特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
說好的企業總是傾聽客戶的意見是正確的，但問題是他們真的了解他們嗎？ 理解人類的情感、情緒或意圖通常被認為是困難的。 解決方案？ 情緒分析——這是一種推斷、衡量或理解您的產品、服務或品牌在市場上的形象的技術。
Twitter的：
根據一項研究， 360,000, 推文每分鐘發一次
電郵：
企業排放佔全球 40% 的員工每天收到 26-75 封電子郵件
NLP 多語言情感分析服務可幫助您在客戶體驗方面獲得高分
真實世界的解決方案
分析數據以了解用戶情緒
隨著社交媒體的興起，人們經常通過博客、視頻博客、新聞文章、社交媒體故事、評論、推薦、綜述、主題標籤、評論、直接消息、微影響等在線分享他們對產品和服務的體驗。
Shaip 為您提供不同的技術，即情緒檢測、情緒分類、細粒度分析、基於方面的分析、多語言分析等，以從用戶情緒和情緒中發現有意義的見解。 我們幫助您確定文本中的情緒是消極的、積極的還是中性的。 語言通常是模棱兩可的或高度上下文化的，這使得機器在沒有人工幫助的情況下很難學習，因此，人工標註的訓練數據對於 ML 平台來說變得至關重要。
我們如何幫助
- 執行例如的文本情感分析：
- 商品評論
- 服務評論
- 電影評論
- 電子郵件投訴/反饋
- 客戶電話和會議
- 分析社交媒體內容，包括：
- 鳴叫
- Facebook帖子
- 博客評論
- 論壇 -Quora、Reddit
- 提供多語言情感分析數據作為機器學習的訓練數據
優點
- 分析和處理大型數據集
- 利用人類智能準確判斷客戶情緒
- 由領域專家組成的靈活勞動力
- 隨著您的成長而擴展
- 95% 有質量保證的結果
商業利益
- 監控品牌健康
- 管理品牌聲譽
- 競爭分析
- 客戶服務改進
- 根據受眾的脈搏進行更好的營銷活動
情緒分析參數的類型
極性
關注您的品牌在網上收到的評論（正面、中立和負面）
情緒
關注您的產品或服務在客戶心中點燃的情緒（高興、悲傷、失望、興奮）
急
專注於使用您的品牌的即時性或找到用戶問題的有效解決方案（緊急和可等待）
意向
專注於了解您的用戶是否有興趣使用您的產品或品牌
情緒分析服務的類型
情緒檢測
這種方法決定了出於某種目的使用您的品牌背後的情感。 例如，如果他們從您的電子商務商店購買服裝，他們可能對您的運輸程序、服裝質量或選擇範圍感到滿意，或者對它們感到失望。 除了這兩種情緒之外，用戶還可能面臨頻譜中的任何特定或混合情緒。 這種類型的缺點之一是用戶有多種表達情感的方式——通過文本、表情符號、諷刺等。 該模型應該高度進化以檢測其獨特表達背後的情感。
細粒度分析
更直接的分析形式涉及找出與您的品牌相關的極性。 從非常積極到中性再到非常消極，用戶可以體驗與您的品牌有關的任何屬性，這些屬性可以以評級的形式（例如基於星級）呈現出有形的形狀，您的模型所需要做的就是挖掘這些各種形式的評級來自不同的來源。
基於方面的分析
評論通常包含合理的反饋和建議，另一方面，基於方面的情感分析會讓您更進一步。 在這裡，除了評分和表達情感之外，用戶通常會在他們的評論中指出一些好的或壞的東西。 例如 - 旅行服務台助理非常粗魯和昏昏欲睡。 我們不得不等待一個小時才能得到當天的行程。”
隱藏在情緒之下的是您的業務運營中的兩個主要內容。 這些可以通過基於方面的分析來修復、改進或識別。
多語言分析
這是對不同語言的情緒評估。 語言可能取決於您經營的地區、您運送到的國家/地區等。 這種分析涉及使用特定於語言的挖掘和算法、沒有它的翻譯器、情感詞典等。
關鍵用例
品牌監控
社交媒體監控
客戶心聲
客戶服務
為什麼選擇
為了有效地部署您的 AI 計劃，您將需要大量專門的訓練數據集。 Shaip 是市場上為數不多的能夠確保大規模提供世界一流、可靠的培訓數據符合法規/GDPR 要求的公司之一。
數據收集能力
根據自定義指南創建、管理和收集來自全球 100 多個國家/地區的自定義數據集（文本、語音、圖像、視頻）。
靈活的勞動力
充分利用我們由 30,000 多名經驗豐富且獲得認證的貢獻者組成的全球員工隊伍。 靈活的任務分配和實時勞動力能力、效率和進度監控。
品質
我們的專有平台和熟練的勞動力使用多種質量控制方法來達到或超過為收集 AI 培訓數據集而設定的質量標準。
多樣、準確、快速
我們的流程通過直接從應用程序和 Web 界面更輕鬆的任務分發、管理和數據捕獲來簡化收集流程。
數據保障及安全
通過將隱私作為我們的首要任務來保持完整的數據機密性。 我們確保數據格式受到政策控制和保留。
領域特異性
根據客戶數據收集指南從行業特定來源收集的特定領域數據。
使用人工智能通過客戶體驗提高業務績效
常見問題
情感分析是推斷、衡量或理解您的產品、服務或品牌在市場上的形象的過程。 如果這聽起來太複雜，讓我們進一步完善它。 情感分析也被認為是意見挖掘。 隨著社交媒體的興起，人們開始通過博客、視頻博客、社交媒體故事、評論、推薦、綜述、主題標籤、評論、直接消息、微影響更公開地談論他們在線產品和服務的體驗，我們正在當然你可以自己想出一個清單。 當這種情況在線發生時，它會留下個人表達體驗的數字足跡。 現在，這種體驗可能是積極的、消極的，或者只是中性的。 情感分析就是將所有這些在線表達和體驗以文本的形式挖掘出來。
- 極性： 關注您的品牌在網上收到的評論（正面、中立和負面）
- 情緒： 關注您的產品或服務在客戶心中點燃的情緒（高興、悲傷、失望、興奮）
- 緊急程度： 專注於使用您的品牌的即時性或找到用戶問題的有效解決方案（緊急和可等待）
- 意圖： 專注於了解您的用戶是否有興趣使用您的產品或品牌
- 基於規則： 您可以在此處手動為模型定義規則，以對您擁有的數據執行情感分析。 規則可以是我們上面討論的一個參數——極性、緊迫性、方面等等。
- 自動： 情感分析的這一方面完全適用於機器學習算法。 在這種情況下，不需要人為乾預，也不需要為模型運行設置手動規則。 相反，實施了一個分類器來評估文本並返回結果。
- 混合型： 作為最準確的模型，混合方法融合了基於規則和自動的兩全其美。 它們更精確、更實用，並且更受企業青睞，用於他們的情緒分析活動。
- 情緒檢測
- 細粒度分析
- 基於方面的分析
- 多語言分析
社交媒體情緒分析通過分析用戶情緒、評級和意見來衡量客戶情緒並在線告訴客戶對您的品牌或產品的感受。
- 品牌監控
- 社交媒體監控
- 市場調查
- 客戶之聲
- 客戶服務