Duygu (Sentiment) Analizi - Artiwise

Duygu Analizi

Duygu Analizi

Duygu Analizi Nedir?

Duygu analizi bir ifadenin nasıl bir his içerdiğini belirleme sürecidir.

Genellikle ifadeler olumlu, olumsuz veya nötr olmak üzere üç grup üzerinden incelenir. Duygu analizi araçları, çeşitli içerik türlerindeki öznel ifadeleri belirlemek, cümle veya cümle içindeki varlıklara, konulara, temalara ve kategorilere ağırlıklı duygu puanları atamak amacıyla doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenmesi tekniklerini birleştirir.

Duygu Analizi Kullanım Alanları

Sosyal Medya Takibi

Sosyal medya kanallarınızda olup bitenler hakkında derinlemesine bilgi edinin. Sosyal medyadaki bilinirliğinizin olumlu mu, olumsuz mu yönde olduğunun farkında olun.

Marka Takibi

Her türlü öngörü ve analitiği kullanarak çevrimiçi dünyada varlığınızı anlayın.

Müşterinin Sesi

Geri bildirimlerin nasıl ve neden değiştiğini takip ederek müşteri deneyim sürecinizi güçlendirin.

Müşteri Destek Hizmetleri

Anlık olarak konu ve duygu sınıflandırması ile müşteri destek hizmetiniz hakkında derinlemesine bilgi edinin.

Chatbot

Kullanıcının duygu durumuna göre uygun dil ve ifadelerle yanıtlar üretin.

Pazar Araştırması

Hedef tabanlı duygu analizini kullanarak ürün ve pazar eğilimlerinin nedenine ilişkin detaylı bilgi edinin.

Duygu Analizi Neden Önemlidir?

Duygu analizi, kurumların çevrimiçi görüşmelerde ve geri bildirimlerde ürünlere, markalara veya hizmetlere yönelik kullanıcı duygularını belirlemelerine olanak tanır.

Pek çok şirketin kullanıcı geri bildirimlerini işlemek üzere kendi politikası vardır. Bazıları olumsuz yorumları önceleyerek kullanıcıların sorunlarını kısa sürede çözmeyi hedefler, bazıları ise olumlu yorumları baz alarak şirket içinde ilgili ekipleri motive edici çalışmalar yaparak bu olumlu yorumların devamlılığını amaçlar. Ama şirketin politikası nasıl olursa olsun, müşteri geri bildirimlerinin hızlı ve doğru bir şekilde sınıflandırılması tüm bu çalışmaların ön koşuludur.

Duygu analizi yalnızca bu çalışmaları kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda daha uzun vadeli analizlere de kritik katkılar sağlar. Kullanıcıların memnuniyet veya şikayetlerinin hangi konular üzerinde yoğunlaştığı, daha önce olumsuz olarak bahsedilen bazı konularda yapılan iyileştirmelerin üzerine geri bildirimlerde ne oranda düzelme olduğu ve düzelme oranlarına göre hangi konularda iyileştirmeler yapılmasının daha verimli olacağı duygu analizinin katkısı sayesinde görülebilir.

Artiwise Analytics ile anket yanıtlarından sosyal medya konuşmalarına kadar müşteri geri bildirimlerini otomatik olarak analiz ederek, kullanıcıların bakış açısından en önemli konuların ne olduğuna dair ipuçları alabilir, kullanıcılarınızla empati kurarak, ürün veya hizmetlerinizi ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlayabilirsiniz.

Örneğin ürününüz veya servisiniz ile ilgili çok sayıda kullanıcı geri bildirimini Duygu Analizi modülünü kullanarak analiz ettiğinizde anlık olarak ürün kalitesi veya servis hizmetleri hakkında kullanıcılarınızın memnuniyet seviyesini öğrenebilirsiniz ve uzun vadede de bu verileri diğer konular veya aynı konunun geçmiş oranları ile kıyaslayarak çeşitli analizler yapabilirsiniz.

Artiwise Analytics ile Duygu Analizi

Makine öğrenmesi / derin öğrenme teknolojilerive güçlü doğal dil işleme algoritmaları ile Artiwise Analytics kullanıcı verilerini gelişmiş duygu tespitiyle anlık olarak üçlü sınıflandırma yöntemi ile kategorize eder. Olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılan veriler rapor ekranında çeşitli veri grafikleri ile uçtan uca müşteri deneyimini oluşturmanızı ve anlamlandırmanızı kolaylaştırır.

Markanızı Koruyun, Anlık Bildirimler Alın

Markanız hakkında olumsuz yorumlara krize dönüşmeden önce erişin ve çözüm sağlayın.

Kullanıcılarınızla Özdeşleşin

Kullanıcılarınızın ürün veya servinizle ilgili nasıl hissettiğini öğreninin. Müşteri deneyimini zirveye taşıyın!

Çevrimiçi Dünyada Varlığınızı Öğrenin

Çevrimiçi dünyada kullanıcılarınız markanızla ilgili daha çok konuşurlar, detaylı bilgi edinin.

Artiwise Analytics en güncel makine öğrenmesi algoritmaları ile yaratılmıştır. Veri seti içerisinde yer alan ilgili kelime gruplarını alarak veriyi satırlar içinde daraltır ve varlık tanıma tekniğini kullanarak metindeki duygu kutuplarını ölçer. Bu sayede Türkçe, İngilizce, Arapça, Almanca, Fransızca ve İspanyolca olmak üzere 6 farklı dilde duygu analizini kullanabilirsiniz.

Neden Hedef Tabanlı Duygu Analizi Gereklidir?

Hedef tabanlı duygu analizi, sınıflandırmayı bir adım daha öteye götürerek belirli özelliklere veya konulara duygu atamasını gerçekleştirir. Yazılı ifadeleri konu/duygu bütünlüğünü dikkate alarak küçük parçalara bölerek verilerden daha ayrıntılı ve doğru bilgi elde edilmesini sağlar.

Kullanıcı odaklı olmak ve kullanıcı deneyimini en üst seviyede sunmak istiyorsanız hedef tabanlı duygu analizi en iyi yardımcınız olacaktır. Çeşitli kanallardan elde ettiğiniz kullanıcı etkileşimlerini anlık analiz ederek, kullanıcılarınızın hangi konudan hangi duygu durumu ile bahsettiğini ve kullanıcı memnuniyetine/memnuniyetsizliğine neyin neden olduğunu öğrenebilirsiniz.

Örneğin;

Aracın kısa sürede teslim edilmesinden memnun kaldım ama fren disklerini de unutmasanız iyi olurdu

-Müşteri

Bu cümle içerisinde birden fazla duygu ve konu yer almaktadır. Bu nedenle tüm cümle tek bir ifade olarak ele alınırsa nötr olarak etiketlenebilir ve bilgi kaybı yaşanabilir. Aynı zamanda bu ifadeyi bütün olarak olumlu veya olumsuz olarak etiketlemek de yanlış yönlendirme olacaktır. Hedef tabanlı duygu analizi ile bu cümleden yandaki bilgiler elde edilebilir.

Metin: Aracın kısa sürede teslim edilmesinden memnun kaldım

Konu: Teslimat

Duygu: Olumlu

Metin: ama fren disklerini de unutmasanız iyi olurdu

Konu: Yedek Parça

Duygu: Olumsuz