نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات برای بهبود وقایع و جلسات

تا به حال با اصطلاحی روبرو شده اید که باعث می شود شما چمباتمه بزنید و بگویید "ها؟"- اما بعد از اینکه به معنای واقعی آن حفر کردید ، می فهمید که مدتهاست که مفهوم را در پشت آن اعمال کرده اید؟به عنوان مثال ، شما احتمالاً می دانید که تجزیه و تحلیل احساسات چیست.

تجزیه و تحلیل احساسات - که همچنین به آن معدن نامه گفته می شود - شامل احساسات مثبت و منفی (یا لحن عاطفی) است که به صورت کتبی یا گفتاری بیان شده است. مردم و سازمان ها دائماً تجزیه و تحلیل احساسات را به صورت غیر رسمی انجام می دهند (و مردم به طور ناخودآگاه انجام می دهند) تا ببینند که چگونه اقدامات درک می شوند و بر این اساس تنظیم می شوند. اما در دنیای تجارت ، این اصطلاح مربوط به یک روش مبتنی بر فناوری برای انجام این عملکرد در مقیاس بزرگ است. این فرایند تحلیل متن راهی برای بررسی زبان برای کمک به ما در درک مثبت ، منفی ، منفی یا خنثی است.

مشاغل و سازمانهای دیگر مایل به تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان بخشی از تحقیقات بازار هستند تا بتوانند یاد بگیرند که چگونه مصرف کنندگان به کالاها یا خدمات خود پاسخ می دهند - و چرا. یک نفر می تواند به وضوح درک کند ، وقتی شخص دیگری می گوید "شاید" ، که گوینده آن کلمه به ظاهر خنثی در واقع به معنای "بله" یا "نه" است. ما آن را به طور طبیعی انجام می دهیم. اما یک تجارت برای بررسی 1000 پاسخ به یک نظرسنجی یا 1000 بررسی آنلاین و ترسیم اطلاعات واضح و عملی ، به ابزارهای پیچیده تجزیه و تحلیل احساسات نیاز دارد.

در این مقاله ، ما در مورد موضوعات مربوط به تجزیه و تحلیل احساسات ، از جمله نحوه استفاده از آن در رویدادها و جلسات پیشرو بحث خواهیم کرد.

تجزیه و تحلیل احساسات چیست و چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل احساسات گاهی اوقات از یادگیری عمیق ، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای ارزیابی احساسات مثبت یا منفی بیان شده در مکالمات دیجیتال یا آنلاین استفاده می کند. این همه ورودی هایی را که می توانیم به آن پرتاب کنیم طول می کشد و به ما می گوید که پاسخ دهندگان نسبت به چیزی در مقیاس کلان چه احساسی دارند.

این فرایند به ویژه در رسیدگی به مقادیر زیادی از داده ها که به راحتی توسط یک شخص یا تیمی از افراد قابل ارزیابی نیستند ، مفید است. حتی برای بهترین متخصص بازاریابی تقریباً غیرممکن است که با توانایی دانشمندان داده با استفاده از هوش مصنوعی برای جمع آوری تمام نظرات ، احتمالاً از منابع مختلف ، و ارزیابی آنها به موقع و صحیح مطابقت داشته باشد.

به طور کلی ، از سه مدل تجزیه و تحلیل احساسات (با استفاده از الگوریتم های مختلف تجزیه و تحلیل احساسات) برای تعیین مقدار احساسات استفاده می شود.

• اتوماتیکسیستم ها برای یادگیری از داده ها به تکنیک های یادگیری ماشین متکی هستند.
• مبتنی بر قانون. سیستم ها به طور خودکار تجزیه و تحلیل احساسات را بر اساس مجموعه ای از قوانین ایجاد شده انجام می دهند.
• ترکیبی. سیستم ها رویکردهای مبتنی بر قانون و خودکار را با هم ترکیب می کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات در جلسات و رویدادها

با ابزارهای مناسب ، افرادی که جلسات و رویدادها را رهبری می کنند - به ویژه موارد بزرگ - می توانند از جمع آوری و تجزیه و تحلیل احساسات فوری بهره مند شوند.

به عنوان مثال ، ScatePulse راه حل بیان احساسات Pulse را ارائه می دهد ، که به طور خاص برای جمع آوری این نوع اطلاعات طراحی شده است. این شرکت به شرکت کنندگان اجازه می دهد تا از بین گزینه های مختلف مبتنی بر ایموجی (که با اصطلاحات توضیحی (مانند "موافق" یا "مخالف" یا "هیجان زده" ، "گیج" ، "مه" یا "بیش از حد") انتخاب می کنند. جلسه و هرچه آشکار می شود. بنابراین ، یک جلسه یا رهبر رویداد می تواند با تجزیه و تحلیل نتایج ، نمرات احساسات زنده را بدست آورد.

