Analizuj ludzkie emocje i nastroje, interpretując niuanse w opiniach klientów, wiadomościach finansowych, mediach społecznościowych itp.
Słusznie mówi się, że dobry biznes zawsze słucha swoich klientów, ale pytanie brzmi, czy naprawdę ich rozumieją? Zrozumienie ludzkich uczuć, emocji lub intencji jest często uważane za trudne. Rozwiązanie? Analiza nastrojów — jest to technika wywnioskowania, oceny lub zrozumienia wizerunku, jaki Twój produkt, usługa lub marka niesie na rynku.
Według badania, 360,000 tweetów jest publikowanych co minutę.
40% pracowników otrzymuje od 26 do 75 wiadomości e-mail dziennie.
Wraz z rozwojem mediów społecznościowych ludzie często dzielą się swoimi doświadczeniami z produktami i usługami online za pośrednictwem blogów, vlogów, artykułów prasowych, historii w mediach społecznościowych, recenzji, rekomendacji, podsumowań, hashtagów, komentarzy, wiadomości bezpośrednich, mikrowpływów itp.
Shaip oferuje różne techniki, takie jak wykrywanie emocji, klasyfikację nastrojów, szczegółową analizę, analizę aspektową, analizę wielojęzyczną itp., aby odkryć znaczące spostrzeżenia z emocji i nastrojów użytkowników. Pomożemy Ci określić, czy sentyment w tekście jest negatywny, pozytywny czy neutralny. Język jest często niejednoznaczny lub wysoce kontekstowy, co bardzo utrudnia maszynom uczenie się bez pomocy człowieka, a zatem dane szkoleniowe z adnotacjami przez ludzi stają się krytyczne dla platform ML.
skupia się na opiniach, które Twoja marka otrzymuje online (pozytywne, neutralne i negatywne)
skupia się na emocjach, które Twój produkt lub usługa wzbudza w umysłach Twoich klientów (szczęśliwy, smutny, rozczarowany, podekscytowany)
skupia się na natychmiastowości korzystania z Twojej marki lub znalezieniu skutecznego rozwiązania problemów użytkowników (pilnych i czekających)
skupia się na ustaleniu, czy Twoi użytkownicy są zainteresowani korzystaniem z Twojego produktu lub marki, czy nie
Ta metoda określa emocje związane z używaniem marki w określonym celu. Na przykład, jeśli kupili odzież w Twoim sklepie eCommerce, mogą być zadowoleni z procedur wysyłki, jakości odzieży lub asortymentu lub być nimi rozczarowani. Oprócz tych dwóch emocji użytkownik może również zmierzyć się z dowolną konkretną lub mieszanką emocji w spektrum. Jedną z wad tego typu jest to, że użytkownicy mają wiele sposobów wyrażania swoich emocji – za pomocą tekstu, emotikonów, sarkazmu i nie tylko. Model powinien być wysoce rozwinięty, aby wykrywać emocje stojące za ich unikalnymi ekspresjami.
Bardziej bezpośrednia forma analizy polega na ustaleniu polaryzacji związanej z Twoją marką. Od bardzo pozytywnych przez neutralne do bardzo negatywnych, użytkownicy mogą doświadczyć dowolnego atrybutu dotyczącego Twojej marki, a atrybuty te mogą przybrać namacalny kształt w postaci ocen (np. na podstawie gwiazdek), a wszystko, co Twój model musi zrobić, to moje różne formy ocen z różnych źródeł.
Recenzje często zawierają solidne opinie i sugestie, z drugiej strony analiza nastrojów oparta na aspektach prowadzi Cię o krok dalej. Tutaj użytkownicy zazwyczaj wskazują na dobre lub złe rzeczy w swoich recenzjach, oprócz ocen i wyrażania emocji. Na przykład – współpracownik biura podróży był wyjątkowo niegrzeczny i ospały. Musieliśmy czekać godzinę, zanim otrzymaliśmy plan podróży na ten dzień”.
Pod emocjami kryją się dwa główne wnioski z Twojej działalności biznesowej. Można je naprawić, ulepszyć lub rozpoznać za pomocą analityki aspektowej.
To jest ocena sentymentu w różnych językach. Język może zależeć od regionów, w których prowadzisz działalność, krajów, do których wysyłasz przesyłki i nie tylko. Ta analiza obejmuje użycie specyficznego dla języka wyszukiwania i algorytmów, tłumaczy w przypadku ich braku, leksykonów sentymentów i nie tylko.
Monitorowanie marki
Monitorowanie mediów społecznościowych
Głos klienta
Obsługa klienta
Aby skutecznie wdrożyć inicjatywę AI, będziesz potrzebować dużych ilości specjalistycznych zestawów danych treningowych. Shaip jest jedną z niewielu firm na rynku, która zapewnia światowej klasy, wiarygodne dane szkoleniowe w skali zgodnej z wymogami regulacyjnymi/RODO.
Twórz, zarządzaj i zbieraj niestandardowe zestawy danych (tekst, mowa, obrazy, wideo) z ponad 100 krajów na całym świecie w oparciu o niestandardowe wytyczne.
