Monikieliset tunneanalyysipalvelut

Nyt AI ei vain
kuuntelee, se ymmärtää.

Analysoi ihmisten tunteita ja tunteita tulkitsemalla vivahteita asiakasarvosteluissa, talousuutisissa, sosiaalisessa mediassa jne.

Sentiment analysis services

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
Google
Microsoft
Cognit
Inhimillisten tunteiden ja tunteiden analysoimiseksi kysynnän löytämiseksi paljastaa yhä enemmän.

Oikein sanotaan, että hyvä liike kuuntelee aina asiakkaitaan, mutta kysymys on, ymmärtävätkö he todella heitä? Ihmisten tunteiden, tunteiden tai aikomusten ymmärtämistä pidetään usein vaikeaksi. Ratkaisu? Sentimentti-analyysi - Se on tekniikka, jolla voidaan päätellä, mitata tai ymmärtää kuvaa, jota tuotteesi, palvelusi tai brändisi markkinoi.

Twitter:

Tutkimuksen mukaan 360,000, twiittejä lähetetään joka minuutti

Sähköpostit:

40% työntekijöistä saa 26-75 sähköpostia päivässä

Monikieliset tunneanalyysipalvelut NLP:lle auttavat sinua saavuttamaan asiakaskokemuksen

Reaalimaailman ratkaisu

Analysoi tietoja ymmärtääksesi käyttäjien mielipiteet 

Sosiaalisen median lisääntyessä ihmiset jakavat usein kokemuksiaan tuotteista ja palveluista verkossa blogien, vlogien, uutisartikkeleiden, sosiaalisen median tarinoiden, arvostelujen, suositusten, pyöristysten, hashtagien, kommenttien, suorien viestien, mikrovaikutusten jne. Kautta.

Shaip tarjoaa sinulle erilaisia ​​tekniikoita eli tunteiden havaitsemisen, tunteiden luokittelun, hienorakeisen analyysin, näkökulmiin perustuvan analyysin, monikielisen analyysin jne., Jotta voit paljastaa mielekkäitä oivalluksia käyttäjien tunteista ja tunteista. Autamme sinua selvittämään, onko tekstissä negatiivinen, positiivinen vai neutraali mielipide. Kieli on usein epäselvä tai erittäin kontekstuaalinen, minkä vuoksi koneiden on äärimmäisen vaikea oppia ilman ihmisen apua, ja siksi ihmisten merkitsemät harjoittelutiedot tulevat kriittisiksi ML-alustoille.

Kuinka voimme auttaa

  • Tee tekstimielianalyysi esim.
    • Tuotearvioita
    • palveluarvostelut
    • elokuvien arviot
    • sähköpostivalitukset / palautteet
    • asiakaspuhelut ja tapaamiset
  • Analysoi sosiaalisen median sisältöä, mukaan lukien:
    • Tweets
    • Facebook-viestit
    • Blogin kommentit
    • Foorumit -Quora, Reddit
  • Tarjoa monikielisiä tunteiden analyysitietoja koulutusdatana koneoppimista varten

Hyödyt

  • Analysoi ja käsittele suuria tietojoukkoja
  • Hyödynnä ihmisen älykkyyttä asiakkaan mielipiteen määrittämiseksi tarkasti
  • Joustava työvoima, joka koostuu verkkotunnuksen asiantuntijoista
  • Skaalaa kasvaessasi
  • 95% laadunvarmistetut tulokset

Liiketoimintaedut

  • Seuraa tuotemerkin terveyttä
  • Hallitse tuotemerkin mainetta
  • Kilpailuanalyysi
  • Asiakaspalvelun parantaminen
  • Paremmat markkinointikampanjat yleisön sykkeen perusteella

Sentimenttianalyysiparametrien tyypit

Polaarisuus

keskittyy arvosteluihin, joita brändisi saa verkossa (positiiviset, neutraalit ja negatiiviset)

Polaarisuus

Tunteet

keskittyy tunteeseen, jonka tuotteesi tai palvelusi sytyttää asiakkaiden mielessä (onnellinen, surullinen, pettynyt, innoissaan)

