AI nemůže cítit emoce ani sentimenty.
Umí analyzovat tisíce zákaznických recenzí, komentářů, žádostí o podporu, zpráv a příspěvků na sociálních sítích, aby:
- Včasné rozpoznání prvních známek nespokojenosti zákazníků
- Detekujte emoce skryté v otevřených zákaznických recenzích
- Pochopte, jak se sentiment liší v jednotlivých kanálech.
- Identifikujte emocionální spouštěče, které vedou k odchodu zákazníků, upsellům nebo obnovením smluv.
- Sledujte změny sentimentu v čase
To je analýza sentimentu pomocí umělé inteligence (známá také jako těžba názorů).
V následujících částech se dozvíte vše o analýze sentimentu pomocí umělé inteligence. Jak funguje, jaké jsou její různé typy, praktické příklady použití, nejlepší nástroje a jak ji krok za krokem implementovat do svého pracovního postupu.
Co je analýza sentimentu pomocí umělé inteligence?
Analýza sentimentu pomocí umělé inteligence je využití technologií umělé inteligence k identifikaci a klasifikaci emocí v textových datech.
Mezi tyto technologie patří:
- Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Umožňuje AI číst a zpracovávat lidský jazyk rozdělením vět na fráze a interpretací gramatiky/syntaxe.
- Algoritmy strojového učení: Podniky trénují modely strojového učení na velkých objemech již označených dat, aby se naučily rozpoznávat jazykové vzorce a emoce zákazníků.
- Velké jazykové modely (LLM): Pomáhají identifikovat jemné nuance, s nimiž si tradiční nebo základní modely ML neví rady. Umí interpretovat konverzační slang, nepřímou zpětnou vazbu, nejednoznačnosti atd.
📌 Příklad: Společnost každý měsíc obdrží tisíce recenzí aplikací. Pomocí algoritmů analýzy sentimentu pomocí umělé inteligence automaticky shromažďuje, čistí a analyzuje každou recenzi, aby z ní extrahovala základní sentiment.
Pokud tedy uživatel v recenzi napíše: „Aplikace z nějakého důvodu neustále vykazuje chyby“, AI ji označí jako negativní sentiment. Podobně recenze typu „Rozhraní aplikace se mi opravdu líbí“ je klasifikována jako pozitivní sentiment.
Umělá inteligence také identifikuje opakující se témata v uživatelských recenzích, jako je „pomalý výkon“ nebo „snadné použití“, aby ukázala, co ovlivňuje sentiment zákazníků v širším měřítku.
Tyto technologie společně třídí zpětnou vazbu do následujících běžných kategorií sentimentu:
- Pozitivní sentiment: „Díky této aktualizaci jsem dnes ušetřil tři hodiny práce.“
- Negativní sentiment: „Aplikace se zhroutí pokaždé, když otevřu nastavení.“
- Neutrální sentiment: „Jak exportuji data z mého dashboardu?“
- Smíšené hodnocení: „Funkce byla skvělá, ale cena předplatného je příliš vysoká.“
- Emoce: Pokročilé modely analýzy sentimentu dokážou identifikovat konkrétní emoce, jako je frustrace, naléhavost, sebevědomí, váhání nebo riziko.
Proč je analýza sentimentu důležitá
„Proč je analýza sentimentu důležitá? Nestačí sledovat metriky CX nebo zmínky na sociálních médiích?“
Odpověď je jednoznačně NE, a to ze tří hlavních důvodů:
- Aby nedocházelo k domněnkám: Vidíte deset pozitivních komentářů na sociálních médiích za sebou a předpokládáte, že všichni milují vaši novou produktovou řadu. Co vám však uniklo, je 30 negativních komentářů ukrytých hluboko v diskuzi. Analýza sentimentu zohledňuje všechny názory, aby vám poskytla správný celkový sentiment.
- Kvantifikace otevřených zpětných vazeb: Analýza sentimentu přeměňuje nestrukturovaná data na měřitelné a smysluplné informace. Ukazuje vám, jak se zákazníci cítí a jak se jejich sentiment mění v čase, napříč kanály nebo v souvislosti s konkrétními aktualizacemi.
- Pro lepší pochopení: Negativní sentiment se neprojevuje vždy jako zjevná stížnost. Například věta „Je to v pořádku, ale čekal jsem víc“ vyjadřuje zklamání, aniž by obsahovala přímou kritiku. Tyto jemné emoce lze bez správného řešení pro analýzu sentimentu snadno přehlédnout.
🧠 Zajímavost: Dlouho před vznikem počítačů prováděli vědci v 19. století ruční analýzu sentimentu počítáním slov v náboženských a literárních textech. Ručně sledovali frekvenci konkrétních emocionálních termínů, aby odhalili morální vzorce a emocionální změny ve veřejném diskurzu. To je v podstatě to, co dnes umělá inteligence zvládne za milisekundy.
Jak funguje analýza sentimentu pomocí umělé inteligence
Analýza sentimentu pomocí umělé inteligence obvykle zahrnuje tři fáze. Patří mezi ně:
Fáze 1: Sběr dat
Systémy umělé inteligence shromažďují data z různých zdrojů, jako jsou recenze zákazníků, žádosti o podporu, chatové konverzace, průzkumy, e-maily, sociální média atd.
Cílem je centralizovat tato nestrukturovaná data, aby je AI mohla konzistentně zpracovávat.
