在運(yùn)營中,為什么文本分析遠(yuǎn)比數(shù)值型分析重要?一個實(shí)際案例,五點(diǎn)分析(下)

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本文是《數(shù)據(jù)分析中,文本分析遠(yuǎn)比數(shù)值型分析重要!》的下篇,以一個實(shí)際案例來聊聊文本分析在實(shí)際運(yùn)營中如何落地。行為脈絡(luò)如下:先簡要講述文本分析的分支—情緒分析的基本原理,然后以亞馬遜的Kindle Voyage的用戶評論作為“情緒分析”的實(shí)操分析,最后羅列了幾個實(shí)用的文本分析工具,以期對大家有所幫助。

在大數(shù)據(jù)時代還未來臨前,企業(yè)一般根據(jù)自身積累的歷史數(shù)據(jù),以及一線運(yùn)營人員的主觀經(jīng)驗(yàn)來猜測用戶接下來的反應(yīng),以此作為制定后續(xù)營銷、運(yùn)營方案的依據(jù)。

然而,在這個VUCA時代(寶潔公司首席運(yùn)營官Robert McDonald借用一個軍事術(shù)語來描述這一新的商業(yè)世界格局,即volatility,易變性;uncertainty,不確定性;complexity,復(fù)雜性;ambiguity,模糊性),商業(yè)場景的變化速度和復(fù)雜程度今非昔比,用戶的喜好也容易受外界“場景”的影響,就如“孩子的臉”和“六月的天”一樣善變,先前積累的經(jīng)驗(yàn)往往不足以作為企業(yè)下一階段進(jìn)行市場謀劃和運(yùn)營的依據(jù)。

VUCA時代的特征

根據(jù)《數(shù)據(jù)運(yùn)營|數(shù)據(jù)分析中,文本分析遠(yuǎn)比數(shù)值型分析重要?。ㄉ希?/a>的分析,我們可知,大數(shù)據(jù)文本分析正是應(yīng)對上述困局的一劑良方。

(一)

接下來,我們將從理論到實(shí)踐,聊聊文本分析是如何應(yīng)用在商業(yè)實(shí)踐中的。

1.文本分析重構(gòu)產(chǎn)品的營銷和運(yùn)營流程

借助基于大數(shù)據(jù)的文本分析,我們可以對用戶行為和想法進(jìn)行科學(xué)分析,使用戶洞察由原來的主觀“猜測”轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為驅(qū)動的精準(zhǔn)預(yù)測。在新產(chǎn)品上市前,或者是小規(guī)模投放市場后,在社交媒體上對粉絲和潛在用戶的言論進(jìn)行收集,對其進(jìn)行文本分析,知道他們喜歡產(chǎn)品的哪些方面,對哪些方面不太滿意,以及他們對產(chǎn)品的其他期望,從而敏捷、快速、準(zhǔn)確的對用戶的反饋?zhàn)龀龇e極的回應(yīng)。

由此可見,有文本分析介入的產(chǎn)品運(yùn)營流程被“重構(gòu)”了,如下圖所示。

有文本分析參與的運(yùn)營分析邏輯流程

其中,對用戶言論進(jìn)行文本分析的“精髓”在于對提煉出的文本數(shù)據(jù)的所表達(dá)出的“情緒”的解讀,也就是用戶言論的情緒分析。

在理解文本分析語境下的“情緒分析”前,我們先看看它的一般含義。

2.大數(shù)據(jù)文本分析中的“情緒分析”是什么?

先說“情緒”?!扒榫w”這個詞,在心理學(xué)中的一般含義是:對一系列主觀認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)的通稱,是多種感覺、思想和行為綜合產(chǎn)生的心理和生理狀態(tài)。我們?nèi)粘V凶钇毡榈那榫w就是喜、怒、憂、思、悲、恐、驚,也就是中醫(yī)中所說的“七情”。

那么,“情緒分析”就是有效且準(zhǔn)確的識別這些具體的情緒,根據(jù)得到的結(jié)果,進(jìn)一步對產(chǎn)生于自身或者他人的情緒采取合理的應(yīng)對措施(如疏導(dǎo)自身消極情緒、理解他人的反常行為等)。

與此類似,基于大數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)的“情緒分析”,也被業(yè)界稱為“觀點(diǎn)挖掘”,它利用多樣化、海量的社會化媒體做客服,借助數(shù)量龐大的社交網(wǎng)絡(luò)平衡語料和新聞平衡語料的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,對所獲取文本中的情感傾向和評價(jià)對象進(jìn)行提取,使運(yùn)營者更全面、更深入地了解用戶的“心聲”,掌握用戶對于產(chǎn)品的喜好程度,及用戶視角下的產(chǎn)品優(yōu)缺點(diǎn)。

