

Companiile adoptă analiza sentimentelor pentru a afla ce gândesc clienții și pentru a stimula strategiile centrate pe client pentru vânzări și campanii de marketing. Prezicerea comportamentului consumatorului poate fi o sarcină dificilă, în special luând în calcul cantitățile semnificative de date care provin de la atât de multe și variate canale de comunicare, social media fiind unul dintre cele mai reprezentative. Prin urmare, departamentele de marketing se bazează pe utilizarea analizei predictive și elaborarea unor campanii de marketing bazate pe diferite criterii, pentru a îmbunătăți notorietatea brandului și pentru a aborda interacțiunile cu consumatorii la un nivel mai ridicat și mai personal.
Cercetările IBM arată că în fiecare zi producem 2,5 quintilioane (2,5 x 1018) bytes de date, echivalentul a 530.000.000 de melodii sau 5 milioane de laptopuri. 90% din datele la nivel global au fost generate doar în ultimii doi ani, iar ritmul de creștere este din ce in ce mai alert. Sursele sunt în continuare la fel de variate, social media fiind un generator semnificativ de date. Astfel, fenomenul Big Data devine din ce in ce mai evident în Internet, ducând la nevoia de a inova în metodele de analiză a acestor seturi de date.
E important ca cei care folosesc Internetul în scopuri de marketing să știe dacă suntem fericiți sau nemultumiți în raport cu ce au ei de oferit. În funcție de feedback, știu foarte rapid cum se poziționează și ce ajustări au de făcut pentru a fi pe placul consumatorilor. România este în fruntea clasamentului în privința utilizării Internetului. Rezultatele unui studiu realizat de Autoritatea Națională pentru Administrare și Reglementare în Comunicații (ANCOM) arată că 90% dintre utilizatorii din România folosesc Internetul pentru a căuta informații, a citi știri și pentru a fi la curent cu diverse evenimente, în timp ce 77% dintre aceștia îl folosesc pentru a accesa rețele sociale. Prin urmare, este un pas firesc ca toți cei care “vând” ceva să ia pulsul utilizatorilor online.
Înțelegerea sentimentelor este un proces complex. Fiecare limbă vine cu aspecte specifice de gramatică, sintaxă, reguli etc. În plus, procesul de analiză a sentimentelor este îngreunat de luarea în calcul a contextului, a nuanțelor unor cuvinte, de ironii, greșeli gramaticale și asa mai departe. Intervin multe variabile în ecuație și este dificil să fie toate puse într-un șablon universal. Detectarea sensului unui cuvânt în funcție de context necesită tehnologii semantice avansate pentru interpretarea textelor. Un cuvânt poate avea conotație pozitivă într-un context, însă negativă sau ironică în altul.
Oamenii au moduri diferite de a-și expima opiniile. Uneori, mici deosebiri între două texte fac o mare diferență, iar un instrument de analiza sentimentelor trebuie să țină cont de aceste cazuri. În plus, oamenii pot exprima idei contradictorii într-o singură postare. Majoritatea recenziilor conțin și comentarii pozitive, și negative, ceea ce devine mai dificil de gestionat dacă ambele se regăsesc în aceeași frază. În prezent, sistemele de analiza sentimentelor oferă clasificări de tipul: opinie pozitivă, negativă sau neutră, în timp ce spectrul sentimentelor umane este mult mai extins și nuantat.
Instrumentele de analiza sentimentelor pot aduce în mod sigur un plus de valoare în analiza de marketing și pot sprijini companiile în a-și cunoaste mai bine piața și clienții. Viziunea pe care o promovez în acest domeniu prin proiectele de cercetare pe care le coordonez pleacă de la premiza că se pot depăși limitările actuale și se poate obține o clasificare mult mai rafinată a opiniilor din rețelele de socializare, mergând până la identificarea emoțiilor umane și încadrarea automată a utilizatorilor în diferite profiluri de personalitate și comportamentale pe baza analizei semantice.
Primește cele mai noi articole și resurse direct în inbox-ul tău.
Nu facem spam. Poți să te dezabonezi oricând.