Yıllık planlar, yalnızca sınırlı bir süre için %65'e varan Black Friday indiriminde. ⏰
Müşterilerden gelen geribildirimlerin yol gösterici olduğu günümüz iş dünyasında, onların duygu ve düşüncelerini anlamak çok önemlidir. Müşterilerinizin geribildirim olarak kullandığı her kelime sizin için bir altın madeni. Tek yapmanız gereken bu duygu ve düşünceleri toplamak ve Duygu analizi ile müşteri deneyimini bir üst seviyeye taşımaktır.
Bu makalede duygu analizinin tanımı ile başlayacak ve onu neden ve ne zaman kullanabileceğinizden bahsedeceğiz. Size en yaygın kullanım yöntemlerini tanıtacak ve sonunda örneklerle konuyu pekiştireceğiz. Daha fazla beklemeyin ve konu hakkında bilgi sahibi olmak için makalemizi okumaya başlayın.
Duygu analizi, herhangi bir metindeki olumlu, olumsuz veya tarafsız görüşleri, duyguları veya tutumları tespit etmek için kullanılan bir insan dili işleme yöntemidir.
Kelime, cümle veya hatta emoji'leri analiz eder ve işletmelere pazar trendlerini, müşteri geribildirimlerini ve marka itibarını anlama konusunda değerli bilgiler ve içgörüler sağlar. Bu, işletmelerin markalarını güçlendirmek için kullandığı pratik, veri odaklı sonuçlar sağlayan mükemmel bir analiz yöntemidir.
Herhangi bir aracı, ürünü veya hizmeti neden kullandığınızı bilmeden kullanabilir misiniz? Cevap, kocaman bir hayır. Duygu analizinin amaçlarını ve tekniklerini ve onu neden kullanmanız gerektiğini anlamalısınız. Zaten belirtildiği gibi işletmeler genellikle müşteri geribildirimleri aracılığıyla işlerini geliştirirler. Şimdi, size farklı nedenler bahsedeceğiz:
✅Duygu analizi, gerçek zamanlı sorunlara hızlı şekilde yeni cevaplar vermek için kullanılabilir. Müşterileriniz sizden memnun değil mi ya da herhangi bir nedenle ayrılmak mı istiyor? Bunu size sosyal medyada, web sitenizde veya e-posta yoluyla ilettiklerinde, bu verileri hemen sınıflandırıp analiz edebilir ve uygun eylemi gerçekleştirebilirsiniz.
✅Artık, teknoloji ve yapay zeka çağındayız. Eskiden yaptığınız gibi saatler veya günler boyunca anketleri ve müşteri yorumlarını okumak zorunda değilsiniz. Çünkü bu fiziksel çaba gerektiren süreçler zamanınızı ve dolaylı olarak işinizi olumsuz etkiler. Bunun yerine, binlerce sıralanmamış ham veriyi analiz araçları ve programlar kullanarak oldukça etkili bir şekilde işleyebilirsiniz.
✅Teknolojinin bir başka faydası, objektif ve tutarlı bir analiz yapılmasını sağlamasıdır. Araştırmacılar objektif davranmaya ve profesyonel bir şekilde çalışmaya çabalasalar da hata yapma olasılıkları yüksektir. Özellikle, öznel olduğu ve insanların duygularını ifade ettikleri metinlerde bu durum geçerlidir.
Unutmayın ki insanlar bir analiz yaptıklarında birçok farklı araştırmacıdan farklı sonuçlar çıkabilir ancak merkezi bir duygu analizi sistemi ile daha doğru ve daha iyi sonuçlar elde edersiniz. Birçok analiz programı size bunun için yardımcı olacaktır.
Bu sorunun cevabı aslında oldukça basittir: Sadece ihtiyacınız olduğunda. Ancak tam olarak neye ihtiyacınız olduğuna ve bunun duygu analizi ile eşleşip eşleşmediğine dikkat etmeniz gerekmektedir. Çünkü bazen, amacınıza daha uygun olan bir tür analiz size daha faydalı olacaktır.
Örneğin, bir ürünle ilgili değişkenleri incelemek istiyorsanız iki değişkenli analizi kullanabilir veya genel olarak finansal durumunuzu incelemek istiyorsanız durum analizini kullanabilirsiniz. Şimdi, duygu analizini ne zaman kullanabileceğinizle ilgili birkaç örnek inceleyelim:
Duygu analizini kullanmak için doğru zamanlar
⏰Bir ürün veya hizmet piyasaya sürerken
Tüketicilerin yeni ürün ve hizmetlere yönelik tepkilerini çeşitli sosyal medya kanallarından veya anketler aracılığıyla toplayabilirsiniz. Bu verilere dayanarak başarılı bir lansman yapıp yapmadığınıza veya lansmanı durdurup durdurmayacağınıza karar verebilirsiniz
⏰Markanızı ve işinizi takip ederken
Özellikle bu işi yapan araştırmacılar sürekli olarak çevrim içi bahsedilenleri sınıflandırır ve bir veri seti oluşturur. Bu çok önemlidir çünkü markanız veya işletmeniz hakkında herhangi bir yanlış duyum olduğunda anında müdahale etmenizi sağlar. Başka bir deyişle, duygu analizi ile olası krizleri durdurabilirsiniz.