值得注意的是,基于大數(shù)據(jù)文本的情緒分析在于深度分析評論的意義(評論的是事物的哪些方面)以及附帶的情緒傾向(是“褒”是“貶”,還是“中立”),而不是評論本身在說的文字。

下面,筆者將以基于亞馬遜上Kindle Voyage商品評論的文本數(shù)據(jù)為例,來聊聊文本數(shù)據(jù)的情緒分析在商業(yè)實(shí)踐中的運(yùn)用。

3.“情緒分析”在商業(yè)實(shí)踐中的正確打開方式

現(xiàn)在,筆者以亞馬遜官網(wǎng)2014年9月份在其平臺上發(fā)售的Kindle Voyage電子書閱讀器珍藏限量為例,對其商品評論區(qū)的用戶評論進(jìn)行基于文本數(shù)據(jù)的“情緒分析”,看看我們能從中得到哪些有價(jià)值的insight,以便優(yōu)化我們的運(yùn)營工作。

亞馬遜官網(wǎng)上Kindle Voyage電子書閱讀器的商品詳情頁

  • 分析時間段:2014.12.01~2015.06.23
  • 數(shù)據(jù)來源:亞馬遜官網(wǎng)上Kindle Voyage電子書閱讀器商品評論區(qū)
  • 意見領(lǐng)袖總數(shù)(評價(jià)者):1675人
  • 原始評價(jià):2720條
  • 詳細(xì)評價(jià)信息(包括對評價(jià)的“回應(yīng)”,即評價(jià)的評價(jià),如此循環(huán)):4659條

亞馬遜Kindle Voyage電子書閱讀器珍藏限量版評論區(qū)

(二)

筆者將從以下5個方面,即用戶聚焦點(diǎn)分析、用戶反饋趨勢分析、用戶情緒分析、用戶反饋分析,以及各地域用戶評級分布及情緒分析,對Kindle Voyage亞馬遜商品評論區(qū)的4659條用戶留言/評論進(jìn)行文本分析。

對Kindle Voyage用戶評論進(jìn)行文本分析的幾大模塊

1、用戶典型意見分析

大數(shù)據(jù)文本分析中的“典型意見”是指,將用戶的意見進(jìn)行單據(jù)級別的語義聚合,將內(nèi)涵相近但表述有差異的意見/看法聚合在一起,抽取出其中典型的用戶反饋/意見,在短時間內(nèi)迅速梳理出用戶對于產(chǎn)品所關(guān)注的話題。

用戶評論的典型意見分析

從上圖可以看出,通過對這些用戶留言的典型意見進(jìn)行分析,再結(jié)合Kindle Voyage的商品詳情描述,我們可以了解到用戶對于Kindle Voyage的評價(jià)主要集中在以下7個方面:

  • 捆綁銷售策略(話題1)
  • 限量發(fā)售策略(話題2)
  • 屏幕顯示效果(話題3)
  • 原裝配套皮套(話題4)
  • 與其“同族兄弟”kindle Paper White的比較(話題5)
  • 屏幕的亮度自動調(diào)節(jié)功能(話題6、話題7)
  • 售后客服評價(jià)(話題8)

關(guān)于用戶對這些話題的具體評價(jià)和情緒感受,我們需要做進(jìn)一步的分析。

2、用戶反饋趨勢分析

用戶反饋趨勢分析曲線展現(xiàn)了文本數(shù)據(jù)量在時間上的分布情況,可以從宏觀上掌握上述8個話題所對應(yīng)評論(量)的發(fā)展走勢,以便做好及時跟進(jìn),發(fā)掘出其中有價(jià)值的言論。

下圖中,從下至上,依次是話題1到話題8的評論數(shù)量隨時間變化的增減趨勢。其中,評論量的大小以圖形面積的大小來呈現(xiàn)。

用戶評論量隨時間軸的變化趨勢

可以看到,這些話題的發(fā)布數(shù)量的增減走勢基本相同,且在2015-3-1達(dá)到評論高峰,2016-1-25達(dá)到小高峰,這兩個時間點(diǎn)的前后數(shù)天的購買人數(shù)激增。然而在2016-4-24這一天商品評論區(qū)的總體評論量驟然減少,對于這幾個異常點(diǎn),運(yùn)營人員可以調(diào)出對于日期的銷售記錄、商品維護(hù)日志等資料找出原因,以便對癥下藥,做好后續(xù)的運(yùn)營工作。

