Shaip face acum parte din ecosistemul Ubiquity: Aceeași echipă - acum susținută de resurse extinse pentru a oferi asistență clienților la scară largă.
|
Analizați emoțiile și sentimentele umane prin interpretarea nuanțelor din recenziile clienților, știrile financiare, rețelele sociale etc.
Se spune, pe bună dreptate, că afacerile bune își ascultă întotdeauna clienții, dar întrebarea este dacă ei îi înțeleg cu adevărat? Înțelegerea sentimentelor, emoțiilor sau intențiilor umane este adesea considerată dificilă. Soluția? Analiza sentimentelor – Este o tehnică de a deduce, de a evalua sau de a înțelege imaginea pe care produsul, serviciul sau marca dumneavoastră o poartă pe piață.
Potrivit unui studiu, 360,000 Tweet-uri sunt postate pe Twitter în fiecare minut.
40% dintre angajați primesc între 26 și 75 de e-mailuri pe zi.
Odată cu creșterea rețelelor sociale, oamenii își împărtășesc adesea experiențele cu produsele și serviciile online prin bloguri, vloguri, articole de știri, povești de rețele sociale, recenzii, recomandări, rezumate, hashtag-uri, comentarii, mesaje directe, micro-influențe etc.
Shaip vă oferă diferite tehnici, cum ar fi detectarea emoțiilor, clasificarea sentimentelor, analiza detaliată, analiza bazată pe aspecte, analiza multilingvă etc. pentru a descoperi perspective semnificative din emoțiile și sentimentele utilizatorilor. Vă ajutăm să determinați dacă sentimentul din text este negativ, pozitiv sau neutru. Limbajul este adesea ambiguu sau extrem de contextual, ceea ce face extrem de dificil ca mașinile să învețe fără asistență umană și, prin urmare, datele de antrenament adnotate de oameni devin critice pentru platformele ML.
se concentrează pe recenziile pe care marca dvs. le primește online (pozitive, neutre și negative)
se concentrează pe emoția pe care produsul sau serviciul dvs. aprinde în mintea clienților dvs. (fericit, trist, dezamăgit, entuziasmat)
se concentrează pe imediata utilizare a mărcii dvs. sau pe găsirea unei soluții eficiente la problemele utilizatorilor (urgente și așteptabile)
se concentrează pe a afla dacă utilizatorii dvs. sunt interesați să vă folosească produsul sau marca sau nu
Această metodă determină emoția din spatele utilizării mărcii dvs. într-un scop. De exemplu, dacă au cumpărat articole de îmbrăcăminte din magazinul dvs. de comerț electronic, ar putea fie să fie mulțumiți de procedurile dvs. de expediere, de calitatea îmbrăcămintei sau de gama de selecții sau să fie dezamăgiți de acestea. În afară de aceste două emoții, un utilizator s-ar putea confrunta și cu orice emoții specifice sau cu un amestec de emoții din spectru. Unul dintre deficiențele acestui tip este că utilizatorii au o multitudine de moduri de a-și exprima emoțiile – prin text, emoji, sarcasm și multe altele. Modelul ar trebui să fie foarte evoluat pentru a detecta emoția din spatele expresiilor lor unice.
O formă mai directă de analiză implică aflarea polarității asociate mărcii dvs. De la foarte pozitiv la neutru la foarte negativ, utilizatorii pot experimenta orice atribut referitor la marca dvs., iar aceste atribute ar putea lua o formă tangibilă sub formă de evaluări (de exemplu, bazate pe stele) și tot ce trebuie să facă modelul dvs. este să analizeze aceste diferite forme de evaluări. din surse diverse.
Recenziile conțin adesea feedback și sugestii solide, pe de altă parte, analiza sentimentelor bazată pe aspecte vă duce un pas mai departe. Aici, utilizatorii subliniază în general unele lucruri bune sau rele în recenziile lor, în afară de evaluări și exprimarea emoțiilor. De exemplu – Asociatul de la biroul de turism a fost extrem de nepoliticos și letargic. A trebuit să așteptăm o oră înainte de a obține itinerariul nostru pentru acea zi.”
Ceea ce se află sub emoții sunt două concluzii majore din operațiunile tale de afaceri. Acestea ar putea fi remediate, îmbunătățite sau recunoscute prin analize bazate pe aspecte.
Aceasta este evaluarea sentimentelor în diverse limbi. Limba poate depinde de regiunile în care operați, țările în care expediați și multe altele. Această analiză implică utilizarea minării și a algoritmilor specifici limbii, a traducătorilor în absența acesteia, a lexiconelor de sentiment și multe altele.
Monitorizarea mărcilor
Monitorizarea social media
Vocea clientului
Serviciu clienți
Pentru a vă implementa eficient inițiativa AI, veți avea nevoie de volume mari de seturi de date de instruire specializate. Shaip este una dintre puținele companii de pe piață care asigură date de instruire de clasă mondială, fiabile la scară, care respectă cerințele de reglementare/GDPR.
