Utforska AI-kodade sentimentanalysdata med Google Sheets

Innehållsförteckning:

1. Introduktion
2. Att använda artificiell intelligens för att analysera kommentarer 2.1. Hämta och koda kommentarer 2.2. Skapa en Pivottabell för att analysera kommentarerna
3. Fördjupa analysen med hjälp av kalkylarkverktyg 3.1. Skapa en Pivottabell för att räkna antal förekomster av ämnen 3.2. Undersöka olika sentiment för varje ämne 3.3. Borra ner i enskilda punkter med hjälp av pivottabellvärden 3.4. Slå samman AI-analys med sessioninformation 3.5. Tilldela poäng till varje kommentar baserat på sentiment 3.6. Beräkna och analysera den totala poängen över tid 3.7. Skapa en diagramvisualisering av poängtrenderna

👉 Användning av Artificiell Intelligens för att analysera kommentarer

Att analysera och dra insikter från omfattande mängder kommentarer kan vara en tidskrävande process. Genom att använda artificiell intelligens (AI) och kalkylarkverktyg kan du snabbt och effektivt utforska kommentarer och upptäcka mönster och trender. I denna artikel kommer vi att undersöka hur du kan använda dessa verktyg för att analysera kommentarer, identifiera ämnen och bestämma sentiments och slutligen använda resultatet för att förbättra framtida sessioner.

2.1. Hämta och koda kommentarer

För att använda AI för att analysera kommentarer måste du först hämta kommentarerna och deras datum från en källa. Det kan vara enkelt att göra genom att exportera kommentarerna till en kalkylfil eller använda specialiserade verktyg för att integrera med kommentarer och importerade data till ditt kalkylblad. När du har dina kommentarer kan du använda AI för att koda dem baserat på deras sentiment och ämne. Genom att använda tekniker som sentimentanalys kan AI automatiskt bedöma om kommentaren är negativ, positiv eller neutral och det ämne som kommentaren hänvisar till.

2.2. Skapa en Pivottabell för att analysera kommentarerna

För att bättre förstå de olika ämnena som kommentarerna berör kan du använda en Pivottabell. Det gör det enkelt att räkna antalet förekomster av varje ämne och se vilka sentiment som är kopplade till varje ämne. Genom att samla och sammanfatta datan kan du snabbt få en överblick över de vanligaste ämnena och sentimenten i kommentarerna.

👉 Fördjupa analysen med hjälp av kalkylarkverktyg

När du har fått en övergripande bild av dina kommentarer kan du använda kalkylarkverktyg för att utforska data mer detaljerat. Här är några användbara tekniker och verktyg som kan hjälpa dig att gå djupare in i analysen av dina kommentarer.

3.1. Skapa en Pivottabell för att räkna antal förekomster av ämnen

Genom att skapa en Pivottabell kan du enkelt räkna antalet förekomster av varje ämne i kommentarerna. Genom att gruppera ämnena och sentimenten kan du snabbt identifiera de vanligaste ämnena och hur de relaterar till olika sentiment. Detta ger dig en bra överblick över de viktigaste frågorna och problemen som kommentarerna tar upp.

3.2. Undersöka olika sentiment för varje ämne

Genom att undersöka de olika sentimenten för varje ämne kan du få värdefulla insikter i hur människor reagerar på olika delar av din verksamhet. Genom att analysera de positiva, negativa och neutrala kommentarerna kan du identifiera mönster och trender som kan hjälpa dig att förbättra och optimera dina erbjudanden och tjänster.

3.3. Borra ner i enskilda punkter med hjälp av pivottabellvärden

Genom att använda pivottabellvärden kan du enkelt borra ner i enskilda kommentarer och se exakt vad människor har sagt om specifika ämnen eller problem. Genom att dubbelklicka på ett värde i pivottabellen kan du öppna en ny flik där du kan se den ursprungliga kommentaren och andra detaljerad information om den.

3.4. Slå samman AI-analys med sessioninformation

Genom att kombinera AI-analysen med sessioninformation kan du få ännu mer detaljerad insikt i kommentarerna. Genom att använda en VLOOKUP-formel kan du enkelt matcha kommentarerna med sessionen de kommer från och se hur olika sessioner påverkar kommentarerna.

3.5. Tilldela poäng till varje kommentar baserat på sentiment

För att kvantifiera sentimentet i kommentarerna kan du tilldela poäng till varje kommentar baserat på deras sentiment. Genom att använda en VLOOKUP-formel kan du ge varje sentiment ett värde, till exempel -1 för negativt, +1 för positivt och 0 för neutralt. På så sätt kan du bestämma en total poäng för varje ämne och få en bättre förståelse för det övergripande sentimentet i dina kommentarer.