Tento text však není připraven k analýze. Přejdeme tedy k fázi 2. 👇
Fáze 2: Příprava dat
Neupravená zpětná vazba obsahuje překlepy, emodži, slang a irelevantní znaky, které mohou narušit algoritmy analýzy sentimentu.
AI nejprve vyčistí a standardizuje shromážděnou zpětnou vazbu. To zahrnuje:
- Odstranění šumu: Odstranění HTML tagů, URL adres, speciálních znaků a zastavovacích slov (např. „the“, „is“ nebo „and“).
- Normalizace textu: Převod veškerého textu na malá písmena; oprava běžných pravopisných chyb, aby byly výrazy „GREAT“, „Greeaattt“ a „gr8“ rozpoznány jako stejné.
- Tokenizace: Rozdělení vět na jednotlivá slova nebo tokeny
Tyto zpracované údaje jsou nyní připraveny pro fázi 3. 👇
Fáze 3: Aplikace algoritmu umělé inteligence
Existují tři hlavní přístupy k provádění analýzy sentimentu pomocí umělé inteligence. Jakmile jsou data vyčištěna, můžete použít kteroukoli z těchto metod:
1. Analýza sentimentu založená na pravidlech
Systémy umělé inteligence se řídí předem definovanými pravidly a slovníky sentimentu (obsahují slova předem označená jako pozitivní, negativní nebo neutrální).
Pokud tedy zpráva obsahuje více negativních než pozitivních indikátorů, je klasifikována jako negativní.
Tento přístup je sice rychlý, ale modely umělé inteligence mají potíže s pochopením kontextu nebo skrytých nuancí v textu, protože musí pracovat v rámci přísných, předem definovaných pravidel. To může vést k nesprávné klasifikaci sentimentu.
📌 Příklad: Model umělé inteligence označí větu „Tato aktualizace je skvělá... pokud máte rádi chyby“ jako pozitivní sentiment pouze proto, že obsahuje pozitivní indikátor „skvělá“, přičemž zcela přehlédne sarkastický tón.
2. Analýza sentimentu založená na strojovém učení
V analýze sentimentu pomocí strojového učení jsou modely strojového učení trénovány na milionech příkladů textů označených lidmi. Postupem času se naučí, jak se slova, fráze a větné struktury kombinují, aby vyjádřily emoce.
Tato metoda je mnohem přesnější než analýza sentimentu založená na pravidlech. Přesnost však v konečném důsledku závisí na kvalitě trénovacích dat a průběžném zdokonalování modelu.
📌 Příklad: Model umělé inteligence označí „Tato funkce je bomba“ jako pozitivní, i když „bomba“ je obvykle negativní slovo.
3. Hybridní přístup
Většina moderních nástrojů pro analýzu sentimentu využívá hybridní přístup, který kombinuje logiku založenou na pravidlech s algoritmy hlubokého učení.
Zatímco pravidla zajišťují konzistenci u známých vzorců nebo odborné terminologie, ML zpracovává nuance, variace, emocionální tón, neformální fráze a okrajové případy.
👀 Věděli jste, že... Společnost Sainsbury's jednou oficiálně změnila název svého chleba Tiger Bread na Giraffe Bread poté, co tříletá holčička napsala dopis, ve kterém uvedla, že chléb vypadá spíše jako žirafa. Dopis vzbudil značný zájem a vyvolal kampaň za přejmenování chleba.
Díky poslechu recenze batolete vytvořila společnost Sainsbury virální marketingový moment, který ukázal sílu uznání sentimentu zákazníků.
4 typy analýzy sentimentu
AI dokáže analyzovat sentiment na různých úrovních hloubky a záměru, podle toho, co chcete pochopit.
Níže jsou uvedeny čtyři hlavní typy technik analýzy sentimentu:
- Podrobná analýza sentimentu: Zvyšuje přesnost základních označení sentimentu. Namísto třístupňového rozdělení používá pětibodovou stupnici: velmi pozitivní, pozitivní, neutrální, negativní a velmi negativní.
- Analýza sentimentu založená na aspektech (ABSA): Zaměřuje se na to, jak lidé vnímají konkrétní aspekty vašeho produktu, služby nebo zkušenosti. Poté vypočítá skóre sentimentu pro tyto komponenty. Například „Kvalita produktu je vynikající, ale dodání bylo zpožděno“ je hodnoceno ve dvou aspektech – kvalita produktu (pozitivní) a rychlost dodání (negativní).
- Analýza emocí: Jde nad rámec polarity sentimentu a identifikuje konkrétní emoce vyjádřené v textu, jako je frustrace, vzrušení, zmatení, úleva, důvěra a hněv. Přesná znalost emocí, které váš zákazník pociťuje, mění způsob, jakým musíte reagovat.
- Analýza záměru: Pomáhá identifikovat účel zprávy/zpětné vazby. Tedy zda se jedná o stížnost, dotaz, pochvalu, návrh nebo záměr koupě. Například „Pokud se to nezlepší, zvažuji jiné možnosti“ naznačuje záměr odejít.
🧠 Zajímavost: Termín „analýza sentimentu “ se poprvé objevil v článku Nasukawy a Yiho z roku 2003. Termín „těžba názorů“ se objevil ve stejném roce v článku Davea, Lawrence a Pennocka. Přestože se dnes jedná o obrovský průmysl, termín má sotva dvacet let!
Zdroje dat pro analýzu sentimentu
Analýza dat pouze z jednoho zdroje poskytuje neúplný obraz o vnímání značky, spokojenosti zákazníků nebo tržních trendech (ať už chcete měřit cokoli).
