트위터 감정 분석: 정의 + 따라야 할 단계
게시 됨: 2022-09-08트위터 감정 분석은 트윗 텍스트 내에서 부정적, 긍정적 또는 중립적 감정을 식별합니다. 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝을 이용한 텍스트 분석입니다. 원본 데이터에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하여 회사가 브랜드, 제품 또는 서비스의 사회적 정서를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 동시에 고객의 온라인 대화를 분석합니다.
감정 분석은 고객 피드백, 설문 조사 응답 및 제품 리뷰를 분석하는 데 자주 사용됩니다.
감성 분석의 일부 관련 영역은 소셜 네트워크, 평판 관리 및 고객 경험 내 기존 커뮤니티의 활동을 모니터링하는 것입니다.
트위터 감정 분석이란
Twitter 감정 분석은 특히 Twitter에서 일련의 단어 뒤에 숨겨진 감정적 어조를 결정하는 프로세스입니다. 감정 분석 도구는 고객의 태도, 감정 및 의견과 관련된 의미 있는 고객 정보를 추출하는 자동화된 기술입니다.
브랜드에 대한 고객 대화의 분류는 중요하며 아래 나열된 계보를 따를 수 있습니다.
- 고객을 위한 브랜드 제품 또는 서비스의 가장 관련성이 높은 특성.
- 이러한 브랜드 특성에 대한 고객 행동 및 의도.
이러한 특성은 보다 인간적인 접근 방식으로 고객 간의 브랜드 평판과 브랜드에 대한 대화를 분석하는 데 필수적인 도구입니다.
감정 분석이 왜 중요한가요?
다양한 플랫폼을 통해 정보를 수집할 때 감성 분석을 통해 기업의 질적 데이터를 파악할 수 있습니다.
고객의 소리(VoC) 프로그램
고객의 소리(VoC) 프로그램은 브랜드에 대한 고객의 감정과 우려를 더 잘 이해하기 위해 수집된 피드백입니다. 이는 고객 경험 향상에 매우 중요합니다. 이 데이터는 위험 예방을 제공하고 회사의 제품 또는 서비스와 관련된 문제를 더 잘 해결하기 위한 전략을 개발합니다.
고객의 느낌과 의견을 평가하면 떠오르는 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. NPS(Net Promoter Score) 연구는 이러한 평가를 수행하는 가장 좋은 방법입니다. 가정 조사는 콘텐츠를 NPS의 동인으로 바꿉니다.
고객 서비스 경험
특별한 고객 혜택 참여는 회사를 만들 수도 있고 망가뜨릴 수도 있습니다. 견적 조사 및 내용 검토는 모두 클라이언트 백 디스커션과 연결될 수 있습니다. 가정 검사는 올바른 사람들과 질문을 조정하여 처리 시간을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다. 결국 클라이언트는 더 멀리 나아갑니다. 훨씬 더 강력한 참여를 강화하고 이탈률을 줄일 수 있습니다.
제품 경험
감정 분석을 통해 고객이 제품 또는 서비스의 하이라이트와 이점에 대해 어떻게 느끼는지 파악할 수 있습니다. 이것은 도움을 제공하고 이전에 염두에 두지 않았을 수 있는 기회 영역을 드러낼 수 있습니다. 이 쇼케이스의 모든 경쟁자에 대한 특정 항목 범주에 대한 비판에 대해 온라인 항목 감사를 마이닝할 수 있습니다. 그 시점에서 고객이 대략적으로 반대로 느끼는 주제를 찾기 위해 추정 검사를 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 개구부 또는 공동 문제가 드러날 수 있습니다.
브랜드 감성 분석
브랜드를 둘러싼 감정은 좋은 고객 경험을 위해 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 브랜드 감성에 따라 매출이 증가하거나 감소합니다. 이는 브랜드 충성도에도 반영되며, 긍정적인 감정은 좋은 리뷰와 추천으로 이어지는 반면 부정적인 감정은 고객 이탈률을 높입니다. 감정 분석은 브랜드에 고객이 자신에 대해 어떻게 느끼는지 모니터링할 수 있는 도구를 제공합니다.
포럼 및 소셜 미디어 플랫폼에서 커뮤니티를 연구하는 것은 브랜드 평판을 인지하는 데 좋습니다. 회사는 또한 브랜드, 제품 이름 및 경쟁업체 언급을 추적하여 큰 그림에서 브랜드 이미지를 이해해야 합니다. 이를 통해 기업은 홍보 캠페인 또는 신제품 출시가 전반적인 브랜드 감정에 어떤 영향을 미쳤는지 평가할 수 있습니다.
소셜 미디어 감정 분석
소셜 미디어는 잠재 고객에게 도달하고 기존 고객을 유지하는 가장 유능한 방법 중 하나가 될 수 있습니다. 소셜 미디어의 훌륭한 고객 리뷰와 게시물은 다른 고객이 회사에서 구매할 수 있도록 합니다. 반면에 나쁜 리뷰와 댓글은 가장 해로운 광고 중 하나가 될 수 있습니다.
Convergys Corp.의 연구에 따르면 YouTube, Twitter 또는 Facebook에서 한 번의 부정적인 리뷰로 인해 회사는 30명 이상의 고객을 잃을 수 있습니다.
시장 조사
감정 분석은 기업이 새로운 트렌드를 구별하고 경쟁자를 분석하며 신흥 시장을 테스트하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기업은 경쟁사의 리뷰 점수를 분석해야 할 수도 있습니다. 감정 분석을 사용하여 이 정보를 평가하면 고객이 경쟁업체에 대해 좋아하거나 싫어하는 것을 인식하는 데 도움이 될 수 있습니다.
