إذا كنت ممن يعملون في مجال التسويق فلا بد أنك سمعت بتقنية تحليل المشاعر Sentiment Analysis وعلمت مدى أهميتها في زيادة الإيرادات ورفع نسبة الوعي بالعلامة التجارية لشركتك أو منتجاتك. 

لم يعد كافياً الاعتماد على البرمجيات التي تقوم بإحصاء وتحليل الاعجابات والتعليقات والمراجعات على قنوات التواصل الاجتماعي أو المواقع الإلكترونية، ولا الاعتماد على الاستبيانات سواء الورقية أم الالكترونية، فقد تكون تلك التفاعلات عبارة عن مجاملات أو غير ذلك، وقد لا تعكس الشعور الحقيقي للزبون أو المستهلك تجاهك أو تجاه منتجاتك أو خدماتك. لذلك ولتكون الصورة أشمل وأعمق، أصبح لا بد من معرفة المشاعر والعواطف التي يكنها لك عملاؤك من خلال تفاعلهم مع الشركة أو منتجاتها وخدماتها طالما أصبح العلم يوفر لك ذلك ويزودك بحلول لتعزيز سمعة علامتك التجارية والحفاظ على استمرار عملاءك معك خصوصاً أن الدراسات تؤكد على أهمية فهم مشاعر العملاء و التنبؤ بسلوكهم. يظهر بحث لـ استيبان كولسكي  Esteban Kolsky   ما يلي:

لنتعرف أكثر على هذه التقنية:

ما هو تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):

يعرف تحليل المشاعر بإسم التنقيب عن الرأي Opinion mining  أو الذكاء الاصطناعي العاطفي Emotion AI وهو تطبيق بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بغرض مسح وتحديد الكلمات المكتوبة أو المحكية وتحديد المشاعر والعواطف التي يشعر بها الشخص في ذلك الوقت. وتستخدمها الشركات لمراقبة المحادثات مع العملاء أو التفاعلات من آراء أو شكاوى أو اقتراحات فتحقق الفوائد التالية:

• قياس ثقة المستهلك ومعرفة درجة رضاه عن العلامة التجارية أو منتجات الشركة أو خدماتها وبذلك تعتبر مفتاحاً للحفاظ على العملاء، 
• وضع الخطط التسويقية أو إعادة تشكيلها لتحقيق نتائج أفضل
• تمكين الشركات من تقييم إعلاناتهم ومنشوراتهم
• تمكين الشركات من تحسين إدارة الأزمات 
• تمكين الشركات من تحسين منتجاتها ونوعيتها وتطويرها 
• تخفيض نسبة دوران الموظفين وزيادة معدل الرضا الوظيفي

مصادر البيانات

تتعدد مصادر البيانات الخاصة بهذه التقنية لتشمل (دون حصر) وسائل التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك، تويتر، لينكد ان وغيرها. أيضاً المنتديات والمدونات ورسائل البريد الإلكتروني ومواقع الإنترنت والاستبيانات الرقمية، التسجيلات الصوتية، المكالمات الهاتفية.

تقنيات تحليل المشاعر

يقوم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بتشغيل خوارزميات معقدة مثل معالجة اللغة الطبيعية NLP ، وتحليل النص Text Analysis، واللغويات الحسابية Computational Linguistics، والقياسات الحيوية Biometrics ، من أجل تحليل النصوص أو الصوت وتحليل المشاعر وإدراك العاطفة المرتبطة بها من وجهة نظر بشرية.

أما أنواع المشاعر التي تصنفها تقنية تحليل المشاعر فاقتبس من مقالة في موقع MonkeyLearn 

أمثلة عملية

من الأمثلة العملية لتطبيق هذه التقنية في مجال التسويق هو تكامل العديد من أدوات تحليل المشاعر مع أنظمة علاقات الزبائن CRM لتقديم رؤى أعمق لسلوك الزبائن بناءً على تفاعلاتهم مع الشركة. فمثلاً من أهم الشركات العالمية التي تستخدم تحليل المشاعر  هي 

KFC, Walmart, Amazon, Apple, Google TripAdvisor, Intel, Nike and Twitter

ولا يقتصر استخدام هذه التقنية على المجالات الشركات التجارية فقط بل يتعدى ذلك للكثير من المجالات الأخرى مثل البنوك والعناية بالصحة والقطاع الحكومي أيضاً.

تحديات ومستقبل تقنية Sentiment Analysis:

يواجه تحليل المشاعر عدة مصاعب قد تخفض أو تعدم صحة استنتاجاته، نذكر منها:

• عبارات السخرية: مثل “خدمتكم رائعة جداً، استغرقت 30 دقيقة حتى أجبتم على هاتفي”
• عبارات النفي: مثل “لن أقول أن الخدمة كانت سيئة”
• تعدد المشاعر: مثل “كان القياس جميلاً، ولكن القماش سيئاً، بينما اللون باهتاً جداً”

لذلك، يتم العمل على تطوير هذه التقنية باستمرار لتشمل تحسينات في كيفية معالجة هذه التحديات. كما هناك العديد من الجهود الحالية في تحسين استقراء الصوت، بالإضافة إلى السعي نحو تطوير الخدمة لاستقراء معالم الوجه ومعرفة المشاعر المرتبطة به.

أخيراً، قد لمسنا مما سبق أهمية هذه التقنية و أن كبار الشركات العالمية تستخدمها كونها تحتاج لكم كبير من البيانات . مع ذلك فهي لا تنحصر بالشركات الكبيرة فقط، فتطور أنظمة CRM  و ERP  وعرضها على شكل برمجيات سحابية تباع كخدمة SaaS، أتاح للشركات الصغيرة والمتوسطة أيضاً الاستفادة منها والحصول على نتائج جيدة في تحسين الإيراد والحفاظ على العملاء.

المراجع:

https://www.businessnewsdaily.com/10018-sentiment-analysis-improve-business.html

https://monkeylearn.com/sentiment-analysis/

https://medium.com/analytics-vidhya/future-of-sentiment-analysis-13a9be14218b

 https://aws.amazon.com/ar/what-is/sentiment-analysis/