/AI nie jest w stanie odczuwać emocji ani nastrojów.
Może ona analizować tysiące opinii klientów, komentarzy, zgłoszeń do wsparcia technicznego, wiadomości i postów w mediach społecznościowych w celu:
- Wykrywaj wczesne oznaki frustracji klientów
- Wykrywaj emocje ukryte w otwartych opiniach klientów
- Zrozum, jak nastroje różnią się w poszczególnych kanałach.
- Zidentyfikuj emocjonalne wyzwalacze powodujące odejścia klientów, dodatkową sprzedaż lub przedłużenia umów.
- Śledź zmiany nastrojów w czasie
To właśnie analiza nastrojów oparta na AI (znana również jako eksploracja opinii).
W poniższych sekcjach udostępniamy wszystko, co wiemy o analizie nastrojów z wykorzystaniem AI. Jak to działa, jakie są jej różne rodzaje, praktyczne zastosowania, najlepsze narzędzia i jak wdrożyć ją w swoim cyklu pracy krok po kroku.
Czym jest analiza nastrojów oparta na AI?
Analiza nastrojów oparta na AI polega na wykorzystaniu technologii AI do identyfikacji i klasyfikacji emocji w danych tekstowych.
Technologie te obejmują:
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): umożliwia AI czytanie i przetwarzanie języka ludzkiego poprzez dzielenie zdań na frazy oraz interpretację gramatyki/składni.
- Algorytmy uczenia maszynowego: firmy szkolą modele ML na dużych ilościach już oznaczonych danych, aby nauczyły się rozpoznawać wzorce językowe i emocje klientów.
- Duże modele językowe (LLM): Pomagają zidentyfikować subtelne niuanse, z którymi tradycyjne lub podstawowe modele ML mają trudności. Potrafią interpretować język potoczny, pośrednie opinie, niejasności itp.
📌 Przykład: Firma otrzymuje co miesiąc tysiące recenzji aplikacji. Korzystając z algorytmów analizy nastrojów opartych na AI, automatycznie gromadzi, oczyszcza i analizuje każdą recenzję, aby wydobyć z niej podstawowy nastrój.
Jeśli więc recenzja użytkownika brzmi: „Aplikacja z jakiegoś powodu ciągle się zawiesza”, AI przypisuje jej negatywną etykietę. Podobnie recenzja typu „Bardzo podoba mi się interfejs aplikacji” jest klasyfikowana jako pozytywna opinia.
AI identyfikuje również powtarzające się motywy w opiniach użytkowników, takie jak „niska wydajność” lub „łatwość obsługi”, aby pokazać, co wpływa na nastroje klientów na dużą skalę.
Technologie te wspólnie sortują opinie według następujących popularnych kategorii nastrojów:
- Pozytywny sentyment: „Ta aktualizacja pozwoliła mi dzisiaj zaoszczędzić trzy godziny pracy”
- Negatywne opinie: „Aplikacja zawiesza się za każdym razem, gdy otwieram ustawienia”
- Nastroje neutralne: „Jak wyeksportować dane z pulpitu nawigacyjnego?”
- Mieszane opinie: „Funkcja była świetna, ale koszt subskrypcji jest zbyt wysoki”
- Emocje: Zaawansowane modele analizy nastrojów potrafią rozpoznać konkretne emocje, takie jak frustracja, pilność, pewność siebie, wahanie czy ryzyko.
Dlaczego analiza nastrojów ma znaczenie?
„Dlaczego analiza nastrojów jest ważna? Czy śledzenie wskaźników CX lub wzmianek w mediach społecznościowych nie wystarczy?”
Odpowiedź brzmi: zdecydowanie NIE, a oto trzy główne powody:
- Aby uniknąć błędnych założeń: Widzisz dziesięć pozytywnych komentarzy w mediach społecznościowych i zakładasz, że wszyscy uwielbiają Twój nowy produkt. Nie dostrzegasz jednak 30 negatywnych komentarzy ukrytych głęboko w wątku. Analiza nastrojów uwzględnia wszystkie opinie, aby zapewnić Ci prawidłowy ogólny obraz nastrojów.
- Aby oszacować opinie otwarte: Analiza nastrojów zamienia dane nieustrukturyzowane w mierzalne, znaczące informacje. Pokazuje, jak klienci się czują i jak zmieniają się ich nastroje w czasie, w różnych kanałach lub w związku z konkretnymi aktualizacjami.
- Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje: Negatywne opinie nie zawsze mają formę oczywistych skarg. Na przykład stwierdzenie „Jest w porządku, ale oczekiwałem więcej” wyraża rozczarowanie bez bezpośredniej krytyki. Bez odpowiedniego rozwiązania do analizy opinii łatwo przeoczyć takie subtelne emocje.
🧠 Ciekawostka: Na długo przed pojawieniem się komputerów, XIX-wieczni uczeni przeprowadzali ręczną analizę nastrojów, licząc słowa w tekstach religijnych i literackich. Ręcznie prowadzili śledzenie częstotliwości występowania określonych terminów emocjonalnych, aby odkryć wzorce moralne i zmiany emocjonalne w dyskursie publicznym. Dzisiaj AI robi to w ciągu milisekund.
Jak działa analiza nastrojów oparta na AI
Analiza nastrojów oparta na AI zazwyczaj obejmuje trzy etapy. Są to:
Faza 1: Gromadzenie danych
Systemy AI zbierają dane z różnych źródeł, takich jak opinie klientów, zgłoszenia do wsparcia technicznego, rozmowy na czacie, ankiety, e-maile, platformy społecznościowe itp.
Celem jest scentralizowanie tych nieustrukturyzowanych danych, aby AI mogła je spójnie przetwarzać.
Ale ten tekst nie nadaje się do analizy. Przechodzimy więc do fazy 2. 👇
Faza 2: Przygotowanie danych
Surowa opinia zawiera literówki, emotikony, slang i nieistotne znaki, które mogą zakłócić działanie algorytmów analizy nastrojów.