Pro získání hlubších poznatků musíte shromažďovat data z více kanálů. Mezi ně patří:
Sociální média
Konverzace na sociálních médiích poskytují nejvíce nefiltrovanou analýzu veřejného mínění v reálném čase.
⭐ Zdroje dat, které je třeba analyzovat:
- Twitter (X): Zmínky o značce, populární hashtagy, tweety a přímé odpovědi
- Instagram: Komentáře k příspěvkům a videím, používání emodži, emocionální signály, přímé zprávy atd.
- Facebook: Publikujte komentáře, odpovědi a skupinové diskuze.
- Reddit: Opakující se stížnosti/chvála, sentimenty na úrovni vláken, vlastní názory na specializovaná témata a změny tónu v rámci dlouhých diskusí.
Recenze produktů
Platformy pro recenze produktů poskytují zpětnou vazbu bohatou na názory ohledně spokojenosti uživatelů/zákazníků, kvality produktů, osobních zkušeností a celkové reputace značky.
⭐ Zdroje dat, které je třeba analyzovat:
- E-commerce weby: Získejte data z hlavních maloobchodních platforem, jako je Amazon nebo eBay, a také z části věnované recenzím produktů na vašem vlastním webu.
- Obchody s aplikacemi: Pokud máte podnikání zaměřené na mobilní zařízení nebo digitální produkt, sledujte uživatelské recenze v obchodech iOS App Store a Google Play Store.
- B2B adresáře: Pokud prodáváte software nebo profesionální služby, analyzujte online recenze na G2, Capterra a TrustRadius.
- Místní výpisy: Kamenné obchody se musí zaměřit na shromažďování otevřených zpětných vazeb z Google Maps a Yelp.
Chaty zákaznické podpory
Konverzace v rámci podpory odhalují skutečné pocity zákazníků v tísni – když potřebují pomoc nejvíce. Využijte tyto cenné informace k upřednostnění funkcí produktu a zlepšení kvality odpovědí.
⭐ Zdroje dat, které je třeba analyzovat:
- Nástroje pro živý chat: Shromažďujte data z chatů z platforem jako Intercom, Zendesk Chat, LiveChat atd., abyste zjistili, kde se uživatelé zasekávají a jak se mění jejich nálada, když jim pomáháte.
- Chatovací widgety v aplikaci: Shromažďujte informace z chatovacích widgetů zabudovaných přímo do vašeho softwaru, abyste pochopili sentiment v místě použití.
- Chatboty: Analyzujte protokoly z vašich automatizovaných botů a zjistěte, v čem jejich odpovědi zaostávají.
E-maily, tikety, průzkumy
E-maily, tikety a průzkumy zachycují promyšlenější a reflexivnější zpětnou vazbu zákazníků. Na rozdíl od chatů v reálném čase poskytují tyto kanály uživatelům prostor pro podrobné vysvětlení jejich zkušeností.
⭐ Zdroje dat, které je třeba analyzovat:
- E-maily: Zprávy zaslané do vaší schránky podpory a zpětné vazby. Zákazníci zde často popisují problémy, očekávání a nespokojenost.
- Tikety helpdesku: Analyzujte popisy tiketů a následné zprávy z nástrojů jako Freshdesk nebo Jira Service Management. Nejlepší pro sledování opakujících se problémů.
- Otevřené odpovědi v průzkumech: Získejte kvalitativní odpovědi z otázek CSAT, průzkumů NPS atd. Pomůže vám to lépe porozumět numerickým nebo strukturovaným datům.
Poznámky CRM a prodejní hovory
Tyto nástroje zachycují sentiment zákazníků během nákupu, onboardingu, obnovy a expanze. Jsou nezbytné pro pochopení sentimentu potenciálních zákazníků a dlouhodobé stability účtu.
⭐ Zdroje dat, které je třeba analyzovat:
- Hlasové hovory: Analyzujte zvukové záznamy hovorů podpory a prodeje, abyste odhalili skutečný emocionální tón zákazníka.
- Poznámky CRM: Projděte si poznámky svých obchodních zástupců a pracovníků podpory a odhalte skryté trendy v názorech zákazníků.
- Interní komunikace: Klienti často sdílejí zpětnou vazbu interně (např. zanecháním komentáře k návrhovému materiálu). Pravidelně tyto údaje kontrolujte a analyzujte.
Výhody použití umělé inteligence pro analýzu sentimentu
Zde jsou čtyři důvody, proč byste měli přejít na analýzu sentimentu založenou na umělé inteligenci:
- Zvládněte objem zpětné vazby, který lidští analytici nezvládnou: AI dokáže zpracovat tisíce recenzí, chatů, e-mailů, komentářů na sociálních sítích atd. nepřetržitě během několika sekund. Váš tým se tak může soustředit na přijímání opatření namísto čtení recenzí, jejich kategorizace nebo přípravy sentimentových zpráv.
- Sledujte zdraví značky v reálném čase: Většina nástrojů pro analýzu sentimentu pomocí umělé inteligence analyzuje zpětnou vazbu zákazníků v okamžiku, kdy je vytvořena. Můžete sledovat změny sentimentu během uvedení produktů na trh, incidentů nebo kampaní, místo abyste měsíce čekali na příchod dat.
- Vícejazyčná analýza ve velkém měřítku: Není třeba najímat vícejazyčné analytiky. Modely umělé inteligence dokážou analyzovat sentiment ve více jazycích současně, takže můžete činit rozhodnutí na základě globální zpětné vazby.
