Hoe sentimentanalyse en gegevensanalyse uw verkoop kunnen verbeteren

Om te begrijpen wat klanten willen, wanneer, waarom en hoe ze het willen, moeten winkeliers pivoteren naar sentimentanalyse, een ontluikende technologie die inspeelt op de vraag van consumenten op basis van natuurlijke taalverwerking. Ironisch genoeg doet het dat dus door een van de primaire hoekstenen van sociale media na te bootsen: uitzoeken of mensen je leuk vinden of niet. Dat is de belofte van sentimentanalyse - het vertelt bedrijven wat mensen denken - en uiteindelijk hoe ze handelen - hun merken.
In rauwe vorm bestaat sentimentanalyse al een paar jaar. Maar met de vooruitgang in de technologie voor het verzamelen van gegevens, komt de analyse van de "sociale media" op gang als gangbusters. Met behulp van hoogwaardige technologieën voor het verzamelen van gegevens, zoals verwerking van natuurlijke taal, tekstmining en datamining, verzamelt, categoriseert en analyseert sentimentanalyse de opmerkingen die consumenten maken over een bepaald merk - allemaal in een kwestie van sectoren. Er wordt geen onderscheid gemaakt tussen slecht nieuws en goederen (een feit dat United Airlines ongetwijfeld onlangs heeft geleerd toen Twitter, Facebook, LinkedIn en andere sociale-mediasites explodeerden nadat een passagier op 10 april uit een vliegtuig was gesleurd, bejammer en uitdagend - met die opmerkingen het opwekken van een UAL koersdiepte van 2,5 procent binnen 24 uur na het incident.)

Het tijdperk van "Opinion Mining"

Het wegnemen van bruikbare gegevens van de grillen en gemoedstoestanden van vaak chagrijnige consumenten is niet gemakkelijk, maar het doet wel betalen als het juist is gedaan.

"Sentimentanalyse wordt ook gedefinieerd als opiniemijnbouw: de wetenschap van het gebruiken en analyseren van het gesprek van de consument om te begrijpen of consumenten zich" positief "," negatief "of" neutraal "voelen over een bepaald merk, product of onderwerp, "zegt Maxime-Samuel Nie-Rouquette, een klantensuccesmanager bij Semeon Analytics, een in Montreal, Canada gebaseerd gegevensanalysebedrijf dat gespecialiseerd is in sentimentanalyse.

Als het doelwit wordt getroffen, kan sentimentanalyse" doen wonderen voor retailers i n betere klantinzichten en -ervaring bieden, "zegt Nie-Rouquette. "Door te luisteren naar gesprekken die online worden gevoerd (zoals sociale media, blogs, forums, enz.), Kan een bedrijf de emoties van consumenten begrijpen en hen een connectie geven die veel verder gaat dan of een product eenvoudigweg goed verkoopt of niet."

Nie-Rouquette merkt op dat de toepassingen voor sentimentanalyse in de wereld van retailers talrijk zijn.

"Retailers kunnen de reacties en feedback van hun klanten volgen om inhoud voor" viraliteit "te pushen of een strategie voor schadebeheersing uit te voeren tijdens crisisbeheersing (de recente asperge water probleem dat Whole Food plaagde), "zegt ze. "Retailers zoals Walmart, Target en Costco gebruiken sentimentanalyses om te begrijpen waar hun klanten om geven en gebruiken die informatie om hun producten te herpositioneren, nieuwe inhoud te creëren of zelfs nieuwe producten en / of diensten aan te bieden."

In technologische zin, sentimentanalyse is een unieke combinatie van machine learning en kunstmatige intelligentie, waarmee bedrijven op digitale gegevens gebaseerde tools kunnen gebruiken om nuttige, bruikbare bewegingen te achterhalen die gebruikers van sociale media naar hun producten en diensten sturen.

Maar voor bedrijven die echt diep in de consument graven Sociale media-gegevens, sentimentanalyse biedt hen echt levensvatbare opties.

"Een tekort aan biometrie of Neurosky-headsets op iedereen zetten, er zijn drie algemene meetgebieden die winkeliers kunnen gebruiken om emotie, of sentiment, op te sporen bij hun klanten: stem, tekst- en gezichtsanalyse, "zegt Sean MacPhedran, een e-commerce specialist bij Smith.co die heeft gewerkt met zwaargewichten zoals AT & T en Microsoft om consu meer transacties met behulp van high-tech tools zoals kunstmatige intelligentie en cognitieve datasets.