/AI najpierw oczyszcza i standaryzuje zebrane opinie. Obejmuje to:
- Usuwanie szumu: Usuwanie etykiet HTML, adresów URL, znaków specjalnych i słów zbędnych (np. „the”, „is” lub „and”).
- Normalizacja tekstu: konwersja całego tekstu na małe litery; poprawianie typowych błędów ortograficznych, tak aby „GREAT”, „Greeaattt” i „gr8” były rozpoznawane jako to samo.
- Tokenizacja: dzielenie zdań na poszczególne słowa lub tokeny
Przetworzone dane są teraz gotowe do przejścia do fazy 3. 👇
Faza 3: Zastosowanie algorytmu AI
Istnieją trzy główne podejścia do analizy nastrojów przy użyciu AI. Po oczyszczeniu danych można skorzystać z jednej z poniższych metod:
1. Analiza nastrojów oparta na regułach
Systemy AI działają w oparciu o predefiniowane reguły i słowniki nastrojów (zawierające słowa wstępnie oznaczone jako pozytywne, negatywne lub neutralne).
Jeśli więc wiadomość zawiera więcej negatywnych wskaźników niż pozytywnych, jest klasyfikowana jako negatywna.
Chociaż podejście to jest szybkie, modele AI mają trudności z uchwyceniem kontekstu lub ukrytych niuansów w tekście, ponieważ muszą działać w ramach ścisłych, z góry określonych zasad. Może to prowadzić do nieprawidłowej klasyfikacji nastrojów.
📌 Przykład: Model AI klasyfikuje stwierdzenie „Ta aktualizacja jest świetna… jeśli lubisz błędy” jako pozytywny sentyment tylko dlatego, że zawiera pozytywny wskaźnik „świetna”, całkowicie pomijając sarkastyczny ton.
2. Analiza nastrojów oparta na uczeniu maszynowym
W analizie nastrojów opartej na uczeniu maszynowym modele uczenia maszynowego są szkolone na podstawie milionów przykładów tekstów z etykietami. Z czasem uczą się one, w jaki sposób słowa, frazy i struktury zdań łączą się, aby wyrażać emocje.
Ta metoda jest znacznie dokładniejsza niż analiza nastrojów oparta na regułach. Jednak dokładność ostatecznie zależy od jakości danych szkoleniowych i ciągłego udoskonalania modelu.
📌 Przykład: Model AI przypisuje etykietę „pozytywna” do wyrażenia „Ta funkcja jest bomba”, mimo że słowo „bomba” ma zazwyczaj negatywne konotacje.
3. Podejście hybrydowe
Większość nowoczesnych narzędzi do analizy nastrojów wykorzystuje podejście hybrydowe, łącząc logikę opartą na regułach z algorytmami głębokiego uczenia się.
Podczas gdy reguły zapewniają spójność w przypadku znanych wzorców lub żargonu specyficznego dla danej dziedziny, ML zajmuje się niuansami, odmianami, tonem emocjonalnym, nieformalnymi sformułowaniami i przypadkami skrajnymi.
👀 Czy wiesz, że... Firma Sainsbury's oficjalnie zmieniła nazwę swojego chleba Tiger Bread na Giraffe Bread po tym, jak trzyletnia dziewczynka napisała list, w którym stwierdziła, że chleb bardziej przypomina żyrafę. List zyskał dużą popularność, wywołując kampanię na rzecz zmiany nazwy chleba.
Wysłuchując opinii małego dziecka, firma Sainsbury stworzyła viralowy moment marketingowy, który pokazał siłę uznania opinii klientów.
4 rodzaje analizy nastrojów
AI może analizować nastroje na różnych poziomach głębokości i intencji, w zależności od tego, co chcesz zrozumieć.
Poniżej przedstawiono cztery główne rodzaje technik analizy nastrojów:
- Szczegółowa analiza nastrojów: Dodaje większą precyzję do podstawowych etykiet nastrojów. Zamiast podziału na trzy kategorie, wykorzystuje 5-punktową skalę: Bardzo pozytywny, Pozytywny, Neutralny, Negatywny i Bardzo negatywny.
- Analiza nastrojów oparta na aspektach (ABSA): koncentruje się na tym, co ludzie sądzą o poszczególnych aspektach produktu, usługi lub doświadczenia. Następnie oblicza wyniki nastrojów dla tych elementów. Na przykład stwierdzenie „Jakość produktu jest doskonała, ale dostawa była opóźniona” jest oceniane pod kątem dwóch aspektów — jakości produktu (pozytywny) i szybkości dostawy (negatywny).
- Analiza emocji: wykracza poza polaryzację nastrojów, identyfikując konkretne emocje wyrażone w tekście, takie jak frustracja, podekscytowanie, dezorientacja, ulga, zaufanie i gniew. Dokładna wiedza na temat emocji odczuwanych przez klienta zmienia sposób, w jaki należy mu odpowiedzieć.
- Analiza intencji: pomaga zidentyfikować cel wiadomości/opinii. Czyli czy jest to skarga, zapytanie, pochwała, sugestia czy zamiar zakupu. Na przykład: „Jeśli sytuacja się nie poprawi, rozważę inne opcje” wskazuje na zamiar odejścia.
🧠 Ciekawostka: Termin „analiza nastrojów ” pojawił się po raz pierwszy w artykule Nasukawy i Yi z 2003 roku. Termin „opinion mining” pojawił się w tym samym roku w artykule Dave'a, Lawrence'a i Pennocka. Pomimo tego, że obecnie jest to ogromna branża, terminologia ta ma zaledwie dwie dekady!
Źródła danych do analizy nastrojów
Analiza danych pochodzących tylko z jednego źródła daje niepełny obraz postrzegania marki, satysfakcji klientów lub trendów rynkowych (cokolwiek chcesz mierzyć).