- Funguje konzistentně napříč všemi kanály: Ruční analýza sentimentu je náchylná k osobním předsudkům. Naopak AI aplikuje stejnou logiku sentimentu na sociální média, recenze, chaty, e-maily, průzkumy a poznámky CRM.
📮 ClickUp Insight: 62 % našich respondentů spoléhá na konverzační nástroje umělé inteligence , jako jsou ChatGPT a Claude. Jejich známé rozhraní chatbotů a všestranné schopnosti – generování obsahu, analýza dat a další – mohou být důvodem, proč jsou tak populární v různých rolích a odvětvích.
Pokud však uživatel musí pokaždé přepnout na jinou kartu, aby položil otázku AI, související náklady na přepínání a změnu kontextu se časem sčítají.
S ClickUp Brain to však není nutné. Je součástí vašeho pracovního prostoru, ví, na čem pracujete, rozumí prostým textovým pokynům a poskytuje vám odpovědi, které jsou pro vaše úkoly vysoce relevantní! Zkušejte dvojnásobné zvýšení produktivity s ClickUp!
Výzvy a omezení používání umělé inteligence pro analýzu sentimentu
Použití umělé inteligence pro analýzu sentimentu má však také své potenciální nevýhody:
- Otázky ochrany osobních údajů: K analýze sentimentu potřebují modely umělé inteligence přístup k chatům, e-mailům a zprávám vašich zákazníků. Pokud s těmito údaji nebude zacházeno opatrně (maskované nebo anonymizované), můžete čelit rizikům souvisejícím s dodržováním předpisů a právním sankcím.
- Zaujatost v trénovacích datech: AI se učí z minulých dat, která nejsou vždy neutrální. Pokud reprezentují pouze jednu skupinu lidí, AI bude mít potíže porozumět slangu/přízvukům a poskytne nesprávné výsledky.
- Ztráta kontextu: AI často čte zpětnou vazbu izolovaně, bez kontextu. Může tak sarkastické „Díky moc!“ zaměnit za upřímnou pochvalu, protože neví, že zákazník právě zrušil svou objednávku.
🧠 Zajímavost: Kolem roku 1750 př. n. l. napsal mezopotámský muž jménem Nanni na hliněnou tabulku ostrou stížnost obchodníkovi jménem Ea-nasir. Byl rozzuřený, protože mu prodali nekvalitní měď a jeho posla hrubě zacházeli. Tato stížnost je oficiálně uznána jako nejstarší stížnost zákazníka v historii.
Příklady a praktické použití analýzy sentimentu pomocí umělé inteligence
Nyní si rychle projdeme různé způsoby, jak mohou značky využít AI k analýze sentimentu:
1. Správa reputace značky
Značky používají modely umělé inteligence ke sledování:
- Rostoucí negativní sentiment vůči značce
- Opakující se témata, o kterých lidé mluví
- Reakce veřejnosti na vaše příspěvky na sociálních sítích, kampaně, uvedení nových produktů na trh, nabídky, aktualizace atd.
- Nálada zákazníků u hlavních konkurentů a podíl na trhu
Díky tomu můžete upravit sdělení kampaně, snížit odstup od konkurence a využít nových trendů.
📌 Příklad: Značka snacků využívá upozornění AI v reálném čase ke sledování rostoucí popularity hashtagů. Zaznamená pozitivní posun sentimentu směrem k „nostalgickým snackům z 90. let“ a rychle zveřejní meme s retro tématikou. Příspěvek se stane virálním, protože dokonale odpovídá aktuální náladě publika, což vede k masivnímu nárůstu povědomí o značce.
2. Zlepšení zkušeností s podporou
Využití umělé inteligence v zákaznickém servisu může zvýšit celkovou efektivitu vašeho týmu podpory a tím i kvalitu zákaznické zkušenosti.
Zaznamenáváním sentimentu zákazníků v žádostech o podporu, hovorech nebo chatech můžete:
- Označte zákazníky, kteří vyjadřují negativní sentiment, a upřednostněte řešení jejich problémů.
- Poskytujte svým agentům informace v reálném čase, aby mohli zákazníkům lépe pomáhat.
- Automaticky přesměrujte zákazníky na lidské agenty, když se interakce s chatbotem zvrtnou.
📌 Příklad: Poskytovatel SaaS využívá AI ke skenování příchozích ticketů a hledání „frustrace“ nebo „záměru odejít“. Zprávy od rozzlobených zákazníků jsou automaticky přesunuty na začátek fronty pro seniorní pracovníky zákaznického servisu. Tím je zajištěno, že důležité problémy jsou vyřešeny okamžitě, což zabraňuje nespokojeným uživatelům zrušit své předplatné.
Pokud váháte a přemýšlíte, jak využít AI v zákaznickém servisu, připravili jsme pro vás toto video.
3. Kontrola spokojenosti zaměstnanců
Sledování sentimentu zaměstnanců v interních formulářích, výstupních pohovorech, průzkumech zapojení a pulzních kontrolách je zásadní.
Díky algoritmům analýzy sentimentu pomocí umělé inteligence můžete:
- Změřte okamžitou reakci na nové interní pravidla a zásady
- Detekujte emoční únavu nebo nespokojenost mezi zaměstnanci
- Projděte si data o odchodech zaměstnanců za několik let a zjistěte skutečné důvody, proč zaměstnanci odcházejí.
