تحليل المشاعر المزدوج: كيف شكلت آراء المستهلكين لدى ستاربكس استراتيجيات السوق؟

في عالم اليوم، تُعتبر آراء المستهلكين أصبحت حجر الزاوية في تشكيل انطباعات العلامات التجارية وتوجيه استراتيجيات الأعمال، خاصةً في صناعة الخدمة مثل قطاع القهوة. دراسة جديدة تقدم إطار عمل لتحليل مشاعر العملاء لدى ستاربكس باستخدام تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning).

حيث اعتمدت الدراسة على مجموعة بيانات ضخمة تُجمع من موقع ConsumerAffairs وشملت أكثر من 700 تقييم. بدأت التحليلات بعمليات معالجة البيانات الاستكشافية التي تستهدف تحديد الأنماط الزمنية والجغرافية. تم إنشاء تصنيفات المشاعر من خلال تحويل تقييمات النجوم إلى فئات؛ حيث تم تصنيف تقييمات الأربعة والخمسة نجوم كإيجابية، وتقييمات الواحد إلى الثلاثة نجوم كسلبيّة. ومن المثير للاهتمام أن البيانات العائدة كانت غير متوازنة بشكل كبير نحو السلبية.

تم تقييم خمسة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) وآلة الدعم الناقل (SVM) وشجرة القرار (Decision Tree) والغابة العشوائية (Random Forest) ونايف بايز (Naive Bayes)، جنبًا إلى جنب مع خمسة نماذج من التعلم العميق مثل الشبكات العصبونية متكررة (RNN) والشبكات طويلة المدى القصيرة (LSTM) والشبكات العصبونية المتكررة ثنائية الاتجاه (Bidirectional LSTM) ووحدات الذاكرة القصيرة (GRU) والشبكات العصبونية التلافيفية (CNN).

أظهرت النتائج أن نموذج SVM قد حقق أعلى دقة بلغت 91.0% بين نماذج التعلم الآلي، بينما وجد أن نموذج Bidirectional LSTM أظهر الأداء الأقوى بين نماذج التعلم العميق، مما يدل على قدرته على التعميم الجيد على بيانات جديدة. كما أظهرت النتائج أن عدم التوازن في التصنيفات أثّر سلبًا على دقة استرجاع المشاعر الإيجابية عبر عدة نماذج.

تعتبر هذه الدراسة قيمة لتقييم الأساليب المستخدمة في تحليل المشاعر الاستهلاكية في الحياة الواقعية، وتبرز أهمية اختيار النماذج المناسبة وطرق المعالجة المسبقة لتحليل تجارب العملاء في قطاع القهوة.