-
-
-
Trenuj i dostrajaj
-
Zarządzana ocena ekspercka
-
-
Specjalne
-
-
Firma
Zadbaj o bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i dostosowanie swojej platformy do marki — dzięki moderacji opartej na sztucznej inteligencji i doświadczeniu człowieka, które dostosowuje się do Twojego rozwoju.
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 pewnego badania, co minutę publikowanych jest 360 000 tweetów.
40% pracowników otrzymuje od 26 do 75 wiadomości e-mail dziennie.
Twoi klienci codziennie dzielą się swoimi odczuciami – w recenzjach, postach w mediach społecznościowych, zgłoszeniach do pomocy technicznej i nagraniach rozmów. Usługi analizy sentymentu przekształcają te surowe opinie w oznaczone dane treningowe, dzięki czemu Twoje modele sztucznej inteligencji uczą się odczytywać emocje, opinie i intencje tak, jak zrobiłby to człowiek.
Shaip pomaga budować modele sentymentu, które faktycznie sprawdzają się w produkcji. Nasi annotatorzy oznaczają Twoje dane tekstowe i głosowe w ponad 60 językach, wychwytując niuanse – sarkazm, dialekt i znaczenie na poziomie aspektu – które często pomijają gotowe modele.
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
Adnotatorzy Shaip oznaczają szczegółowe emocje — radość, smutek, złość, frustrację, podekscytowanie, emocje neutralne — w tekście, rejestrach czatów i nagraniach głosowych.
Adnotujemy nastroje od bardzo pozytywnych do bardzo negatywnych, uwzględniając przypadki neutralne i niejednoznaczne, co pozwala na bardziej szczegółowe szkolenie modelu.
Adnotacje oparte na aspektach identyfikują to, na co reagują klienci — personel, dostawę, ceny, wydajność aplikacji — oraz nastrój związany z każdym aspektem.
Shaip obsługuje adnotacje sentymentalne w ponad 50 językach, współpracując z regionalnymi adnotatorami, którzy rozumieją slang, ironię i lokalne idiomy.
Adnotacje sentymentalne do nagrań rozmów, nagrań audio IVR i transkryptów konwersacyjnych AI z etykietami tonu, emocji i intencji.
Ludzcy adnotatorzy oznaczają tekst sarkastyczny, ironiczny i niejednoznaczny, dzięki czemu modele uczą się, kiedy znaczenie powierzchniowe różni się od rzeczywistego zamiaru.
Polaryzacja recenzji produktów, tagowanie zwrotów i informacje zwrotne na poziomie aspektów w ofertach.
Opinie pacjentów i ton notatek klinicznych zostały opisane przez pracowników przeszkolonych w zakresie HIPAA.
Opinie na temat wiadomości finansowych, rozmów o wynikach finansowych i komentarzy analityków dotyczących modeli sygnałów handlowych i ryzyka.
Ton zgłoszeń reklamacyjnych, klasyfikacja skarg i ocena wysiłków klienta w modelach jakości usług.
Opinie w aplikacji, nastawienie użytkowników zgłoszeń pomocy technicznej i analiza otwartego tekstu NPS.
Oznaczanie sentymentu rozmów głosowych i transkryptów chatbota na potrzeby szkoleń i zapewnienia jakości.
Nastawienie wobec wzmianek o marce w serwisach X, Reddit, serwisach informacyjnych i serwisach z recenzjami.
Monitorowanie opinii publicznej, wykrywanie dezinformacji i analiza opinii obywateli.
Podczas krótkiej rozmowy konsultacyjnej ustalamy języki, kategorie sentymentów, cele projektu, oczekiwaną dokładność i ilość danych.
Tworzymy wytyczne dotyczące adnotacji dostosowane do konkretnego przypadku użycia w Twojej firmie i zapewniamy zgodność w przypadkach brzegowych przed rozpoczęciem adnotacji.
Początkową partię poddaje się przeglądowi w celu sprawdzenia jakości adnotacji, udoskonalenia przepływów pracy i zapewnienia spójności w całym projekcie.
Przepływy pracy związane z adnotacjami są realizowane przy użyciu bezpiecznych narzędzi i ustrukturyzowanych procesów, co pozwala zachować spójność, skalowalność i terminową realizację.
W celu utrzymania wysokiej dokładności adnotacji i rzetelnych wyników przeprowadzane są liczne kontrole jakości i recenzje ekspertów.
Końcowe zestawy danych dostarczane są w preferowanej przez Ciebie strukturze i formacie, gotowe do bezproblemowej integracji z Twoimi procesami AI/ML.
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.
Shaip pomógł firmie zajmującej się sztuczną inteligencją zbudować rozwiązanie do analizy emocji i sentymentów w mowie, wykorzystując wielojęzyczne dane audio i adnotacje z call center. Projekt usprawnił wykrywanie emocji, analizę klientów i wydajność modelu AI.
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.
