Dịch vụ phân tích tình cảm
lắng nghe, nó hiểu.
Phân tích cảm xúc và tình cảm của con người bằng cách diễn giải các sắc thái trong đánh giá của khách hàng, tin tức tài chính, phương tiện truyền thông xã hội, v.v.
Khách hàng nổi bật
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.
Twitter:
Theo nghiên cứu, 360,000, các tweet được tweet mỗi phút
E-mail:
40% nhân viên nhận được từ 26-75 email mỗi ngày
Dịch vụ Phân tích Cảm xúc giúp bạn ghi điểm lớn về trải nghiệm khách hàng
Giải pháp thế giới thực
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.
Làm thế nào chúng ta có thể giúp đỡ
- Thực hiện phân tích tình cảm của ví dụ:
- đánh giá sản phẩm
- đánh giá dịch vụ
- đánh giá phim
- email khiếu nại / phản hồi
- cuộc gọi và cuộc họp của khách hàng
- Phân tích nội dung mạng xã hội, bao gồm:
- Tweets
- Facebook bài viết
- Blog bình luận
- Diễn đàn -Quora, Reddit
- Cung cấp dữ liệu phân tích cảm xúc làm dữ liệu đào tạo cho máy học
Lợi ích
- Phân tích và xử lý các tập dữ liệu lớn
- Tận dụng trí tuệ con người để xác định chính xác tình cảm của khách hàng
- Lực lượng lao động linh hoạt bao gồm các chuyên gia miền
- Mở rộng quy mô khi bạn phát triển
- 95% Kết quả đảm bảo chất lượng
Lợi ích kinh doanh
- Theo dõi sức khỏe của thương hiệu
- Quản lý danh tiếng thương hiệu
- Phân tích cạnh tranh
- Cải tiến dịch vụ khách hàng
- Các chiến dịch tiếp thị tốt hơn dựa trên nhịp đập của khán giả của bạn
Các loại tham số phân tích tình cảm
Polarity
tập trung vào các đánh giá mà thương hiệu của bạn nhận được trực tuyến (tích cực, trung lập và tiêu cực)
Cảm xúc
tập trung vào cảm xúc của sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong tâm trí khách hàng (vui, buồn, thất vọng, vui mừng)
Khẩn cấp
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)
Ý định
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
Các loại dịch vụ phân tích tình cảm
Phát hiện cảm xúc
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.
Phân tích chi tiết
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.
Phân tích dựa trên khía cạnh
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.
Phân tích đa ngôn ngữ
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.
Các trường hợp sử dụng chính
Giám sát thương hiệu
Giám sát phương tiện truyền thông xã hội
Tiếng nói của khách hàng
Dịch vụ chăm sóc khách hàng
Tài nguyên đề xuất
BLOG
Phân tích điều gì, tại sao và như thế nào về tình cảm
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.
Sách điện tử (eBook)
Chìa khóa để vượt qua trở ngại phát triển AI Dữ liệu đào tạo đáng tin cậy về AI
Thực sự có một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc được tạo ra mỗi ngày: 2.5 tạ triệu byte, theo Social Media Today. Nhưng điều đó không có nghĩa là tất cả đều xứng đáng để đào tạo thuật toán của bạn.
Hướng dẫn người mua
Hướng dẫn của Người mua về Dữ liệu Đào tạo AI
Trong thế giới của trí tuệ nhân tạo và máy học, việc đào tạo dữ liệu là không thể tránh khỏi. Đây là quá trình làm cho các mô-đun học máy chính xác, hiệu quả và đầy đủ chức năng.
Sử dụng AI để cải thiện hiệu suất kinh doanh thông qua trải nghiệm khách hàng
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
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. Phân tích cảm xúc cũng được coi là khai thác ý kiến. Với sự gia tăng của phương tiện truyền thông xã hội, mọi người đã bắt đầu nói chuyện cởi mở hơn về trải nghiệm của họ với các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến thông qua blog, vlog, câu chuyện trên mạng xã hội, đánh giá, đề xuất, vòng tròn, thẻ bắt đầu bằng #, nhận xét, tin nhắn trực tiếp, ảnh hưởng nhỏ và chúng tôi chắc chắn bạn có thể tự nghĩ ra một danh sách. Khi điều này xảy ra trực tuyến, nó để lại dấu vết kỹ thuật số về sự thể hiện trải nghiệm của một cá nhân. Bây giờ, trải nghiệm này có thể là tích cực, tiêu cực hoặc đơn giản là trung tính. Phân tích cảm xúc là việc khai thác tất cả những biểu hiện và trải nghiệm này trực tuyến dưới dạng văn bản.
- Phân cực: tập trung vào các đánh giá mà thương hiệu của bạn nhận được trực tuyến (tích cực, trung lập và tiêu cực)
- Những cảm xúc: tập trung vào cảm xúc của sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong tâm trí khách hàng (vui, buồn, thất vọng, vui mừng)
- Khẩn cấp: 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)
- Ý định: 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
- Dựa trên quy tắc: Đây là nơi bạn xác định thủ công quy tắc cho mô hình của mình để thực hiện phân tích cảm tính trên dữ liệu bạn có. Quy tắc có thể là một tham số mà chúng ta đã thảo luận ở trên - tính cực, mức độ khẩn cấp, các khía cạnh và hơn thế nữa.
- Tự động: Khía cạnh phân tích tình cảm này hoạt động hoàn toàn dựa trên các thuật toán học máy. Trong việc này, không cần sự can thiệp của con người và thiết lập các quy tắc thủ công để một mô hình hoạt động. Thay vào đó, một bộ phân loại được triển khai để đánh giá văn bản và trả về kết quả.
- Hybrid: Các mô hình chính xác nhất, phương pháp tiếp cận kết hợp pha trộn tốt nhất của cả hai thế giới - dựa trên quy tắc và tự động. Chúng chính xác hơn, chức năng hơn và được các doanh nghiệp ưa thích cho các chiến dịch phân tích tình cảm của họ.
- Phát hiện cảm xúc
- Phân tích chi tiết
- Phân tích dựa trên khía cạnh
- Phân tích đa ngôn ngữ
Phân tích tình cảm trên mạng xã hội đo lường tình cảm của khách hàng và cho biết cảm nhận của khách hàng về thương hiệu hoặc sản phẩm của bạn trực tuyến bằng cách phân tích cảm xúc, xếp hạng và ý kiến của người dùng.
- Giám sát thương hiệu
- Giám sát phương tiện truyền thông xã hội
- Nghiên cứu thị trường
- Tiếng nói của khách hàng
- Dịch vụ khách hàng