用户的心里在想什么？查看评论情绪分析可帮助您找出答案。

手动分析反馈可能是一项费力且低效的任务，会给您的员工带来损失。然而，自然语言处理（NLP）的应用可以简化反馈分析，减轻员工的压力，并提高客户反馈数据量化的精度，以供后续分析和策略应用。

NLP 在情感分析领域不可或缺。它采用计算技术来解析和理解人类语言的细微差别。该技术涵盖各种过程，例如情感分析、识别命名实体、标记词性以及将文本分解为标记。 

以用户评论为例，“这是我用过的最好的约会应用程序！” 情绪分析算法可以检测“最佳”和“曾经使用过”等关键短语以及所传达的整体积极语气，从而量化反馈背后的情绪。

FoxData在我们的最新版本中，添加了评论情绪分析功能！

您想更深入地了解客户的情绪吗？现在就来看看这个功能能给你带来什么吧！

什么是评论情感分析？

评论情感分析是通过分析和评价评论内容来确定评论中所表达的情感倾向的方法。它使用自然语言处理技术和算法对评论进行文本处理和情感识别，以确定它们是正面、负面还是中性。它可以了解用户对应用或游戏的情感态度，然后帮助开发者更好地了解用户需求，改进产品或服务，并做出相应的响应。

为什么评论情绪分析很重要？

您是否曾经想象过，如果您能够洞察客户每一句话背后的情感，您的业务将会实现多大的飞跃？

那么为什么情绪分析如此重要呢？下面我们将为您解答。

利用人工智能获得公正的见解

公司可以通过采用人工智能驱动的情绪分析工具来减轻人类分析的固有偏差。这种方法可以从客户反馈中提取一致且客观的见解。

例如，以下评论：

“应用程序社区的多样性令人惊喜，但社区与网络互动的速度却令人印象深刻。”

营销团队可能会忽略此反馈的负面影响，而只关注应用程序社区多样性的积极提及。相比之下，复杂的情感分析工具可以公正地评估整个文本，捕获所传达的全部情感。

通过情绪分析增强产品和服务

情感分析技术通过利用精确的客户反馈，在完善产品和服务方面发挥着至关重要的作用。人工智能系统检测与负面情绪相关的特定元素或场景（称为实体）。根据前面的示例，产品开发人员可以优先考虑增强社区网络的性能，因为情绪分析应用程序将表达的失望与网络的稳定性和响应能力联系起来。

利用实时洞察进行敏捷响应

在现代商业的动态格局中，组织必须迅速应对新出现的危机或市场动态的变化。营销人员利用情绪分析工具即时评估客户对品牌、其产品和服务的情绪。这种实时了解使企业能够根据获得的见解迅速果断地采取行动。

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如何利用它来帮助您的工作？

您肯定很好奇应该如何利用此功能来帮助您的工作。别担心，我们会立即回答您的疑问。

用户反馈分析

对于应用程序开发人员来说，分析用户在应用程序商店中的评论情绪可以让他们了解他们对应用程序的满意程度和不满意程度以及遇到的问题。这有助于开发人员快速识别用户的需求和痛点，并及时采取措施进行改进和修复。

应用程序开发人员可以将评论情绪分析功能与评级和评论结合使用。利用评论情绪分析筛选器分别筛选正面和负面类型。蓝色词云代表积极性，红色词云代表消极性，橙色词云代表中性。字体大小代表了热词出现的频率，字体越大，出现的频率越高。显示最常见的前 25 个热词。

App开发者可以关注负面词，即Top25红色词云。鼠标悬停即可查看热词出现频率及其平均评分。


此后应用开发者可以尝试查看热门负面词汇的具体评论，以快速实现后续针对用户痛点的应用升级。

你一定想知道是否需要去评论区一一筛选？没必要这么乏味！我们的功能可以帮助您通过负面词直接跳转到用户的具体评论！

您只需点击词云下方表格中特定单词对应的评论数量即可查看该评论的详细信息。



通过筛选负面星级，您将能够直接发现用户的需求！

👏专家提示：应用开发者可以固定一个周期的审核巡检一次，比如每月一次，这将有助于您及时响应用户的问题，以便及时解决问题。FoxData的Ratings & Reviews和Review Sentiment Analysis支持筛选相应的日期。

竞争对手分析

产品和营销专家以及开发人员还可以分析竞争对手应用程序的评论情绪，以了解用户对竞争对手应用程序的评论和意见。这有助于开发人员识别竞争对手的优势和劣势，并利用用户对竞争对手应用程序的反馈来优化自己的应用程序。

可以采用与上面用户反馈分析相同的方式来分析竞争对手。但需要注意的是，研究对象将切换到竞争对手的应用程序，不能只看竞争对手的负面词云，还要更多地关注正面词云。

👏专家提示：对于竞争对手分析，我们建议评论情绪分析可以与竞争对手功能结合使用。这将使您更直观地了解与竞争对手的评级差异。如果竞争对手的评级始终领先于您自己的软件，请关注竞争对手的正面评论。相反，关注他们的负面评论。除此之外，你还需要多留意异常的增减，这意味着你的竞争对手可能对他们的产品进行了一些调整或者他们的产品出现了突然的故障。

市场研究与需求分析

对于营销专家来说，评论情感分析可以帮助他们了解用户对类似应用程序的偏好和需求，并发现市场的痛点和机会。通过分析用户评论的情感倾向，营销人员可以了解用户对同类应用的评价和期望，为应用的功能开发和市场定位提供参考。

👏专家提示：营销人员可以重点关注词云中字体较大的词语，因为字体大小代表了热词出现的频率，字体越大，出现的频率越高。这可以帮助营销人员更好地关注广大消费者的市场需求。

除了像用户反馈分析中提到的路径一样关注特定的用户评论之外，营销人员还可以关注某个词语的趋势，即对应于该词语在时间维度上的波动。

近期波动较大的词语是营销人员应该重点关注的词语，因为它们间接暗示了消费者近期的关注点和需求，可以为应用的功能开发和市场定位提供参考。

想要更深入地了解客户的想法？立即尝试FoxData最新的评论情绪分析！想象一下，如果您能够立即了解每条客户反馈背后的真实情感，您的决策将会变得多么快和准确！

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