Tunteet

Kiireellisyys

keskittyy tuotemerkkisi välittömään käyttöön tai tehokkaan ratkaisun löytämiseen käyttäjien ongelmiin (kiireelliset ja odotettavissa olevat)

Kiireellisyys

Tarkoitus

keskittyy selvittämään, ovatko käyttäjät kiinnostuneita käyttämään tuotetta tai tuotemerkkiä vai ei

Tarkoitus

Tunneanalyysipalvelujen tyypit

Tunteiden tunnistus

Tunteiden tunnistus

Tämä menetelmä määrittää tunteen, joka liittyy tuotemerkin käyttämiseen tarkoitukseen. Jos he esimerkiksi ostivat vaatteita verkkokaupastasi, he voivat joko olla tyytyväisiä lähetysmenettelyihisi, vaatteiden laatuun tai valikoimaasi tai olla pettyneitä niihin. Näiden kahden tunteen lisäksi käyttäjä voi kohdata minkä tahansa erityisen tai sekoituksen tunteita myös spektrissä. Yksi tämäntyyppisistä puutteista on se, että käyttäjillä on monia tapoja ilmaista tunteitaan - tekstin, hymiöiden, sarkasmin ja muun kautta. Mallin tulisi olla pitkälle kehitetty tunnistamaan tunteet heidän ainutlaatuisten ilmaisujensa takana.

Hienorakeinen analyysi

Suorempaan analyysimuotoon kuuluu selvittää tuotemerkkisi napaisuus. Hyvin positiivisista neutraaleista erittäin negatiivisiin, käyttäjät voivat kokea mitä tahansa tuotemerkkiäsi koskevia ominaisuuksia, ja nämä ominaisuudet voivat muodostaa konkreettisen muodon luokitusten muodossa (esim. - tähtipohjaiset), ja mallisi tarvitsee vain kaivaa nämä erilaiset luokitukset eri lähteistä.

Fine-grained analysis
Aspect-based analysis

Kuvapohjainen analyysi

Arviot sisältävät usein hyvää palautetta ja ehdotuksia, toisaalta näkökulmiin perustuva mielipiteiden analyysi vie sinut askeleen pidemmälle. Täällä käyttäjät huomauttavat arvosteluissaan yleensä hyviä tai huonoja asioita luokitusten ja tunteiden ilmaisemisen lisäksi. Esimerkiksi - matkapöydän työntekijä oli erittäin töykeä ja unelias. Meidän oli odotettava tunti, ennen kuin saimme päivän reittisuunnitelman. "

Tunteiden alla on kaksi suurta otetta liiketoiminnastasi. Nämä voidaan korjata, parantaa tai tunnistaa näkökulmapohjaisen analyysin avulla.

Monikielinen analyysi

Tämä on arvio mielipiteistä eri kielillä. Kieli voi riippua alueista, joilla toimit, maista, joihin lähetät, ja muusta. Tämä analyysi sisältää kielikohtaisen kaivostoiminnan ja algoritmien käytön, kääntäjät sen puuttuessa, mielipiteen sanasto ja paljon muuta.

Multilingual analysis

Avainkäyttötapaukset

Brand Monitoring

Social Media Monitoring

Asiakkaan ääni

Asiakaspalvelu

Miksi Shaip

Tekoälyaloitteesi tehokkaaseen käyttöönottoon tarvitset suuria määriä erikoistuneita koulutusaineistoja. Shaip on yksi harvoista yrityksistä markkinoilla, joka varmistaa maailmanluokan ja luotettavat koulutustiedot mittakaavassa, jotka täyttävät sääntely-/ GDPR-vaatimukset.

Tiedonkeruuominaisuudet

Luo, kuratoi ja kerää mukautettuja tietojoukkoja (teksti, puhe, kuva, video) yli 100 eri maasta ympäri maailmaa mukautettujen ohjeiden perusteella.

Joustava työvoima

Hyödynnä yli 30,000 kokenutta ja valtuutettua avustajaa. Joustava tehtävänmääritys ja reaaliaikainen työvoimakapasiteetti, tehokkuus ja edistymisen seuranta.

Laatu

Oma alusta ja ammattitaitoinen työvoima käyttävät useita laadunvalvontamenetelmiä täyttääkseen tai ylittäessään tekoälyn koulutustietojen keräämiselle asetetut laatustandardit.

