Wie Sentiment-Analyse und Datenanalyse Ihre Verkäufe verbessern können

Um genau zu verstehen, was Kunden wollen, wann, warum und wie sie es wollen, müssen Einzelhändler in Richtung Stimmungsanalyse gehen, eine aufkeimende Technologie, die die Nachfrage der Verbraucher auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung abfragt.

Ironischerweise Also, indem Sie einen der wichtigsten Eckpfeiler von Social Media nachahmen: herausfinden, ob Leute Sie mögen oder nicht. Das ist das Versprechen der Stimmungsanalyse - es sagt den Unternehmen, was die Leute denken und wie sie letztendlich handeln - ihre Marken.

In roher Form gibt es seit einigen Jahren Stimmungsanalysen. Aber mit der Weiterentwicklung der Data-Harvesting-Technologie kommt die "Social-Media" -Analyse wie Gangster voran. Mit hochwertigen Datenerfassungs-Technologien wie Natural Language Processing, Text Mining und Data Mining sammelt, kategorisiert und analysiert die Stimmungsanalyse Kommentare, die Verbraucher über eine bestimmte Marke machen - und das alles in einer bestimmten Branche. Es wird nicht zwischen schlechten Nachrichten und Waren unterschieden (eine Tatsache, die United Airlines sicherlich vor kurzem erfuhr, als Twitter, Facebook, LinkedIn und andere Social-Media-Websites explodierten, nachdem ein Passagier am 10. April aus dem Flugzeug gezerrt und blamiert wurde) Dies führte innerhalb von 24 Stunden nach dem Vorfall zu einem Kursrückgang der UAL-Aktie um 2,5 Prozent.)

Die Ära von "Opinion Mining"

Es ist nicht leicht, brauchbare Daten aus den Launen und Stimmungen der oft verschrobenen Konsumenten zu finden Zahlen Sie, wenn Sie es richtig gemacht haben.

"Stimmungsanalyse wird auch als Opinion Mining definiert: die Wissenschaft, Verbrauchergespräche zu nutzen und zu analysieren, um zu verstehen, ob sich Verbraucher" positiv "," negativ "oder" neutral "über eine bestimmte Marke, ein bestimmtes Produkt oder ein bestimmtes Produkt fühlen Thema ", sagt Maxime-Samuel Nie-Rouquette, Client Success Manager bei Semeon Analytics, einem in Montreal, Kanada ansässigen Unternehmen für Datenanalyse, das sich auf Stimmungsanalysen spezialisiert hat.

Wenn das Ziel tot ist, kann Sentiment-Analyse" Wunder für Einzelhändler n bietet bessere Einblicke und Erfahrungen für die Kunden ", sagt Nie-Rouquette. "Indem man Online-Gesprächen lauscht (wie soziale Medien, Blogs, Foren usw.), kann ein Unternehmen die Emotionen der Verbraucher verstehen und ihnen eine Verbindung geben, die weit darüber hinausgeht, ob ein Produkt einfach gut verkauft wird oder nicht."

Nie-Rouquette stellt fest, dass die Anwendungen für die Stimmungsanalyse in der Welt der Einzelhändler zahlreich sind.

"Einzelhändler können die Reaktionen und Rückmeldungen ihrer Kunden überwachen, um Inhalte für" Viralität "zu pushen oder eine Schadenskontrollstrategie während des Krisenmanagements auszuüben Spargelwasserproblem, das Whole Food plagte ", sagt sie. "Einzelhändler wie Walmart, Target und Costco nutzen Stimmungsanalysen, um zu verstehen, was ihre Kunden interessieren, und nutzen diese Informationen, um ihre Produkte neu zu positionieren, neue Inhalte zu erstellen oder sogar neue Produkte und / oder Dienstleistungen bereitzustellen."

Die Sentiment-Analyse ist eine einzigartige Mischung aus maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, die es Unternehmen ermöglicht, mithilfe digitaler Datenwerkzeuge sinnvolle, umsetzbare Maßnahmen zu ergreifen, die die Konsumenten sozialer Medien auf ihre Produkte und Dienstleistungen lenken.

