Sentimentontledingsdienste

Nou AI nie net nie
luister, dit verstaan.

Analiseer menslike emosies en sentimente deur nuanses in kliëntebesprekings, finansiële nuus, sosiale media, ens. Te interpreteer.

Sentimentontledingsdienste

Voorgestelde kliënte

Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Daar is 'n toenemende vraag om menslike emosies en sentimente te ontleed om onontdekte insigte te ontdek.

Daar word tereg gesê dat goeie sake altyd na sy klante luister, maar die vraag is of hulle dit werklik verstaan? Die begrip van menslike sentimente, emosies of opset word dikwels as moeilik beskou. Die oplossing? Sentimentanalise - Dit is 'n tegniek om die beeld wat u produk, diens of handelsmerk in die mark dra, af te lei, te meet of te verstaan.

Twitter:

Volgens 'n studie, 360,000, tweets word elke minuut getwiet

E-posse:

40% van die werknemers ontvang tussen 26-75 e-posse per dag

Sentiment Analysis Services help u om 'n groot kliënt te kry op die kliënt -ervaring

Regte-wêreld oplossing

Analiseer data om die sentiment van die gebruikers te verstaan 

Met die opkoms van sosiale media deel mense dikwels hul ervarings met produkte en dienste aanlyn via blogs, vlogs, nuusartikels, sosiale mediaverhale, resensies, aanbevelings, opsommings, hashtags, kommentaar, direkte boodskappe, mikro-invloede, ens.

Shaip bied u verskillende tegnieke, naamlik emosie-opsporing, sentimentklassifikasie, fynkorrelige analise, aspekgebaseerde analise, meertalige analise, ensovoorts om betekenisvolle insigte uit gebruikers-emosies en sentimente te ontdek. Ons help u om vas te stel of die sentiment in die teks negatief, positief of neutraal is. Taal is dikwels dubbelsinnig of uiters kontekstueel, wat dit vir masjiene baie moeilik maak om te leer sonder hulp van mense, en daarom word opleidingsdata wat deur mense opgemerk word, van kritieke belang vir ML-platforms.

Hoe ons kan help

  • Voer sentimentanalise uit van:
    • produk resensies
    • diens resensies
    • fliekresensies
    • e-pos klagtes / terugvoer
    • klante oproepe en vergaderings
  • Analiseer sosiale media-inhoud, insluitend:
    • Tweets
    • Facebook-plasings
    • Blog kommentaar
    • Forums -Quora, Reddit
  • Verskaf sentimentontledingsdata as opleidingsdata vir masjienleer

Voordele

  • Analiseer en verwerk groot datastelle
  • Gebruik menslike intelligensie om die sentiment van die kliënt akkuraat te bepaal
  • 'N Buigsame werkerskorps bestaande uit domeinkenners
  • Skaal soos u groei
  • 95% gehalteversekerde resultate

Besigheidsvoordele

  • Monitor die gesondheid van die handelsmerk
  • Bestuur handelsnaam reputasie
  • Kompetisie-ontleding
  • Verbetering van kliëntediens
  • Beter bemarkingsveldtogte gebaseer op die pols van u gehoor

Tipes sentimentontledingsparameters

Polariteit

fokus op die resensies wat u handelsmerk aanlyn ontvang (positief, neutraal en negatief)

Polariteit

Emosies

konsentreer op die emosie wat u produk of diens in u klante laat dink (gelukkig, hartseer, teleurgesteld, opgewonde)

Emosies

dringendheid

fokus op die onmiddellike gebruik van u handelsmerk of om 'n effektiewe oplossing vir gebruikers se probleme te vind (dringend en wagbaar)

dringendheid

Voorneme

fokus daarop om vas te stel of u gebruikers belangstel om u produk of handelsmerk te gebruik of nie

Voorneme

Tipes sentimentanalise -dienste

Emosie-opsporing

Emosie-opsporing

Hierdie metode bepaal die emosie wat gebruik word om u handelsmerk vir 'n doel te gebruik. As hulle byvoorbeeld klere by u e-handelswinkel gekoop het, kon hulle tevrede wees met u versendingsprosedures, die kwaliteit van die klere of die verskeidenheid keuses of teleurgesteld wees daarmee. Afgesien van hierdie twee emosies, kan 'n gebruiker ook enige spesifieke of 'n mengsel van emosies in die spektrum ondervind. Een van die tekortkominge van hierdie tipe is dat gebruikers op verskillende maniere hul emosies kan uitdruk - deur middel van teks, emoji's, sarkasme, en meer. Die model moet sterk ontwikkel word om die emosie agter hul unieke uitdrukkings te bespeur.

