Analysieren Sie Kundenproduktbewertungen mit der ChatGPT OpenAi API: Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur Extraktion von Geschäftseinblicken aus Sentimentanalyse Teil 1

Was Sie wissen müssen, um ChatGPT zu nutzen

ChatGPT und jetzt GPT-4 sind eine Art künstlicher Intelligenz-Neuralnetze, die als Large Language Models (LLM) bezeichnet werden und bei der natürlichen Sprachverarbeitung und anderen fortgeschrittenen Aufgaben eine menschenähnliche Fähigkeit aufweisen. GPT steht für "Generative Pre-Trained Transformer", was darauf hindeutet, dass es Textantworten generieren kann, die auf Eingaben und Schlüsselwortbefehlen (sogenannte Prompt) eines Benutzers basieren. Es wurde von OpenAI entwickelt und ist über eine Chatbot-Schnittstelle oder - wie wir in diesem Tutorial sehen werden - als weitaus leistungsfähigere Application Programming Interface (API) verfügbar. Obwohl das technisch klingen mag, ist die Verwendung einer API nicht schwierig. Sie benötigen lediglich eine kostenlose API-Schlüssel und stellen der App die erforderlichen Eingabedaten zur Verfügung. Alle KI-Magie findet hinter den Kulissen statt, und die Ergebnisse werden in wenigen Sekunden ausgegeben.

Wie funktioniert ChatGPT?

ChatGPT ist eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Conversational-Technologie, die es Benutzern ermöglicht, mit einem KI-System zu interagieren. Sie arbeitet mit Natural Language Processing(NLP)-Algorithmen, um die Eingabe des Benutzers zu verstehen und die entsprechenden Aufgaben auszuführen. In diesem Tutorial werden wir es bitten, die Stimmung der Kundenbewertungen zu erkennen und auch lange Bewertungen zusammenzufassen. ChatGPT wurde auf einer großen Menge an Wissen und Daten trainiert. Dadurch kann es auf eine Vielzahl von Anfragen und Fragen antworten. Je mehr Interaktionen stattfinden, desto mehr lernt ChatGPT und verbessert seine Antworten. Dies wird als Machine Learning bezeichnet. Die Flexibilität des Systems ermöglicht Organisationen und Einzelpersonen, seine Funktionalität an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. ChatGPT bietet eine einfache Möglichkeit für Nicht-Programmierer, leistungsstarke AI-Natural-Language-Techniken durch seine Chatbot- oder API-Schnittstelle zu nutzen, was die Art der Datenanalyse grundlegend verändert.

Wie die Verwendung von ChatGPT zur Analyse von Kundenzurückmeldungen Ihrem Unternehmen helfen kann

Die Verwendung von ChatGPT zur Analyse von Kundenfeedback und zur Verbesserung der Kundenerfahrung kann Ihrem Unternehmen definitely nutzen. Mithilfe von KI-Modellen kann ChatGPT Ihrem Unternehmen helfen, eine bessere Erfahrung für Ihre Kunden zu schaffen, indem es endlich die riesigen Datenmengen nutzt, die Ihr Unternehmen gesammelt hat, aber nie richtig verwendet hat. Durch die Nutzung Ihrer bereits vorhandenen Unternehmensdaten und die Suche nach Erkenntnissen können Sie die Kundentreue erhöhen, die Kundenbindung verbessern und den Umsatz steigern. Die ChatGPT-API ermöglicht es Ihrem Unternehmen, Kundenfeedback mit Genauigkeit und Geschwindigkeit zu analysieren. Durch die Verbesserung der Qualität Ihrer Datenauswertungsanstrengungen können Sie schnellere und effektivere datengesteuerte Entscheidungen treffen.

ChatGPT ist auf sprachgenerierende Aufgaben mit künstlicher Intelligenz spezialisiert

ChatGPT ist ein bemerkenswertes Sprachgenerierungstool, das hervorragend darin ist, textähnliche Ausgaben von Menschen zu generieren. Dadurch eignet es sich ideal für Inhalte von kreativen und logischen Erstellungsaufgaben sowie anderen erzählenden Berichten. Seine Fähigkeit, Texte zu generieren, die denen von Menschen ähnlich sind, macht es nützlich, um ansprechende und vielfältige Inhalte für Blogs, soziale Medien und Websites zu generieren. Die Textvervollständigungsfunktion von ChatGPT ermöglicht es Benutzern, nur wenige Schlüsselwörter einzugeben, und dann generiert die Künstliche Intelligenz automatisch komplette Sätze oder Absätze aus diesen Schlüsselwörtern heraus. Dies macht den Inhalterstellungsvorgang einfacher und weniger zeitaufwendig, so dass Ihr Unternehmen schnell und effizient Inhalte generieren kann. Nachdem wir in diesem Tutorial zuerst die Bewertungen mittels ChatGPT-API analysiert haben, können wir dann ChatGPTs Textgenerierungsfähigkeiten nutzen, um eine Produktoptimierungsstrategie zu erstellen, die aus einer detaillierten Liste von Produktvorteilen und -nachteilen und nach Priorität und leichter Umsetzbarkeit wechselnden Produktoptimierungsvorschlägen besteht, in den folgenden Tutorials.