علاوه بر پالس ، نظرسنجی ها و نظرسنجی ها در زمان واقعی جلسه ، Q& AS LIVE و سایر کارکردها نیز امکان رتبه بندی و سؤالات چند گزینه ای را فراهم می کند. این ابزارها همچنین می توانند داده ها را در مورد احساسات و نماهای شرکت کننده جمع آوری کنند. و از آنجا که پالس و سایر ابزارهای تعاملی نتایج واقعی را به مجریان و سازمان دهندگان می دهند ، می توانید از نمره احساسات برای ایجاد تنظیم سریع یا تغییراتی برای بهبود خوشبختی شرکت کنندگان استفاده کنید ، و همچنین برای جلسات و رویدادهای آینده بهتر برنامه ریزی کنید.

این نوع اطلاعات فوق العاده با ارزش است. به عنوان مثال ، با جمع آوری داده ها در مورد نظرات کارمندان در یک جلسه همه جانبه ، شرکت ها می توانند تصمیمات بهتری بگیرند. این مزایا را می توان در داخل و توسط مصرف کنندگان ، سهامداران و عموم مردم مشاهده کرد. این اجازه می دهد تا رهبری از بسیاری از گروه های مردم بازخورد کسب کند و از آن بیشترین استفاده را کند.

مقیاس گذاری با علم داده

بیشتر ، استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات یک سوال از مقیاس است. هنگامی که حجم زیادی از اطلاعات مبتنی بر متن دارید که باید از آنها تعمیم دهید ، مفید است. در حالی که تجزیه و تحلیل احساسات کاربردهای بسیاری دارد ، برخی از مناطق استاندارد وجود دارد که می تواند به ویژه برای مشاغل مفید باشد ، خواه در جلسات با کارمندان ، شرکا ، یا مشتریان ، یا به صورت ناهمزمان ، از جمله:

• ارزیابی بازخورد کارمندان. این می تواند بازخورد کارمندان را به ویژه در یک سازمان بزرگ بسیار ساده تر کند.
• نظارت بر رسانه های اجتماعی. مورد استفاده برای گوش دادن به رسانه های اجتماعی ، می تواند به نظارت روزانه ، پیرامون رویدادهای خاص یا محصولات کمک کند و ذکر رسانه های اجتماعی یا سایر مشاغل را ارزیابی کند.
• تجزیه و تحلیل پاسخ های نظرسنجی. مشابه بازخورد ، می توان از آن برای تجزیه و تحلیل مقادیر بیشتری از داده های نظرسنجی استفاده کرد.
• ارزیابی احساسات مشتریمی توان از آن برای یافتن مشتریان خوشحال و ناراضی سازمان استفاده کرد و بینشی در مورد اینکه چه چیزی برای کسب و کار شما مفید است و حتی بهتر از آن چه چیزی نیست، به شما می دهد.

فناوری تحلیل احساسات

ما قبلاً به ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) اشاره کردیم، بنابراین بیایید به معنای آن بپردازیم، به چند نمونه از نحوه کارکرد آن نگاهی بیندازیم و ببینیم که چگونه انجام آن کمی دشوار است.

هم الگوریتم های NLP و هم الگوریتم های تحلیل مبتنی بر قانون، داده ها را پردازش می کنند، کلمات مثبت و منفی را در پاسخ ها و همچنین هر احساس خنثی را ارزیابی می کنند و سپس از طبقه بندی احساسات برای سازمان دهی داده ها استفاده می کنند. برنامه ها آن داده های کیفی را به یک نمودار (مثلاً یک نمودار حباب دار) تبدیل می کنند تا به مردم کمک کنند معنی آن را بفهمند. این نمایش های بصری به سازنده نظرسنجی کمک می کند تا احساس پاسخ دهندگان را در مورد یک موقعیت خاص، مانند شناخت برند، محصول یا خدمات، درک کند.

همانطور که قبلاً ذکر شد، سیستم های تجزیه و تحلیل احساسات مختلفی وجود دارد، و هر کدام می توانند به روش های متفاوتی برای نزدیک شدن به تحلیل احساسات از جمله رسانه های اجتماعی، راه حل های منبع باز، زبان های مختلف، نظرسنجی ها، داده ها و موارد دیگر استفاده شوند.

تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به شما در جمع آوری داده های بی طرفانه، نتایجی که به طور مداوم اندازه گیری می شوند، و بینش هایی که به خوبی تنظیم شده اند، کمک کند، در حالی که کارکنان یا اعضای تیم خود را برای انجام سایر وظایف مهم باز می گذارد. با این حال، از آنجا که برخی از تکنیک ها و ابزارهای مرتبط هنوز در حال توسعه هستند، نتایج احساسات ممکن است همیشه بی عیب و نقص نباشد. جایی برای بررسی دستی برای بررسی دقیق نتایج شما وجود دارد.

نتیجه

هر کسب وکاری با دانستن اینکه کارکنان، مشتریان و پایگاه مصرف کننده اش در سطح عمیق تری چه احساسی دارند، سود می برد. با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات مانند MeetingPulse's Pulse، سازمان شما می تواند به درک نحوه واکنش شرکت کنندگان جلسه به جلسات بسیار نزدیکتر شود. این اطلاعات می تواند منجر به تغییرات فوری و بهبودهای طولانی مدت شود.

MeetingPulse می تواند به سازمان شما کمک کند تا بفهمد مردم واقعاً چه احساسی دارند و تمام بینشی را که برای بهتر کردن نام تجاری خود نیاز دارید به شما می دهد.