LEA品牌公关营销白皮书：情感分析的六大应用

随着技术和深度学习等领域的进步，对于想要衡量客户情绪的公司来说，情绪分析变得越来越普遍。

情感分析可以定义为分析客户在文本中的正面或负面情绪。识别信息的上下文分析通过监控在线对话帮助企业了解客户的社会情绪。

品牌监控
一个品牌不是由它生产的产品来定义的。这取决于您如何通过在线营销、社交活动、内容营销和客户支持服务来建立品牌。获得客户如何看待您的产品、公司或品牌的完整 360 度视图是情感分析最重要的用途之一。

情绪分析使您能够量化潜在客户的看法。通过分析社交媒体和调查，您可以获得有关您的企业如何为客户做正确或错误的关键见解。

公司倾向于使用情绪分析作为衡量其产品和活动对其客户和利益相关者的影响的有力武器。品牌监控使您可以从市场上有关您品牌的转化中获得丰富的见解。情绪分析使您能够自动对所有品牌提及的紧迫性进行分类，并进一步将它们路由到指定的团队。

通过了解客户的反馈，您可以开发更具吸引力的品牌推广技巧和营销策略，从而有助于快速过渡。

客户服务
客户服务公司经常使用情绪分析将他们的用户来电自动分类为“紧急”和“不紧急”类别。分类基于电子邮件的情绪或主动识别沮丧客户的电话。

客户希望他们在公司的体验是直观的、个性化的和即时的。因此，服务提供商更关注解决用户问题的紧急呼叫，从而维护其品牌价值。因此，分析客户支持互动以确保您的员工遵循适当的流程。此外，提高您的服务效率，这样客户就不会等待更长时间的支持。

随着客户服务部门使用机器学习变得更加自动化，了解客户的情绪变得比以往任何时候都更加重要。出于同样的原因，公司选择基于NLP 的聊天机器人作为他们的第一线客户支持，以更好地掌握对话的上下文和意图。

财务和股票监控
俗话说“别人贪婪我恐惧，别人恐惧我贪婪”。但在这里，出现的问题是：你怎么知道别人是害怕还是贪婪？那么，在这里，您可以利用情感分析技术。进行投资，尤其是在商业世界中，是相当棘手的。股票和市场总是处于风险的边缘，但如果你在投资前做正确的研究，它们可以被浓缩。

例如，如果您想投资汽车行业，并且对在 X 公司和 Y 公司之间进行选择感到困惑，您可以查看该公司对其最新产品的看法。它将帮助您找到在市场上表现更好的那个。

商业智能建设
数字营销在商业中扮演着重要的角色。社交媒体经常显示产品的反应和评论。当您可以获得公司和新产品的情绪数据时，估计您的客户保留率就会容易得多。

情绪分析使您能够确定您的产品在市场上的表现以及还需要什么来提高您的销售额。您还可以分析从竞争对手那里收到的回复。根据生成的调查，您可以更好地满足客户的需求。您可以立即做出决定，帮助您适应当前的市场情况。

商业智能就是要保持动态。因此，情绪分析使您可以自由地有效地开展业务。例如，如果您想出了一个大创意，您可以先对其进行测试和分析，然后再将其付诸实践。

提升客户体验
令人满意的客户体验意味着更高的回头客机会。成功的企业知道，与交付的内容相比，关注他们的交付方式很重要。

品牌监控为我们提供了未经过滤的宝贵客户情绪信息。但是，您也可以将此分析用于客户支持互动和调查。

NPS（净推荐值）调查可帮助您通过一个简单的问题为您的企业获得反馈：您会向您的朋友或家人推荐这个品牌、产品或服务吗？输出是数字量表上的单个分数。企业使用这些情绪分数来分析客户作为推荐者、批评者和被动者。

此处的目标是找到整体客户体验并将您的客户提升到促销员级别。从理论上讲，包括以下阶段：将购买更多，停留更长时间并推荐另一个客户。

NPS 调查的下一步是要求调查参与者留下分数并寻求开放式回答，即定性数据。定性调查分析起来更具挑战性。尽管如此，在情感分析的帮助下，这些文本可以分为多个类别，从而进一步了解客户的意见。

如前所述，客户的体验可以是积极的、消极的或中性的。根据客户的评论，您可以根据其情绪对数据进行分类。此分类将帮助您正确实施产品更改、客户支持、服务等。

另外，请记住，获得对您的产品的积极响应并不总是足够的。无论您的服务多么出色，您公司的客户支持服务都应该是无可挑剔的。

市场调研与分析
商业智能使用情感分析来了解客户对某事做出或不做出响应的主观原因，无论是产品、用户体验还是客户支持。

情绪分析将使您能够进行各种市场研究和竞争分析。无论您是在探索新市场还是在竞争中寻求优势，它都会产生巨大的影响。

您可以在线查看您的产品并将它们与您的竞争对手进行比较。您还可以分析竞争对手的缺点并将其用于您的优势。

情感分析在社会学、心理学和政治学中被用于分析趋势、观点、意识形态偏见、衡量反应等。许多这些情感分析应用程序已经启动并运行。

结论

由于技术的进步，从调查和社交媒体中获得宝贵见解的时代已经达到顶峰。因此，是时候让您的企业了解客户感受的脉搏了。公司正在使用上下文语义搜索和情感分析等智能分类器来利用数据的力量并获得最深入的见解。

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