Wykorzystaj naszą globalną siłę roboczą ponad 30,000 doświadczonych i certyfikowanych współpracowników. Elastyczne przydzielanie zadań i zdolność pracowników w czasie rzeczywistym, wydajność i monitorowanie postępów.
Nasza zastrzeżona platforma i wykwalifikowani pracownicy korzystają z wielu metod kontroli jakości, aby spełnić lub przewyższyć standardy jakości ustalone dla gromadzenia zestawów danych szkoleniowych AI.
Nasz proces usprawnia proces zbierania danych poprzez łatwiejszą dystrybucję zadań, zarządzanie i przechwytywanie danych bezpośrednio z aplikacji i interfejsu internetowego.
Zachowaj pełną poufność danych, traktując prywatność jako priorytet. Zapewniamy, że formaty danych są kontrolowane i zachowywane zgodnie z zasadami.
Wyselekcjonowane dane dotyczące domeny zebrane ze źródeł branżowych na podstawie wytycznych dotyczących gromadzenia danych klientów.
Analiza nastrojów to proces dedukowania, mierzenia lub rozumienia wizerunku produktu, usługi lub marki na rynku. Jeśli brzmi to zbyt skomplikowanie, dopracujmy go dalej.
Automatycznie wykryj jedną lub więcej ludzkich twarzy na podstawie punktów orientacyjnych twarzy na obrazie lub filmie. Przeszukaj istniejącą bazę danych ludzkich twarzy, aby porównać i dopasować, aby zbudować inteligentną platformę rozpoznawania twarzy.
Za każdym razem, gdy słyszymy słowo lub czytamy tekst, mamy naturalną zdolność do identyfikowania i kategoryzowania słowa według ludzi, miejsca, lokalizacji, wartości i nie tylko. Ludzie mogą szybko rozpoznać słowo, sklasyfikować je i zrozumieć kontekst.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Analiza sentymentu, lub eksploracja opinii, to proces analizy danych tekstowych lub głosowych w celu ustalenia, czy sentyment za nimi stojący jest pozytywny, neutralny czy negatywny. Wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do interpretowania słów, kontekstu i emocji wyrażonych w opiniach lub treściach w mediach społecznościowych.
Media społecznościowe to platforma, na której klienci otwarcie dzielą się opiniami. Analiza sentymentów pomaga firmom zrozumieć percepcję publiczną, zarządzać swoją reputacją i skutecznie angażować klientów.
Analizując recenzje, komentarze i wzmianki, firmy mogą śledzić nastroje społeczne, wcześnie identyfikować negatywne trendy i podejmować działania w celu poprawy wizerunku swojej marki.
Szczegółowa analiza sentymentu zapewnia szczegółowe wyniki sentymentu, takie jak bardzo pozytywne lub lekko negatywne, zamiast szerokich kategorii, takich jak pozytywne lub negatywne. Pomaga to firmom zrozumieć opinie z większą precyzją.
Analiza oparta na aspektach koncentruje się na konkretnych elementach informacji zwrotnej, takich jak obsługa klienta czy jakość produktu, aby określić pozytywne lub negatywne nastawienie do tych poszczególnych aspektów.
Analiza wielojęzyczna polega na użyciu narzędzi i tłumaczeń pozwalających interpretować nastroje w różnych językach, co gwarantuje dokładność w przypadku globalnych firm działających w różnych regionach.
Niejednoznaczność i sarkazm są trudne do zinterpretowania przez maszyny bez kontekstu. Wysokiej jakości zestawy danych z adnotacjami ludzkimi pomagają modelom lepiej zrozumieć te zawiłości.
Pomaga identyfikować problemy klientów i monitorować poziom ich zadowolenia poprzez analizę opinii z rozmów telefonicznych, wiadomości e-mail i recenzji. Umożliwia to szybsze rozwiązywanie problemów i poprawę jakości obsługi.
Branże takie jak handel elektroniczny, opieka zdrowotna, finanse i hotelarstwo czerpią korzyści z wykorzystania analizy nastrojów w celu poprawy obsługi klienta, zarządzania reputacją i udoskonalania działań marketingowych.
Terminy realizacji zależą od stopnia skomplikowania, rozmiaru danych i języków przetwarzania, ale zazwyczaj trwają kilka tygodni.
Analiza nastrojów jest powszechnie stosowana do monitorowania marki, monitorowania mediów społecznościowych, doskonalenia obsługi klienta i tworzenia ukierunkowanych kampanii marketingowych.
Shaip oferuje skalowalną, wielojęzyczną analizę sentymentów z różnorodnymi, wysokiej jakości danymi szkoleniowymi. Ich usługi są zgodne z przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak GDPR i HIPAA, i zapewniają dokładne wyniki dzięki adnotacjom ludzkim.
Shaip stosuje rygorystyczne procesy walidacji i autorskie narzędzia kontroli jakości, jednocześnie przestrzegając przepisów o ochronie prywatności poprzez anonimizację danych i bezpieczne przetwarzanie.
Koszty zależą od złożoności, rozmiaru i dostosowania projektu. Skontaktuj się z Shaip, aby uzyskać spersonalizowaną wycenę.