Aber für Unternehmen, die wirklich tief in den Konsumenten eindringen Social Media-Daten, Sentiment-Analyse bietet ihnen wirklich realisierbare Optionen.

"Ohne Biometrie oder Putting Neurosky Headsets auf alle gibt es drei allgemeine Bereiche der Messung, die Einzelhändler verwenden können, Emotionen oder Gefühle in ihren Kunden zu erkennen: Stimme, Text- und Gesichtsanalyse ", sagt Sean MacPhedran, ein E-Commerce-Spezialist bei Smith.co, der mit Schwergewichten wie AT & T und Microsoft zusammengearbeitet hat, um Consu besser zu steuern Transaktionen mit High-Tech-Tools wie künstliche Intelligenz und kognitive Datensätze.

Die einfachste Anwendung für Sentiment-Analyse-Tools für Vermarkter ist die Messung von Trends in der allgemeinen Stimmung in den sozialen Medien, MacPhedra Staaten. Zum Beispiel, Tracking "Macy's" erwähnt und die Wörter um es herum für Emotionen und Modifikatoren. Emotionale Wörter sind für uns ziemlich intuitiv zu erfassen. "Crappy" oder "Hass" sind schlecht. "Awesome" und "Great" sind gut. "

Aber es gibt offensichtlich mehr Nuance als das, sagte er: Die komplexeren Erkenntnisse kommen von den Modifikatoren.

"Gibt es zum Beispiel einen bestimmten Ort, der mit Clustern negativer Stimmung verbunden ist? Gibt es ein spezifisches Problem, das damit verbunden ist?" "Zum Beispiel könnte zeigen, dass Menschen mit einer Rückgaberichtlinie generell unzufrieden sind", sagte MacPhedran.
Innerhalb der größeren Datensätze wird es viele Trends geben (man denke an sie als bewegliche Vektoren), die unabhängig und nur mit einem starken funktionieren multivariate Analyse (wie künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen) werden die Trends tatsächlich klar und umsetzbar, MacPhedran bemerkt. "Es ist nicht genug, die" durchschnittliche Stimmung "bezüglich einer Marke zu kennen - das wäre, als würde man morgen das" durchschnittliche Wetter "für den gesamten Planeten kennen", stellt er fest.

Ein neues Zeitalter der Stimmungsanalyse

MacPhedran sagt Die "nächste Generation" der Stimmungsanalyse, die in den nächsten fünf Jahren kommt, ist sehr aufregend.

"Microservices APIs sind in der Lage, Emotionen in schriftlichen Inhalten, aber auch in Stimm- und Gesichtsausdrücken zu messen", sagt er. "Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir ein CRM-System haben, das die Social-Handles des Benutzers kennt und ein Bild des Kunden mit Kundenerlaubnis für die Personalisierung basierend auf Gesichtserkennung hat."

Aber es ist nicht alles Ein sonniger Himmel für die Sentimentanalyse - vor allem, wenn sich die Unternehmen technisch nicht richtig bewaffnen.

"Es gibt einen Haken", bemerkt Nie-Rouquette. "Da das Rückgrat der Stimmungsanalyse Big Data verwendet und Datensets verwendet werden, die aus Tausenden von Datenpunkten bestehen, müssen Einzelhändler genügend Daten zur Verfügung haben (einschließlich Kundengespräche und Rezensionen), um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen."

"So In einigen Fällen, in denen Daten knapp sind, liefert die Stimmungsanalyse aufgrund mangelnder statistischer Validität möglicherweise keine guten Erkenntnisse. Die Einzelhändler müssen auch sicherstellen, dass sie ihre Communities einbeziehen, um Gespräche zu fördern. "

Das ist ein Problem, das behoben werden kann sollte angehen, wenn sie den maximalen Nutzen der Stimmungsanalyse erhalten möchten.

"Es ist eine gute Idee", fügt Nie-Rouquette hinzu. "Mit der Verfügbarkeit von Daten zu verschiedenen Onlinequellen können Unternehmen (und insbesondere Einzelhändler) die Stimmungsanalyse nutzen, um Erkenntnisse zu sammeln, die mit herkömmlichen Marketingmethoden nicht möglich wären."

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