Fynkorrelige analise

'N Meer direkte vorm van analise behels die vasstelling van die polariteit wat verband hou met u handelsmerk. Van baie positief tot neutraal tot baie negatief, kan gebruikers enige eienskappe rakende u handelsmerk ervaar, en hierdie eienskappe kan 'n tasbare vorm aanneem in die vorm van graderings (bv. Op sterre gebaseer) en al wat u model moet doen, is om hierdie verskillende vorme van graderings te ontgin uit verskillende bronne.

Fynkorrelige analise
Aspekgebaseerde analise

Aspekgebaseerde analise

Resensies bevat dikwels goeie terugvoer, en aan die ander kant neem die aspekgebaseerde sentimentontleding u 'n stap verder. Hier wys die gebruikers oor die algemeen 'n paar goeie of slegte dinge in hul resensies af, behalwe dat hulle beoordelings en emosies uitspreek. Byvoorbeeld - die reisdiensgenoot was buitengewoon onbeskof en traag. Ons moes 'n uur wag voordat ons die reisplan vir die dag gekry het. '

Wat onder die emosies lê, is twee belangrike take uit u sakebedrywighede. Dit kan reggestel word, verbeter of herken word deur middel van aspekgebaseerde analise.

Veeltalige analise

Dit is die beoordeling van sentiment in verskillende tale. Die taal kan afhang van die streke waarheen u werk, lande waarheen u gestuur word, en meer. Hierdie analise behels die gebruik van taalspesifieke ontginning en algoritmes, vertalers in die afwesigheid daarvan, sentimentleksikons, en meer.

Veeltalige analise

Aan die gang met sentimentanalise?

Gevalle met sleutelgebruik

Brandmonitering

Monitering van sosiale media

Stem van die kliënt

Kliëntediens

Gebruik AI om die besigheid se prestasie te verbeter deur middel van klante -ervaring

Sentimentanalise is die proses om die beeld wat u produk, diens of handelsmerk in die mark dra, af te lei, te meet of te verstaan. As dit te ingewikkeld klink, kan ons dit verder verfyn. Sentimentanalise word ook beskou as meningsontginning. Met die opkoms van sosiale media het mense meer openlik begin praat oor hul ervarings met produkte en dienste aanlyn deur middel van blogs, vlogs, stories oor sosiale media, resensies, aanbevelings, opsommings, hashtags, kommentaar, direkte boodskappe, mikro-invloede, en ons is seker dat u self 'n lys kan uitdink. As dit aanlyn gebeur, laat dit 'n digitale voetspoor van die uitdrukking van 'n persoon se ervaring. Hierdie ervaring kan nou positief, negatief of bloot neutraal wees. Sentimentanalise is die ontginning van al hierdie uitdrukkings en ervarings aanlyn in die vorm van tekste.

  • polariteit: fokus op die resensies wat u handelsmerk aanlyn ontvang (positief, neutraal en negatief)
  • Emosies: konsentreer op die emosie wat u produk of diens in u klante laat dink (gelukkig, hartseer, teleurgesteld, opgewonde)
  • Dringendheid: fokus op die onmiddellike gebruik van u handelsmerk of om 'n effektiewe oplossing vir gebruikers se probleme te vind (dringend en wagbaar)
  • Bedoeling: fokus daarop om vas te stel of u gebruikers belangstel om u produk of handelsmerk te gebruik of nie
  • Reëlgebaseerde: Dit is hier waar u 'n reël vir u model handmatig definieer om sentimentanalise uit te voer op die data wat u het. Die reël kan 'n parameter wees wat ons hierbo bespreek het - polariteit, dringendheid, aspekte, en meer.
  • Outomatiese: Hierdie aspek van sentimentanalise werk volledig op masjienleeralgoritmes. Hierin is daar geen menslike ingryping nodig nie en word daar handreëls vir 'n model gestel om te funksioneer. In plaas daarvan word 'n klassifiseerder geïmplementeer wat die teks evalueer en die resultate lewer.
  • Baster: Die akkuraatste van die modelle, hibriede benaderings, meng die beste van albei wêrelde - gebaseer op reëls en outomaties. Hulle is meer presies, funksioneel en word deur ondernemings verkies vir hul sentimentontledingsveldtogte.
  • Emosie-opsporing
  • Fynkorrelige analise
  • Aspekgebaseerde analise
  • Veeltalige analise

'N Ontleding van sentiment op sosiale media meet die gevoelens van kliënte en vertel die gevoelens van u kliënt oor u handelsmerk of produk aanlyn deur gebruikers emosies, graderings en opinies te ontleed.

  • Handelsmerkmonitering
  • Monitering van sosiale media
  • Marknavorsing
  • Stem van die kliënt
  • Kliëntediens