📌 Příklad: Po oznámení povinného návratu do kanceláře společnost využívá AI k kategorizaci interních zpětných vazeb zaměstnanců. AI identifikuje, že hlavním důvodem negativních sentimentů je „stres z dojíždění“. Společnost místo toho přechází na hybridní model a úspěšně si udržuje vysokou morálku a retenci talentů.
4. Zlepšení vývoje produktů
Uzavřené průzkumy a hodnocení hvězdičkami vám o vašem produktu řeknou jen málo. Skutečné informace se skrývají v otevřených odpovědích v průzkumech zpětné vazby k produktům, datech z nástrojů pro průzkum trhu a nefiltrované zpětné vazbě.
Provedením analýzy sentimentu pomocí umělé inteligence na těchto odpovědích můžete:
- Najděte frustrující vlastnosti produktů vašich konkurentů a nabídněte lepší řešení.
- Okamžitě zpracovávejte stovky komentářů beta testerů a najděte prostor pro růst.
- Porozumějte preferencím zákazníků a přizpůsobte jim své produkty.
📌 Příklad: Před úplným spuštěním provádí softwarová společnost analýzu sentimentu na základě zpětné vazby od 100 beta testerů. Umělá inteligence odhalí, že nový dashboard je sice „vzrušující“, ale navigace je „matoucí“. Tým před veřejným spuštěním opraví rozvržení a zajistí tak hladký a pozitivní start.
Nejlepší nástroje pro analýzu sentimentu pomocí umělé inteligence
Než se pustíme do toho, jak implementovat analýzu sentimentu pomocí umělé inteligence, pojďme se rychle podívat na čtyři nejlepší nástroje, které tento proces výrazně usnadňují:
1. Brandwatch (nejlepší pro monitorování sociálních médií)
Brandwatch je nástroj pro sledování sociálních sítí, který vám pomáhá sledovat online konverzace a získávat tak cenné informace. Můžete prohledávat miliony příspěvků, kategorizovat je do vlastních skupin, analyzovat sentiment zákazníků pomocí umělé inteligence a sdílet živé zprávy se svým týmem.
Klíčové funkce
- Připojte se k široké škále datových zdrojů, včetně LinkedIn, Reddit, TikTok, Facebook, Instagram, X atd.
- Použijte Iris, generativní AI asistenta společnosti Brandwatch, k automatické analýze tisíců konverzací a odhalení trendů v sentimentu.
- Nahrajte vlastní data a analyzujte sentiment v přizpůsobených datových sadách kromě sociálních/veřejných dat.
Ceny Brandwatch
- Ceny na míru
2. CloudTalk (nejlepší pro analýzu hlasu)
CloudTalk je cloudová platforma call centra, která zpracovává globální hovory a poskytuje hlasové agenty AI pro nepřetržitou podporu.
Nabízí také konverzační inteligenci založenou na umělé inteligenci: můžete přepisovat hovory v reálném čase, automaticky označovat klíčová slova/emoce a generovat prohledávatelné souhrny s přístupem k přepisu jedním kliknutím.
Klíčové funkce
- Detekujte sentiment zákazníků během hovorů pomocí analýzy tónu, výšky hlasu, řečových vzorců a přepsaných slov v reálném čase.
- Seskupujte sentiment podle agenta, týmu, časového období nebo problému.
- Propojte sentiment/témata s hodnotícími kartami agentů pro lepší koučování.
Ceny CloudTalk
- Začátečník: 34 $/osoba za měsíc
- Základní: 39 $/osoba za měsíc
- Expert: 69 $/osoba za měsíc
3. ClickUp (nejlepší pro správu úkolů + analýzu sentimentu)
ClickUp, aplikace pro vše, co souvisí s prací, kombinuje projektové řízení, sběr zpětné vazby a analýzu sentimentu.
Můžete vytvářet a sdílet dotazníky přímo v ClickUp, integrovat externí nástroje pro sběr sociálních dat nebo dokonce nahrát vlastní datové soubory k analýze.
ClickUp Brain, integrovaný AI asistent platformy, shrnuje dlouhé kvalitativní odpovědi, detekuje sentiment s nuancemi, rozpoznává opakující se témata a dokonce čistí surová data zpětné vazby.
Na stejné platformě můžete také spravovat svůj pracovní postup analýzy sentimentu a sledovat jeho průběh. Například propojte ClickUp s Jira, abyste synchronizovali support tickety, použijte automatizace bez kódu, abyste tyto tickety přeměnili na úkoly, a zavolejte ClickUp Brain, aby automaticky označil sentiment.
Klíčové funkce
- Vytvářejte dotazníky pomocí ClickUp Forms, pomocí předem připravených šablon (nebo od nuly), abyste mohli sbírat zpětnou vazbu nebo data z průzkumu trhu.
- Pomocí ClickUp Brain můžete shrnout emocionální reakce, zdůraznit problematické body, navrhnout empatické odpovědi a odhalit jemné změny sentimentu.
- Nastavte si vlastní role-specifické dashboardy, abyste mohli sdílet poznatky s různými týmy nebo odděleními.
- Nasazujte automatizované procesy založené na pravidlech a pokročilé automatizace, abyste mohli své pracovní postupy pro sběr dat a analýzu sentimentu převést na autopilota.
Ceny ClickUp
👀 Věděli jste, že... ClickUp se stoprocentně zavazuje chránit vaše soukromí. Nikdy nepoužívá data z vašeho pracovního prostoru k trénování modelů umělé inteligence, takže jsou vaše data vždy chráněna.
