-
-
Tên Công Ty
Giữ cho nền tảng của bạn an toàn, tuân thủ quy định và sẵn sàng cho thương hiệu — với tính năng kiểm duyệt dựa trên trí tuệ nhân tạo và chuyên môn của con người, có thể mở rộng quy mô cùng với sự phát triển của doanh nghiệp bạn.
Người ta nói đúng rằng doanh nghiệp tốt luôn lắng nghe khách hàng, nhưng câu hỏi đặt ra là họ có thực sự hiểu họ không? Hiểu được tình cảm, cảm xúc hoặc ý định của con người thường được coi là khó khăn. Giải pháp? Phân tích cảm xúc - Đây là một kỹ thuật để suy luận, đánh giá hoặc hiểu hình ảnh mà sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của bạn mang trên thị trường.
Theo nghiên cứu, 360,000 Mỗi phút đều có một bài đăng trên Twitter.
40% Nhân viên nhận được từ 26 đến 75 email mỗi ngày.
Khách hàng của bạn chia sẻ cảm nhận của họ mỗi ngày — thông qua các bài đánh giá, bài đăng trên mạng xã hội, phiếu yêu cầu hỗ trợ và bản ghi âm cuộc gọi. Các dịch vụ phân tích cảm xúc biến những phản hồi thô đó thành dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn, giúp các mô hình AI của bạn học cách nhận biết cảm xúc, ý kiến và ý định giống như con người.
Shaip giúp bạn xây dựng các mô hình phân tích cảm xúc thực sự hiệu quả trong môi trường sản xuất. Các chuyên gia chú thích của chúng tôi sẽ gắn nhãn dữ liệu văn bản và giọng nói của bạn trên hơn 60 ngôn ngữ, nắm bắt được những sắc thái tinh tế — sự châm biếm, phương ngữ và ý nghĩa ở cấp độ khía cạnh — mà các mô hình có sẵn thường bỏ sót.
tập trung vào các đánh giá mà thương hiệu của bạn nhận được trực tuyến (tích cực, trung lập và tiêu cực)
tập trung vào cảm xúc của sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong tâm trí khách hàng (vui, buồn, thất vọng, vui mừng)
tập trung vào tính tức thời của việc sử dụng thương hiệu của bạn hoặc tìm ra giải pháp hiệu quả cho các vấn đề của người dùng (khẩn cấp và có thể chờ đợi)
tập trung vào việc tìm hiểu xem người dùng của bạn có quan tâm đến việc sử dụng sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn hay không
Những người chú thích theo phương pháp Shaip dán nhãn các cảm xúc chi tiết — vui vẻ, buồn bã, tức giận, thất vọng, phấn khích, trung lập — trên văn bản, nhật ký trò chuyện và bản ghi âm giọng nói.
Chúng tôi phân loại cảm xúc từ rất tích cực đến rất tiêu cực, bao gồm cả các trường hợp trung lập và mơ hồ để huấn luyện mô hình chi tiết hơn.
Phương pháp chú thích dựa trên khía cạnh xác định những gì khách hàng phản ứng — nhân viên, giao hàng, giá cả, hiệu suất ứng dụng — và cảm xúc gắn liền với từng khía cạnh.
Shaip hỗ trợ chú thích cảm xúc bằng hơn 50 ngôn ngữ với đội ngũ chuyên gia chú thích khu vực, những người hiểu rõ tiếng lóng, sự châm biếm và các thành ngữ địa phương.
Phân tích cảm xúc cho bản ghi âm cuộc gọi, âm thanh IVR và bản ghi hội thoại AI với các nhãn về giọng điệu, cảm xúc và ý định.
Người chú thích sẽ đánh dấu các đoạn văn bản mang tính mỉa mai, châm biếm và mơ hồ để mô hình học được khi nào ý nghĩa bề ngoài khác với ý định thực sự.
Độ phân cực của đánh giá sản phẩm, gắn thẻ yếu tố thúc đẩy trả hàng và phản hồi ở cấp độ khía cạnh trên các danh sách sản phẩm.
Gắn thẻ cảm xúc phản hồi của bệnh nhân và giọng điệu ghi chú lâm sàng, được chú thích bởi các nhân viên được đào tạo theo tiêu chuẩn HIPAA.
Tâm lý thị trường đối với tin tức tài chính, báo cáo thu nhập và bình luận của các nhà phân tích dùng để lập tín hiệu giao dịch và mô hình rủi ro.