3、用戶評價(jià)和情緒分析

這部分包含2個模塊,即用戶評價(jià)和情緒分析,二者存在一定的正相關(guān)關(guān)系,也就是說,用戶評價(jià)較高,相應(yīng)的情緒偏正面,反正亦然。

(1)用戶評價(jià)分析

用戶評論星級分布表

用戶評價(jià)星級占比圖

從上面2個圖可知,超過63%的用戶對于Kindle Voyage的產(chǎn)品性能是非常滿意的,給出了5顆星的評價(jià);次之的四顆星評價(jià)占到19.15%的比重,以上二者比重之和超過80%,可知Kindle Voyage總體的市場反饋非常不錯。

(2)用戶總體情緒傾向分析

用戶的總體情感偏向

用戶的情感度分布

上圖是用戶對于Kindle Voyage總體情感的儀表盤,是根據(jù)用戶對于Kindle Voyage的文字評論進(jìn)行情緒傾向分析得出的,能反映消費(fèi)者對于Kindle Voyage總體態(tài)度是肯定還是否定。該儀表盤分為3個大的方向,即負(fù)面情緒、中性情緒和正面情緒,其中暗含的用戶態(tài)度就是對產(chǎn)品不滿意、產(chǎn)品一般和產(chǎn)品很不錯。

從上面2個圖可以看出,購買者對于Kindle Voyage以中性評論為主,情感正面值為1.06,總體情感偏向于正面,說明大家對Kindle Voyage的真實(shí)看法與評價(jià)星級總體傾向是一致的,沒有言不由衷。

4、個體用戶情緒傾向分析

上面的是全體用戶對于Kindle Voyage的總體情緒傾向,但在很多時候,我們想要知道哪些用戶的“發(fā)聲”在這些評論中更具代表性。這就需要分析引擎在語義層面上對每個用戶進(jìn)行重要性排名,從中發(fā)掘出有“話語權(quán)重”較大的“意見領(lǐng)袖”。

更進(jìn)一步,我們要對其中單個用戶的情緒態(tài)度、評價(jià)和所關(guān)注的產(chǎn)品方面進(jìn)行分析,這就涉及到以單個用戶為主體的情緒傾向分析了。

以下2個圖分別關(guān)注的是意見領(lǐng)袖(用戶)情緒分析總覽和單個意見領(lǐng)袖(用戶)的詳細(xì)情緒分析。從中我們可以看到評論用戶的名稱、評論的數(shù)量、情緒是屬性及相應(yīng)的情緒數(shù)值。

用戶(意見領(lǐng)袖)情緒分析總覽

如果我們想對某個重要用戶的情緒進(jìn)行詳細(xì)分析,我們可以點(diǎn)開這個用戶的詳細(xì)資料,進(jìn)行深入的分析。如下圖所示:

單個意見領(lǐng)袖(用戶)的詳細(xì)情緒分析

從上圖中我們可以了解到為什么該用戶對Kindle Voyage持正面態(tài)度(正面情緒用紅色顯示)了—下面的正面關(guān)鍵詞云顯示出該用戶對Kindle Voyage的手感、屏幕顯示和做工質(zhì)量很滿意。此外,在“焦點(diǎn)概覽”里,我們可以了解到類似的評論有8條,在哪個時間節(jié)點(diǎn)達(dá)到峰值。

在進(jìn)行上述分析后,我們還需要進(jìn)一步讀懂評論區(qū)的全體用戶對Kindle Voyage的反饋,知道用戶喜歡它的哪些方面,對哪些方面還不是太滿意,以及這些(不)滿意的方面的程度如何,這是“情緒分析”中的重中之重。

所以,我們需要進(jìn)行下一步分析——用戶反饋分析。

5、用戶反饋分析

這部分的原理是,從眾多用戶評論中提取出跟產(chǎn)品屬性相關(guān)且有代表性的關(guān)鍵詞,并進(jìn)行相似文本聚類,然后給出相應(yīng)權(quán)重,最后匹配相應(yīng)的情緒屬性和情緒值。最終的結(jié)果使得運(yùn)營者擁有了用戶視角,知曉產(chǎn)品有哪些地方表現(xiàn)尚可,哪些地方反映平平,而哪些地方是需要進(jìn)行改進(jìn)和完善的。

