Služby analýzy sentimentu

Nyní nejen AI
poslouchá, rozumí.

Analyzujte lidské emoce a nálady interpretací nuancí v recenzích zákazníků, finančních zprávách, sociálních médiích atd.

Služby analýzy sentimentu

Vybraní klienti

Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.

Amazonka
Google
Microsoft
Cogknit
Roste poptávka po analýze lidských emocí a sentimentů za účelem odhalení neobjevených poznatků.

Je správně řečeno, že dobrý obchod vždy naslouchá svým zákazníkům, ale otázkou je, zda jim skutečně rozumí? Pochopení lidských nálad, emocí nebo záměru je často považováno za obtížné. Řešení? Analýza sentimentu - Je to technika, jak odvodit, měřit nebo porozumět obrazu, který váš produkt, služba nebo značka nese na trhu.

Twitter:

Podle studie 360,000, tweety se tweetují každou minutu

E-maily:

40% zaměstnanců dostává mezi 26–75 e-maily denně

Sentiment Analysis Services vám pomůže dosáhnout velkých výsledků na základě zkušeností zákazníků

Skutečné řešení

Analyzujte data, abyste pochopili sentiment uživatelů 

Se vzestupem sociálních médií lidé často sdílejí své zkušenosti s produkty a službami online prostřednictvím blogů, vlogů, zpravodajských článků, příběhů sociálních médií, recenzí, doporučení, přehledů, hashtagů, komentářů, přímých zpráv, mikro vlivů atd.

Shaip vám nabízí různé techniky, tj. Detekci emocí, klasifikaci sentimentu, jemnozrnnou analýzu, analýzu založenou na aspektech, vícejazyčnou analýzu atd., Abyste odhalili smysluplné poznatky z emocí a sentimentů uživatelů. Pomůžeme vám určit, zda je sentiment v textu negativní, pozitivní nebo neutrální. Jazyk je často nejednoznačný nebo vysoce kontextuální, takže je pro stroje extrémně obtížné se učit bez lidské pomoci, a proto se tréninková data anotovaná lidmi stávají pro platformy ML kritickými.

Jak můžeme pomoci

  • Proveďte analýzu sentimentu např .:
    • recenze produktu
    • recenze služeb
    • recenze filmů
    • e-mailové stížnosti / zpětné vazby
    • zákaznické hovory a schůzky
  • Analyzujte obsah sociálních médií, včetně:
    • Tweets
    • Facebook příspěvků
    • Komentáře k blogu
    • Fóra - Quora, Reddit
  • Poskytněte data analýzy sentimentu jako tréninková data pro strojové učení

Výhody

  • Analyzujte a zpracovávejte velké soubory dat
  • Využijte lidskou inteligenci k přesnému určení sentimentu zákazníka
  • Flexibilní pracovní síla složená z odborníků na doménu
  • Měřítko, jak rostete
  • 95% výsledky zajištěné kvality

Obchodní přínosy

  • Monitorujte zdraví značky
  • Spravujte pověst značky
  • Analýza konkurence
  • Zlepšení služeb zákazníkům
  • Lepší marketingové kampaně založené na tepu vašeho publika

Typy parametrů analýzy sentimentu

Polarita

zaměřuje se na recenze, které vaše značka obdrží online (pozitivní, neutrální a negativní)

Polarita

Emoce

zaměřuje se na emoce, které váš produkt nebo služba zapálí v myslích vašich zákazníků (šťastný, smutný, zklamaný, nadšený)

Emoce

Naléhavost

zaměřuje se na bezprostřednost používání vaší značky nebo hledání efektivního řešení problémů uživatelů (naléhavé a čekatelné)

Naléhavost

Záměr

se zaměřuje na zjištění, zda mají uživatelé zájem o použití vašeho produktu nebo značky nebo ne

Záměr

Typy služeb pro analýzu sentimentu

Detekce emocí

Detekce emocí

Tato metoda určuje emoce, které stojí za používáním vaší značky k určitému účelu. Pokud si například koupili oděv z vašeho obchodu eCommerce, mohli by být spokojeni s vašimi postupy přepravy, kvalitou oděvu nebo řadou výběrů, nebo by z nich byli zklamáni. Kromě těchto dvou emocí by uživatel také mohl čelit jakékoli konkrétní nebo kombinaci emocí ve spektru. Jednou z nevýhod tohoto typu je, že uživatelé mají mnoho způsobů, jak vyjádřit své emoce - prostřednictvím textu, emodži, sarkasmu a dalších. Model by měl být vysoce vyvinut, aby detekoval emoce za jejich jedinečnými výrazy.

