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2024 年に検討すべきセンチメント分析ツール トップ 15
対面コミュニケーションにおける非言語的な合図と同様に、顧客がオンラインで使用する言語には人間の感情が織り込まれています。
それらの感情を解読し、顧客がブランドについて実際にどう感じているかを理解することが重要です 感情分析 についてです。
しかし、感情を追跡することは簡単なことではありません。
私たちは、複数の Web サイトやプラットフォームにまたがる何千もの会話、ブランドへの言及、レビューを分析することについて話しています。それらの一部はリアルタイムで行われています。
この仕事には感情分析ツールが必要です。
この投稿では、ブランドに対する顧客の感情を監視および分析するのに役立つ最高の感情分析ツールをいくつか紹介します。
感情分析ツールとは何ですか?
感情分析ツールは、人工知能 (AI) を使用してテキスト データを分析し、人々が表現している喜び、不満、失望などの感情を検出します。
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活用する 自然言語処理 (NLP) ソーシャル メディアの投稿、レビュー、フィードバックの背後にあるコンテキストを理解することは、人間と同じですが、はるかに高速かつ大規模です。
次に、ブランドに関する平均センチメントを計算し、ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類します。一部のツールは、競合他社の顧客感情スコアの監視にも役立ちます。
一部のセンチメント分析ツールでは、顔や物体認識テクノロジーを使用してビデオ コンテンツを分析し、表情を識別することもできます。
という文脈で AIマーケティング 、センチメント分析ツールは、企業が世間の認識を洞察し、新たなトレンドを特定し、顧客ケアとエクスペリエンスを向上させ、購入者の共感を呼び、ビジネスの成長を促進する、よりターゲットを絞ったキャンペーンを作成するのに役立ちます。
感情分析ツールのアプリケーション
感情分析ツールは、企業が顧客を理解し、対応する方法に革命をもたらしています。ブランドがこれらのツールから恩恵を受ける具体的な方法をいくつか紹介します。
- ソーシャルリスニング : ソーシャルメディア上のブランド、製品、サービス、キャンペーン、イベント、トレンドに対する顧客の意見や反応に常に注目してください。
- レビュー管理 : 複数のプラットフォームにわたる顧客のフィードバックを分析し、迅速かつ親身に対応して顧客満足度を向上させます。
- 競合分析 : 自社のブランドに対する感情を競合他社と比較して、ポジショニングと世間の認識の点で自社の立ち位置を理解します。
- ブランドに関する洞察: ブランドの評判に関するデータを収集して解釈し、 顧客体験 、製品の長所と短所を分析して、強固なブランド戦略を策定します。
- 意見マイニング: 顧客と従業員の両方のフィードバックを分析して、会社のパフォーマンスを明確に把握し、改善の余地がある領域を特定します。
考慮すべき感情分析ツールのトップ 15
フルスタック感情分析ツール
これらのツールは、複数のソースから情報を取得し、線形回帰などの手法を使用して不正行為を検出し、データを認証します。また、独自の AI テクノロジー上で実行されるため、あらゆる種類のビジネスに強力で柔軟かつスケーラブルになります。
1. スプラウトソーシャル
スプラウトソーシャル AI を活用したリスニングや詳細なセンチメント分析など、オールインワンのソーシャル メディア管理ソリューションを提供します。
業界内で発生する何百万もの会話を複数のプラットフォームにわたって監視します。 Sprout の AI は、複雑な文や絵文字に含まれる感情を検出し、特定のトピックやブランドについて顧客が実際にどのように考え、感じているかを正確に把握できます。
ブランドに対する平均的な顧客センチメントを表示し、長期にわたるセンチメント傾向を追跡します。個々のメッセージや投稿をセンチメントごとにフィルタリングして、迅速かつ効果的に応答します。
Sprout は多言語感情分析もサポートしているため、多様で国際的な顧客ベースを理解し、共感するのに役立ちます。人、場所、製品など、クエリを変更せずに、スマート カテゴリによってタグ付けおよびフィルター処理された全範囲のデータにアクセスします。さらに、Queries by AI Assist 機能は、分析環境をさらに強化できるリスニング クエリのキーワード提案を生成します。
2.InMoment (Lexalytics)
インモーメント は、Lexalytics の AI を使用して複数のソースからのテキストを分析し、それを有意義な洞察に変換するカスタマー エクスペリエンス プラットフォームです。
30 以上の言語と方言をサポートしており、調査やレビューを深く掘り下げて、言葉の背後にある感情、意図、努力、感情を見つけることができます。
3. メダリオン
メダリアの エクスペリエンス管理プラットフォームは、テキスト、音声、さらにはビデオの感情を正確に特定できる強力なリスニング機能を提供します。
このプラットフォームは、ソーシャル メディア、アンケート、レビュー、SMS、電子メール、音声会話など、複数のソースからのリアルタイムのフィードバックの収集と分析に優れています。
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4. クアルトリクス (クララブリッジ)
クアルトリクス は、Text iQ を提供するエクスペリエンス管理プラットフォームです。Text iQ は、高度な NLP テクノロジーを活用して、ソーシャル メディア、アンケート、カスタマー サポートのやり取りなど、さまざまなソースからの非構造化データを分析するセンチメント分析ツールです。
このツールはフィードバックを自動的にテーマに分類できるため、共通の傾向や問題を特定しやすくなります。また、感情スコアを割り当てて感情を定量化し、複数の言語のテキストを分析することもできます。
ソーシャルメディア感情分析ツール
これらのツールは、特にソーシャル メディア プラットフォームに焦点を当て、ツイート、投稿、コメントで表現された感情を分析するように設計されています。これらは、企業が自社のソーシャル メディアでの存在感や、視聴者が自社のブランドについてどのように感じているかをより深く理解するのに役立ちます。
