzij geavanceerde algoritmen kunnen we onmiddellijk miljoenen meningen analyseren en conclusies trekken. Dit is onschatbare kennis voor klantenservice, marketing of R&D-afdelingen.

De belangrijkste voordelen van het gebruik van sentimentanalyse in bedrijven zijn:

• tijd en middelen besparen door het automatiseren van gegevensverwerking,
• constante monitoring van klantfeedback en onmiddellijke reactie op signalen,
• betere klantsegmentatie en op maat gemaakte aanbiedingen,
• optimaliseren van marketingcampagnes op basis van feedback,
• snel markttendensen opmerken en veranderingen anticiperen,
• crises beter afhandelen en de merkreputatie beschermen,
• continu producten en diensten verbeteren om aan de verwachtingen van klanten te voldoen.

Natuurlijk is sentimentanalyse slechts het begin. De sleutel is om de inzichten die het biedt effectief te gebruiken. Snelheid van reactie en het afstemmen van strategieën op klantverwachtingen zijn cruciaal. Merken die kunnen luisteren en snel reageren op klantfeedback, krijgen een concurrentievoordeel. AI biedt hen de tools om dit efficiënt en op grote schaal te doen.

De toekomst van sentimentanalyse ziet er veelbelovend uit. AI-modellen zullen de nauwkeurigheid verbeteren, waarbij contextuele analyse en multimodale invoer zoals afbeeldingen, geluid en video worden geïntegreerd. Het bewustzijn van het belang van klantopinies en de rol van klantbeleving zal ook toenemen. Bedrijven die nu investeren in AI-tools voor sentimentanalyse, zullen morgen profiteren met loyale klanten, een sterke marktpositie en uitstekende producten. Laten we deze kans niet verspillen.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijengemeenschap op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.