下圖是用戶對于Kindle Voyage使用后的評論中提取并聚類的關(guān)鍵詞云,其中文字大小代表該詞的權(quán)重(重要程度和詞頻),字體顏色表明該詞的情緒偏向(紅色是正面評價(jià),灰色是中性評價(jià),藍(lán)色是負(fù)面評價(jià))。

用戶的對于Kindle Voyage評論的主要關(guān)注點(diǎn)

根據(jù)關(guān)鍵詞及其重要程度排名,筆者找到了用戶滿意的幾個方面:

  • 屏幕顯示效果良好,這一點(diǎn)用戶很是認(rèn)可,“顯示效果”、“分辨率高”、“看著舒服”、“字跡清晰”等關(guān)鍵詞顯示較大,此類評價(jià)的用戶居多;字體為紅色,表明用戶反映的情感正面積極。
  • 產(chǎn)品(及周邊)質(zhì)量不錯,體現(xiàn)在“做工精細(xì)”、“續(xù)航能力”、“原裝皮套”、“值得擁有”、“Ipad Mini(那樣的做工)”、“實(shí)體翻頁鍵(不錯)”、“一分錢一分貨”等關(guān)鍵詞上。
  • “限量珍藏版“這個概念牌打得好,用戶也愿意為此買單,這主要體現(xiàn)在“限量珍藏版”這個詞頻較高且為紅色的關(guān)鍵字上。

另一方面,運(yùn)營方也要及時了解用戶的負(fù)向反饋,針對性地改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量。

還好,在這里只出現(xiàn)了“壓敏按鍵”這些負(fù)面詞匯,點(diǎn)開“壓敏按鍵”一詞,看到用戶的詳細(xì)吐槽……“壓敏按鍵在按下的時候出現(xiàn)下陷情形……”雖然這樣的反饋不多,但仍要引起高度警惕,具體排查是產(chǎn)品本身的設(shè)計(jì)問題,還是極個別的產(chǎn)品質(zhì)量問題,并將此反饋傳遞給相關(guān)負(fù)責(zé)部門。

6、地域評分和情緒分析

將用戶的反饋數(shù)據(jù)和評分同步到地圖上,通過形成的數(shù)據(jù)地圖可以直觀的看到各地對于Kindle Voyage的評價(jià)和情緒度,從而對整體的用戶反饋情況進(jìn)行監(jiān)控,重點(diǎn)“關(guān)照”其中的用戶差評“重災(zāi)區(qū)”。

此處選取的是Kindle Voyage在江蘇省各市的用戶反饋數(shù)據(jù),反映出該地區(qū)Kindle Voyage用戶對于產(chǎn)品的評價(jià)及情緒傾向性。

其中,數(shù)值代表評分高低,顏色反映情緒值,綠色代表良好,藍(lán)色是一般,紅色代表處于警報(bào)狀態(tài),需要重點(diǎn)關(guān)注,排查問題發(fā)生的具體原因。

江蘇省各市Kindle Voyage用戶的評分及情緒度分布

這里可以看到,徐州市、連云港市等城市的用戶反饋良好,反映在評分較高,且顏色為綠色。然而,淮安市、鎮(zhèn)江市和南京市的Kindle Voyage用戶卻非常不滿意,評分較低且情緒度處于紅色警報(bào)狀態(tài),需要引起客戶體驗(yàn)部門的高度重要,做好用戶情緒疏導(dǎo)和公關(guān)工作。

結(jié)語

從上面的實(shí)例中,我們可以體會到大數(shù)據(jù)文本分析對于產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、營銷和運(yùn)營的巨大價(jià)值,它的重要性不亞于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)分析。用正確的方式閱讀這些海量的文本數(shù)據(jù),我們就可以直接讀懂用戶的想法,獲得強(qiáng)有力的決策支持,從而使產(chǎn)品研發(fā)、營銷推廣和日常運(yùn)營更貼近消費(fèi)者需求,最終在用戶心中形成良好的品牌形象。

#專欄作家#

蘇格蘭折耳喵,微信公眾號:Social Listening與文本挖掘,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。數(shù)據(jù)PM一只,擅長數(shù)據(jù)分析和可視化表達(dá),熱衷于用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)洞察,指導(dǎo)實(shí)踐。

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評論
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  1. 用的什么文本分析工具???

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  2. 圖裂了 ??

    來自廣東 回復(fù)
  3. 文章插圖全部看不到了

    來自廣東 回復(fù)
  4. 上面舉例做的文本分析用的是什么工具?。?/p>

    來自廣東 回復(fù)
    1. 同問

      來自廣東 回復(fù)
    2. 同問

      回復(fù)