Jak implementovat analýzu sentimentu pomocí umělé inteligence do svého pracovního postupu
Výběr nástroje pro analýzu sentimentu pomocí umělé inteligence je jedna věc. Jeho implementace do vašich pracovních postupů je věc druhá.
To poslední, co chcete, je narušit stávající provoz nebo zkomplikovat procesy vašeho týmu.
ClickUp vám to usnadní tím, že centralizuje vaši každodenní práci a analýzu sentimentu do jediného konvergovaného pracovního prostoru AI. Nabízí řadu funkcí, které zefektivní celý proces analýzy sentimentu, aniž by narušily vaše současné pracovní postupy.
Pojďme si tedy projít pět kroků k implementaci analýzy sentimentu pomocí umělé inteligence a podívat se, jak vám v každém z nich pomůže ClickUp:
Krok 1: Shromážděte a vyčistěte textová data
Začněte tím, že identifikujete všechny zdroje dat, které potřebujete analyzovat. Pokud například chcete měřit spokojenost zákazníků, můžete čerpat z sociálních médií, žádostí o podporu a recenzí produktů.
Nesbírejte pouze surový text. Vždy zaznamenávejte také metadata, která dávají sentimentu význam, například:
- Časové razítko (pro sledování sentimentu v čase)
- Kanál nebo platforma (sociální sítě, podpora, e-mail, recenze)
- Umístění nebo region (je-li k dispozici)
- Typ nebo úroveň uživatele (bezplatný vs. placený, nový vs. dlouhodobý)
- Struktura zpráv (příspěvek, odpověď, komentář, aktualizace tiketu)
Dále odstraňte jména, telefonní čísla, e-mailové adresy, ID účtů a jakékoli další citlivé identifikátory z důvodu dodržování předpisů.
Nakonec text vyčistěte, aby jej modely umělé inteligence mohly snadno zpracovat. To zahrnuje hlavně odstranění duplicit, normalizaci emodži a zkratek a opravu problémů s formátováním.
Jak vám může ClickUp pomoci?
Centralizace dat je jediným způsobem, jak získat přesný a komplexní přehled o názorech zákazníků. ClickUp eliminuje ruční zadávání dat tím, že zpětnou vazbu směruje přímo do vašeho pracovního prostoru.
Pro začátek můžete pomocí ClickUp Forms vytvořit formuláře pro zpětnou vazbu, NPS/CSAT, žádosti o podporu a další.
Přizpůsobte vzhled formuláře stylu vaší značky, nastavte podmíněnou logiku pro zobrazení relevantních otázek a spouštějte automatické vytváření úkolů pro každou odeslanou odpověď.
Alternativně můžete použít integraci ClickUp k automatickému importu dat z externích nástrojů (jako jsou CRM, tabulky nebo jiné platformy pro průzkumy) do ClickUp. Tím zajistíte, že všechna vaše data – ať už z formulářů, e-mailů nebo aplikací třetích stran – budou na jednom místě.
💡 Tip pro profesionály: Chcete-li analyzovat sentiment v rámci schůzek a hlasových poznámek, vyzkoušejte ClickUp AI Notetaker. Připojí se k vašim schůzkám (Zoom, Teams, Google Meet), zaznamená je a automaticky vygeneruje přepis a shrnutí pro analýzu.
Jakmile budete mít k dispozici surová data, použijte ClickUp Tags k roztřídění zpětné vazby do kategorií, jako jsou „stížnosti“, „funkce produktu“ nebo „fakturace“. Jelikož jsou tagy lokalizovány do konkrétních prostorů, mohou vaše marketingové a podpůrné týmy spravovat své vlastní tagy sentimentu, aniž by si navzájem překážely ve výhledu.
Nakonec použijte ClickUp Brain k přípravě dat pro analýzu. Stačí zmínit @Brain v úkolu nebo dokumentu a:
- Shrňte dlouhé a nesouvislé vlákna zpětné vazby a zdůrazněte hlavní témata.
- Odstraňte duplicitní nebo mimo téma odpovědi, které zkreslují vaše data.
- Přepište neuspořádanou zpětnou vazbu do konzistentního, profesionálního formátu.
🚀 Výhoda ClickUp: Skutečně automatizujte celý proces analýzy sentimentu pomocí dvojité síly ClickUp Automations + AI Super Agents.
Nastavte jednoduché automatizace založené na pravidlech, abyste mohli:
- Automatické označování zpětné vazby ihned po jejím shromáždění
- Spusťte Brain, aby automaticky třídil, čistil a standardizoval neuspořádané odpovědi.
- Vytvářejte úkoly přímo z odpovědí ve formulářích a automaticky je přiřazujte správné osobě/týmu.
Můžete si dokonce nastavit speciálního AI agenta, který za vás provede kompletní proces analýzy sentimentu.
📌 Příklad: Vytvořte v ClickUp agenta zákaznického servisu s umělou inteligencí, který bude nepřetržitě sledovat chatové konverzace. V reálném čase označí frustrované zákazníky, navrhne empatické odpovědi a navrhne praktická řešení ještě předtím, než zasáhne lidský agent.
Krok 2. Vyberte model nebo nástroj
Existují dva způsoby, jak analyzovat sentiment textu pomocí umělé inteligence:
- Použijte hotový nástroj pro analýzu sentimentu: Ideální pro malé a střední podniky, startupy a nezávislé profesionály, kteří chtějí rychlé a cenově dostupné řešení s minimálními technickými náklady.