⏰Trendleri ve müşteri eğilimlerini incelemek için
İnsanlar eğilimlerini paylaşmayı ve birbirlerine deneyimlerini anlatmayı sever. Markanız olarak yapmanız gereken de bu verileri toplamak ve insanların ne istediğine cevap bulmaktır. Piyasa trendlerini anlayın ve iş stratejilerinizi buna göre ayarlayın.
⏰Müşteri desteği ve tutumunu incelemek için
Eldeki bir kuş, daldaki iki kuştan iyidir. Halihazırda müşteriniz olan kişilere öncelik verin ve onların sorunl ve duygularını anlamaya çalışın. Hem destek biletlerinden hem de anketlerden elde ettiğiniz verilerle hizmet kalitenizi artırın.
⏰Finansal ve politik iş durumunuzu incelemek için
İşletmeler, çevrelerinde olup bitenlere uyum sağlayarak uzun ömürlü olabilirler. Yatırımları, hisse senedi fiyatlarını ve piyasa dalgalanmalarını iyi takip etmek önemlidir ancak yatırımcıların duygularını anlamak da önemlidir. Diğer yandan politika, markaların kararlarını etkiler. Halkın politik durum ve figürlere nasıl tepki verdiğini anlamak karar almanıza yardımcı olacaktır.
Duygu analizi, metin analitiğinin yaygın bir türüdür. Anket yanıtları, sosyal medya gönderileri ve çevrim içi incelemeler gibi metin verilerini araştırmak için kullanabileceğiniz birçok duygu analizi türü vardır. Kategorilerinizi müşterilerinizin geribildirimlerini nasıl yorumlayacağınıza göre düzenleyebilirsiniz. Uygun veri setlerini uygun yöntemlerle birleştirdiğinizde sorunsuz bir analiz garantidir.
Duygu analizi türleri
Çevrim içi araçlar ve programlar ile duygu analizini kolayca gerçekleştirebilirsiniz. Çok sayıda uygulama mevcut olsa da amacınıza ve bütçenize en uygun olanı seçmek mantıklıdır. Burada bu araçlardan bahsedilmeyecek; bunun yerine bu araçlarla gerçekleştirebileceğiniz analiz türleri tanıtılacaktır.
Size fikir vermesi için aşağıda en yaygın duygu analizi türlerini inceleyebilirsiniz:
Derecelendirilmiş veya ayrıntılı duygu analizi, bir metni farklı duygusal durumlara göre sınıflandırmak için kullanılır. İfade edilen duyguları çok olumludan çok olumsuza doğru bir duygusal ölçek üzerinde ayrıntılı olarak yerleştirir. Özellikle bir hizmet ya da ürün hakkındaki derecelendirme ve yorumları veri olarak kullandığınızda geniş ölçekli bir analiz sonucuna ulaşabilirsiniz.
Yön temelli duygu analizi, bir metindeki belirli özellikleri ve görünümleri dar bir pencereden incelemeye yardımcı olur. Duygusal durumları bireysel olarak analiz etmek için kullanılır. Bu açıdan, yön temelli analizi kullanarak işletmenizin ürün ve hizmetlerine müşterilerinizin verdiği tepkileri daha iyi anlayabilirsiniz. Beklentileri karşılayan daha başarılı bir işletme olmak için bu yöntemi kullanmanız faydalı olacaktır.
Duygu tespit analizi, diğer analizlerin ötesinde duyguların ne olduğunu ortaya çıkarmaya çalışır. Bir metni yazan kişinin öfke, mutluluk, hayal kırıklığı veya hüsran gibi duygusal durumunu inceler. Bunun için birçok farklı program ve makine öğrenimi algoritması kullanılmaktadır. Ancak bu analizdeki bir kusur, kullanılan kelimelerin bazen kinayeli veya iğneleyici olabilmesidir. Bu durumda, bir ifade tam tersi bir anlama gelir ancak bunu tespit etmek zordur.
Duygu analizinin amacını ve üzerinde çalıştığı metinleri anlayabilmeniz için kısa örnekler sunulmuştur.
Duygu analizi her türlü sorunlu durumda işletmelere yardımcı olmaya hazırdır. İster ürün ve hizmetleri analiz edin, ister müşteri memnuniyetini ölçün, ister pazar araştırması yapın, her zaman bundan faydalanabilirsiniz. Bu analiz türünü kullanan işletmeler ve markalar daha yüksek bir konumda yer almakta ve pazarda üst sıralara tırmanmaktadır.
Bu yazımızda öncelikle duygu analizinin tanımı kısa ve net bir şekilde yapılmıştır. Ardından bu analizi neden ve ne zaman kullanmanız gerektiği açıklanmıştır. Daha sonra yapabileceğiniz farklı duygu analizi türlerini paylaşılmıştır. Hadi hemen harekete geçin ve duygu analizi örneklerini incelemeye başlayın! Böylece daha fazla bilgi birikimine sahip bir işletme olarak yükselmeye başlayabilirsiniz.
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.