Aby uzyskać głębszy wgląd, musisz gromadzić dane z wielu kanałów. Obejmują one:
Media społecznościowe
Rozmowy w mediach społecznościowych zapewniają najbardziej nieprzefiltrowaną analizę opinii publicznej w czasie rzeczywistym.
⭐ Źródła danych do analizy:
- Twitter (X): wzmianki o marce, popularne hashtagi, tweety i bezpośrednie odpowiedzi
- Instagram: komentarze do postów i relacji, użycie emoji, sygnały emocjonalne, prywatne wiadomości itp.
- Facebook: Publikuj komentarze, odpowiedzi i dyskusje grupowe.
- Reddit: powtarzające się skargi/pochwały, opinie na poziomie wątków, niestandardowe opinie na niszowe tematy oraz zmiany tonu w długich dyskusjach.
Recenzje produktów
Platformy recenzji produktów dostarczają bogate w opinie informacje zwrotne na temat satysfakcji użytkowników/klientów, jakości produktów, osobistych doświadczeń i ogólnej reputacji marki.
⭐ Źródła danych do analizy:
- Witryny e-commerce: pobieraj dane z głównych platform handlowych, takich jak Amazon lub eBay, a także z sekcji recenzji produktów na własnej stronie internetowej.
- Sklepy z aplikacjami: Jeśli prowadzisz działalność opartą na urządzeniach mobilnych lub oferujesz produkty cyfrowe, monitoruj opinie użytkowników w sklepach iOS App Store i Google Play Store.
- Katalogi B2B: Jeśli sprzedajesz oprogramowanie lub usługi profesjonalne, przeanalizuj recenzje online na stronach G2, Capterra i TrustRadius.
- Lokalne wpisy: Firmy stacjonarne muszą skupić się na zbieraniu otwartych opinii z Google Maps i Yelp.
Czat obsługa klienta
Rozmowy z obsługą klienta ujawniają prawdziwe nastroje klientów w sytuacjach stresowych — kiedy najbardziej potrzebują pomocy. Wykorzystaj te cenne informacje, aby ustalić priorytety funkcji produktu i poprawić jakość odpowiedzi.
⭐ Źródła danych do analizy:
- Narzędzia do czatu na żywo: zbieraj dane z czatów z platform takich jak Intercom, Zendesk Chat, LiveChat itp., aby zobaczyć, gdzie użytkownicy napotykają trudności i jak zmienia się ich nastrój w miarę udzielania im pomocy.
- Widżety czatu w aplikacji: zbieraj informacje z widżetów czatu wbudowanych bezpośrednio w oprogramowanie, aby zrozumieć nastroje w miejscu użytkowania.
- Chatboty: Analizuj logi z automatycznych botów, aby dowiedzieć się, gdzie ich odpowiedzi są niewystarczające.
E-mail, zgłoszenia, ankiety
E-maili, zgłoszenia i ankiety pozwalają uzyskać bardziej przemyślane i refleksyjne opinie klientów. W przeciwieństwie do czatów w czasie rzeczywistym, kanały te dają użytkownikom przestrzeń do szczegółowego opisania swoich doświadczeń.
⭐ Źródła danych do analizy:
- E-mail: wiadomości wysyłane do działu wsparcia technicznego i skrzynek odbiorczych z opiniami. Klienci często opisują w nich problemy, oczekiwania i niezadowolenie.
- Zgłoszenia do pomocy technicznej: analizuj opisy zgłoszeń i wiadomości uzupełniające z narzędzi takich jak Freshdesk lub Jira Service Management. Najlepsze rozwiązanie do śledzenia powtarzających się problemów.
- Otwarte odpowiedzi ankietowe: pobieraj jakościowe odpowiedzi ankietowe z pytań CSAT, ankiet NPS itp. Pomaga lepiej zrozumieć dane liczbowe lub ustrukturyzowane.
Notatki CRM i rozmowy handlowe
Pozwalają one uchwycić nastroje klientów podczas rozmów dotyczących zakupów, wdrażania, odnowienia i rozszerzenia. Są one niezbędne do zrozumienia nastrojów potencjalnych klientów i długoterminowej kondycji konta.
⭐ Źródła danych do analizy:
- Połączenia głosowe: analizuj nagrania rozmów dotyczących wsparcia technicznego i sprzedaży, aby wykryć prawdziwy ton emocjonalny klienta.
- Notatki CRM: przejrzyj notatki swoich przedstawicieli handlowych i pracowników wsparcia technicznego, aby odkryć ukryte trendy nastrojów.
- Komunikacja wewnętrzna: Klienci często udostępniają opinie wewnętrznie (np. poprzez pozostawianie komentarzy na temat projektów). Regularnie przeglądaj i analizuj te dane.
Korzyści wynikające z wykorzystania AI do analizy nastrojów
Oto cztery powody, dla których warto zdecydować się na analizę nastrojów opartą na AI:
- Obsługuj ilość opinii, z którą nie radzą sobie analitycy: AI może przetwarzać tysiące recenzji, czatów, e-maili, komentarzy w mediach społecznościowych itp. w ciągu kilku sekund. Dzięki temu Twój zespół może skupić się na podejmowaniu działań, zamiast na czytaniu recenzji, kategoryzowaniu ich lub przygotowywaniu raportów dotyczących nastrojów.
- Monitoruj kondycję marki w czasie rzeczywistym: Większość narzędzi do analizy nastrojów opartych na AI analizuje opinie klientów w momencie ich powstania. Możesz śledzić zmiany nastrojów podczas premier, incydentów lub kampanii, zamiast czekać miesiącami na pojawienie się danych.
- Wielojęzyczna analiza na dużą skalę: Nie ma potrzeby zatrudniania wielojęzycznych analityków. Modele AI mogą analizować nastroje w wielu językach jednocześnie, dzięki czemu można podejmować decyzje w oparciu o globalne opinie.
