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マーケティングにおける感情分析の役割
キャンペーンを成功させるには、ターゲット顧客を理解するかどうかにかかっています。あなたのブランド、製品、業界について彼らがどのように感じているかを知ると、共感を呼ぶキャンペーンを構築するために何が必要かを合理的に予測できます。
今日の顧客は、新しい方法でフィードバックを共有しています。多くの場合、そのフィードバックは会社に直接提供されません。フィードバックからできるだけ多くの洞察を収集することが重要です。感情分析がなければ、全体像のほんの一部しか捉えることはできません。
感情分析 マーケティングは、顧客がオンラインで表現する微妙な感情や意見を解読し、ターゲット ユーザーを本当に駆り立てているものについての洞察を生み出す、AI を活用した手法です。
このブログでは、センチメント分析を使用してマーケティング戦略の影響を拡大する方法を学びます。
目次：
感情分析マーケティングとは何ですか?
マーケティングにおける感情分析は、ブランド、製品、サービス、またはマーケティング キャンペーンに対して顧客または潜在顧客が表明する感情、態度、意見を分析および理解するプロセスです。この分析は以下を使用して行われます 自然言語処理 (NLP) 次のようなソースからのデジタル テキスト データに関するテクニック:
- ソーシャルメディア
- カスタマーレビュー
- 記事
- アンケート
- オンラインフォーラム
- 顧客サービスのやり取り
センチメント分析では、各テキストをポジティブ、ニュートラル、またはネガティブに分類します。
ポジティブな感情は、顧客があなたのことを気に入っていることを明らかにし、多くの場合、チャンスのある領域を強調します。否定的な感情はリスクを捉え、問題の側面を特定します。 顧客体験 それは改善につながる可能性があります。中立的な感情は、テキストに強いポジティブまたはネガティブな感情が欠如していることを示します。
マーケティングにおける感情分析の役割
センチメント分析を使用すると、マーケティング担当者は、視聴者が実際にどのように考え、感じているかに合わせたキャンペーンを作成できます。理想的な顧客に応える際に推測に頼る必要がなくなり、共感を呼び、エンゲージメントを促進する戦略の開発が容易になります。
感情分析の仕組み
感情分析ツールは、大量のテキストを消化し、顧客の経験、考え、感情についての洞察を生み出します。データはソーシャル メディア、レビュー サイト、フォーラムなどのオンライン ソースから収集されます。次に、そのテキストは前処理フェーズを受けて、ノイズ、無関係な情報、書式の不一致が除去されます。これには、トークン化、小文字化、ストップワードの削除、ステミングや見出し語化が含まれる場合があります。
データがクリーンで構造化されると、機械学習アルゴリズムまたは深層学習モデルがテキストの内容とコンテキストを表す単語、フレーズ、または N グラムを抽出し、各部分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ます。標準化されたスコアリング システムを使用してバイアスを最小限に抑えてセンチメントを評価し、結果として得られる洞察をより正確で信頼できるものにしています。そこから、ブランドはその洞察を利用してマーケティング戦略を最適化します。
マーケティングにおける感情分析の 8 つの応用
感情分析は、顧客にテーブルに座ってもらい、そこで正直でフィルターのないフィードバックを得ることができるようにするようなものです。特定の瞬間に顧客がどのように感じているかを理解することは、より強力なコンバージョン パスを設計し、より適切な予算決定を行い、顧客との関係を強化するのに役立ちます。
まずは、最も影響力のあるセンチメント分析アプリケーションをいくつか紹介します。
100の意味
ソーシャルメディアでのリスニング
感情分析を使用する ソーシャルメディアでのリスニング ソーシャルネットワーク上で人々があなたのブランド、製品、またはニッチについて何を言っているかを解釈するため。
感情分析ツールは、ソーシャル投稿やコメントを分析し、伝えられた感情、意見、態度に基づいてスコアを付けます。これにより、顧客がソーシャル メディア上のブランドやその他のトピックをどのように認識するかを決定するプロセスが標準化されます。