Künstliche Intelligenz-gestützte Analyse in Aktion: Gewinnen Sie Einblicke aus Kundenproduktbewertungen durch Sentiment-Analyse mit der openAI ChatGPT API

Warum Sentimentanalyse?

Die Sentiment-Analyse wird in der heutigen Welt immer wichtiger, in der Menschen ihre Meinungen frei und einfach online äußern. Die Sentiment-Analyse beinhaltet die Analyse von schriftlichem Text und dessen Einstufung als positiv, negativ oder neutral im Ton. Diese Technik kann einem Vermarkter wertvolle Einblicke in das Verbraucherverhalten und -präferenzen liefern, die von Unternehmen genutzt werden können, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, die Kundenerfahrung zu verbessern oder besseren Kundensupport zu bieten. Früher mussten Umfragen oder Kundengruppen durchgeführt werden, um zu versuchen, herauszufinden, was Ihre Kunden denken, in der Hoffnung, dass der Prozess der Datensammlung die Meinungen nicht einseitig beeinflusst hat. Jetzt können Sie nutzen, was die Menschen online geschrieben haben, um schnell zu verstehen, wie Ihr Produkt wahrgenommen wird. Die Sentiment-Analyse kann auch zur Überwachung von Social-Media-Plattformen zur öffentlichen Meinung zu bestimmten Themen, Ereignissen, Produkten oder sogar Wettbewerbern für Geschäftszwecke eingesetzt werden.

Warum die OpenAI-API anstelle der ChatGPT-Chatbot-Schnittstelle verwenden?

Mit einem single command in Python könnten Sie mithilfe der openAI API die mühselige Aufgabe des Ausschneidens und Einfügens jeder Bewertung in ChatGPT automatisieren. ChatGPT analysiert auf Kundenbewertungen und bestimmt das Sentiment. Anschließend können wir ChatGPT verwenden, um die Ergebnisse auf dem Bildschirm anzuzeigen und sie auch zur weiteren Diskussion und zur sicheren Aufbewahrung in Excel und Word zu speichern. Der Code gibt außerdem eine prozentuale Aufschlüsselung darüber, wie viele Bewertungen positiv, negativ oder neutral waren. Die API ermöglicht uns auch, die Ausgabe eines Teils unserer Analyse (d. h. Teil 1 in diesem Tutorial) als Eingabe in den nächsten Schritt (d. h. Teil 2, 3 und 4 in den nächsten Tutorials) zu verwenden, um letztendlich eine aufschlussreiche Analyse zur Produktverbesserung in einfachem Englisch zu erstellen, die mit nur einer Chatbot-Schnittstelle nur schwer oder sogar unmöglich wäre.

Schritt-für-Schritt-Maschinenlernen für Sentimentanalyse

Annahmen

1. Um die OpenAI API nutzen zu können, benötigen Sie einen API-Zugangsschlüssel. Wenn Sie noch keinen haben, folgen Sie diesen Schritten, um ein kostenloses Konto für 3 Monate zu erstellen
2. Sie haben ein kostenloses Google Colab-Konto

Schritt 1: Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken in Google Colab

Verwendet, um auf die OpenAI-API zuzugreifen und Anfragen an diese zu senden.
!pip install pandas openai requests Verwendet, um einen Fortschritts-Tracker zu erstellen, während die API-Aufrufe ausgeführt werden.
!pip install tqdm Verwendet, um die Ergebnisse im Word-Format auszugeben.
!pip install python-docx

Schritt 2: Bereiten Sie die OpenAI API-Umgebung in Colab vor

1. Ersetzen Sie den Abschnitt, der <ERSETZEN SIE DIESEN TEXT DURCH IHREN PRIVATEN OPENAI-API-ZUGANGSSCHLÜSSEL> angibt, durch Ihren privaten OpenAI-API-Zugangsschlüssel. Stellen Sie sicher, dass Sie die " " um Ihren API-Zugangsschlüssel lassen.
2. Wir werden das Chat / Completions-API-Endpunkt anstelle der älteren gpt-3-Endpunkte verwenden, um sicherzustellen, dass wir die neueste ChatGPT-Version der Software verwenden, die auch günstiger zu verwenden ist als die ältere gpt-3-API.