- Działa spójnie we wszystkich kanałach: Ręczna analiza nastrojów jest podatna na osobiste uprzedzenia. Natomiast AI stosuje tę samą logikę analizy nastrojów w mediach społecznościowych, recenzjach, czatach, wiadomościach e-mail, ankietach i notatkach CRM.
📮 ClickUp Insight: 62% naszych respondentów korzysta z narzędzi AI do konwersacji, takich jak ChatGPT i Claude. Ich znany interfejs chatbota i wszechstronne możliwości — generowanie zawartości, analiza danych i wiele innych — mogą być powodem, dla którego są one tak popularne w różnych rolach i branżach.
Jeśli jednak użytkownik musi za każdym razem przełączać się do innej zakładki, aby zadać pytanie AI, związane z tym koszty przełączania i zmiany kontekstu z czasem się sumują.
Nie z ClickUp Brain. Jest on dostępny bezpośrednio w Twoim obszarze roboczym ClickUp, wie, nad czym pracujesz, rozumie zwykłe teksty i udziela odpowiedzi, które są bardzo istotne dla Twoich zadań! Zwiększ swoją wydajność dwukrotnie dzięki ClickUp!
Wyzwania i ograniczenia związane z wykorzystaniem AI do analizy nastrojów
Jednak wykorzystanie AI do analizy nastrojów ma również swoje potencjalne wady:
- Kwestie związane z prywatnością danych: Aby analizować nastroje, modele AI potrzebują dostępu do czatów, e-maili i wiadomości klientów. Jeśli dane te nie są przetwarzane w sposób ostrożny (maskowane lub anonimizowane), możesz narazić się na ryzyko związane z nieprzestrzeganiem przepisów i sankcje prawne.
- Stronniczość danych szkoleniowych: AI uczy się na podstawie danych historycznych, które nie zawsze są neutralne. Jeśli reprezentują one jedną grupę osób, AI będzie miała trudności ze zrozumieniem slangu/akcentów i poda nieprawidłowe wyniki.
- Utrata kontekstu: AI często odczytuje opinie w oderwaniu od kontekstu. Może więc pomylić sarkastyczne „Bardzo dziękuję!” z prawdziwym komplementem, ponieważ nie wie, że zamówienie klienta zostało właśnie anulowane.
🧠 Ciekawostka: Około 1750 r. p.n.e. mężczyzna z Mezopotamii o imieniu Nanni napisał na glinianej tabliczce ostrą skargę do kupca o imieniu Ea-nasir. Był wściekły, że sprzedano mu miedź niestandardową i że jego posłaniec został potraktowany niegrzecznie. Jest to oficjalnie uznana najstarsza skarga klienta w historii.
Przykłady i praktyczne zastosowania analizy nastrojów opartej na AI
Teraz szybko omówimy różne sposoby, w jakie marki mogą wykorzystać AI do analizy nastrojów:
1. Zarządzanie reputacją marki
Marki wykorzystują modele AI do śledzenia:
- Rosnące negatywne nastroje wobec marki
- Powtarzające się tematy, o których ludzie rozmawiają
- Reakcje opinii publicznej na Twoje posty w mediach społecznościowych, kampanie, premiery, oferty, aktualizacje itp.
- Nastroje klientów w odniesieniu do głównych konkurentów i udział w dyskusjach
Dzięki temu możesz dostosować komunikaty kampanii, zniwelować różnice w stosunku do konkurencji i wykorzystać pojawiające się trendy.
📌 Przykład: Marka przekąsek wykorzystuje alerty AI w czasie rzeczywistym do śledzenia popularnych hashtagów. Dostrzega pozytywną zmianę nastrojów w kierunku „nostalgicznych przekąsek z lat 90.” i szybko publikuje mem w stylu retro. Post staje się viralowy, ponieważ idealnie pasuje do aktualnego nastroju odbiorców, powodując ogromny wzrost świadomości marki.
2. Poprawa jakości wsparcia klienta
Wykorzystanie AI w obsłudze klienta może zwiększyć ogólną wydajność zespołu wsparcia, a tym samym poprawić jakość obsługi.
Rejestrując opinie klientów w zgłoszeniach do wsparcia technicznego, rozmowach telefonicznych lub czatach, możesz:
- Oznaczaj klientów wyrażających negatywne opinie i traktuj ich problemy priorytetowo.
- Oferuj swoim agentom wskazówki w czasie rzeczywistym, aby lepiej pomagać klientom.
- Automatycznie przekierowuj klientów do konsultantów, gdy interakcje z chatbotem przybierają niekorzystny obrót.
📌 Przykład: dostawca oprogramowania SaaS wykorzystuje AI do skanowania przychodzących zgłoszeń pod kątem „frustracji” lub „zamiaru rezygnacji”. Wiadomości od niezadowolonych klientów są automatycznie przesuwane na początek kolejki dla starszych agentów obsługi klienta. Dzięki temu ważne problemy są rozwiązywane natychmiast, co zapobiega rezygnacji niezadowolonych użytkowników z subskrypcji.
Jeśli zastanawiasz się, jak wykorzystać AI w obsłudze klienta, przygotowaliśmy dla Ciebie to wideo.
3. Sprawdzanie satysfakcji pracowników
Śledzenie nastrojów pracowników za pomocą wewnętrznych formularzy, rozmów końcowych, ankiet dotyczących zaangażowania i sondaży jest niezwykle ważne.
Dzięki algorytmom analizy nastrojów opartym na AI możesz:
- Oceń natychmiastową reakcję na nowe wewnętrzne zasady i polityki
- Wykrywaj zmęczenie emocjonalne lub niezadowolenie wśród pracowników
- Przejrzyj dane z wielu lat, aby znaleźć prawdziwe powody odejść pracowników.
📌 Przykład: Po ogłoszeniu obowiązku powrotu do biura firma wykorzystuje AI do kategoryzowania wewnętrznych opinii pracowników. AI identyfikuje „stres związany z dojazdami do pracy” jako główny czynnik negatywnych opinii. Firma przechodzi na model hybrydowy, osiągając powodzenie w utrzymaniu wysokiego morale i zatrzymaniu talentów.
