Sentimentanalystjänster

Nu AI inte bara
lyssnar, det förstår.

Analysera mänskliga känslor och känslor genom att tolka nyanser i kundrecensioner, finansiella nyheter, sociala medier etc.

Sentimentanalystjänster

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

amason
Google
Microsoft
Cogknit
Det finns en ökande efterfrågan på att analysera mänskliga känslor och känslor för att avslöja oupptäckta insikter.

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.

Twitter:

Enligt en studie 360,000, tweets twittras varje minut

E-post:

40% av de anställda får mellan 26-75 mejl per dag

Sentiment Analysis Services hjälper dig att få ett stort betyg på kundupplevelsen

Verklig lösning

Analysera data för att förstå användarens känslor 

Med uppkomsten av sociala medier delar människor ofta sina erfarenheter med produkter och tjänster online via bloggar, vloggar, nyhetsartiklar, sociala medier, recensioner, rekommendationer, sammanställningar, hashtags, kommentarer, direktmeddelanden, mikroinfluenser etc.

Shaip erbjuder dig olika tekniker, dvs känseldetektering, känsloklassificering, finkornig analys, aspektbaserad analys, flerspråkig analys, etc. för att avslöja meningsfulla insikter från användarens känslor och känslor. Vi hjälper dig att avgöra om stämningen i texten är negativ, positiv eller neutral. Språket är ofta tvetydigt eller mycket kontextuellt, vilket gör det extremt svårt för maskiner att lära sig utan mänsklig hjälp, och därför blir träningsdata som kommenteras av människor kritiska för ML -plattformar.

Hur vi kan hjälpa

  • Utför sentimentanalys av t.ex.
    • recensioner
    • service recensioner
    • filmrecensioner
    • e -postklagomål / feedback
    • kundsamtal och möten
  • Analysera innehåll på sociala medier, inklusive:
    • Tweets
    • Facebook-inlägg
    • Bloggkommentarer
    • Forum -Quora, Reddit
  • Ge sentimentanalysdata som utbildningsdata för maskininlärning

Fördelar

  • Analysera och bearbeta stora datamängder
  • Utnyttja mänsklig intelligens för att exakt bestämma kundens känslor
  • En flexibel arbetskraft bestående av domänexperter
  • Skala när du växer
  • 95% kvalitetssäkrade resultat

Affärsförmåner

  • Övervaka varumärkets hälsa
  • Hantera varumärkes rykte
  • Tävlingsanalys
  • Kundtjänstförbättring
  • Bättre marknadsföringskampanjer baserat på pulsen på din publik

Typer av sentimentanalysparametrar

Polaritet

fokuserar på de recensioner ditt varumärke får online (positivt, neutralt och negativt)

Polaritet

Känslor

fokuserar på de känslor din produkt eller tjänst väcker i dina kunders sinnen (glad, ledsen, besviken, upphetsad)

Känslor

Brådska

fokuserar på omedelbarheten av att använda ditt varumärke eller hitta en effektiv lösning på användarnas problem (brådskande och väntande)

Brådska

Avsikt

fokuserar på att ta reda på om dina användare är intresserade av att använda din produkt eller ditt varumärke eller inte

Avsikt

Typer av sentimentanalystjänster

Känslomässig upptäckt

Känslomässig upptäckt

Denna metod bestämmer känslan bakom att använda ditt varumärke för ett ändamål. Om de till exempel köpte kläder från din e -handelsbutik kan de antingen vara nöjda med dina leveransförfaranden, klädkvaliteten eller utbudet eller bli besvikna över dem. Bortsett från dessa två känslor kan en användare också möta alla specifika eller en blandning av känslor i spektrumet. En av bristerna med denna typ är att användarna har en mängd olika sätt att uttrycka sina känslor - genom text, emojis, sarkasm och mer. Modellen bör vara mycket utvecklad för att upptäcka känslorna bakom deras unika uttryck.