マーケティング担当者は、顧客の感情を念頭に置いてキャンペーンを作成することで、これらの洞察をソーシャル メディア戦略に組み込むことができます。対象となる顧客の意見や感情を取り入れることは、あなたが視聴者に耳を傾け、気を配っていることを示します。これにより、よりパーソナライズされたキャンペーンを通じて、より深いつながりとエンゲージメントにつながる可能性があります。
ブランドの洞察
感情分析は、製品、サービス、顧客エクスペリエンスを改善する機会も明らかにします。
感情をリアルタイムで監視してネガティブな感情を特定し、危機時にブランドの評判を守ります。
感情分析では、顧客のフィードバック データから魅力的なストーリーを明らかにすることもできます。これらの本物の顧客ストーリーを使用して、顧客のニーズに直接語りかける強力なブランド ナラティブを作成できます。
競合分析
競合他社の顧客感情を分析すると、競合他社のブランド認識、市場シェア、市場行動に関する貴重な洞察が得られ、競争上の優位性が得られます。
これらの洞察は、パフォーマンスのベンチマーク、視聴者のエンゲージメントの向上、差別化の機会の特定に役立ちます。
意見マイニング
意見マイニングでは感情分析を使用して、顧客の感情、意図、意見をスライドスケールで調査します。意見マイニングでは、感情をポジティブ、ネガティブ、または中立としてスコアリングするのではなく、顧客の特定の感情をランク付けします。たとえば、ユーザーのソーシャル メディア コメントは、「非常に満足」と「非常に不満」の間でランク付けされる可能性があります。
意見マイニングでは、顧客の行動を引き起こす根底にある感情を調査するため、
これを使用して、市場調査、マーケティング キャンペーン、リスク軽減、および 顧客サービス。
お客様の声（VoC）
VoC はカスタマー ジャーニー全体にわたるフィードバックを表します。ブランドは、VoC プログラムを使用して、ターゲット顧客の要望やニーズに基づいて製品やマーケティング戦略を設計します。その周り 83% の米国消費者は、優れた顧客サービスをブランド ロイヤルティの重要な、または非常に重要な推進要因として分類しています。 VoC 分析にセンチメント分析を活用すると、顧客エクスペリエンスを最適化し、ビジネスの成長を促進できます。
感情分析ツールが分析する 顧客感情 オンラインレビュー、アンケート、CRMノート、その他のソースからリアルタイムで収集します。これにより、問題や機会を特定し、顧客のニーズや好みに合わせてマーケティング戦略を迅速に適応させることができます。顧客の期待に応え続けることで、より強い関係が育まれ、顧客ロイヤルティが高まります。
市場調査
センチメント分析を市場調査に適用するには、いくつかの方法があります。一例として、市場センチメントの監視が挙げられます。これはセンチメント分析を使用して、業界のトレンド、イベント、問題に関する全体的なセンチメントと世論を監視します。
市場調査者は、ニュース記事、ソーシャルメディアのコンバージョン、オンラインディスカッションから収集した感情に関する洞察を利用して、市場のダイナミクス、感情、消費者行動の潜在的な変化について知ることができます。使用することもできます アスペクトベースの感情分析 サービス、トピック、製品のどの側面が他の側面よりも好まれているか、そしてその理由をすべて自由形式のフィードバックから調査します。
センチメント分析では、過去のセンチメント データのパターンと相関関係を特定することで、顧客の好みの変化や市場トレンドを予測することもできます。
また、センチメント分析を使用して、自由回答型のターゲット市場調査をレビューし、調査回答者の感情や意見に関する定量的データを大規模に分析することもできます。
21の精神的な意味
インフルエンサーの発掘
感情分析は、マーケティング担当者が感情がブランドの目的と一致するインフルエンサーを見つけるのに役立ちます。あなたのブランドに強く共鳴するインフルエンサーを特定することで、よりインパクトのある本物のコラボレーションが実現します。
まず、ターゲットのキーワードを使用して頻繁に投稿するインフルエンサーを見つけてから、感情分析を使用して、視聴者がキーワードについてどのように感じているかを評価します。理想的なインフルエンサーの視聴者は、あなたのニッチなトピックに対して肯定的な感情を抱くでしょう。