4. Ulepszanie rozwoju produktów
Ankiety zamknięte i oceny gwiazdkowe dostarczają jedynie ograniczonych informacji o Twoim produkcie. Prawdziwe informacje można uzyskać z otwartych odpowiedzi w ankietach dotyczących opinii o produkcie, danych z narzędzi do badania rynku oraz nieprzefiltrowanych opinii.
Przeprowadzając analizę nastrojów opartą na AI w odniesieniu do takich odpowiedzi, możesz:
- Znajdź frustrujące funkcje w produkcie konkurencji i zaproponuj lepsze rozwiązania.
- Natychmiast przetwarzaj setki komentarzy beta testerów, aby znaleźć obszary wymagające poprawy.
- Zrozum preferencje klientów i dostosuj swój produkt do ich potrzeb.
📌 Przykład: Przed pełnym uruchomieniem oprogramowania firma przeprowadza analizę nastrojów na podstawie opinii 100 beta testerów. AI ujawnia, że nowy pulpit nawigacyjny jest „ekscytujący”, ale nawigacja jest „myląca”. Zespół poprawia układ przed publiczną premierą, zapewniając płynne i pozytywne uruchomienie.
Najlepsze narzędzia AI do analizy nastrojów
Zanim zagłębimy się w temat wdrażania analizy nastrojów opartej na AI, przyjrzyjmy się czterem najlepszym narzędziom, które znacznie ułatwiają ten proces:
1. Brandwatch (najlepszy do monitorowania mediów społecznościowych)
Brandwatch to narzędzie do monitorowania mediów społecznościowych, które pomaga w śledzeniu rozmów online w celu uzyskania cennych informacji. Możesz przeszukiwać miliony postów, kategoryzować je według niestandardowych kryteriów, analizować nastroje klientów za pomocą AI i udostępniać raporty na żywo swojemu zespołowi.
Najważniejsze funkcje
- Nawiąż połączenie z szerokim zakresem źródeł danych, w tym LinkedIn, Reddit, TikTok, Facebook, Instagram, X itp.
- Skorzystaj z Iris, asystenta AI firmy Brandwatch, aby automatycznie analizować tysiące rozmów i wykrywać trendy nastrojów.
- Prześlij własne dane, aby analizować nastroje w niestandardowych zestawach danych, oprócz danych społecznościowych/publicznych.
Ceny Brandwatch
- Niestandardowe ceny
2. CloudTalk (najlepszy do analizy głosu)
CloudTalk to oparta na chmurze platforma call center, która obsługuje połączenia międzynarodowe i zapewnia wsparcie głosowe AI przez całą dobę, siedem dni w tygodniu.
Oferuje również opartą na AI inteligencję konwersacyjną: możesz transkrybować rozmowy w czasie rzeczywistym, automatycznie przyczepiać etykiety do słów kluczowych/emocji i generować podsumowania z możliwością wyszukiwania, z dostępem do transkrypcji za pomocą jednego kliknięcia.
Najważniejsze funkcje
- Wykrywaj nastroje klientów podczas rozmów telefonicznych, analizując ton, wysokość głosu, wzorce mowy i transkrypcję słów w czasie rzeczywistym.
- Agreguj opinie według agentów, zespołów, okresów lub problemów.
- Połącz nastroje/tematy z kartami wyników agentów, aby usprawnić proces szkolenia.
Ceny CloudTalk
- Pakiet startowy: 34 USD/osoba miesięcznie
- Niezbędne: 39 USD/osoba miesięcznie
- Ekspert: 69 USD/osoba miesięcznie
3. ClickUp (najlepsze rozwiązanie do zarządzania zadaniami + analizy nastrojów)
ClickUp, aplikacja do pracy, łączy w sobie zarządzanie projektami, zbieranie opinii i analizę nastrojów.
Możesz tworzyć i udostępniać formularze ankiet bezpośrednio w ClickUp, integrować się z zewnętrznymi narzędziami w celu gromadzenia danych społecznościowych, a nawet przesyłać niestandardowe zestawy danych do analizy.
ClickUp Brain, wbudowany asystent AI platformy, podsumowuje długie odpowiedzi jakościowe, wykrywa nastroje z uwzględnieniem niuansów, dostrzega powtarzające się tematy, a nawet oczyszcza surowe dane z opinii.
Możesz również zarządzać cyklem pracy związanym z analizą nastrojów i śledzić postępy w ramach tej samej platformy. Na przykład przeprowadź połączenie ClickUp z Jira, aby zsynchronizować zgłoszenia do wsparcia technicznego, użyj automatyzacji bez kodowania, aby przekształcić te zgłoszenia w zadania, i skorzystaj z ClickUp Brain, aby automatycznie oznaczać nastroje.
Najważniejsze funkcje
- Twórz formularze ankietowe za pomocą ClickUp Forms, korzystając z gotowych szablonów (lub tworząc je od podstaw), aby zbierać opinie lub dane z badań rynkowych.
- Skorzystaj z ClickUp Brain, aby podsumować reakcje emocjonalne, wskazać problematyczne kwestie, przygotować empatyczne odpowiedzi i wykrywać subtelne zmiany nastrojów.
- Skonfiguruj niestandardowe pulpity nawigacyjne dostosowane do konkretnych ról, aby udostępniać spostrzeżenia różnym zespołom lub działom.
- Wdrażaj zaawansowane automatyzacje oparte na regułach, aby zautomatyzować cykle pracy związane z gromadzeniem danych i analizą nastrojów.
Ceny ClickUp
📚 Czytaj więcej: Jak przeprowadzić automatyzację analizy ankiet za pomocą ChatGPT, aby szybciej uzyskać wnioski
👀 Czy wiesz, że... ClickUp w 100% dba o Twoją prywatność. Nigdy nie wykorzystuje danych z Twojego obszaru roboczego do szkolenia modeli AI, zapewniając stałą ochronę Twoich danych.