Mô hình chất lượng dịch vụ bao gồm: âm báo cuộc gọi, phân loại khiếu nại và chấm điểm nỗ lực của khách hàng cho các mô hình chất lượng dịch vụ.
Phân tích phản hồi trong ứng dụng, cảm nhận về phiếu hỗ trợ và phân tích văn bản mở NPS.
Ghi nhận cảm xúc cuộc gọi thoại và dán nhãn bản ghi chatbot để phục vụ đào tạo và kiểm thử chất lượng.
Mức độ thiện cảm đối với thương hiệu được đề cập trên X, Reddit, các trang tin tức và trang đánh giá.
Theo dõi dư luận, phát hiện thông tin sai lệch và phân tích phản hồi của người dân.
Chúng tôi thống nhất về ngôn ngữ, các loại cảm xúc, mục tiêu dự án, độ chính xác mong muốn và khối lượng dữ liệu trong một cuộc gọi tư vấn ngắn.
Chúng tôi tạo ra các hướng dẫn chú thích phù hợp với trường hợp sử dụng kinh doanh của bạn và đảm bảo sự thống nhất về các trường hợp ngoại lệ trước khi bắt đầu chú thích.
Một lô đầu tiên được xem xét để xác nhận chất lượng chú thích, tinh chỉnh quy trình làm việc và đảm bảo tính nhất quán trong toàn bộ dự án.
Quy trình chú thích được thực hiện bằng các công cụ bảo mật và quy trình có cấu trúc để duy trì tính nhất quán, khả năng mở rộng và việc giao hàng đúng thời hạn.
Nhiều bước kiểm tra chất lượng và đánh giá của chuyên gia được thực hiện để duy trì độ chính xác cao của chú thích và kết quả đầu ra đáng tin cậy.
Các bộ dữ liệu cuối cùng được cung cấp theo cấu trúc và định dạng bạn ưa thích, sẵn sàng để tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc AI/ML của bạn.
Giám sát thương hiệu
Giám sát phương tiện truyền thông xã hội
Tiếng nói của khách hàng
Dịch Vụ CSKH
Để triển khai hiệu quả sáng kiến AI của mình, bạn sẽ cần khối lượng lớn bộ dữ liệu đào tạo chuyên biệt. Shaip là một trong số rất ít công ty trên thị trường đảm bảo dữ liệu đào tạo đáng tin cậy, đẳng cấp thế giới trên quy mô phù hợp với các yêu cầu quy định / GDPR.
Tạo, quản lý và thu thập tập dữ liệu được xây dựng tùy chỉnh (văn bản, lời nói, hình ảnh, video) từ hơn 100 quốc gia trên toàn cầu dựa trên các nguyên tắc tùy chỉnh.
Tận dụng lực lượng lao động toàn cầu của chúng tôi gồm hơn 30,000 cộng tác viên có kinh nghiệm và được chứng nhận. Phân công nhiệm vụ linh hoạt & theo dõi năng lực, hiệu quả và tiến độ của lực lượng lao động trong thời gian thực.
Nền tảng độc quyền và lực lượng lao động có tay nghề cao của chúng tôi sử dụng nhiều phương pháp kiểm soát chất lượng để đáp ứng hoặc vượt quá các tiêu chuẩn chất lượng được đặt ra để thu thập bộ dữ liệu đào tạo AI.
Quy trình của chúng tôi sắp xếp hợp lý, quy trình thu thập thông qua việc phân phối, quản lý và thu thập dữ liệu dễ dàng hơn trực tiếp từ ứng dụng và giao diện web.
Duy trì tính bảo mật của dữ liệu hoàn toàn bằng cách đặt quyền riêng tư lên ưu tiên của chúng tôi. Chúng tôi đảm bảo các định dạng dữ liệu được kiểm soát và bảo quản theo chính sách.
Dữ liệu được quản lý theo miền cụ thể được thu thập từ các nguồn cụ thể trong ngành dựa trên nguyên tắc thu thập dữ liệu khách hàng.
Shaip đã hỗ trợ một công ty AI xây dựng giải pháp phân tích cảm xúc và thái độ giọng nói bằng cách sử dụng dữ liệu âm thanh và chú thích từ trung tâm cuộc gọi đa ngôn ngữ. Dự án này đã cải thiện khả năng phát hiện cảm xúc, hiểu biết về khách hàng và hiệu suất của mô hình AI.
