Sentimentanalysetjenester
lytter, forstår det.
Analyser menneskelige følelser og følelser ved at fortolke nuancer i kundeanmeldelser, økonomiske nyheder, sociale medier osv.
Fremhævede klienter
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Det siges med rette, at god forretning altid lytter til sine kunder, men spørgsmålet er, om de virkelig forstår dem? At forstå menneskelige følelser, følelser eller intention betragtes ofte som vanskeligt. Løsningen? Sentimentanalyse - Det er en teknik til at udlede, måle eller forstå det image, dit produkt, din tjeneste eller dit brand bærer på markedet.
Twitter:
Ifølge en undersøgelse 360,000, tweets tweeteres hvert minut
E-mails:
40 % af medarbejderne modtager mellem 26-75 e-mails om dagen
Sentiment Analysis Services hjælper dig med at score stort på kundeoplevelsen
Virkelig løsning
Analyser data for at forstå brugerstemningen
Med stigningen i sociale medier deler folk ofte deres oplevelser med produkter og tjenester online gennem blogs, vlogs, nyhedsartikler, sociale mediehistorier, anmeldelser, anbefalinger, roundups, hashtags, kommentarer, direkte beskeder, mikropåvirkninger osv.
Shaip tilbyder dig forskellige teknikker, dvs. følelsesdetektion, følelsesklassificering, finkornet analyse, aspektbaseret analyse, flersproget analyse osv. For at afdække meningsfuld indsigt fra brugerens følelser og følelser. Vi hjælper dig med at afgøre, om stemningen i teksten er negativ, positiv eller neutral. Sprog er ofte tvetydige eller meget kontekstuelle, hvilket gør det ekstremt vanskeligt for maskiner at lære uden menneskelig hjælp, og derfor bliver træningsdata, der er kommenteret af mennesker, kritiske for ML-platforme.
Hvordan vi kan hjælpe
- Udfør sentimentanalyse af f.eks .:
- anmeldelser
- service anmeldelser
- film anmeldelser
- e-mail klager / feedback
- kundekald og møder
- Analyser indhold på sociale medier, herunder:
- Tweets
- Facebook indlæg
- Blog kommentarer
- Fora -Quora, Reddit
- Giv data om sentimentanalyse som træningsdata til maskinindlæring
Fordele
- Analyser og behandl store datasæt
- Udnyt menneskelig intelligens til nøjagtigt at bestemme kundesentiment
- En fleksibel arbejdsstyrke bestående af domæneeksperter
- Skaler efterhånden som du vokser
- 95% kvalitetssikrede resultater
Forretningsfordele
- Overvåg brandets helbred
- Administrer brandets omdømme
- Konkurrenceanalyse
- Forbedring af kundeservice
- Bedre marketingkampagner baseret på dit publikums puls
Typer af parametre for sentimentanalyse
Polaritet
fokuserer på de anmeldelser, dit brand modtager online (positive, neutrale og negative)
Emotions
fokuserer på den følelse dit produkt eller din tjeneste tænder i dine kunders sind (glad, trist, skuffet, ophidset)
Uopsættelighed
fokuserer på umiddelbarheden ved at bruge dit brand eller finde ud af en effektiv løsning på brugernes problemer (presserende og ventelige)
Intention
fokuserer på at finde ud af, om dine brugere er interesserede i at bruge dit produkt eller brand eller ej
Typer af følelsesanalysetjenester
Følelsesdetektion
Denne metode bestemmer følelsen bag at bruge dit brand til et formål. For eksempel, hvis de købte tøj fra din e-handelsbutik, kunne de enten være tilfredse med dine forsendelsesprocedurer, kvalitet af tøj eller udvalg af valg eller være skuffede over dem. Bortset fra disse to følelser kunne en bruger også stå over for enhver specifik eller en blanding af følelser i spektret. En af manglerne af denne type er, at brugerne har en række måder at udtrykke deres følelser på - gennem tekst, emojier, sarkasme og mere. Modellen skal udvikles højt for at opdage følelserne bag deres unikke udtryk.
Finkornet analyse
En mere direkte form for analyse indebærer at finde ud af polariteten forbundet med dit brand. Fra meget positiv til neutral til meget negativ, kunne brugerne opleve enhver attribut, der vedrører dit brand, og disse attributter kan have en håndgribelig form i form af ratings (f.eks. - baseret på stjerner), og alt hvad din model skal gøre er at mine disse forskellige former for ratings fra forskellige kilder.