Jak wdrożyć analizę nastrojów opartą na AI w swoim cyklu pracy
Wybór narzędzia do analizy nastrojów opartego na AI to jedno. Wdrożenie go w cyklach pracy to zupełnie inna sprawa.
Ostatnią rzeczą, jakiej byś chciał, jest zakłócenie dotychczasowego funkcjonowania firmy lub nadmierne skomplikowanie procesów realizowanych przez Twój zespół.
ClickUp upraszcza ten proces, centralizując codzienną pracę i analizę nastrojów w jednym, zintegrowanym obszarze roboczym opartym na AI. Oferuje liczne funkcje usprawniające cały proces analizy nastrojów bez zakłócania bieżących cykli pracy.
Przejdźmy więc przez pięć kroków wdrażania analizy nastrojów opartej na AI i zobaczmy, jak ClickUp pomaga w każdym z nich:
Krok 1: Zbierz i oczyść dane tekstowe
Zacznij od zidentyfikowania wszystkich źródeł danych, które chcesz przeanalizować. Na przykład, jeśli chcesz zmierzyć poziom satysfakcji klientów, możesz skorzystać z mediów społecznościowych, zgłoszeń do wsparcia technicznego i recenzji produktów.
Nie zbieraj samych surowych tekstów. Zawsze rejestruj otaczające je metadane, które nadają znaczenie opiniom, takie jak:
- Sygnatura czasowa (do śledzenia nastrojów w czasie)
- Kanał lub platforma (media społecznościowe, wsparcie techniczne, e-mail, recenzje)
- Lokalizacja lub region (jeśli dostępne)
- Typ lub poziom użytkownika (bezpłatny vs. płatny, nowy vs. długoterminowy)
- Struktura wiadomości (post, odpowiedź, komentarz, aktualizacja zgłoszenia)
Następnie usuń imiona i nazwiska, numery telefonów, adresy e-mail, ID kont i wszelkie inne poufne dane identyfikacyjne, aby zapewnić zgodność z przepisami.
Na koniec oczyść tekst, aby modele AI mogły go łatwo przetwarzać. Obejmuje to głównie usuwanie duplikatów, normalizację emotikonów i skrótów oraz poprawianie problemów z formatowaniem.
W jaki sposób ClickUp może pomóc?
Centralizacja danych to jedyny sposób na uzyskanie dokładnego, ogólnego widoku na nastroje klientów. ClickUp eliminuje ręczne wprowadzanie danych, kierując opinie bezpośrednio do Twojego obszaru roboczego.
Na początek możesz stworzyć formularze do ankiet opinii, NPS/CSAT, zgłoszeń o wsparciu technicznym i nie tylko, korzystając z ClickUp Forms.
Dostosuj wygląd formularza do stylu swojej marki, ustaw logikę warunkową, aby wyświetlać odpowiednie pytania, i uruchom automatyczne tworzenie zadań dla każdej przesłanej odpowiedzi.
Alternatywnie możesz skorzystać z integracji ClickUp, aby automatycznie importować dane z zewnętrznych narzędzi (takich jak CRM, arkusze kalkulacyjne lub inne platformy ankietowe) do ClickUp. Dzięki temu wszystkie dane — zarówno z formularzy, e-maili, jak i aplikacji innych firm — trafiają w jedno miejsce.
💡 Porada dla profesjonalistów: Aby analizować nastroje podczas spotkań i notatek głosowych, wypróbuj ClickUp AI Notetaker. Dołącza on do Twoich spotkań (Zoom, Teams, Google Meet), nagrywa je i automatycznie generuje transkrypcję oraz podsumowanie do analizy.
Gdy już będziesz mieć surowe dane, użyj tagów ClickUp, aby posortować opinie według kategorii, takich jak „skarga”, „funkcja produktu” lub „rozliczenia”. Ponieważ tagi są przypisane do konkretnych przestrzeni, Twoje zespoły marketingowe i wsparcia technicznego mogą zarządzać niestandardowymi tagami nastrojów bez zakłócania sobie nawzajem widoku.
Na koniec użyj ClickUp Brain, aby przygotować dane do analizy. Wystarczy zrobić wzmiankę o @Brain w zadaniu ClickUp lub dokumencie, aby:
- Podsumuj długie, chaotyczne wątki opinii i podkreśl główne tematy.
- Usuń duplikaty lub odpowiedzi niezwiązane z tematem, które zniekształcają dane.
- Przekształć chaotyczne opinie w spójny, profesjonalny format.
🚀 Zaleta ClickUp: Prawdziwa automatyzacja całego procesu analizy nastrojów dzięki podwójnej mocy ClickUp Automations + AI Super Agents.
Skonfiguruj proste, oparte na regułach automatyzacje, aby:
- Automatyczne oznaczanie opinii w momencie ich zebrania
- Wyzwalacz Brain, aby automatycznie sortować, porządkować i standaryzować nieuporządkowane odpowiedzi.
- Twórz zadania bezpośrednio na podstawie odpowiedzi z formularzy i automatycznie przypisuj je odpowiedniej osobie/zespołowi.
Możesz nawet skonfigurować dedykowanego agenta AI, który przeprowadzi za Ciebie cały proces analizy nastrojów, który jest zakończony.
📌 Przykład: Stwórz w ClickUp agenta AI do obsługi klienta, który będzie monitorował czaty wsparcia technicznego przez całą dobę. Będzie on w czasie rzeczywistym sygnalizował sfrustrowanych klientów, przygotowywał empatyczne odpowiedzi i sugerował praktyczne rozwiązania, zanim jeszcze wkroczy do akcji prawdziwy agent.