3.6. Beräkna och analysera den totala poängen över tid

Genom att använda kalkylarkverktyg kan du också beräkna den totala poängen över tid. Genom att summan av poängen för varje ämne kan du se en trendlinje av hur sentimentet förändras över tid. Detta gör det möjligt för dig att se om det finns några övergripande förändringar i kommentarernas sentiment och vidta åtgärder vid behov.

3.7. Skapa en diagramvisualisering av poängtrenderna

För att visualisera poängtrenderna över tid kan du skapa ett diagram baserat på dina beräknade poäng. Genom att använda kalkylarkets diagramverktyg kan du visa hur sentimentet förändras över tid och vilka ämnen som har de högsta och lägsta poängen. Detta kan ge dig en tydligare bild av dina kommentarers sentiment och hjälpa dig att fatta informerade beslut och vidta åtgärder för att förbättra verksamheten.

Denna artikel har presenterat olika sätt att använda artificiell intelligens och kalkylarkverktyg för att analysera och dra insikter från kommentarer. Genom att använda dessa verktyg kan du effektivt och noggrant undersöka dina kommentarer och använda den informationen för att förbättra din verksamhet och leverera bättre upplevelser till dina kunder.

👉 Fördelar

• Effektiv analys av stora mängder kommentarer
• Snabba insikter och trenderidentifiering
• Möjlighet att optimera och förbättra erbjudanden och tjänster
• Bättre kundförståelse och nöjdhet
• Informerade beslut för att driva framåt

👎 Nackdelar

• Behov av kunskap inom dataanalys och kalkylbladverktyg
• Begränsad av AI:s förmåga att korrekt klassificera sentiment

Genom att använda dessa tekniker och verktyg kan du på ett enkelt sätt utforska och dra insikter från dina kommentarer och använda den informationen för att förbättra din verksamhet och förbli konkurrenskraftig på marknaden.

Höjdpunkter

• Användning av AI för att analysera och koda kommentarer
• Skapa Pivottabeller för att få en överblick över ämnen och sentiment
• Använda kalkylarkverktyg för att gå djupare in i analysen
• Kombinera flera datakällor för att få en komplett bild
• Tilldela poäng baserat på sentiment för att kvantifiera kommentarernas effekt
• Beräkna poängtrender över tid för att upptäcka mönster och trender
• Skapa diagram för att visualisera resultaten och underlätta insikter

Ofärdiga frågor och svar (FAQ)

Q: Kan jag använda dessa tekniker för att analysera kommentarer på sociala medieplattformar? A: Ja, teknikerna och verktygen som nämns i artikeln kan tillämpas för att analysera kommentarer på sociala medieplattformar. Du kan använda AI för att analysera kommentarerna och koda dem baserat på sentiment. Sedan kan du använda kalkylarkverktyg för att utforska data och dra insikter från kommentarerna.

Q: Vilka andra analytiska metoder kan användas för att analysera kommentarer? A: Förutom AI och kalkylarkverktyg kan du också använda sentimentanalysverktyg och textanalysverktyg för att analysera kommentarer. Dessa verktyg kan hjälpa dig att automatiskt bedöma sentimentet i kommentarerna och extrahera viktig information från dem.

Q: Kan jag använda dessa tekniker för att analysera kundrecensioner? A: Ja, teknikerna och verktygen som beskrivs i artikeln kan tillämpas för att analysera och dra insikter från kundrecensioner. Genom att använda AI och kalkylarkverktyg kan du effektivt analysera och gruppera kundrecensioner baserat på deras ämnen och sentiment.

Q: Finns det några etiska överväganden när du analyserar kommentarer med AI? A: Ja, vid användning av AI för att analysera kommentarer måste du vara medveten om integritets- och dataskyddsfrågor. Se till att du har tillstånd att använda kommentarerna och att du anonymiserar eventuell personlig information innan du utför någon analys.

Q: Finns det några begränsningar med att använda AI för att analysera kommentarer? A: Ja, det finns vissa begränsningar med att använda AI för att analysera kommentarer. AI är i grunden så bra som de träningsdata som används för att bygga modellen, så det kan finnas felklassificeringar eller missade nyanser i kommentarerna. Det är också viktigt att regelbundet utvärdera och uppdatera AI-modellen för att se till att den förblir effektiv och korrekt.