Analisis emosi & sentimen manusia dengan mentafsir nuansa dalam ulasan pelanggan, berita kewangan, media sosial, dsb.
Benar dikatakan bahawa perniagaan yang baik selalu mendengarkan pelanggannya, tetapi persoalannya adakah mereka benar-benar memahaminya? Memahami sentimen, emosi, atau niat manusia sering dianggap sukar. Penyelesaian? Analisis Sentimen - Ini adalah teknik untuk menyimpulkan, mengukur, atau memahami gambaran produk, perkhidmatan, atau jenama anda di pasaran.
Menurut kajian, 360,000 tweet ditweet setiap minit.
40% daripada pekerja menerima antara 26-75 e-mel setiap hari.
Dengan meningkatnya media sosial, orang sering berkongsi pengalaman mereka dengan produk dan perkhidmatan dalam talian melalui blog, vlog, artikel berita, cerita media sosial, ulasan, cadangan, bulatan, hashtag, komen, mesej langsung, pengaruh mikro dll.
Shaip menawarkan teknik yang berbeza kepada anda seperti pengesanan emosi, klasifikasi sentimen, analisis terperinci, analisis berasaskan aspek, analisis pelbagai bahasa, dan lain-lain untuk mengungkap pandangan yang bermakna dari emosi & sentimen pengguna. Kami membantu anda menentukan sama ada sentimen dalam teks itu negatif, positif, atau berkecuali. Bahasa sering samar-samar atau sangat kontekstual, menjadikan mesin sangat sukar untuk belajar tanpa bantuan manusia, dan oleh itu, data latihan yang dijelaskan oleh manusia menjadi penting untuk platform ML.
memberi tumpuan kepada ulasan yang diterima oleh jenama anda dalam talian (positif, neutral, dan negatif)
memberi tumpuan kepada emosi produk atau perkhidmatan anda dalam fikiran pelanggan anda (gembira, sedih, kecewa, teruja)
memfokuskan kepada ketidakkesanan penggunaan jenama anda atau mencari penyelesaian yang berkesan untuk masalah pengguna (mendesak dan menunggu)
memberi tumpuan untuk mengetahui sama ada pengguna anda berminat menggunakan produk atau jenama anda atau tidak
Kaedah ini menentukan emosi di sebalik penggunaan jenama anda untuk tujuan tertentu. Sebagai contoh, jika mereka membeli pakaian dari kedai eCommerce anda, mereka mungkin akan senang dengan prosedur penghantaran anda, kualiti pakaian anda, atau berbagai pilihan atau kecewa dengan mereka. Selain daripada dua emosi ini, pengguna juga dapat menghadapi emosi tertentu atau campuran emosi dalam spektrum. Salah satu kekurangan jenis ini ialah pengguna mempunyai banyak cara untuk mengekspresikan emosi mereka - melalui teks, emoji, sarkasme, dan banyak lagi. Model harus dikembangkan dengan baik untuk mengesan emosi di sebalik ekspresi unik mereka.
Bentuk analisis yang lebih langsung melibatkan mengetahui kekutuban yang berkaitan dengan jenama anda. Dari sangat positif hingga netral hingga sangat negatif, pengguna dapat mengalami atribut apa pun mengenai jenama anda dan atribut ini dapat berbentuk nyata dalam bentuk penilaian (mis. - berdasarkan bintang) dan semua model yang perlu anda lakukan adalah menggunakan pelbagai bentuk penilaian ini dari pelbagai sumber.
Ulasan sering mengandungi maklum balas dan cadangan yang tepat mengenai analisis sentimen berasaskan aspek sebaliknya membawa anda selangkah lebih maju. Di sini pengguna umumnya menunjukkan beberapa perkara baik atau buruk dalam ulasan mereka selain daripada penilaian dan menyatakan emosi. Contohnya - Rakan meja pelancongannya sangat kasar dan lesu. Kami terpaksa menunggu selama satu jam sebelum kami menjadualkan perjalanan untuk hari itu. "
Apa yang ada di bawah emosi adalah dua jalan utama dari operasi perniagaan anda. Ini dapat diperbaiki, diperbaiki, atau diakui melalui analisis berdasarkan aspek.
Ini adalah penilaian sentimen dalam pelbagai bahasa. Bahasa boleh bergantung pada wilayah yang anda kendalikan, negara yang anda kirim, dan banyak lagi. Analisis ini melibatkan penggunaan perlombongan dan algoritma khusus bahasa, penterjemah sekiranya tidak ada, leksikon sentimen, dan banyak lagi.
Pemantauan Jenama
Pemantauan Media Sosial
Suara pelanggan
Khidmat Pelanggan
Untuk melaksanakan inisiatif AI anda dengan berkesan, anda memerlukan banyak kumpulan data latihan khusus. Shaip adalah salah satu daripada sedikit syarikat di pasaran yang memastikan data latihan yang boleh dipercayai bertaraf dunia pada skala yang mematuhi syarat peraturan / GDPR.
Buat, pilih, dan kumpulkan set data yang dibuat khas (teks, ucapan, gambar, video) dari 100+ negara di seluruh dunia berdasarkan panduan tersuai.