Krok 2. Wybierz model lub narzędzie
Istnieją dwa sposoby analizowania nastrojów w tekście za pomocą AI:
- Skorzystaj z gotowego narzędzia do analizy nastrojów: Idealne rozwiązanie dla małych i średnich przedsiębiorstw, start-upów oraz niezależnych profesjonalistów, którzy potrzebują szybkich i niedrogich ustawień przy minimalnych nakładach technicznych.
- Wykorzystaj niestandardowy model AI: najlepsze rozwiązanie dla organizacji, które chcą analizować dane przy użyciu języka specyficznego dla branży, wewnętrznego żargonu i złożonych sygnałów nastrojów.
W jaki sposób ClickUp może pomóc?
ClickUp Brain to zawsze dostępny asystent AI, który oferuje wiele funkcji (lub podejść) do analizy nastrojów. Możesz:
- Automatyczne wypełnianie etykiet nastrojów: użyj pól ClickUp AI, aby natychmiast kategoryzować przychodzące zgłoszenia lub odpowiedzi z formularzy. Brain analizuje zawartość i automatycznie wypełnia wyniki nastrojów, podsumowania lub niestandardowe kategorie na podstawie konkretnych instrukcji.
- Czatuj z Brain: Wywołaj @Brain bezpośrednio w swoich zadaniach, czatach i dokumentach, aby analizować nastroje na bieżąco.
- Wykorzystaj zewnętrzne modele AI w jednym miejscu: aplikacja komputerowa ClickUp Brain MAX oferuje możliwości najlepszych modeli, takich jak GPT, Gemini, Claude, Deepseek itp. , w jednym miejscu. Przełączaj się między nimi w dowolnym momencie w zależności od złożoności opinii, aby uzyskać niestandardową analizę.
💡 Porada dla profesjonalistów: Skorzystaj z pól niestandardowych ClickUp, aby utworzyć konkretne kategorie opinii, takie jak negatywne, bardzo pozytywne, frustrujące itp. Ułatwi to filtrowanie obciążenia pracą i ustalenie priorytetów dla klientów, którzy najbardziej potrzebują Twojej pomocy.
Krok 3. Przeprowadź szkolenie lub dostosuj ustawienia (w razie potrzeby)
Jeśli wybierasz lub tworzysz niestandardowy model AI do analizy nastrojów, musisz najpierw przeszkolić go na niestandardowych zestawach danych.
Do zrobienia wybierz próbkę 500–1000 opinii. Oznacz je ręcznie jako pozytywne, negatywne lub neutralne (lub inne kategorie, na których chcesz trenować model).
Jeśli Twoi odbiorcy używają silnej ironii lub żargonu branżowego, uwzględnij te przykłady w zestawie szkoleniowym. Chcesz, aby AI rozpoznawała skrajne przypadki, uczyła się na ich podstawie i poprawiała swoją analizę.
Przeprowadź test walidacyjny na 100 nowych próbkach opinii, aby ocenić dokładność modelu. W razie potrzeby dostosuj go.
W jaki sposób ClickUp może pomóc?
ClickUp Brain zapewnia bezpieczny dostęp w czasie rzeczywistym do całego obszaru roboczego — w tym zadań, dokumentów, komentarzy, wiadomości czatu, a nawet danych przepływających z zintegrowanych narzędzi.
Jest ona już dostosowana do unikalnego języka, kontekstu i cykli pracy Twojej organizacji. Nie musisz poświęcać godzin na przyczepianie etykiet do opinii ani tworzenie niestandardowych zestawów szkoleniowych.
A jeśli potrzebujesz szybko znaleźć konkretną opinię, dokument lub cokolwiek innego, skorzystaj z ClickUp Enterprise Search. Dzięki jednej pasku wyszukiwania możesz natychmiast znaleźć wszystko w całym obszarze roboczym i wszystkich połączonych aplikacjach.
⭐ Bonus: Masz dość wpisywania etykiet nastrojów, podpowiedzi lub niestandardowych reguł analizy?
Wypróbuj funkcję Talk-to-Text w ClickUp, aby zarządzać analizą podczas podróży.
- Dyktowanie etykiet: szybko twórz kategorie nastrojów lub porządkuj opinie bez dotykania klawiatury.
- Udoskonalanie poleceń: Wypowiedz na głos swoje niestandardowe instrukcje dla AI. ClickUp przekształca Twoje słowa w dobrze sformatowane, opatrzone znakami interpunkcyjnymi podpowiedzi, które AI może wykonać.
- Aktualizuj słownictwo: dodawaj terminy branżowe do słownika nastrojów za pomocą głosu.
Brzmi świetnie, prawda? Dowiedz się więcej o funkcji Talk-to-Text tutaj 👇
Krok 4. Zintegruj z pulpitami nawigacyjnymi/CRM
Skonfiguruj pulpity nawigacyjne, aby przekształcić analizy w znaczące, atrakcyjne wizualnie informacje, które mogą wykorzystać interesariusze.
Możesz również przesyłać informacje o nastrojach bezpośrednio do swojego systemu CRM. Dzięki temu zespoły sprzedaży i powodzenia mogą mieć widok na nastroje wraz z profilami klientów, kontami, zgłoszeniami lub transakcjami.
Następnie skonfiguruj alerty, aby sygnalizowały wzrost negatywnego nastroju, powtarzające się frustracje lub nagłe spadki nastrojów w odniesieniu do konkretnych funkcji, premier itp.
Wykorzystaj te informacje, aby podejmować decyzje oparte na danych i zamknąć pętlę informacji zwrotnych.
📚 Czytaj więcej: Jak zautomatyzować cykl pracy CRM: korzyści i najlepsze praktyki
W jaki sposób ClickUp może pomóc?
Panele ClickUp to centrum dowodzenia, które pozwala wizualizować analizę nastrojów i trendy w opiniach. Możesz tworzyć niestandardowe panele z ponad 20 widżetami typu „przeciągnij i upuść”, z których każdy pobiera dane na żywo z Twojego obszaru roboczego:
- Wykresy liniowe i słupkowe: śledź trendy nastrojów w czasie, wizualizuj wzrosty i spadki lub porównuj nastroje w różnych kanałach, produktach lub zespołach.