Monipuolinen, tarkka ja nopea

Prosessimme virtaviivaistaa keräysprosessia tehtävien helpomman jakamisen, hallinnan ja tietojen keräämisen kautta suoraan sovellus- ja verkkokäyttöliittymästä.

Tietoturva

Pidä täydellinen tietojen luottamuksellisuus asettamalla yksityisyys etusijalle. Varmistamme, että tietomuodot ovat käytäntöjen hallitsemia ja säilytettyjä.

Verkkotunnuksen spesifisyys

Kuratoituja toimialakohtaisia ​​tietoja, jotka on kerätty toimialakohtaisista lähteistä asiakastietojen keruuohjeiden perusteella.

Tekoälyn käyttäminen liiketoiminnan suorituskyvyn parantamiseen asiakaskokemuksen kautta

Sentimentti-analyysi on prosessi, jolla päätetään, mitataan tai ymmärretään kuvaa, jota tuotteesi, palvelusi tai brändisi markkinoi. Jos tämä kuulostaa liian monimutkaiselta, tarkennetaan sitä edelleen. Sentimenttianalyysiä pidetään myös mielipiteen louhintana. Sosiaalisen median lisääntyessä ihmiset ovat alkaneet puhua avoimemmin kokemuksistaan ​​tuotteista ja palveluista verkossa blogien, vlogien, sosiaalisen median tarinoiden, arvostelujen, suositusten, pyöristysten, hashtagien, kommenttien, suorien viestien, mikrovaikutusten kautta. että voit itse luoda luettelon. Kun tämä tapahtuu verkossa, se jättää digitaalisen jalanjäljen yksilön kokemuksen ilmaisusta. Nyt tämä kokemus voi olla positiivinen, negatiivinen tai yksinkertaisesti neutraali. Sentimenttianalyysi on kaikkien näiden ilmaisujen ja kokemusten louhinta verkossa tekstien muodossa.

  • Vastakkaisuus: keskittyy arvosteluihin, joita brändisi saa verkossa (positiiviset, neutraalit ja negatiiviset)
  • Tunteet: keskittyy tunteeseen, jonka tuotteesi tai palvelusi sytyttää asiakkaiden mielessä (onnellinen, surullinen, pettynyt, innoissaan)
  • Kiireellisyys: keskittyy tuotemerkkisi välittömään käyttöön tai tehokkaan ratkaisun löytämiseen käyttäjien ongelmiin (kiireelliset ja odotettavissa olevat)
  • Tarkoitus: keskittyy selvittämään, ovatko käyttäjät kiinnostuneita käyttämään tuotetta tai tuotemerkkiä vai ei
  • Sääntöpohjainen: Tässä määrität mallillesi manuaalisesti säännön, jolla suoritetaan mielipiteiden analyysi sinulla oleville tiedoille. Sääntö voi olla parametri, josta keskustelimme edellä - napaisuus, kiireellisyys, näkökohdat ja paljon muuta.
  • Automaattinen: Tämä mielipiteen analyysin näkökohta toimii täysin koneoppimisalgoritmeilla. Tässä ei tarvitse ihmisen puuttumista asiaan ja asettaa manuaaliset säännöt mallin toimimiseksi. Sen sijaan otetaan käyttöön luokittelija, joka arvioi tekstin ja palauttaa tulokset.
  • Hybridi: Tarkimmista malleista hybridilähestymistavat yhdistävät molempien maailmojen parhaat puolet - sääntöihin perustuvat ja automaattiset. Ne ovat tarkempia, toimivampia, ja yritykset pitävät niitä mielialan analyysikampanjoissa.
  • Tunteiden tunnistus
  • Hienorakeinen analyysi
  • Kuvapohjainen analyysi
  • Monikielinen analyysi

Sosiaalisen median tunteiden analyysi mittaa asiakkaiden tunteita ja kertoo asiakkaan tunteista brändistäsi tai tuotteestasi verkossa analysoimalla käyttäjien tunteita, arvioita ja mielipiteitä.

  • Tuotemerkin seuranta
  • Social Media Monitoring
  • Markkinatutkimus
  • Asiakkaan ääni
  • Asiakaspalvelu