Řešte zákaznickou nespokojenost dříve, než poškodí vaši značku: Využití analýzy sentimentu
Každý den se na internetu objeví obrovské množství komentářů, recenzí a příspěvků. Lidem slouží jako platforma pro sdílení názorů na produkty, služby nebo aktuální události. Jak ale zjistit, co si lidé skutečně myslí, když se musíte prokousat stovkami nebo tisíci slov? Odpovědí je analýza sentimentu – moderní technologie, která pomáhá rozpoznat emoce a postoje skryté v textu. Díky ní mohou firmy zlepšovat zákaznickou péči, reagovat na zpětnou vazbu nebo dokonce předvídat trendy.
Co je analýza sentimentu?
Analýza sentimentu, známá také jako sentimentová analýza nebo rozpoznávání nálady, je technika z oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP – Natural Language Processing). Jde o proces, který dokáže určit postoj, náladu nebo emoce vyjádřené v textu.
Jednoduše řečeno, analýza sentimentu pomáhá zjistit, zda je obsah textu:
- Pozitivní (například: „Tento produkt je úžasný!“),
- Negativní („S touto službou jsem nebyl spokojený.“),
- Neutrální (“Dodávka proběhla dle očekávání.”).
Kde se analýza sentimentu používá?
Hlavní přínos analýzy sentimentu spočívá v přeměně nestrukturovaných textových dat na data strukturovaná, která lze snadno využít ke zlepšení procesů, strategií a zákaznických zkušeností. Umožňuje nejen měřit aktuální nálady, ale také předvídat chování a potřeby zákazníků, což poskytuje firmám výraznou konkurenční výhodu.
Na sociálních sítích lze pomocí této techniky sledovat reakce na kampaně nebo značku. V průzkumech můžeme analyzovat otevřené otázky v dotaznících. Zákaznická podpora využívá analýzu sentimentu k vyhodnocování zpětné vazby na produkty a služby. Automatizované zpracování recenzí je užitečné na e-shopech nebo dalších on-line platformách.
Jak to celé funguje?
(Technický pohled)
Za analýzou sentimentu stojí sofistikované algoritmy, které zpracovávají velké objemy textů. Naše společnost využívá cloudovou platformu Microsoft Azure, konkrétně služby Language service v rámci skupiny služeb Azure AI services.
Tato technologie nabízí celou škálu funkcí:
- Zpracování přirozeného jazyka,
- Detekci jazyka a překlady,
- Analýzu sentimentu,
- Extrakci klíčových frází,
- Klasifikaci textů,
- Zpracování řeči (např. převod řeči na text).
Proč použít Azure AI Language Services?
Azure AI Language Services zahrnuje sadu předtrénovaných modelů dostupných prostřednictvím API, které umožňují okamžité nasazení.
Jejich funkcionalitu je možné vyzkoušet zde: https://language.cognitive.azure.com/tryout/sentiment
Jednou z hlavních výhod tohoto řešení je, že není nutné vybírat, trénovat ani testovat vlastní modely, protože využíváte předem připravené algoritmy. Implementace je rychlá a integrace do datových skladů je velmi jednoduchá. Díky podpoře různých jazyků je toto řešení vhodné i pro globální firmy. Některé modely lze navíc přizpůsobit trénováním na vlastních datech. Jednotlivé komponenty lze kombinovat a řetězit pro dosažení většího užitku. Velkou výhodou je také flexibilní cenová politika, kdy platíte pouze za zpracovaná data, nikoli za vývoj, testování nebo předtrénování modelů.
Reálné příklady z praxe
Pardubická univerzita a Jihočeská univerzita implementovaly analýzu sentimentu pro zpracování odpovědí v studentských anketách. Automatizace umožnila vyhodnotit tisíce komentářů s minimální chybovostí.
Aktuálně testujeme další možnosti, jako jsou překlady, extrakce klíčových frází nebo rozpoznávání entit pro některé naše další klienty. Tento přístup umožňuje organizacím efektivně zpracovávat velké objemy textových dat a získat z nich hodnotné poznatky pro rozhodování i inovace.
Příklad využití dat z analýzy sentimentu v reportu Power BI.
Chcete-li si analýzu sentimentu vyzkoušet na vlastních textech, Microsoft nabízí bezplatné demo na svém portálu: Azure Language Tryout. Objevte, jak snadně je odhalit, co vaši zákazníci říkají a jak jim můžete ještě lépe porozumět!
Pokud vás toto téma zaujalo a rádi byste se dozvěděli více o analýze sentimentu nebo možnostech její implementace ve vaší organizaci, neváhejte se na nás obrátit. Rádi s vámi prodiskutujeme vaše potřeby a navrhneme vhodné řešení.
Autor: Adam Kubák