Schritt 3: Laden Sie Ihren Bewertungsdatensatz

Hier nehmen wir an, dass die Bewertungen in einer CSV-Datei namens "Bewertungen.csv" enthalten sind. Die Bewertungen befinden sich in einer einzelnen Spalte namens "Produktbewertung" mit einer Bewertung pro Zeile.

In diesem Beispiel verwenden wir Musterproduktbewertungen von einem Unternehmen, vermutlich von uns selbst. Sie könnten jedoch auch Produktbewertungen für konkurrierende Produkte oder Dienstleistungen verwenden, um zu verstehen, wie die Produkte Ihres Konkurrenten von Benutzern wahrgenommen werden.

Wir werden das Datenrahmen ausdrucken, um sicherzustellen, dass alles korrekt geladen ist.

Schritt 4: Bestimmen Sie die Stimmung jeder Produktbewertung mit ChatGPT, geben Sie die Ergebnisse in Excel und Word aus.

Hinweis: Wenn Sie ein kostenloses Testkonto bei OpenAI verwenden, beschränken sie die Anzahl der Datenübertragungen an die API pro Minute. Um diese Einschränkung zu umgehen, führen wir im Code unten zwischen jeder Anfrage eine Pause von wenigen Sekunden ein. Wenn Sie ein Pay-per-Use OpenAI-Konto verwenden, können Sie diesen Verzögerungstimer, time.sleep(4), aus dem Code entfernen.

Die openAI-API stößt manchmal auf Fehler oder wird von Anfragen anderer Benutzer überwältigt. Um zu verhindern, dass der Code bei dieser Situation fehlschlägt, verwenden wir eine while-Klausel im Code, die den API-Aufruf 3 Mal wiederholt; normalerweise ist dies ausreichend.

Sie können sehen, dass wir gpt-3.5-turbo verwenden, was von OpenAI derzeit als schnellstes, günstigstes und leistungsfähigstes Modell für diese Art von Analyse empfohlen wird.

Dies ist die Anweisung, die wir an chatGPT senden, um es als Produkt-Sentiment-Analysator zu verwenden, mit dem Ziel herauszufinden, ob eine Bewertung positiv, negativ oder neutral ist.

Sie sind ein KI-Sprachmodell, das darauf trainiert ist, die Stimmung von Produktbewertungen zu analysieren und zu erkennen. Analysieren Sie die folgende Produktbewertung und bestimmen Sie, ob die Stimmung positiv, negativ oder neutral ist. Geben Sie nur ein einziges Wort zurück: POSITIV, NEGATIV oder NEUTRAL.

Schritt 5: Zusammenfassung jeder Bewertung mit ChatGPT, Ausgabe der Ergebnisse in Excel und Word

Hinweis: Ähnlich wie beim vorherigen Code führen wir eine 4-Sekunden-Verzögerung zwischen API-Aufrufen ein, um die Einschränkungen für API-Aufrufe des kostenlosen Testkontos nicht zu überschreiten. Sie können die Zeile time.sleep(4) entfernen, wenn Sie ein bezahltes OpenAI-Konto haben.

Dies ist die Anweisung, die wir verwenden, um chatGPT mitzuteilen, die Produktbewertungen für uns zusammenzufassen.

Sie sind ein KI-Sprachmodell, das darauf trainiert ist, Produktbewertungen zu analysieren und zusammenzufassen. Fassen Sie die folgende Produktbewertung zusammen und heben Sie Vor- und Nachteile hervor.

Schritt 6: Setzen Sie fort zur Teil 2, in der wir automatisch eine Liste der Vor- und Nachteile des Produkts aus den Benutzerbewertungen generieren werden.

Hier ist der Link zu Teil 2, wo wir uns mit der Erstellung der Vor- und Nachteile-Liste befassen und eine Liste von priorisierten Produktverbesserungsvorschlägen ableiten.

Schlussfolgerung

Ich hoffe, Sie fanden dieses Tutorial hilfreich und ich stehe Ihnen gerne für Fragen zur Verfügung.

Ich hoffe, Sie fanden dieses Tutorial hilfreich und ich stehe Ihnen für Fragen gerne zur Verfügung.

Stellen Sie sicher, dass Sie mir auf Medium  folgen, um Teil 2 zu bekommen. In dieser Fortsetzung werden wir eine empfohlene Produktverbesserungsstrategie mit ChatGPT erstellen, die auf diesem Tutorial aufbaut.

Wenn Sie Kommentare haben, Fragen stellen oder Teile des obigen Codes ausführlicher erklärt haben möchten, lassen Sie es mich bitte im Kommentarbereich wissen.

Außerdem, falls es noch andere Geschäftsanwendungen für NLP gibt, über die ich als nächstes schreiben soll, lassen Sie es mich bitte in den Kommentaren oder per Direktnachricht wissen. Vielen Dank!