Что происходит в головах ваших пользователей? Review Sentiment Analysis поможет вам это выяснить.

Анализ отзывов вручную может быть утомительной и неэффективной задачей, которая отрицательно сказывается на вашем персонале. Однако применение технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) может упростить анализ отзывов, снять нагрузку с сотрудников и повысить точность количественного измерения данных отзывов для последующего анализа и стратегического применения.

NLP неотъемлемый инструмент анализа тональности. Он использует вычислительные методы для разбора и понимания тонкостей человеческого языка. Эта технология включает в себя различные процессы, такие как анализ тональности, распознавание именованных сущностей, маркировка частей речи и разбивка текста на токены. 

Приведем пример отзыва пользователя: "Это лучшее приложение для знакомств, которое я использовал!" Алгоритмы анализа тональности могут обнаруживать ключевые фразы, такие как "лучшее" и "которое я использовал", а также общий позитивный тон отзыва, тем самым количественно измеряя настроение, выраженное в отзыве.

FoxData в своей последней версии добавила функцию анализа тональности отзывов!

Хотите получить более глубокое понимание чувств ваших клиентов? Узнайте, что может дать вам эта функция прямо сейчас!

Что такое анализ тональности отзывов?

Анализ тональности комментариев является методом определения тенденций настроения, выраженных в комментариях путем их анализа и оценки. Он использует методы и алгоритмы обработки текста и распознавания тональности, чтобы определить, является ли комментарий позитивным, негативным или нейтральным. Он позволяет понять эмоциональное отношение пользователя к приложению или игре, а затем помогает разработчикам лучше понять потребности пользователей, улучшить продукты или услуги и принять соответствующие меры.

Почему важен анализ тональности отзывов?

Когда вы думали о том, какой прорыв сделает ваш бизнес, если бы вы могли понять эмоции, лежащие в основе каждого слова ваших клиентов?

Итак, почему анализ тональности так важен? Мы дадим вам ответ ниже.

Использование искусственного интеллекта для объективных выводов

Компании могут уменьшить врожденные предубеждения анализа отзывов людьми, используя инструменты анализа тональности на основе искусственного интеллекта. Такой подход позволяет получать последовательные и объективные выводы на основе отзывов клиентов.

Например, возьмем этот комментарий:

"Разнообразие в сообществе приложения было приятным сюрпризом, но скорость общения в сообществе оставляла желать лучшего."

Маркетинговая команда может не заметить негативный аспект этого отзыва, сконцентрировавшись только на положительном упоминании о разнообразии сообщества приложения. В то же время сложные алгоритмы анализа тональности могут беспристрастно оценить весь текст, улавливая полный спектр передаваемых эмоций.

Улучшение продуктов и услуг с помощью анализа тональности

Технология анализа тональности имеет важное значение для совершенствования продуктов и услуг путем использования точной обратной связи клиентов. Системы искусственного интеллекта обнаруживают конкретные элементы или сценарии (называемые сущностями), связанные с негативными настроениями. Отталкиваясь от предыдущего примера, разработчики продуктов могут уделить приоритет улучшению работы сети сообщества, так как алгоритм анализа тональности связывает выраженное разочарование со стабильностью и отзывчивостью сообщества.

Использование полученной информации в режиме реального времени

В динамичной среде современного бизнеса организации должны быстро реагировать на возникающие кризисы или изменения на рынке. Маркетологи с помощью инструментов анализа тональности могут оценить настроение клиентов к бренду, его предложениям и услугам мгновенно. Это понимание в режиме реального времени дает возможность предприятиям действовать оперативно и решительно на основе полученных данных.

Как вы можете использовать это для помощи в работе?

Вам определенно интересно, как именно вы должны использовать эту функцию для помощи в работе. Не волнуйтесь, мы ответим на все ваши вопросы прямо сейчас.

Анализ отзывов пользователей

Для разработчиков приложений анализ тональности отзывов пользователей в магазине приложений позволяет понять, насколько они удовлетворены или неудовлетворены своими приложениями и какие проблемы они испытывают. Это помогает разработчикам быстро выявлять потребности и проблемы пользователей и принимать своевременные меры по их улучшению и исправлению.

Разработчики приложений могут использовать функцию анализа тональности отзывов совместно с рейтингами и отзывами. Используйте фильтры анализа тональности отзывов, чтобы отдельно фильтровать положительные и негативные типы.