Het meest eenvoudige gebruik voor sentimentanalysetools voor marketeers is het meten van trends in algemeen sentiment op sociale media, MacPhedran staten. Bijvoorbeeld, het bijhouden van "Macy's" vermeldt en kijkt naar de woorden eromheen voor emotie en modifiers. Emotionele woorden zijn redelijk intuïtief voor ons om te begrijpen. "Crappy" of "hate" zijn slecht. "Geweldig" en "geweldig" zijn goed. "

Maar er is duidelijk meer nuance dan dat, zei hij: de complexere inzichten komen van de modifiers.

"Is er bijvoorbeeld een specifieke locatie geassocieerd met clusters van negatieve sentimenten? Is er een specifiek probleem dat is gekoppeld?" "bijvoorbeeld, kan erop wijzen dat mensen over het algemeen niet tevreden zijn met een retourbeleid," zei MacPhedran.

Binnen de grotere gegevenssets zullen er veel trends zijn (denk aan bewegende vectoren) die onafhankelijk opereren, en alleen door een sterke multivariate analyse (zoals kunstmatige intelligentie of machine learning) zullen de trends daadwerkelijk duidelijk en bruikbaar worden, merkt MacPhedran op. "Het is niet genoeg om het" gemiddelde sentiment "met betrekking tot een merk te kennen - dat zou hetzelfde zijn als het morgen kennen van het" gemiddelde weer "voor de hele planeet," merkt hij op.

Een nieuw tijdperk in sentimentanalyse
MacPhedran zegt dat "next-generation" van sentimentanalyse, komende in de komende vijf jaar, is erg spannend.

"Microservice API's zijn in staat om emotie te meten in geschreven inhoud, maar ook in stem- en gezichtsuitdrukkingen," stelt hij. "Neem voor het voorbeeld aan dat we een CRM-systeem hebben dat de sociale handvatten van de gebruikers kent en dat het een afbeelding van de klant heeft, met toestemming van de klant, voor personalisatie op basis van gezichtsherkenning."

Maar het is niet alles zonnige hemel voor sentimentanalyse - vooral als bedrijven zich niet adequaat en technologisch wapenen.

"Er is een vangst," merkt Nie-Rouquette op. "Omdat de ruggengraat van sentimentanalyse gebruikmaakt van Big Data, met behulp van datasets die duizenden en duizenden datapunten bevatten, moeten retailers voldoende gegevens beschikbaar hebben (inclusief klantgesprekken en beoordelingen) om bruikbare inzichten te krijgen."

"Dus in In sommige gevallen waarin gegevens schaars zijn, levert sentimentanalyse mogelijk geen goede inzichten op vanwege het gebrek aan statistische validiteit. Retailers moeten er ook voor zorgen dat ze hun communities betrekken bij het stimuleren van gesprekken. "

Dat is echter een probleem en een bedrijf moet aanpakken als ze de maximale voordelen van sentimentanalyse willen hebben.

"Het is een goed idee", voegt Nie-Rouquette eraan toe. "Met de beschikbaarheid van gegevens over verschillende online bronnen kunnen bedrijven (en met name retailers) gebruikmaken van sentimentanalyses om inzichten te verzamelen die niet mogelijk zijn met traditionele marketingmethoden."

4 Terugkerende inkomstenmodellen om uw e-commercebedrijf te laten groeien

Traditioneel waren de meeste bedrijfsmodellen gebaseerd op afzonderlijke transacties. U maakt een verkoop en de klant loopt weg. Als u deze klant op de markt brengt, kan hij of zij terugkomen en meer aankopen doen, maar dat gebeurt mogelijk niet - en als dat niet het geval is, hoeft u niet meer naar nieuwe kopers te zoeken.

(Bedrijf)

Sneak Attack! 5 Verborgen manieren Virussen infecteren uw computer

Malware kan op uw computer op de loer liggen - en u weet het misschien niet eens. Virussen, spyware, ransomware en andere malwareaanvallen zijn zo geavanceerd geworden dat ze je systemen kunnen beschadigen zonder tekenen te vertonen - dat wil zeggen, totdat het te laat is. Aanvallers stelen heimelijk kwaadaardige elementen in die op de achtergrond werken, volgen gedragingen, registreren toetsaanslagen, stelen van gegevens en sluiten zelfs netwerken uit.

(Bedrijf)