Sentimentanalysetjenester

Nu AI ikke kun
lytter, forstår det.

Analyser menneskelige følelser og følelser ved at fortolke nuancer i kundeanmeldelser, økonomiske nyheder, sociale medier osv.

Sentimentanalysetjenester

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
google
microsoft
Cogknit
Der er et stigende krav om at analysere menneskelige følelser og følelser for at afdække uopdaget indsigt.

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)

Polaritet

Emotions

fokuserer på den følelse dit produkt eller din tjeneste tænder i dine kunders sind (glad, trist, skuffet, ophidset)

Emotions

Uopsættelighed

fokuserer på umiddelbarheden ved at bruge dit brand eller finde ud af en effektiv løsning på brugernes problemer (presserende og ventelige)

Uopsættelighed

Intention

fokuserer på at finde ud af, om dine brugere er interesserede i at bruge dit produkt eller brand eller ej

Intention

Typer af følelsesanalysetjenester

Følelsesdetektion

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.

Finkornet analyse
Aspektbaseret analyse

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.

Flersproget analyse

Kom godt i gang med følelsesanalyse?

Nøglebrugssager

Brandovervågning

Social Media Monitoring

Kundens stemme

Kundeservice

Brug af AI til at forbedre virksomhedens præstationer gennem kundeoplevelse

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