Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Правильно сказано, что хороший бизнес всегда прислушивается к своим клиентам, но вопрос в том, действительно ли они их понимают? Часто считается трудным понять человеческие чувства, эмоции или намерения. Решение? Анализ настроений - это метод определения, оценки или понимания имиджа вашего продукта, услуги или бренда на рынке.
40%. сотрудников получают от 26 до 75 писем в день
Анализируйте данные, чтобы понять настроения пользователей
С ростом социальных сетей люди часто делятся своим опытом с продуктами и услугами в Интернете через блоги, влоги, новостные статьи, истории из социальных сетей, обзоры, рекомендации, обзоры, хэштеги, комментарии, прямые сообщения, микровлияния и т. Д.
Shaip предлагает вам различные методы, например обнаружение эмоций, классификацию настроений, детальный анализ, анализ на основе аспектов, многоязычный анализ и т. Д., Чтобы раскрыть значимую информацию об эмоциях и настроениях пользователей. Мы поможем вам определить, является ли настроение в тексте отрицательным, положительным или нейтральным. Язык часто неоднозначен или очень контекстуален, что делает чрезвычайно трудным обучение машин без помощи человека, и, следовательно, данные обучения, аннотированные людьми, становятся критически важными для платформ машинного обучения.
фокусируется на обзорах, которые ваш бренд получает в Интернете (положительных, нейтральных и отрицательных)
фокусируется на эмоциях, которые вызывает ваш продукт или услуга в умах ваших клиентов (счастливые, грустные, разочарованные, взволнованные)
фокусируется на оперативности использования вашего бренда или поиске эффективного решения проблем пользователей (срочных и ожидаемых)
фокусируется на выяснении, заинтересованы ли ваши пользователи в использовании вашего продукта или бренда или нет
Этот метод определяет эмоции, стоящие за использованием вашего бренда с определенной целью. Например, если они купили одежду в вашем магазине электронной коммерции, они могут быть довольны вашими процедурами доставки, качеством одежды или диапазоном выбора или разочароваться в них. Помимо этих двух эмоций, пользователь может столкнуться с любыми конкретными эмоциями или комбинацией эмоций в спектре. Одним из недостатков этого типа является то, что у пользователей есть множество способов выразить свои эмоции - с помощью текста, смайликов, сарказма и т. Д. Модель должна быть высокоразвитой, чтобы обнаруживать эмоции, стоящие за их уникальными выражениями.
Более прямая форма анализа включает определение полярности, связанной с вашим брендом. От очень положительного до нейтрального или очень отрицательного, пользователи могут столкнуться с любым атрибутом, касающимся вашего бренда, и эти атрибуты могут принять осязаемую форму в виде рейтингов (например, на основе звезд), и все, что ваша модель должна сделать, это собрать эти различные формы оценок из разных источников.
Обзоры часто содержат полезные отзывы и предложения, с другой стороны, анализ тональности на основе аспектов продвигает вас на шаг впереди. Здесь пользователи обычно указывают в своих обзорах на хорошие или плохие вещи, помимо оценок и выражения эмоций. Например - сотрудник бюро путешествий был очень грубым и вялым. Нам пришлось ждать час, прежде чем мы составили наш дневной маршрут ».
За эмоциями скрываются два важных вывода из ваших деловых операций. Их можно исправить, улучшить или распознать с помощью анализа на основе аспектов.
Это оценка настроений на разных языках. Язык может зависеть от регионов, в которых вы работаете, стран, в которые вы осуществляете доставку, и т. Этот анализ включает использование специфичного для языка интеллектуального анализа данных и алгоритмов, переводчиков в случае их отсутствия, лексиконов тональности и многого другого.
Мониторинг бренда
Социальный мониторинг СМИ
Голос клиента
Служба поддержки
Для эффективного развертывания вашей инициативы AI вам потребуются большие объемы специализированных наборов данных для обучения. Shaip - одна из немногих компаний на рынке, которая обеспечивает надежные данные обучения мирового класса в масштабе, соответствующем нормативным требованиям и требованиям GDPR.
Создавайте, курируйте и собирайте настраиваемые наборы данных (текст, речь, изображения, видео) из более чем 100 стран по всему миру на основе настраиваемых правил.