キャンペーンのパフォーマンス分析
感情分析は、マーケティング担当者がキャンペーンのパフォーマンスを分析して最適化するのに役立ちます。
顧客の感情を追跡し、キャンペーンが成功または失敗する理由を分析することで、キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムで評価します。どの地域や人口統計がポジティブな反応とネガティブな反応を示したのかを特定し、今後のキャンペーンを最適化して各顧客セグメントの感情を改善する方法を見つけてください。
トップの感情分析マーケティング ツール
顧客感情を手動で評価するには、ブランドへの言及、顧客サービスでのやり取り、オンライン ディスカッション、その他の関連コンテンツを収集し、各コンテンツに一度に 1 つずつ感情スコアを付ける作業が何時間も、場合によっては数日もかかります。時間がかかる上に、矛盾や人間の偏見により結果の信頼性が低くなります。
幸いなことに、顧客の感情や意見を解読するために利用できる高度なツールやテクノロジーがたくさんあります。ここでは、実用的な洞察を生み出し、マーケティング キャンペーンを最適化し、顧客エクスペリエンスを向上させるために使用できるセンチメント分析マーケティング ツールをいくつか紹介します。
スプラウトソーシャル
スプラウトソーシャル は、マーケティング担当者が顧客の要望やニーズを理解するのに役立つ感情分析機能を備えたオールインワンのソーシャル メディア管理プラットフォームです。 Sprout は AI 主導のテクノロジーを使用して、大規模な大量のデータの取り込みを可能にします。当社のリスニング ソリューションは、1 秒あたり最大 50,000 件の投稿と毎日平均 6 億件のメッセージを処理するため、ブランドの認知度を高める影響力の高い会話に焦点を当てることができます。
Sprout のセンチメント分析は、絵文字や文法の矛盾を含む複雑な文章から顧客のセンチメントを検出し、顧客がどのように感じているかを正確に把握します。ブランドはこれらの洞察を長期にわたって追跡しながら、感情ごとに個々の投稿をフィルタリングして、優先度の高い顧客サービス要求を優先順位付けすることもできます。
当社の強力なリスニング ツールを使用するために、ブール検索の専門家である必要はありません。の AIアシストによるクエリ この機能は、指定されたキーワードに基づいてクエリを絞り込む提案を生成します。
また、Sprout のセンチメント分析ツールはソーシャル メディア マーケティング ソリューションのフル スイートの一部であるため、マーケティング戦略全体にセンチメント分析を適用することがはるかに簡単になります。 Sprout を使用すると、インサイトをプラットフォーム内でソーシャル戦略に直接反映できるほか、部門間で共有できるインサイトとレポートを生成して、より大きなビジネスに影響を与えることができます。
主な特徴: - 顧客の感情: 特定のトピック、トレンド、製品、エクスペリエンスなどに関する顧客の感情や意見を調査します
- ソーシャルリスニング: ブランド、マーケティング キャンペーン、競合他社などに関する視聴者の洞察を得る、洗練されたリスニング クエリを構築します。
- AI を活用したフィルターとインテリジェントな検索クエリ: 使用 AIと自動化 リスニングクエリフィルターを調整して、より徹底的で実用的な結果を得る
- 合理化されたデータ分析: 数十億のデータポイントを自動的に選別して、傾向、洞察、重要な知見を明らかにします
- 危機管理: カスタムの危機アラートと詳細な感情分析により、進化する会話を監視
- 競合分析: 業界のギャップを特定し、シェア・オブ・ボイス (SOV) を追跡し、顧客が競合他社をどのように認識しているかを理解します。
- インフルエンサーの探索: 投稿後のセンチメントと影響力に基づいて影響力のある人や思想的リーダーを特定する
評判
評判の 顧客インサイト ツールは、顧客の感情を詳細に分析して、トレンドのトピックをリアルタイムで明らかにします。高度なテキスト分析を使用して、コンテンツの主題と感情を特定し、トピックとテーマごとに分類されたダッシュボードに分析情報を表示します。
