Cách bạn có thể tổ chức đánh giá trên các nền tảng để hiểu cảm nhận của khách hàng và tối ưu hóa sản phẩm của bạn

Ngày 15 tháng 6 năm 2021

5 phút đọc

Ý kiến ​​được bày tỏ bởi Doanh nhân những người đóng góp là của riêng họ.

Có một chương trình phản hồi của khách hàng có thể mang lại lợi ích to lớn cho bất kỳ thương hiệu nào. Tuy nhiên, bạn phải chuẩn bị cho những thách thức khi tiến hành phân tích tình cảm trong thời đại dữ liệu lớn. Trong khi dữ liệu sẽ ở đó để thu thập, vấn đề liên quan đến dữ liệu lớn sẽ trở nên rõ ràng hơn trong thế giới hậu COVID-19.

Dữ liệu chảy tự do có thể là sự kết hợp của cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, đó là lý do tại sao việc phân tích dữ liệu này có thể đặt ra những thách thức. Khối lượng dữ liệu mà chúng ta mong đợi trong thế giới hậu COVID-19 sẽ không dễ dàng để con người phân tích và sử dụng một cách hiệu quả và chúng tôi sẽ cần tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để trợ giúp.

Tuy nhiên, trong phân tích cảm xúc bằng dữ liệu đánh giá sản phẩm, bạn có thể triển khai Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ học tính toán để nghiên cứu cảm xúc trong thông tin chủ quan. Để tìm hiểu những gì khách hàng nói và cảm nhận về sản phẩm hoặc dịch vụ của họ, các thương hiệu luôn sử dụng các bài đánh giá trực tuyến.

May mắn thay, các trang web như Capterra, G2Crowd và Trustpilot đã thực hiện điều này tương đối dễ dàng. Họ thu thập các đánh giá công khai về các sản phẩm khác nhau. Bạn cũng có thể sử dụng đại lộ do các cửa hàng thương mại điện tử như Amazon và eBay để thu thập các đánh giá mà mọi người để lại về trải nghiệm của họ với sản phẩm của bạn.

Những đánh giá này chủ yếu là không có cấu trúc và không sử dụng AI, bạn sẽ mất hàng giờ lao động của con người để hiểu dữ liệu. Phương tiện truyền thông xã hội mang đến một cơ hội khác để bạn thu thập suy nghĩ của mọi người về sản phẩm của bạn.

Thực tế là các nền tảng này miễn phí không làm cho chúng đáng tin cậy cho mục đích này. Các nhận xét có thể thiếu tính xác thực, vì vậy bạn có thể khó phân tích các nhận xét này thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.

Triển khai máy học vào phân tích cảm xúc bằng dữ liệu đánh giá sản phẩm

Việc cố gắng phân tích dữ liệu phi cấu trúc mà bạn thu thập từ các trang web đánh giá có thể là một nhiệm vụ cực kỳ nặng nề, tuy nhiên, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy đã trở thành những công cụ hữu ích cho việc này. Sẽ không dễ dàng nếu không có AI để lấy và phân tích hơn 213.611 bài đánh giá, trong số đó Revuze đã sử dụng AI để trích xuất 493.422 trích dẫn có giá trị.

Bạn có thể đào tạo các công cụ học máy để xác định sự khác biệt giữa ngữ cảnh, lời châm biếm và các từ được áp dụng sai. Giờ đây, bạn có một số kỹ thuật và thuật toán phức tạp như hồi quy tuyến tính, Bayes ngây thơ và máy vectơ hỗ trợ (SVM) có thể được sử dụng để phát hiện tình cảm của người dùng.

Các công cụ này cho phép bạn phân tích những đánh giá này thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập trong một thời gian ngắn, cũng như có được những thông tin chi tiết hữu ích.

Từ những thông tin chi tiết bạn có được từ các bài đánh giá, bạn sẽ dễ dàng:

• Xác định những gì khách hàng thích và không thích về sản phẩm của bạn.
• Có mức độ so sánh với đối thủ cạnh tranh của bạn
• Có được thông tin chi tiết về sản phẩm theo thời gian thực.

Đánh giá sản phẩm

Một nguồn khác mà qua đó bạn có thể lấy dữ liệu để phân tích tình cảm của mình khi đánh giá sản phẩm của khách hàng là xếp hạng sản phẩm. Thông thường, khách hàng đánh giá sản phẩm của bạn theo thang điểm từ một đến năm tùy thuộc vào mức độ hài lòng mà họ nhận được từ nó. Trong khi xếp hạng một có nghĩa là khách hàng rất không hài lòng với sản phẩm, năm có nghĩa là khách hàng rất hài lòng. Đây là một hình thức đánh giá sản phẩm khác.

Bạn có thể lấy dữ liệu liên quan từ các cửa hàng thương mại điện tử để xếp hạng sản phẩm; Mặt khác, Google Play và Apple App store hiển thị xếp hạng của các ứng dụng cùng với nhận xét của người dùng. Sau đó, phân tích tình cảm có thể được tiến hành trên các nhận xét trong hệ thống đánh giá sản phẩm để phát hiện các sắc thái ẩn.

Máy học cho phép bạn phân tích các nhận xét với sự trợ giúp của cơ sở dữ liệu của bạn. Cơ sở dữ liệu phải có các từ dựa trên cảm tính bao gồm cả từ khóa khẳng định và phủ định. Hệ thống sẽ xác định xem sản phẩm xấu, tốt, tốt hơn hay xấu hơn sau khi so sánh với các từ khóa.

Đánh giá sản phẩm của Amazon và API

Bạn cũng có thể tích hợp học máy vào các phân tích tình cảm của API và đánh giá sản phẩm của Amazon. Ví dụ: Twitter phát hành ba phiên bản khác nhau của giao diện lập trình ứng dụng (API) cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển: API REST, API tìm kiếm và API truyền trực tuyến.

Khi các nhà phát triển sử dụng API để phát triển ứng dụng của họ, có thể dễ dàng thực hiện phân tích cảm xúc với việc tích hợp khối lượng lớn dữ liệu xã hội.

Nhiều khách hàng của Amazon tin tưởng các đánh giá từ cửa hàng thương mại điện tử và đó là cơ hội bạn không thể bỏ qua. Nếu bạn có số lượng đánh giá cao, điều đó cho thấy sản phẩm đó được ưa chuộng và khi nhiều đánh giá tích cực, sản phẩm đó có chất lượng cao và được lòng khách hàng.

Phân tích cảm xúc sử dụng các công cụ học máy có thể giải thích nhiều hơn các định nghĩa đơn thuần. Nó phát hiện và gắn thẻ các cảm xúc trong văn bản.

Phần kết luận

Phân tích cảm xúc có thể vẫn là một công nghệ mới, nhưng nó có tiềm năng rất lớn. Bạn có thể triển khai nó để hiểu được cảm nhận của người tiêu dùng về sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn.

Dữ liệu bạn cần luôn có sẵn. Tất cả những gì bạn cần là truy cập các trang web đánh giá, nền tảng truyền thông xã hội, cửa hàng ứng dụng và cửa hàng thương mại điện tử để thu thập dữ liệu tình cảm của người dùng. Thế giới kinh doanh đang trở nên cạnh tranh hơn mỗi ngày; bằng cách sử dụng các thuật toán học máy tinh vi, bạn có thể chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc.

Phân tích tình cảm bằng cách sử dụng dữ liệu đánh giá sản phẩm là những gì bạn cần để cải thiện cơ sở khách hàng của mình và luôn phù hợp trên thị trường.