Синие облака слов представляют положительность, красные - отрицательность, а оранжевые - нейтральность. Размер шрифта отображает частоту появления горячего слова: чем больше шрифт, тем чаще оно появляется. Показаны 25 наиболее часто встречаемых горячих слов.

Разработчики приложений могут обращать внимание на негативные слова, то есть на красные облака слов. Наведите указатель мыши, чтобы увидеть, как часто появляется горячее слово и его средний рейтинг.


Затем разработчики могут просмотреть конкретные отзывы с использованием наиболее отрицательных терминов, чтобы быстро внедрить последующие обновления приложения, направленные на устранение проблем, с которыми сталкиваются пользователи.

Вы наверняка задаетесь вопросом, нужно ли вам переходить в раздел комментариев и просматривать их по одному? Это необязательно! Наша функция позволяет вам сразу перейти к конкретному отзыву пользователя, используя негативные слова!

Вам нужно лишь нажать на количество отзывов, соответствующих конкретному слову, в таблице под облаком слов, чтобы увидеть детали отзыва.



Фильтруя отрицательные оценки, вы сможете напрямую узнать потребности пользователей!

👏Советы эксперта: Разработчики приложений могут назначить период проверки отзывов один раз, например, один раз в месяц, что поможет вам своевременно реагировать на проблемы пользователя, чтобы решить их вовремя. Функции Рейтинги и отзывы и анализ тональности отзывов на FoxData поддерживают фильтрацию по соответствующей дате.

Анализ конкурентов

Специалисты по продукту и маркетингу, а также разработчики могут также анализировать тональность отзывов о конкурентных приложениях, чтобы понять отзывы и мнения пользователей о приложениях конкурентов. Это помогает разработчикам определить сильные и слабые стороны конкурентов и использовать отзывы пользователей о приложениях конкурентов для оптимизации их собственных приложений.

Анализ конкурентов может быть проведен таким же образом, как анализ отзывов пользователей, описанный выше. Однако следует отметить, что объектом исследования будет являться приложение конкурента, и необходимо больше внимания уделить не только негативным облакам слов конкурента, но и положительным облакам слов.

👏Советы эксперта: Для анализа конкурентов рекомендуется использовать функцию Analyzing Competitors совместно с функцией Review Sentiment Analysis. Это позволит получить более наглядное представление о разнице в рейтинге с конкурентами. Если рейтинг конкурента постоянно значительно выше, чем вашего программного обеспечения, сосредоточьтесь на положительных отзывах о конкуренте. В обратном случае обратите внимание на их негативные отзывы. Кроме того, следите за необычными увеличениями и снижениями, так как это может указывать на то, что у конкурента произошли изменения в продукте или его товары испытывают резкое снижение качества.

Исследование рынка и анализ потребностей

Для маркетологов анализ тональности отзывов может помочь понять предпочтения и потребности пользователей в схожих приложениях и обнаружить проблемы и возможности на рынке. Анализируя тенденции настроения комментариев пользователей, маркетологи могут понять оценку и ожидания пользователей в отношении схожих приложений, что может быть полезным для разработки функционала приложения и позиционирования на рынке.

👏Советы эксперта: Маркетологи могут сосредоточиться на словах с крупными шрифтами в облаке слов, потому что размер шрифта отражает частоту использования этих слов, и чем больше шрифт, тем чаще они появляются. Это поможет маркетологам более точно сосредоточиться на потребностях большинства потребителей рынка.

В дополнение к фокусировке на конкретных комментариях, как указано в анализе отзывов пользователей, маркетологам также стоит обратить внимание на тенденции термина, которая соответствует колебанию использования термина во временной перспективе.

Слова, которые в последнее время сильно колебались, являются терминами, на которые маркетологам следует обратить больше внимания, поскольку они косвенно указывают на недавние интересы и потребности потребителей, и могут служить ориентиром для разработки функционала приложения и позиционирования на рынке.

Хотите более глубоко понять, что происходит в голове ваших клиентов? Попробуйте новый инструмент FoxData - инструмент анализа тональности отзывов! Представьте, насколько быстрее и точнее вы принимали бы решения, если бы мгновенно понимали истинное настроение, лежащее в основе каждого отзыва клиента!

Эта функция в настоящее время бесплатна! Зарегистрируйтесь и позвольте этой функции помочь вашему бизнесу сделать скачок вперед!