5. ブランドウォッチ
ブランドウォッチ は、ソーシャル メディアの調査と管理のための一連のツールを提供します。同社のリスニング ツールは、さまざまなソーシャル メディア プラットフォームにわたるブランドへの言及や会話を追跡するとともに、感情を分析するのに役立ちます。
メッセージや投稿の感情をポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類し、時間の経過に伴う感情の変化を追跡し、全体的な感情スコアをダッシュボードに表示します。
6. バッファー
バッファ は、パブリッシュ、パフォーマンスおよびエンゲージメントの分析に役立つ使いやすいソーシャル メディア管理ツールを提供します。
このツールの機能の 1 つは、投稿内の感情を「ネガティブ」、「質問」、または「注文」としてタグ付けすることで、ブランドが会話を分類し、回答の計画と優先順位付けを行うことができるようになります。
7. アゴラパルス
アゴラパルス は、受信トレイの公開と整理に特化したもう 1 つのソーシャル メディア管理ソフトウェアです。
これは、「幸せ」、「素晴らしい」、「悪い」、「ひどい」などの特定の単語を含む受信箱のアイテムに「ポジティブ」や「ネガティブ」などのラベルを追加できるという基本的な感情分析機能を提供します。
メッセージにラベルを手動で追加するか、受信トレイ アシスタントを使用してメッセージを自動的に調べ、指定したキーワードを含むすべての関連アイテムにラベルを付けます。
8. 緊急事態
失敗 は、さまざまなソーシャル メディア プラットフォームにわたるメンションを追跡し、各コメント、投稿、またはレビューの感情を特定するのに役立つ、特殊なブランド監視ツールです。
感情を長期的に追跡し、否定的な感情を持つメンションを優先して危機の拡大を防ぎ、感情を競合他社と比較し、キャンペーンへの反応を分析することができます。
ニュース感情分析ツール
これらのツールは、ニュース コンテンツのセンチメントの監視と分析に特化しています。彼らは News API を使用してデータをマイニングし、メディアがブランドやトピックをどのように描写しているかについての洞察を提供します。
9. アイリアン（クアンテクサ）
アイリアン AI を使用して、ニュース コンテンツ内のセンチメントを監視、整理、分析します。これにより、PR チームやコミュニケーション チームがトレンドに注目し、ブランドやトピックに関する世論や認識を監視するための貴重なツールになります。
このツールの重要な機能は、エンティティ レベルのセンチメント分析であり、単一のニュース記事で取り上げられている個々のエンティティの背後にあるセンチメントを特定します。
10. シシオンコミュニケーションクラウド
シシオン は、堅牢なメディア監視機能を備えた AI を活用した PR プラットフォームです。
その機能には、世界、国内、地域、地方、印刷出版物、ペイウォール出版物を含む、96 言語の 1 億以上のソースから抽出されたニュース記事のセンチメント分析が含まれます。
11. メルトウォーター
メルトウォーターの AI を活用したツールは、ブランドに関するトレンドや世論を監視するのに役立ちます。同社のセンチメント分析機能は、深層学習テクノロジーを使用して、ニュース コンテンツのトーンをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類します。
このツールは 242 の言語を処理でき、そのうち 218 言語について詳細なセンチメント分析を提供します。これにより、世界的なニュースのセンチメントを追跡するのに多用途で便利になります。
テキスト感情分析ツール
これらのツールは独自の AI テクノロジーで実行されますが、ソーシャル メディアやニュース プラットフォームとの提携など、直接 API を介して取得されるデータ ソースは組み込まれていません。
12. モンキーラーン
モンキーラーン は、顧客のフィードバックやアンケートなどのデータを整理、ラベル付け、視覚化できるシンプルでわかりやすいテキスト分析ツールです。
このツールは AI を使用して感情を検出、分類し、長期にわたって追跡します。既製の機械学習モデルを使用することも、コーディングせずに独自の機械学習モデルを構築してトレーニングすることもできます。 MonkeyLearn は、SQL、API、ネイティブ統合を使用してアプリや BI ツールに簡単に接続することもできます。
13. Google NLP API
Google NLP API は、エンティティおよびセンチメント分析を通じて、電子メール、チャット、ソーシャル メディアなどのさまざまなドキュメントから洞察や意見を抽出するように設計されたテキスト分析ツールです。
Speech-to-Text および Vision API と統合してオーディオ ファイルやスキャンされたドキュメントを分析することで、マルチメディア コンテンツをサポートします。さらに、Translation API は複数の言語にわたる感情を分析できます。
14.アマゾン・コンプリヘンド
Amazonのテキスト解析ツール 文書、電子メール、ソーシャルメディア、カスタマーサポートチケットを調べて洞察を明らかにします。フレーズ、センチメント、トピックなどの重要な要素を識別し、企業がドキュメントを分類するためのモデルをトレーニングすることもできます。
さらに、個人を特定できる情報 (PII) を特定して編集することで、データのプライバシーを維持し、機密情報を保護します。
15.マイクロソフトアジュール
Azure AI 言語 最小限の機械学習の専門知識で自然言語処理アプリケーションを構築できます。重要な用語を特定し、感情を分析し、テキストを要約し、会話型インターフェイスを開発します。
このプラットフォームは、言語間で適応する多言語モデルを提供します。また、Azure は、モデルのトレーニング専用にテキスト入力を使用することで、厳格なプライバシー基準を維持しています。
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感情分析ツールを使用して、AI に裏付けられたデータ主導の意思決定を行う
AI を活用したセンチメント分析ツールを使用すると、企業は顧客の感情や意見を理解し、効果的に対応することが驚くほど簡単になります。
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