Manfaatkan tenaga kerja global kami yang terdiri daripada 30,000+ penyumbang berpengalaman & bertauliah. Tugasan tugas yang fleksibel & kapasiti, kecekapan & pemantauan kemajuan tenaga kerja masa nyata.
Platform proprietari & tenaga kerja mahir kami menggunakan pelbagai kaedah kawalan kualiti untuk memenuhi atau melebihi standard kualiti yang ditetapkan untuk mengumpulkan set data latihan AI.
Proses kami menyelaraskan, proses pengumpulan melalui pengagihan tugas, pengurusan, & penangkapan data yang lebih mudah secara langsung dari antara muka aplikasi & web.
Jaga kerahsiaan data lengkap dengan menjadikan privasi sebagai keutamaan kami. Kami memastikan format data dikawal dan dipelihara oleh dasar.
Data khusus domain yang disusun dikumpulkan dari sumber khusus industri berdasarkan garis panduan pengumpulan data pelanggan.
Analisis sentimen adalah proses menyimpulkan, mengukur, atau memahami gambaran produk, perkhidmatan, atau jenama anda di pasaran. Sekiranya ini terdengar terlalu rumit, mari kita memperbaikinya lebih jauh.
Kesan secara automatik satu atau lebih wajah manusia berdasarkan tanda tempat muka dalam imej atau video. Cari pangkalan data wajah manusia sedia ada untuk membandingkan & memadankan bagi membina platform pengecaman wajah pintar.
Setiap kali kita mendengar perkataan atau membaca teks, kita mempunyai keupayaan semula jadi untuk mengenal pasti dan mengkategorikan perkataan itu kepada orang, tempat, lokasi, nilai dan banyak lagi. Manusia boleh dengan cepat mengenali sesuatu perkataan, mengkategorikannya dan memahami konteksnya.
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Analisis sentimen, atau perlombongan pendapat, ialah proses menganalisis data teks atau suara untuk menentukan sama ada sentimen di sebaliknya adalah positif, neutral atau negatif. Ia menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk mentafsir perkataan, konteks dan emosi yang dinyatakan dalam maklum balas atau kandungan media sosial.
Media sosial adalah platform di mana pelanggan berkongsi pendapat secara terbuka. Analisis sentimen membantu perniagaan memahami persepsi orang ramai, mengurus reputasi mereka dan berinteraksi dengan pelanggan dengan berkesan.
Dengan menganalisis ulasan, ulasan dan sebutan, syarikat boleh menjejaki sentimen awam, mengenal pasti arah aliran negatif lebih awal dan mengambil tindakan untuk meningkatkan imej jenama mereka.
Analisis sentimen yang terperinci memberikan skor sentimen yang terperinci, seperti sangat positif atau sedikit negatif, dan bukannya kategori luas seperti positif atau negatif. Ini membantu perniagaan memahami maklum balas dengan lebih tepat.
Analisis berasaskan aspek memberi tumpuan kepada bahagian maklum balas tertentu, seperti perkhidmatan pelanggan atau kualiti produk, untuk menentukan sentimen positif atau negatif bagi aspek individu tersebut.
Analisis berbilang bahasa menggunakan alat dan terjemahan untuk mentafsir sentimen dalam bahasa yang berbeza, memastikan ketepatan untuk perniagaan global yang beroperasi di pelbagai wilayah.
Kekaburan dan sindiran sukar untuk ditafsirkan oleh mesin tanpa konteks. Set data beranotasi manusia berkualiti tinggi membantu model memahami kerumitan ini dengan lebih baik.
Ia membantu mengenal pasti titik kesakitan pelanggan dan menjejaki kepuasan dengan menganalisis maklum balas daripada panggilan, e-mel dan ulasan, membolehkan penyelesaian yang lebih cepat dan perkhidmatan yang dipertingkatkan.
Industri seperti e-Dagang, penjagaan kesihatan, kewangan dan hospitaliti mendapat manfaat dengan menggunakan analisis sentimen untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, mengurus reputasi dan memperhalusi usaha pemasaran.
Garis masa berbeza-beza berdasarkan kerumitan, saiz data dan bahasa yang terlibat tetapi biasanya diselesaikan dalam masa beberapa minggu.
Analisis sentimen biasanya digunakan untuk pemantauan jenama, mendengar media sosial, peningkatan perkhidmatan pelanggan dan mencipta kempen pemasaran yang disasarkan.
Shaip menawarkan analisis sentimen berbilang bahasa berskala dengan data latihan yang pelbagai dan berkualiti tinggi. Perkhidmatan mereka mematuhi peraturan privasi seperti GDPR dan HIPAA dan memastikan hasil yang tepat melalui anotasi manusia.
Shaip menggunakan proses pengesahan yang ketat dan alat proprietari untuk kawalan kualiti sambil mematuhi peraturan privasi melalui penganamaan data dan pengendalian yang selamat.
Kos bergantung pada kerumitan, saiz dan penyesuaian projek. Hubungi Shaip untuk sebut harga yang disesuaikan.