Jemnozrnná analýza

Přímější forma analýzy zahrnuje zjištění polarity spojené s vaší značkou. Od velmi pozitivních přes neutrální až po velmi negativní mohou uživatelé zaznamenat jakýkoli atribut týkající se vaší značky a tyto atributy mohou mít hmatatelný tvar ve formě hodnocení (např. - na základě hvězd) a vše, co váš model musí udělat, je těžit tyto různé formy hodnocení z různých zdrojů.

Jemnozrnná analýza
Aspektová analýza

Aspektová analýza

Recenze často obsahují zvukovou zpětnou vazbu a návrhy na druhé straně analýza sentimentu založená na aspektech vás posune o krok dále. Zde uživatelé obecně poukazují na dobré nebo špatné věci ve svých recenzích kromě hodnocení a vyjadřování emocí. Například - spolupracovník Travel desk byl extrémně hrubý a letargický. Museli jsme čekat hodinu, než jsme dostali náš itinerář dne. “

Pod emocemi se skrývají dva hlavní kroky z vašich obchodních operací. Mohly by být opraveny, vylepšeny nebo rozpoznány pomocí analytiky založené na aspektech.

Vícejazyčná analýza

Toto je hodnocení sentimentu v různých jazycích. Jazyk může záviset na regionech, ve kterých operujete, na zemích, do kterých odesíláte, a dalších. Tato analýza zahrnuje použití jazykově specifické těžby a algoritmů, překladačů, pokud neexistují, sentimentálních lexikonů a dalších.

Vícejazyčná analýza

Začínáme s analýzou sentimentu?

Klíčové případy použití

Monitorování značky

Sociální Media monitoring

Hlas zákazníka

Služby zákazníkům

Využití umělé inteligence ke zlepšení obchodní výkonnosti prostřednictvím zákaznických zkušeností

Analýza sentimentu je proces dedukce, měření nebo porozumění obrazu, který váš produkt, služba nebo značka nese na trhu. Pokud to zní příliš komplikovaně, vylepšme to dále. Analýza sentimentu je také považována za mínění. Se vzestupem sociálních médií lidé začali otevřenější hovořit o svých zkušenostech s produkty a službami online prostřednictvím blogů, vlogů, příběhů sociálních médií, recenzí, doporučení, přehledů, hashtagů, komentářů, přímých zpráv, mikro vlivů a my jsme určitě si můžete vymyslet seznam sami. Když k tomu dojde online, zanechává to digitální stopu vyjádření zkušenosti jednotlivce. Nyní by tato zkušenost mohla být pozitivní, negativní nebo jednoduše neutrální. Analýza sentimentu je těžba všech těchto výrazů a zkušeností online ve formě textů.

  • Polarita: zaměřuje se na recenze, které vaše značka obdrží online (pozitivní, neutrální a negativní)
  • Emoce: zaměřuje se na emoce, které váš produkt nebo služba zapálí v myslích vašich zákazníků (šťastný, smutný, zklamaný, nadšený)
  • Naléhavost: zaměřuje se na bezprostřednost používání vaší značky nebo hledání efektivního řešení problémů uživatelů (naléhavé a čekatelné)
  • Záměr: se zaměřuje na zjištění, zda mají uživatelé zájem o použití vašeho produktu nebo značky nebo ne
  • Na základě pravidel: Toto je místo, kde ručně definujete pravidlo pro váš model k provedení analýzy sentimentu na datech, která máte. Pravidlem může být parametr, o kterém jsme diskutovali výše - polarita, naléhavost, aspekty a další.
  • Automatic: Tento aspekt analýzy sentimentu funguje zcela na algoritmech strojového učení. V tomto případě není potřeba lidského zásahu a nastavení manuálních pravidel pro fungování modelu. Místo toho je implementován klasifikátor, který vyhodnotí text a vrátí výsledky.
  • Hybrid: Nejpřesnější z modelů, hybridní přístupy kombinují to nejlepší z obou světů - založené na pravidlech a automatické. Jsou přesnější, funkční a podniky je preferují pro své kampaně analýzy sentimentu.
  • Detekce emocí
  • Jemnozrnná analýza
  • Aspektová analýza
  • Vícejazyčná analýza

Analýza sentimentu na sociálních médiích měří pocity zákazníků a sděluje pocity zákazníků ohledně vaší značky nebo produktu online pomocí analýzy emocí, hodnocení a názorů uživatelů.

  • Monitorování značky
  • Sociální Media monitoring
  • Průzkum trhu
  • Hlas zákazníka
  • Služby zákazníkům