Finkornig analys

En mer direkt analysform innebär att ta reda på polariteten i ditt varumärke. Från mycket positivt till neutralt till mycket negativt, användarna kan uppleva alla attribut som rör ditt varumärke och dessa attribut kan ta en påtaglig form i form av betyg (t.ex. stjärnor baserade) och allt din modell behöver göra är att gruva dessa olika former av betyg från olika källor.

Finkornig analys
Aspektbaserad analys

Aspektbaserad analys

Recensioner innehåller ofta god feedback och förslag å andra sidan aspektbaserad sentimentanalys tar dig ett steg längre. Här påpekar användarna i allmänhet några bra eller dåliga saker i sina recensioner förutom betyg och uttryck för känslor. Till exempel - resediskassistenten var extremt oförskämd och slö. Vi fick vänta en timme innan vi fick vår resplan för dagen. ”

Det som ligger under känslorna är två stora takeaways från din affärsverksamhet. Dessa kan fixas, förbättras eller erkännas genom aspektbaserad analys.

Flerspråkig analys

Detta är en bedömning av känslor över olika språk. Språket kan bero på de regioner du driver, länder du skickar till och mer. Denna analys innefattar användning av språkspecifik gruvdrift och algoritmer, översättare i avsaknad av det, sentimentlexikoner och mer.

Flerspråkig analys

Kommer du igång med sentimentanalys?

Viktiga användningsfall

Brandövervakning

Social Media Monitoring

Kundens röst

Kundservice

Använda AI för att förbättra företagets prestanda genom kundupplevelse

Sentimentanalys är processen för att härleda, mäta eller förstå bilden av din produkt, tjänst eller varumärke på marknaden. Om det här låter för komplicerat, låt oss förfina det ytterligare. Sentimentanalys anses också som opinionsbildning. Med uppkomsten av sociala medier har människor börjat prata mer öppet om sina erfarenheter av produkter och tjänster online via bloggar, vloggar, sociala medier, recensioner, rekommendationer, sammanställningar, hashtags, kommentarer, direktmeddelanden, mikroinfluenser och vi säker på att du kan hitta på en lista själv. När detta händer online lämnar det ett digitalt fotavtryck av en individs uttryck för en upplevelse. Nu kan denna upplevelse vara positiv, negativ eller helt enkelt neutral. Sentimentanalys är gruvdrift av alla dessa uttryck och erfarenheter online i form av texter.

  • polaritet: fokuserar på de recensioner ditt varumärke får online (positivt, neutralt och negativt)
  • känslor: fokuserar på de känslor din produkt eller tjänst väcker i dina kunders sinnen (glad, ledsen, besviken, upphetsad)
  • Brådskande karaktär: fokuserar på omedelbarheten av att använda ditt varumärke eller hitta en effektiv lösning på användarnas problem (brådskande och väntande)
  • Avsikt: fokuserar på att ta reda på om dina användare är intresserade av att använda din produkt eller ditt varumärke eller inte
  • Regelbaserad: Det är här du manuellt definierar en regel för din modell för att utföra sentimentanalys av data du har. Regeln kan vara en parameter vi diskuterade ovan - polaritet, brådska, aspekter och mer.
  • Automatiskt: Denna aspekt av sentimentanalys fungerar helt på maskininlärningsalgoritmer. I detta finns det inget behov av mänskligt ingripande och fastställer manuella regler för att en modell ska fungera. Istället implementeras en klassificerare som utvärderar texten och returnerar resultat.
  • Hybrid: Den mest exakta av modellerna, hybridmetoder blandar det bästa från två världar-reglerbaserade och automatiska. De är mer exakta, funktionella och föredragna av företag för deras känslomässiga analyskampanjer.
  • Känslomässig upptäckt
  • Finkornig analys
  • Aspektbaserad analys
  • Flerspråkig analys

En känslomässig analys av sociala medier mäter kundkänslor och berättar för dina kunders känslor om ditt varumärke eller din produkt online genom att analysera användarkänslor, betyg och åsikter.

  • Varumärkesövervakning
  • Social Media Monitoring
  • Marknadsundersökning
  • Kundens röst
  • Kundservice