- Použijte vlastní model umělé inteligence: Ideální pro organizace, které chtějí analyzovat data s odvětvovým jazykem, interním žargonem a komplexními signály sentimentu.
Jak vám může ClickUp pomoci?
ClickUp Brain je váš neustále dostupný AI asistent, který nabízí několik funkcí (nebo přístupů) k analýze sentimentu. Můžete:
- Automatické vyplňování štítků sentimentu: Pomocí polí ClickUp AI Fields můžete okamžitě kategorizovat příchozí tikety nebo odpovědi z formulářů. Brain analyzuje obsah a automaticky vyplňuje skóre sentimentu, shrnutí nebo vlastní kategorie na základě vašich konkrétních pokynů.
- Chatujte s Brainem: Vyvolejte @Brain přímo do svých úkolů, chatů a dokumentů a analyzujte sentimenty za běhu.
- Využijte externí modely umělé inteligence na jednom místě: Desktopová aplikace ClickUp Brain MAX vám nabízí výkon špičkových modelů, jako jsou GPT, Gemini, Claude, Deepseek atd., pod jednou střechou. Přepínejte mezi nimi kdykoli podle složitosti zpětné vazby pro vlastní analýzu.
💡 Tip pro profesionály: Pomocí vlastních polí ClickUp vytvořte konkrétní kategorie sentimentu, jako například Negativní, Velmi pozitivní, Frustrovaný atd. Díky tomu můžete snadno filtrovat svou pracovní zátěž a upřednostnit zákazníky, kteří vás nejvíce potřebují.
Krok 3. Trénujte nebo doladěte (v případě potřeby)
Pokud vybíráte nebo vytváříte vlastní model umělé inteligence pro analýzu sentimentu, musíte jej nejprve trénovat na vlastních datových sadách.
K tomu si vyberte vzorek 500–1000 zpětných vazeb. Ručně je označte jako pozitivní, negativní nebo neutrální (nebo jakékoli jiné kategorie, na kterých chcete model trénovat).
Pokud vaše publikum používá silnou ironii nebo odborný žargon, zahrňte tyto příklady do svého trénovacího souboru. Chcete, aby AI rozpoznávala okrajové případy, učila se z nich a zlepšovala svou analýzu.
Proveďte validační test na 100 nových vzorcích zpětné vazby, abyste posoudili přesnost modelu. V případě potřeby proveďte další doladění.
Jak vám může ClickUp pomoci?
ClickUp Brain má bezpečný přístup v reálném čase k celému vašemu pracovnímu prostoru – včetně úkolů, dokumentů, komentářů, chatových zpráv a dokonce i dat přicházejících z integrovaných nástrojů.
Je již vyškolena pro jedinečný jazyk, kontext a pracovní postupy vaší organizace. Nemusíte trávit hodiny označováním zpětné vazby nebo vytvářením vlastních školicích sad.
A pokud potřebujete rychle najít konkrétní zpětnou vazbu, dokument nebo cokoli jiného, použijte ClickUp Enterprise Search. Pomocí jednoho vyhledávacího pole můžete okamžitě najít cokoli v celém svém pracovním prostoru a ve všech připojených aplikacích.
⭐ Bonus: Jste unaveni z psaní štítků sentimentu, výzev nebo vlastních pravidel pro analýzu?
Vyzkoušejte funkci Talk-to-Text od ClickUp a spravujte svou analýzu i na cestách.
- Diktování štítků: Rychle vytvářejte kategorie sentimentu nebo čistěte zpětnou vazbu, aniž byste se dotkli klávesnice.
- Vylepšete pokyny: Vyslovte nahlas své vlastní pokyny pro AI. ClickUp převede vaše slova do dobře formátovaných pokynů s interpunkcí, které AI provede.
- Aktualizace slovníku: Přidejte do svého slovníku sentimentu termíny specifické pro dané odvětví pouhým hlasem.
Zní to úžasně, že? Více informací o funkci Talk-to-Text najdete zde 👇
Krok 4. Integrace s dashboardy/CRM
Nastavte si dashboardy, které promění analýzu ve smysluplné a vizuálně přitažlivé informace, které mohou využít všichni zainteresovaní.
Informace o sentimentu můžete také přímo přenést do svého CRM. To umožňuje prodejním a úspěchovým týmům zobrazit sentiment společně s profily zákazníků, účty, tikety nebo obchodními příležitostmi.
Dále nastavte upozornění, která vás budou informovat o rostoucím negativním tónu, opakované frustraci nebo náhlém poklesu sentimentu v souvislosti s konkrétními funkcemi, novými produkty atd.
Nakonec tyto poznatky využijte k přijímání rozhodnutí založených na datech a uzavření zpětné vazby.
📚 Další informace: Jak automatizovat pracovní postupy CRM: výhody a osvědčené postupy
Jak vám může ClickUp pomoci?
Dashboardy ClickUp jsou vaším velitelským centrem pro vizualizaci analýzy sentimentu a trendů zpětné vazby. Můžete si vytvořit vlastní dashboardy s více než 20 widgety typu drag-and-drop, z nichž každý načítá živá data z vašeho pracovního prostoru:
- Čárové a sloupcové grafy: Sledujte trendy sentimentu v čase, vizualizujte výkyvy a poklesy nebo porovnávejte sentiment napříč kanály, produkty nebo týmy.
