战略性情绪分析的5大数据来源

【编者按】每个公司都想知道客户对自身的感受。而情绪分析可以获取更具细粒度的信息，还能用于提高员工的满意度。本文作者为 Andrew C. Oliver，文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现。

在世界的某个角落，有人发推特说“这家航空公司太糟糕了!”在过去，这些抱怨就被忽视了。现在，许多航空公司会充满歉意地回应(“对于您的不愉快经历，我们深感抱歉——请发私信给我们，我们会努力解决”)或邀请你拨打一个800号码(不过你可能一直在等待接通中)。

名为情绪分析的工具，或消极与积极情绪的数学上分类，使公司可以借助更有效的方式分析各种通信渠道中的语言数据，不仅限于推特。测量公司内外部的情绪状态，是非常有价值的。以下是五个最有价值的情绪数据来源。

客户问询

当客户询问你的产品或服务时，整体情绪的指标，信息的长度，用词，都可以与以往的询问相对比。不同的询问需要不同的处理方式。

当客户投诉一个问题时，他或她是真的不愉快呢，还是简单地询问呢，“嗨，你们能查询一下这个问题吗？” 这些互动的情绪分析有助于跟踪客户对公司或产品的感觉。客户关系稳固吗？当与一个没有经验的接线员沟通时，客户感到满意吗？

当员工在交谈时，他们是开心的吗？满意吗？同样，有哪些员工感到不愉快或不满意呢？你已经对邮件进行木马和IP入侵的扫描，为什么不扫描情绪呢？无论是电子邮件，Slack，还是其他聊天工具，沟通和情绪分值都是非常有用的工具，可以了解员工的感受，以及他们离开公司的可能。

当HR与员工交谈时，互动是怎么样的？他们解决问题了吗，或是员工最后悻悻地离开了？开心的员工更有可能留在公司，至少不太容易起诉。

对于大型上市公司，这点特别有用。当然，你的公关公司会在每个月底给你发送数据列表，但是，你的新闻趋势是积极还是消极的，话题又是什么呢？

通过观察这些数据集，你可以加强自身的市场营销和公关运营，还可以改善员工流动率，并最终提高客户服务水平。情绪分析对于大多数开发人员都是现成的，容易获得的。它提供了一个量化业务成功的有效方法，并借助数据科学来提高业务水平。

本文系 OneAPM 工程师编译整理。OneAPM 能为您提供端到端的应用性能解决方案，我们支持所有常见的框架及应用服务器，助您快速发现系统瓶颈，定位异常根本原因。分钟级部署，即刻体验，性能监控从来没有如此简单。想阅读更多技术文章，请访问 OneAPM 官方技术博客。