Используйте нашу глобальную команду из 30,000+ опытных и сертифицированных участников. Гибкое распределение задач и мониторинг потенциала, эффективности и прогресса персонала в реальном времени.
Наша запатентованная платформа и квалифицированный персонал используют несколько методов контроля качества, чтобы соответствовать или превосходить стандарты качества, установленные для сбора наборов данных для обучения ИИ.
Наш процесс упрощает процесс сбора за счет более простого распределения задач, управления и сбора данных непосредственно из приложения и веб-интерфейса.
Сохраняйте полную конфиденциальность данных, делая конфиденциальность нашим приоритетом. Мы гарантируем, что форматы данных контролируются и сохраняются в соответствии с политикой.
Кураторские данные по предметной области, собранные из отраслевых источников на основе рекомендаций по сбору данных о клиентах.
Анализ настроений - это процесс определения, оценки или понимания имиджа вашего продукта, услуги или бренда на рынке. Если это звучит слишком сложно, давайте доработаем его дальше.
Автоматическое обнаружение одного или нескольких человеческих лиц на основе лицевых ориентиров на изображении или видео. Выполните поиск в существующей базе данных человеческих лиц, чтобы сравнить и сопоставить их, чтобы создать интеллектуальную платформу распознавания лиц.
Каждый раз, когда мы слышим слово или читаем текст, у нас появляется естественная способность идентифицировать и классифицировать слово по людям, месту, местоположению, ценностям и т. д. Люди могут быстро распознавать слово, классифицировать его и понимать контекст.
Использование ИИ для повышения эффективности бизнеса за счет обслуживания клиентов
Анализ настроений, или добыча мнений, представляет собой процесс анализа текстовых или голосовых данных для определения того, является ли стоящее за ними настроение положительным, нейтральным или отрицательным. Он использует обработку естественного языка (NLP) для интерпретации слов, контекста и эмоций, выраженных в отзывах или контенте социальных сетей.
Социальные сети — это платформа, где клиенты открыто делятся мнениями. Анализ настроений помогает компаниям понимать общественное восприятие, управлять своей репутацией и эффективно взаимодействовать с клиентами.
Анализируя отзывы, комментарии и упоминания, компании могут отслеживать общественные настроения, выявлять негативные тенденции на ранних этапах и принимать меры по улучшению имиджа своего бренда.
Детальный анализ настроений дает подробные оценки настроений, например, очень позитивные или слегка негативные, а не широкие категории, например, позитивные или негативные. Это помогает компаниям понимать обратную связь с большей точностью.
Аспектный анализ фокусируется на определенных частях отзывов, таких как обслуживание клиентов или качество продукции, чтобы определить положительные или отрицательные настроения по этим отдельным аспектам.
Многоязычный анализ использует инструменты и переводы для интерпретации настроений на разных языках, обеспечивая точность для глобальных компаний, работающих в различных регионах.
Двусмысленность и сарказм трудно интерпретировать машинам без контекста. Высококачественные наборы данных, аннотированные людьми, помогают моделям лучше понимать эти сложности.
Он помогает выявлять проблемные места клиентов и отслеживать удовлетворенность клиентов, анализируя отзывы по звонкам, электронным письмам и отзывам, что позволяет быстрее находить решения и улучшать обслуживание.
Такие отрасли, как электронная коммерция, здравоохранение, финансы и гостиничный бизнес, получают выгоду от использования анализа настроений для улучшения качества обслуживания клиентов, управления репутацией и совершенствования маркетинговых мероприятий.
Сроки зависят от сложности, размера данных и используемых языков, но обычно они завершаются в течение нескольких недель.
Анализ настроений обычно используется для мониторинга бренда, анализа социальных сетей, улучшения обслуживания клиентов и создания целевых маркетинговых кампаний.
Shaip предлагает масштабируемый многоязычный анализ настроений с разнообразными высококачественными данными для обучения. Их услуги соответствуют правилам конфиденциальности, таким как GDPR и HIPAA, и обеспечивают точные результаты благодаря аннотации человеком.
Shaip использует строгие процессы проверки и фирменные инструменты для контроля качества, соблюдая при этом правила конфиденциальности посредством анонимизации данных и безопасной обработки.
Стоимость зависит от сложности, размера и настройки проекта. Свяжитесь с Shaip для индивидуального расчета.
