Håll din plattform säker, kompatibel och varumärkesklar – med AI-driven moderering och mänsklig expertis som skalar i takt med din tillväxt.
Det sägs med rätta att bra företag alltid lyssnar på sina kunder, men frågan är om de verkligen förstår dem? Att förstå mänskliga känslor, känslor eller avsikt anses ofta vara svårt. Lösningen? Sentimentanalys - Det är en teknik för att härleda, mäta eller förstå bilden din produkt, tjänst eller varumärke bär på marknaden.
Enligt en studie tweetas 360 000 tweets varje minut.
40 % av de anställda får mellan 26 och 75 e-postmeddelanden per dag.
Dina kunder berättar hur de känner sig varje dag – i recensioner, inlägg på sociala medier, supportärenden och samtalsinspelningar. Sentimentanalystjänster omvandlar den råa feedbacken till märkta träningsdata, så att dina AI-modeller lär sig att läsa känslor, åsikter och avsikter på samma sätt som en människa skulle göra.
Shaip hjälper dig att bygga sentimentmodeller som faktiskt håller i produktion. Våra mänskliga annotatörer märker din text och röstdata på över 60 språk och fångar nyanserna – sarkasm, dialekt och aspektnivå – som standardmodeller tenderar att missa.
fokuserar på de recensioner ditt varumärke får online (positivt, neutralt och negativt)
fokuserar på de känslor din produkt eller tjänst väcker i dina kunders sinnen (glad, ledsen, besviken, upphetsad)
fokuserar på omedelbarheten av att använda ditt varumärke eller hitta en effektiv lösning på användarnas problem (brådskande och väntande)
fokuserar på att ta reda på om dina användare är intresserade av att använda din produkt eller ditt varumärke eller inte
Shaip-annotatörer märker finkorniga känslor – glad, ledsen, arg, frustrerad, upphetsad, neutral – i text, chattloggar och röstinspelningar.
Vi annoterar sentiment från mycket positivt till mycket negativt, inklusive neutrala och tvetydiga fall för mer nyanserad modellträning.
Aspektbaserade annoteringar identifierar vad kunderna reagerar på – personal, leverans, prissättning, appens prestanda – och den känsla som är kopplad till varje aspekt.
Shaip stöder sentimentannotering på fler än 50 språk med regionala annotatörer som förstår slang, ironi och lokala idiom.
Sentimentannoteringar för samtalsinspelningar, IVR-ljud och AI-transkriptioner av samtal med etiketter för ton, känsla och avsikt.
Mänskliga annotatörer flaggar sarkastisk, ironisk och tvetydig text så att modeller lär sig när ytlig innebörd skiljer sig från verklig avsikt.
Produktrecensionspolaritet, taggning av returförare och feedback på aspektnivå för listningar.
Patientfeedback-sentiment och klinisk tonmärkning, kommenterade av HIPAA-utbildade medarbetare.
Sentiment kring finansiella nyheter, resultatsamtal och analytikerkommentarer för handelssignaler och riskmodeller.
Reklamationssignal, klassificering av klagomål och poängsättning av kundens ansträngning för servicekvalitetsmodeller.
Feedback i appen, sentiment för supportärenden och NPS-analys i öppen text.
Märkning av röstsamtal och transkriptionsmärkning av chatbotar för utbildning och kvalitetssäkring.
Varumärkesomnämnandekänslor på X, Reddit, nyhets- och recensionssajter.
Opinionsövervakning, upptäckt av desinformation och analys av medborgarfeedback.
Vi kommer överens om språk, sentimentkategorier, projektmål, förväntad noggrannhet och datavolym i ett snabbt konsultationssamtal.
Vi skapar riktlinjer för annoteringar skräddarsydda för ert affärsanvändningsfall och säkerställer anpassning till gränsfall innan annoteringen påbörjas.
En första batch granskas för att validera annoteringskvaliteten, förfina arbetsflöden och säkerställa enhetlighet i hela projektet.
Annoteringsarbetsflöden utförs med hjälp av säkra verktyg och strukturerade processer för att upprätthålla konsekvens, skalbarhet och leverans i tid.
Flera kvalitetskontroller och expertgranskningar utförs för att upprätthålla hög annoteringsnoggrannhet och tillförlitliga resultat.
Slutliga datamängder levereras i din föredragna struktur och format, redo för sömlös integration i dina AI/ML-arbetsflöden.
Brandövervakning
Social Media Monitoring
Kundens röst
Kundservice
För att effektivt implementera ditt AI -initiativ behöver du stora volymer specialiserade utbildningsdatauppsättningar. Shaip är ett av de få företag på marknaden som säkerställer tillförlitliga utbildningsdata i världsklass i stor skala som uppfyller lagkrav/ GDPR-krav.