Creați, organizați și colectați seturi de date personalizate (text, vorbire, imagine, video) de la peste 100 de țări de pe tot globul, pe baza unor reguli personalizate.
Profitați de forța noastră de muncă globală de peste 30,000 de colaboratori cu experiență și acreditare. Alocarea flexibilă a sarcinilor și capacitatea forței de muncă în timp real, eficiența și monitorizarea progresului.
Platforma noastră proprietară și forța de muncă calificată utilizează mai multe metode de control al calității pentru a îndeplini sau depăși standardele de calitate stabilite pentru colectarea seturilor de date de instruire AI.
Procesul nostru eficientizează, procesul de colectare prin distribuirea mai ușoară a sarcinilor, gestionarea și captarea datelor direct din aplicație și interfața web.
Păstrați confidențialitatea completă a datelor făcând confidențialitatea noastră prioritatea. Ne asigurăm că formatele de date sunt controlate și păstrate prin politici.
Date curatate specifice domeniului colectate din surse specifice industriei pe baza ghidurilor de colectare a datelor clienților.
Analiza sentimentelor este procesul de deducere, măsurare sau înțelegere a imaginii pe care produsul, serviciul sau marca dvs. o poartă pe piață. Dacă acest lucru sună prea complicat, să o rafinăm mai mult.
Detectează automat una sau mai multe fețe umane pe baza reperelor faciale dintr-o imagine sau videoclip. Căutați într-o bază de date existentă de fețe umane pentru a compara și potrivi pentru a construi o platformă inteligentă de recunoaștere facială.
De fiecare dată când auzim un cuvânt sau citim un text, avem capacitatea naturală de a identifica și clasifica cuvântul în oameni, loc, locație, valori și multe altele. Oamenii pot recunoaște rapid un cuvânt, îl pot clasifica și pot înțelege contextul.
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Analiza sentimentelor, sau extragerea opiniilor, este procesul de analiză a datelor textuale sau vocale pentru a determina dacă sentimentul din spatele acestora este pozitiv, neutru sau negativ. Folosește procesarea limbajului natural (NLP) pentru a interpreta cuvintele, contextul și emoțiile exprimate în feedback sau în conținutul de pe rețelele sociale.
Rețelele de socializare sunt o platformă unde clienții își împărtășesc deschis opiniile. Analiza sentimentelor ajută companiile să înțeleagă percepția publicului, să își gestioneze reputația și să interacționeze eficient cu clienții.
Prin analizarea recenziilor, comentariilor și mențiunilor, companiile pot urmări sentimentul public, pot identifica din timp tendințele negative și pot lua măsuri pentru a-și îmbunătăți imaginea mărcii.
Analiza detaliată a sentimentelor oferă scoruri detaliate ale sentimentelor, cum ar fi foarte pozitiv sau ușor negativ, în loc de categorii generale, cum ar fi pozitiv sau negativ. Acest lucru ajută companiile să înțeleagă feedback-ul cu o precizie mai mare.
Analiza bazată pe aspecte se concentrează pe anumite părți ale feedback-ului, cum ar fi serviciul pentru clienți sau calitatea produsului, pentru a determina sentimentele pozitive sau negative pentru acele aspecte individuale.
Analiza multilingvă folosește instrumente și traduceri pentru a interpreta sentimentele în diferite limbi, asigurând acuratețea pentru companiile globale care operează în diverse regiuni.
Ambiguitatea și sarcasmul sunt dificil de interpretat de mașini fără context. Seturile de date de înaltă calitate, adnotate de oameni, ajută modelele să înțeleagă mai bine aceste complexități.
Ajută la identificarea punctelor slabe ale clienților și la urmărirea satisfacției prin analizarea feedback-ului primit din apeluri, e-mailuri și recenzii, permițând rezolvări mai rapide și servicii îmbunătățite.
Industrii precum comerțul electronic, asistența medicală, finanțele și industria ospitalității beneficiază de utilizarea analizei sentimentelor pentru a îmbunătăți experiența clienților, a gestiona reputația și a rafina eforturile de marketing.
Termenele limită variază în funcție de complexitate, dimensiunea datelor și limbile implicate, dar sunt de obicei finalizate în câteva săptămâni.
Analiza sentimentelor este frecvent utilizată pentru monitorizarea mărcii, ascultarea contului de pe rețelele sociale, îmbunătățirea serviciului pentru clienți și crearea de campanii de marketing direcționate.
Shaip oferă analize scalabile și multilingve ale sentimentelor, cu date de antrenament diverse și de înaltă calitate. Serviciile lor respectă reglementările de confidențialitate precum GDPR și HIPAA și asigură rezultate precise prin adnotare umană.
Shaip utilizează procese riguroase de validare și instrumente proprietare pentru controlul calității, respectând în același timp reglementările privind confidențialitatea prin anonimizarea datelor și manipularea securizată.
Costurile depind de complexitatea, dimensiunea și personalizarea proiectului. Contactați Shaip pentru o ofertă personalizată.