- Výsečové a prstencové grafy: Zobrazte rozložení pozitivní, negativní a neutrální zpětné vazby na první pohled.
- Hodnotící karty: Zvýrazněte klíčové metriky, jako je průměrné skóre sentimentu, počet odpovědí nebo míra eskalace.
Protože se dashboardy nacházejí přímo ve vašem pracovním prostoru, můžete snadno sdílet poznatky se svým týmem, nastavit zobrazení podle rolí pro různé zainteresované strany a jediným kliknutím se dostat k podrobným informacím.
💡 Tip pro profesionály: Umístěte karty AI vedle svých dashboardů, abyste získali další kontext a vysvětlení. Fungují jako váš vestavěný analytik, automaticky interpretují data zobrazená ve vašich widgetech a zobrazují nejdůležitější poznatky.
Například „Tři hlavní důvody negativních reakcí v tomto týdnu“ nebo „Nové pozitivní témata“.
Krok 5. Sledujte přesnost a vylepšujte
Pravidelně kontrolujte své sentimentální tagy, abyste se ujistili, že stále odpovídají vaší aktuální nabídce produktů a hlasu značky. Pokud trénujete vlastní modely, aktualizujte trénovací data a pravidla včas.
Nepodceňujte sílu ručních kontrol. Pravidelně porovnávejte výstupy umělé inteligence s ruční analýzou, abyste předešli odchylkám modelu a zachovali přesnost.
⚡ Archiv šablon: Bezplatné šablony formulářů pro zpětnou vazbu pro sběr informací
Budoucnost analýzy sentimentu pomocí umělé inteligence
V budoucnu se analýza sentimentu pomocí umělé inteligence zaměří spíše na předpovídání záměrů a dalších kroků než pouze na analýzu aktuálního sentimentu. Dojde také k výraznému zvýšení přesnosti modelů v porozumění nuancím lidského sentimentu.
Zde je krátký náhled:
- Multimodální analýza: AI zkombinuje text, tón hlasu, mimiku a řeč těla, aby přesně rozpoznala, jak se zákazník cítí. Pokud tedy zákazník řekne „Jsem v pořádku“ a přitom se mračí, AI to označí jako negativní sentiment.
- Hyperlokální kontext: Budoucí modely budou lépe rozumět kulturním nuancím a regionálnímu slangu. Budou chápat, že konkrétní fráze v Londýně má zcela odlišný emocionální význam v Dubaji nebo Singapuru, což zabrání globálním značkám v nesprávné interpretaci místní zpětné vazby.
- Predikce záměru: Namísto označování sentimentu až po jeho vzniku bude AI předpovídat změny nálady, aby mohla předvídat další kroky uživatele.
Automatizujte analýzu sentimentu pomocí ClickUp AI
Používání umělé inteligence k analýze složitých lidských pocitů a emocí zní jistě surrealisticky. Je to však možné, reálné a vaši konkurenti to pravděpodobně již používají.
ClickUp AI přináší analýzu sentimentu přímo do vašeho pracovního prostoru, čímž eliminuje přepínání mezi kontexty a rozšiřování nástrojů.
Můžete analyzovat tisíce komentářů, odpovědí z průzkumů, diskusí na fórech, hlasových záznamů nebo přepisů schůzek a dalšího obsahu na jednom místě – tam, kde se odehrává i zbytek vaší práce.
Zaregistrujte se ještě dnes zdarma a začněte!
Často kladené otázky (FAQ)
Analýza sentimentu identifikuje celkový postoj (pozitivní, negativní, neutrální) v textu, zatímco detekce emocí jde hlouběji a rozpoznává konkrétní emoce, jako je radost, hněv, smutek nebo strach. Detekce emocí poskytuje podrobnější informace než základní analýza sentimentu.
Analýza sentimentu je obecně přesná u jednoduchých textů, ale její přesnost může klesat v případě sarkasmu, slangu nebo složitých jazykových konstrukcí. Výsledky se zlepšují s kvalitními daty a kontextově citlivými modely umělé inteligence, ale žádný systém není dokonalý. Nejlepší je provádět pravidelné lidské kontroly, aby se ověřila přesnost výstupů umělé inteligence.
Pro analýzu sentimentu je k dispozici mnoho modelů umělé inteligence. Vaše volba závisí na složitosti zpětné vazby (text, hlas, vizuální), otázkách ochrany osobních údajů a vyspělosti modelu. ClickUp Brain je model umělé inteligence na podnikové úrovni, který je přizpůsoben kontextu vašeho pracovního prostoru. Získáte tak přesnou a relevantní analýzu sentimentu bez jakéhokoli technického nastavení nebo ručního školení.
Samozřejmě! ClickUp Brain podporuje analýzu sentimentu v několika jazycích, což usnadňuje analýzu zpětné vazby od globálních týmů nebo zákazníků.
AI dokáže někdy rozpoznat sarkasmus, zejména u pokročilých modelů a s dostatečným kontextem, ale stále se jedná o náročný úkol. Sarkasmus často závisí na tónu nebo kulturních narážkách, které jsou pro AI obtížně interpretovatelné, takže jeho rozpoznání není vždy spolehlivé.
Analýza sentimentu je široce využívána v oborech jako marketing, zákaznický servis, finance, maloobchod, zdravotnictví, média a politika. Pomáhá organizacím sledovat reputaci značky, analyzovat zpětnou vazbu od zákazníků, vylepšovat produkty a informovat o obchodních rozhodnutích.