Skapa, kurera och samla specialbyggda datamängder (text, tal, bild, video) från över 100 länder över hela världen baserat på anpassade riktlinjer.
Utnyttja vår globala personalstyrka på mer än 30,000 erfarna och godkända bidragsgivare. Flexibel uppgiftsuppgift och arbetskraftskapacitet i realtid, effektivitet och övervakning av framsteg.
Vår egen plattform och skicklig arbetskraft använder flera metoder för kvalitetskontroll för att uppfylla eller överträffa kvalitetsstandarder för uppsamling av AI-utbildningsdataset.
Vår process effektiviserar, insamlingsprocessen genom enklare uppgiftsfördelning, hantering och datafångst direkt från app- och webbgränssnittet.
Behåll fullständig datakonfidentialitet genom att göra sekretess till vår prioritet. Vi ser till att dataformat kontrolleras och bevaras.
Kurerad domenspecifik data som samlats in från branschspecifika källor baserat på riktlinjer för insamling av kunddata.
Shaip hjälpte ett AI-företag att bygga en lösning för analys av tal, känslor och sentiment med hjälp av flerspråkig ljuddata och annoteringar från callcenter. Projektet förbättrade känslodetektering, kundinsikter och AI-modellens prestanda.
Sentimentanalys är processen för att härleda, mäta eller förstå den bild din produkt, tjänst eller varumärke bär på marknaden. Om det här låter för komplicerat, låt oss förfina det ytterligare.
Upptäck automatiskt ett eller flera mänskliga ansikten baserat på landmärken för ansiktet i en bild eller video. Sök i en befintlig databas med mänskliga ansikten för att jämföra och matcha för att bygga en intelligent plattform för ansiktsigenkänning.
Varje gång vi hör ett ord eller läser en text har vi den naturliga förmågan att identifiera och kategorisera ordet i personer, plats, plats, värderingar med mera. Människor kan snabbt känna igen ett ord, kategorisera det och förstå sammanhanget.
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Sentimentanalys, eller opinion mining, är processen att analysera text- eller röstdata för att avgöra om känslan bakom den är positiv, neutral eller negativ. Den använder naturlig språkbehandling (NLP) för att tolka ord, sammanhang och känslor som uttrycks i feedback eller innehåll på sociala medier.
Sociala medier är en plattform där kunder öppet delar åsikter. Sentimentanalys hjälper företag att förstå allmänhetens uppfattning, hantera sitt rykte och interagera effektivt med kunder.
Genom att analysera recensioner, kommentarer och omnämnanden kan företag följa den allmänna opinionen, identifiera negativa trender tidigt och vidta åtgärder för att förbättra sin varumärkesimage.
Finkornig sentimentanalys ger detaljerade sentimentpoäng, såsom mycket positiv eller något negativ, snarare än breda kategorier som positiv eller negativ. Detta hjälper företag att förstå feedback med större precision.
Aspektbaserad analys fokuserar på specifika delar av feedbacken, såsom kundservice eller produktkvalitet, för att fastställa positiv eller negativ uppfattning om dessa enskilda aspekter.
Flerspråkig analys använder verktyg och översättningar för att tolka sentiment på olika språk, vilket säkerställer noggrannhet för globala företag som är verksamma i olika regioner.
Tvetydighet och sarkasm är svåra för maskiner att tolka utan sammanhang. Högkvalitativa, människoannoterade dataset hjälper modeller att förstå dessa komplexiteter bättre.
Det hjälper till att identifiera kundernas problemområden och spåra nöjdhet genom att analysera feedback från samtal, e-postmeddelanden och recensioner, vilket möjliggör snabbare lösningar och förbättrad service.
Branscher som e-handel, sjukvård, finans och hotell och restaurang drar nytta av att använda sentimentanalys för att förbättra kundupplevelsen, hantera rykte och förfina marknadsföringsinsatser.
Tidslinjerna varierar beroende på komplexitet, datastorlek och vilka språk som används, men är vanligtvis slutförda inom några veckor.
Sentimentanalys används ofta för varumärkesövervakning, lyssnande på sociala medier, förbättring av kundservice och för att skapa riktade marknadsföringskampanjer.
Shaip erbjuder skalbar, flerspråkig sentimentanalys med mångsidig, högkvalitativ träningsdata. Deras tjänster följer integritetsregler som GDPR och HIPAA och säkerställer korrekta resultat genom mänsklig annotering.
Shaip använder rigorösa valideringsprocesser och proprietära verktyg för kvalitetskontroll samtidigt som de följer sekretessregler genom dataanonymisering och säker hantering.
Kostnaderna beror på projektets komplexitet, storlek och anpassningsmöjligheter. Kontakta Shaip för en skräddarsydd offert.