Phân tích cảm xúc là quá trình suy luận, đánh giá hoặc hiểu hình ảnh mà sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của bạn mang trên thị trường. Nếu điều này nghe có vẻ quá phức tạp, hãy tinh chỉnh nó thêm.
Tự động phát hiện một hoặc nhiều khuôn mặt người dựa trên các điểm mốc trên khuôn mặt trong hình ảnh hoặc video. Tìm kiếm cơ sở dữ liệu hiện có về khuôn mặt người để so sánh và đối sánh nhằm xây dựng một nền tảng nhận dạng khuôn mặt thông minh.
Mỗi khi chúng ta nghe một từ hoặc đọc một văn bản, chúng ta có khả năng tự nhiên để xác định và phân loại từ đó thành người, địa điểm, vị trí, giá trị và hơn thế nữa. Con người có thể nhanh chóng nhận ra một từ, phân loại nó và hiểu ngữ cảnh.
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Phân tích tình cảm, hay khai thác ý kiến, là quá trình phân tích dữ liệu văn bản hoặc giọng nói để xác định xem tình cảm đằng sau nó là tích cực, trung lập hay tiêu cực. Nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để diễn giải các từ, ngữ cảnh và cảm xúc được thể hiện trong phản hồi hoặc nội dung phương tiện truyền thông xã hội.
Phương tiện truyền thông xã hội là nền tảng nơi khách hàng chia sẻ ý kiến một cách cởi mở. Phân tích tình cảm giúp doanh nghiệp hiểu được nhận thức của công chúng, quản lý danh tiếng của mình và tương tác hiệu quả với khách hàng.
Bằng cách phân tích các đánh giá, bình luận và đề cập, các công ty có thể theo dõi tâm lý công chúng, xác định sớm xu hướng tiêu cực và hành động để cải thiện hình ảnh thương hiệu của mình.
Phân tích tình cảm chi tiết cung cấp điểm tình cảm chi tiết, chẳng hạn như rất tích cực hoặc hơi tiêu cực, thay vì các danh mục chung như tích cực hoặc tiêu cực. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu phản hồi chính xác hơn.
Phân tích dựa trên khía cạnh tập trung vào các phần phản hồi cụ thể, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng hoặc chất lượng sản phẩm, để xác định tình cảm tích cực hay tiêu cực đối với từng khía cạnh đó.
Phân tích đa ngôn ngữ sử dụng các công cụ và bản dịch để diễn giải cảm xúc bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, đảm bảo tính chính xác cho các doanh nghiệp toàn cầu hoạt động ở nhiều khu vực khác nhau.
Sự mơ hồ và mỉa mai là những điều khó hiểu đối với máy móc nếu không có ngữ cảnh. Các tập dữ liệu có chú thích của con người chất lượng cao giúp các mô hình hiểu rõ hơn những điều phức tạp này.
Công cụ này giúp xác định những điểm khó khăn của khách hàng và theo dõi mức độ hài lòng bằng cách phân tích phản hồi từ các cuộc gọi, email và đánh giá, cho phép giải quyết nhanh hơn và cải thiện dịch vụ.
Các ngành như thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe, tài chính và khách sạn được hưởng lợi khi sử dụng phân tích tình cảm để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, quản lý danh tiếng và tinh chỉnh các nỗ lực tiếp thị.
Mốc thời gian thay đổi tùy theo độ phức tạp, kích thước dữ liệu và ngôn ngữ liên quan nhưng thường hoàn thành trong vòng vài tuần.
Phân tích tình cảm thường được sử dụng để theo dõi thương hiệu, lắng nghe phương tiện truyền thông xã hội, cải thiện dịch vụ khách hàng và tạo các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu.
Shaip cung cấp phân tích tình cảm đa ngôn ngữ, có thể mở rộng với dữ liệu đào tạo đa dạng, chất lượng cao. Các dịch vụ của họ tuân thủ các quy định về quyền riêng tư như GDPR và HIPAA và đảm bảo kết quả chính xác thông qua chú thích của con người.
Shaip sử dụng các quy trình xác thực nghiêm ngặt và các công cụ độc quyền để kiểm soát chất lượng trong khi tuân thủ các quy định về quyền riêng tư thông qua việc ẩn danh dữ liệu và xử lý an toàn.
Chi phí phụ thuộc vào độ phức tạp, quy mô và tùy chỉnh của dự án. Liên hệ với Shaip để được báo giá phù hợp.