- Wykresy kołowe i pierścieniowe: pokazują dystrybucję pozytywnych, negatywnych i neutralnych opinii na pierwszy rzut oka.
- Karty wyników: Podkreśl kluczowe wskaźniki, takie jak średni wynik nastrojów, liczba odpowiedzi lub wskaźniki eskalacji.
Ponieważ pulpity nawigacyjne znajdują się bezpośrednio w Twoim obszarze roboczym, możesz łatwo udostępniać spostrzeżenia swojemu zespołowi, konfigurować widoki oparte na rolach dla różnych interesariuszy i przeglądać szczegóły za pomocą jednego kliknięcia.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Umieść karty AI obok pulpitów nawigacyjnych, aby uzyskać dodatkowy kontekst i wyjaśnienia. Działają one jak wbudowany analityk, automatycznie interpretując dane wyświetlane w widżetach i ujawniając najważniejsze informacje.
Na przykład: „Trzy główne przyczyny negatywnych opinii w tym tygodniu” lub „Pojawiające się pozytywne tematy”.
Krok 5. Monitoruj dokładność i udoskonalaj
Regularnie sprawdzaj etykiety nastrojów, aby upewnić się, że nadal są one zgodne z aktualną ofertą produktów i wizerunkiem marki. Jeśli szkolisz niestandardowe modele, aktualizuj dane szkoleniowe i reguły w odpowiednim czasie.
Nie lekceważ potencjału ręcznych kontroli. Okresowo porównuj wyniki AI z analizą ręczną, aby zapobiec dryftowi modelu i zachować dokładność.
⚡ Archiwum szablonów: bezpłatne szablony formularzy opinii do zbierania informacji
Przyszłość analizy nastrojów opartej na AI
W przyszłości analiza nastrojów oparta na AI będzie skupiać się na przewidywaniu intencji i kolejnych działań, a nie tylko na analizowaniu aktualnych nastrojów. Zobaczymy też znaczny wzrost dokładności modeli w rozumieniu niuansów ludzkich nastrojów.
Oto krótki przegląd:
- Analiza multimodalna: AI połączy tekst, ton głosu, mimikę twarzy i język ciała, aby dokładnie rozpoznać nastrój klienta. Jeśli więc klient powie „Wszystko w porządku”, marszcząc brwi, AI oznaczy to jako negatywny nastrój.
- Kontekst hiperlokalny: przyszłe modele będą lepiej rozumiały niuanse kulturowe i regionalny slang. Będą rozumiały, że konkretne wyrażenie używane w Londynie ma zupełnie inne znaczenie emocjonalne w Dubaju lub Singapurze, co pozwoli globalnym markom uniknąć błędnej interpretacji lokalnych opinii.
- Przewidywanie intencji: zamiast oznaczać nastrój po fakcie, AI przewiduje zmiany nastroju, aby antycypować kolejne działania użytkownika.
Zautomatyzuj analizę nastrojów dzięki ClickUp AI
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy złożonych ludzkich nastrojów i emocji z pewnością brzmi surrealistycznie. Jest to jednak możliwe, realne, a Twoi konkurenci prawdopodobnie już z tego korzystają.
ClickUp AI wprowadza analizę nastrojów bezpośrednio do Twojego obszaru roboczego ClickUp, eliminując konieczność przełączania się między kontekstami i rozrost narzędzi.
Możesz analizować tysiące komentarzy, odpowiedzi z ankiet, dyskusji na forach, transkrypcji rozmów lub spotkań i wiele innych materiałów w jednym miejscu — tam, gdzie wykonujesz resztę swojej pracy.
Zarejestruj się bezpłatnie już dziś, aby rozpocząć!
Często zadawane pytania (FAQ)
Analiza nastrojów pozwala określić ogólny ton tekstu (pozytywny, negatywny, neutralny), natomiast wykrywanie emocji pozwala rozpoznać konkretne emocje, takie jak radość, złość, smutek czy strach. Wykrywanie emocji zapewnia bardziej szczegółowe informacje niż podstawowa analiza nastrojów.
Analiza nastrojów jest zazwyczaj dokładna w przypadku prostych tekstów, ale jej dokładność może spaść w przypadku sarkazmu, slangu lub złożonego języka. Wyniki poprawiają się dzięki wysokiej jakości danym i modelom AI uwzględniającym kontekst, ale żaden system nie jest idealny. Najlepiej jest przeprowadzać okresowe przeglądy przez ludzi, aby sprawdzić dokładność wyników AI.
Istnieje wiele modeli AI przeznaczonych do analizy nastrojów. Wybór zależy od złożoności opinii (tekst, głos, obraz), kwestii prywatności danych oraz dojrzałości modelu. ClickUp Brain to model AI klasy Enterprise, dostosowany do kontekstu Twojego obszaru roboczego. Dzięki temu otrzymujesz dokładną i trafną analizę nastrojów bez konieczności ustawień technicznych lub ręcznego szkolenia.
Oczywiście! ClickUp Brain obsługuje analizę nastrojów w wielu językach, ułatwiając analizę opinii globalnych zespołów lub klientów.
AI potrafi czasem wykrywać sarkazm, zwłaszcza w przypadku zaawansowanych modeli i przy wystarczającym kontekście, ale nadal jest to trudne zadanie. Sarkazm często opiera się na tonie lub wskazówkach kulturowych, które są trudne do zinterpretowania przez AI, więc wykrywanie nie zawsze jest niezawodne.
Analiza nastrojów jest szeroko stosowana w takich branżach, jak marketing, obsługa klienta, finanse, handel detaliczny, opieka zdrowotna, media i polityka. Pomaga organizacjom monitorować reputację marki, analizować opinie klientów, ulepszać produkty i podejmować świadome decyzje biznesowe.