Aspektbaseret analyse
Anmeldelser indeholder ofte lydfeedback, og på den anden side tager aspektbaseret sentimentanalyse dig et skridt videre. Her påpeger brugerne generelt nogle gode eller dårlige ting i deres anmeldelser bortset fra vurderinger og udtryk for følelser. For eksempel - Travel desk associate var ekstremt uhøfligt og sløv. Vi måtte vente i en time, før vi fik vores rejseplan for dagen. ”
Hvad der ligger under følelserne er to store takeaways fra din forretningsdrift. Disse kunne løses, forbedres eller genkendes gennem aspektbaseret analyse.
Flersproget analyse
Dette er vurderingen af følelser på tværs af forskellige sprog. Sprog kan afhænge af de regioner, du opererer, lande du sender til og mere. Denne analyse involverer brug af sprogspecifikke minedrift og algoritmer, oversættere i mangel af det, følelsesleksikoner og mere.
Nøglebrugssager
Brandovervågning
Social Media Monitoring
Kundens stemme
Kundeservice
Anbefalede ressourcer
Blog
Hvad, hvorfor og hvordan sentimentanalyse
Sentimentanalyse er processen med at udlede, måle eller forstå det image, dit produkt, din tjeneste eller dit brand bærer på markedet. Hvis dette lyder for kompliceret, lad os forfine det yderligere.
eBook
Nøglen til at overvinde AI-udviklingshindringer Pålidelige AI-træningsdata
Der genereres faktisk en utrolig mængde data hver dag: 2.5 quintillion byte, ifølge Social Media Today. Men det betyder ikke, at det hele er værd at træne din algoritme.
Købervejledning
Købers vejledning til AI-træningsdata
I en verden af kunstig intelligens og maskinindlæring er datatræning uundgåelig. Dette er den proces, der gør maskinlæringsmoduler nøjagtige, effektive og fuldt funktionelle.
Brug af AI til at forbedre virksomhedens præstationer gennem kundeoplevelse
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Sentimentanalyse er processen med at udlede, måle eller forstå det image, dit produkt, din tjeneste eller dit brand bærer på markedet. Hvis dette lyder for kompliceret, lad os forfine det yderligere. Sentimentanalyse betragtes også som minedrift. Med stigningen i sociale medier er folk begyndt at tale mere åbent om deres oplevelser med produkter og tjenester online gennem blogs, vlogs, sociale mediehistorier, anmeldelser, anbefalinger, roundups, hashtags, kommentarer, direkte beskeder, mikropåvirkninger, og vi er sikker på, at du selv kan finde en liste. Når dette sker online, efterlader det et digitalt fodaftryk af den enkeltes udtryk for en oplevelse. Nu kan denne oplevelse være positiv, negativ eller simpelthen neutral. Sentimentanalyse er minedrift af alle disse udtryk og oplevelser online i form af tekster.
- polaritet: fokuserer på de anmeldelser, dit brand modtager online (positive, neutrale og negative)
- Følelser: fokuserer på den følelse dit produkt eller din tjeneste tænder i dine kunders sind (glad, trist, skuffet, ophidset)
- Haster: fokuserer på umiddelbarheden ved at bruge dit brand eller finde ud af en effektiv løsning på brugernes problemer (presserende og ventelige)
- Hensigt: fokuserer på at finde ud af, om dine brugere er interesserede i at bruge dit produkt eller brand eller ej
- Regelbaseret: Det er her, du manuelt definerer en regel for din model til at udføre sentimentanalyse på de data, du har. Reglen kunne være en parameter, vi diskuterede ovenfor - polaritet, haster, aspekter og mere.
- Automatisk: Dette aspekt af sentimentanalyse fungerer fuldstændigt på maskinlæringsalgoritmer. I dette er der ikke behov for menneskelig indgriben og indstille manuelle regler for, at en model kan fungere. I stedet implementeres en klassifikator, der evaluerer teksten og returnerer resultater.
- Hybrid: Den mest nøjagtige af modellerne, hybridtilgange, blander det bedste fra begge verdener - reglerbaseret og automatisk. De er mere præcise, funktionelle og foretrukne af virksomheder til deres sentimentanalysekampagner.
- Følelsesdetektion
- Finkornet analyse
- Aspektbaseret analyse
- Flersproget analyse
En følelsesanalyse på sociale medier måler kundestemninger og fortæller din kundes følelser om dit brand eller produkt online ved at analysere brugerens følelser, vurderinger og meninger.
- Brandovervågning
- Social Media Monitoring
- Markedsundersøgelse
- Kundens stemme
- Kunde service