트위터 감정 분석 개요
트위터는 공공의 의견을 위해 공개적으로 만들어진 플랫폼입니다. 소비하는 대중도 예외는 아닙니다. 현재 문제를 다루는 플랫폼에서 찾을 수 있습니다. 트위터에서 오피니언 리더, 주요 인플루언서 및 관련 브랜드를 찾습니다. Twitter 감정 분석을 사용하여 기업은 제품 및 서비스, 시장 동향, 경쟁의 성공과 실패에 대한 사용자의 감정에 대해 훨씬 더 명확한 관점을 갖게 됩니다. 트위터는 일반적인 소비자 감정의 훌륭한 지표입니다. 틈새 시장과 그 시장 동향을 연구하는 것이 도움이 될 것입니다.
감정 분석에 트위터를 사용하는 이유는 무엇입니까?
Twitter는 사회 연구를 측정하는 비교적 새로운 도구입니다. 우리는 수백만 명의 사람들이 어떤 주제에 대해 자발적으로 의견을 작성하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 데이터 수집 및 연구를 위한 유기적 데이터 소스입니다. 사회학적, 정치적, 경제적, 분석적 분석이 현재 특히 과학 및 비즈니스에 대해 수행되고 있습니다. 트위터는 아마도 여론의 표본을 얻을 수 있는 가장 좋은 장소일 것입니다.
특정 주제에 대한 개인 및 그룹 반응을 연구하는 것은 감정 분석을 수행하는 것입니다. 설문조사는 여전히 데이터 수집을 위한 놀라운 도구이지만 관심 주제에 대한 특정 트윗의 공급은 Twitter에서 작동합니다. 이를 통해 각 트윗의 감정 이면에 있는 동작을 계산한 다음 결과를 집계할 수 있습니다. 회사는 이 정보를 사용하여 제품 및 서비스에 대한 여론을 수집하고 위험을 피하며 데이터 기반 결정을 내립니다.
최근까지 브랜드, 기사 또는 혜택에 대한 트윗을 분석하는 것은 수동적이고 복잡하며 단조로운 작업이었습니다. 한 사람이 해당 주제에 대한 트윗을 하나씩 살펴보고 관련성이 높은 항목을 결정하고 신중하게 검토하고 기준에 따라 분류해야 했습니다. 지속 불가능할 뿐만 아니라 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 또한 사람의 실수에 취약합니다.
다행히 AI의 기술 발전으로 기업은 트윗 감정 분석에 기계 학습 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. 이렇게 하면 필요할 때 필요한 지식을 얻을 수 있습니다.
트위터 감정 분석을 수행하는 단계
1. 트위터 데이터 수집
Twitter에서 정보를 수집하려면 다음을 고려해야 합니다.
- 현재 트윗 : 실시간으로 키워드 또는 해시태그를 추적하는 데 유용합니다.
- 역사적 트윗 : 다양한 기간의 감정을 비교하는 데 유용합니다.
2. 데이터 준비
감성 분석을 위해 관련 트윗을 선별한 후 데이터를 준비할 차례입니다. 스터디나 감성 분석을 수행할 데이터를 선택할 때 큐레이션을 수행해야 합니다. 선택한 콘텐츠의 품질이 높을수록 결과가 좋습니다.
이모티콘, 추가 공백, 주제와 다른 참조 등과 같은 관련 없는 정보 또는 내용은 제거해야 합니다. 예를 들어, 준비의 일환으로 중복 또는 봇 생성 트윗을 배제하기 위해 심층 조사를 수행해야 합니다.
3. 데이터의 감정 분석
품질 연구에 적합한 트윗은 이제 조사를 위해 감정 분석 도구에 제출할 수 있습니다.
결과 시각화
감정 분석은 그래프와 차트를 통해 KPI 결과를 생성하여 얻은 데이터를 노출합니다. 온라인 평판 점수를 높이려면 온라인 존재에 대한 중요성과 신뢰성을 확립해야 합니다. 트위터 감정 분석을 수행하여 평판 점수를 높일 수 있습니다.
브랜드의 인터넷 평판은 회사가 가질 수 있는 가장 중요한 자산입니다. 소비자의 97%는 온라인에서 현지 회사를 찾습니다. 잠재 소비자는 회사에 대해 알게 되면 의견을 형성하고 자신의 인상을 기반으로 구매 결정을 내립니다.
당신이 온라인에 올리는 것은 당신이 일이나 즐거움을 위해 누구인지 정확하게 나타냅니다. 그 발자국은 시간이 지남에 따라 커지고 트위터뿐만 아니라 Facebook, LinkedIn, Yelp 등에 사진, 댓글, 리트윗 및 게시물이 포함됩니다. 이러한 상호 작용은 Google을 통해 빠르게 추적할 수 있는 디지털 흔적을 남깁니다. 온라인 평판 점수는 정량화할 수 있으며 이를 높이는 방법을 찾는 동안 고려해야 할 변수가 많습니다.
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QuestionPro CX를 사용하면 고객이 브랜드에 대해 어떻게 인식하는지 심층적으로 알 수 있으며 고객과의 모든 상호 작용 지점을 평가할 수 있습니다.
여러 기능 중에서 감성 분석 모듈을 사용하면 소셜 네트워크와 같은 채널을 통해 대상 고객으로부터 데이터를 수집하고 나중에 분석하기 위해 포털을 검토할 수 있습니다. 여기에서 고급 데이터 필터링을 수행하고 태그를 지정할 수 있습니다.
그것으로 충분하지 않은 것처럼 QuestionPro CX는 감정 분석 도구 그 이상입니다. 또한 다양한 만족도, 평판 관리 및 소셜 리스닝 연구를 수행하여 대중의 인식을 개선하여 브랜드를 높일 수 있습니다.
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