レピュテーションを使用して、顧客感情を理解し、ブランドの長所と短所を強調し、顧客エクスペリエンスを向上させ、ブランドにとって重要なリスクを特定して軽減します。
主な特徴:
- 競合レポート: 競合他社に対する顧客の感情を理解する
- 体験の洞察: カスタマーエクスペリエンスについて顧客がどのように感じているかを測定する
- 評判スコア: 顧客がブランドをどのように認識しているかをリアルタイムで計算します。
- 感情マップ: コメントやレビューで表現された感情を分析します。
- フィードバックの自動分類: 顧客のフィードバックを業界固有のカテゴリに自動的にグループ化します
モンキーラーン
Monkeylearn の無料感情分析ツール マーケティング担当者がテキスト データ内の感情を迅速に検出できるようになります。テキストをボックスに貼り付けると、感情評価が表示されます。このツールは、センチメントが肯定的、否定的、または中立的であるかどうかを信頼度のパーセンテージで示します。
主な特徴:
- 感情分析： テキストに対する顧客の感情が肯定的、否定的、中立的であるかを特定する
- 信頼度評価: 各センチメントの信頼度評価を受け取る
レキサリティクス
レキサリティクス テキスト分解と NLP を使用して、テキストの感情を評価します。このツールは分類を使用します。 固有表現認識 、意図検出およびその他の技術。これにより、マーケティング担当者が履歴分析と予測分析を行うのに役立つ構造化された結論が得られます。
このツールは、大量のソーシャル メディア コンテンツを、マーケティング担当者が製品、ブランド、人、サービスに関する会話を評価するのに役立つ構造化された洞察に変換するのに最適です。
主な特徴:
- 感情分析と評価: 顧客感情に関する洞察を収集して評価する
- 文書の分類: NLP と機械学習を使用して顧客レビュー、サポート チケット、その他のドキュメントを分類します。
- エンティティの抽出: テキストから固有名詞を自動的に抽出し、文書からその感情を判断します
- 意図の検出: 顧客からのフィードバックのそれぞれの意図を理解する
- 29 言語の母国語サポート: 顧客からのフィードバックを 29 言語で分析
トークウォーカー
トークウォーカーの AI を活用したセンチメント分析は、マーケティング担当者が顧客が何を望んでいるのかを理解し、ブランドの評判を守るのに役立ちます。このツールは、ニュース記事やソーシャルメディアの投稿からアンケートの回答に至るまで、すべての監視結果にセンチメント情報を追加します。リスクの高い投稿にリアルタイムでフラグを立て、迅速な対応を通じてブランドの評判を守るのに役立ちます。
このツールは、製品機能のセンチメント指標も提供し、主要な製品特性を比較して、視聴者が気に入っている機能、改善が必要な機能、および市場の先を行く方法を見つけるのに役立ちます。
555は愛を意味します
主な特徴:
- 感情分析： AI を活用したセンチメント分析を使用して顧客のフィードバックを 90% の精度で分析します
- 競合他社のインテリジェンス: 顧客が競合他社をどのように認識しているかを理解する
- コンテンツのアイデア: 顧客の感情に基づいてコンテンツのアイデアをブレインストーミングする
- リアルタイムのトレンド識別: 顧客の共感を呼ぶ現在のトレンドを特定する
センチメント分析でマーケティング戦略を最適化する
顧客からのフィードバックは変化しています。顧客は、悪い経験をしたとき、あなたに直接教えてくれません。彼らはそれについて話すためにソーシャルメディアやレビューサイトを利用することを好みます。そのため、フィードバックを収集し、その感情を分析することがさらに重要になります。ここで、感情分析ツールが非常に貴重なリソースであることがわかります。これらは、さまざまなソースから顧客に関する豊富な洞察を自動的に抽出し、製品、マーケティング キャンペーン、ブランドの評判などを有意義に改善するのに役立ちます。
それを最大限に活用するには、適切なツールが必要です。ここでいくつかを共有しましたが、詳細なリストを確認してください。 感情分析ツール 市場で最適なオプションをさらに調査します。
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