Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
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.
40% nhân viên nhận được từ 26-75 email mỗi ngày
Phân tích dữ liệu để hiểu được tình cảm của người dùng
Với sự gia tăng của phương tiện truyền thông xã hội, mọi người thường chia sẻ trải nghiệm của họ với các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến thông qua blog, vlog, tin bài, câu chuyện trên mạng xã hội, đánh giá, đề xuất, vòng tròn, thẻ bắt đầu bằng #, nhận xét, tin nhắn trực tiếp, ảnh hưởng vi mô, v.v.
Shaip cung cấp cho bạn các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như phát hiện cảm xúc, phân loại tình cảm, phân tích chi tiết, phân tích dựa trên khía cạnh, phân tích đa ngôn ngữ, v.v. để khám phá những hiểu biết có ý nghĩa từ cảm xúc và tình cảm của người dùng. Chúng tôi giúp bạn xác định xem cảm xúc trong văn bản là tiêu cực, tích cực hay trung lập. Ngôn ngữ thường không rõ ràng hoặc theo ngữ cảnh cao, khiến máy móc cực kỳ khó học nếu không có sự trợ giúp của con người và do đó, dữ liệu đào tạo do con người chú thích trở nên quan trọng đối với các nền tảng ML.
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
Phương pháp này xác định cảm xúc đằng sau việc sử dụng thương hiệu của bạn cho một mục đích. Ví dụ: nếu họ mua quần áo từ cửa hàng Thương mại điện tử của bạn, họ có thể hài lòng với thủ tục gửi hàng, chất lượng quần áo hoặc nhiều lựa chọn của bạn hoặc thất vọng với chúng. Ngoài hai cảm xúc này, người dùng cũng có thể đối mặt với bất kỳ cảm xúc cụ thể hoặc hỗn hợp nào trong quang phổ. Một trong những thiếu sót của loại hình này là người dùng có vô số cách để thể hiện cảm xúc của họ - thông qua văn bản, biểu tượng cảm xúc, châm biếm, v.v. Mô hình phải được phát triển cao để phát hiện cảm xúc đằng sau những biểu hiện độc đáo của họ.
Một hình thức phân tích trực tiếp hơn liên quan đến việc tìm ra các cực liên quan đến thương hiệu của bạn. Từ rất tích cực đến trung tính đến rất tiêu cực, người dùng có thể trải nghiệm bất kỳ thuộc tính nào liên quan đến thương hiệu của bạn và các thuộc tính này có thể có hình dạng hữu hình dưới dạng xếp hạng (ví dụ: dựa trên sao) và tất cả những gì mô hình của bạn cần làm là khai thác các hình thức xếp hạng khác nhau này từ các nguồn đa dạng.
Các bài đánh giá thường chứa phản hồi và đề xuất rõ ràng, mặt khác, phân tích tình cảm dựa trên khía cạnh giúp bạn tiến thêm một bước. Ở đây, người dùng thường chỉ ra một số điều tốt hoặc xấu trong đánh giá của họ ngoài xếp hạng và bày tỏ cảm xúc. Ví dụ - Nhân viên bàn du lịch cực kỳ thô lỗ và lờ đờ. Chúng tôi đã phải đợi một giờ trước khi có hành trình trong ngày ”.
Những gì nằm bên dưới cảm xúc là hai rút ra chính từ hoạt động kinh doanh của bạn. Những điều này có thể được sửa chữa, cải thiện hoặc được công nhận thông qua phân tích dựa trên khía cạnh.
Đây là đánh giá tình cảm trên các ngôn ngữ khác nhau. Ngôn ngữ có thể phụ thuộc vào khu vực bạn hoạt động, quốc gia bạn chuyển đến và hơn thế nữa. Phân tích này liên quan đến việc sử dụng thuật toán và khai thác theo ngôn ngữ cụ thể, trình dịch khi không có nó, từ vựng tình cảm, v.v.
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.
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.
Sử dụng AI để cải thiện hiệu suất kinh doanh thông qua trải nghiệm khách hàng
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.
