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Azienda
Mantieni la tua piattaforma sicura, conforme alle normative e pronta per il tuo marchio, grazie alla moderazione basata sull'intelligenza artificiale e alla competenza umana, con un supporto che si adatta alla tua crescita.
Si dice giustamente che un buon affare ascolta sempre i propri clienti, ma la domanda è: li capiscono veramente? Capire i sentimenti, le emozioni o le intenzioni umane è spesso considerato difficile. La soluzione? Analisi del sentimento: è una tecnica per dedurre, valutare o comprendere l'immagine che il tuo prodotto, servizio o marchio porta sul mercato.
Secondo uno studio, 360,000 ogni minuto vengono pubblicati tweet.
40% dei dipendenti riceve tra 26 e 75 e-mail al giorno.
I tuoi clienti ti comunicano quotidianamente le loro impressioni attraverso recensioni, post sui social media, ticket di assistenza e registrazioni delle chiamate. I servizi di analisi del sentiment trasformano questi feedback grezzi in dati di addestramento etichettati, consentendo ai tuoi modelli di intelligenza artificiale di imparare a interpretare emozioni, opinioni e intenzioni proprio come farebbe un essere umano.
Shaip ti aiuta a creare modelli di sentiment che siano realmente efficaci in produzione. I nostri annotatori umani etichettano i tuoi dati testuali e vocali in oltre 60 lingue, cogliendo le sfumature – sarcasmo, dialetto e significato a livello di aspetto – che i modelli standard tendono a trascurare.
si concentra sulle recensioni che il tuo marchio riceve online (positive, neutre e negative)
si concentra sull'emozione che il tuo prodotto o servizio accende nella mente dei tuoi clienti (felici, tristi, delusi, eccitati)
punta sull'immediatezza nell'usare il tuo marchio o nel trovare una soluzione efficace ai problemi degli utenti (urgenti e di attesa)
si concentra sullo scoprire se i tuoi utenti sono interessati a utilizzare il tuo prodotto o marchio o meno
Gli annotatori di Shaip etichettano emozioni dettagliate — felicità, tristezza, rabbia, frustrazione, eccitazione, neutralità — in testi, registri di chat e registrazioni vocali.
Annotiamo il sentiment, da molto positivo a molto negativo, includendo casi neutri e ambigui per un addestramento del modello più preciso.
L'annotazione basata sugli aspetti identifica ciò a cui i clienti reagiscono (personale, consegna, prezzi, prestazioni dell'app) e il sentimento associato a ciascun aspetto.
Shaip supporta l'annotazione del sentiment in oltre 50 lingue con annotatori regionali che comprendono lo slang, l'ironia e le espressioni idiomatiche locali.
Annotazione del sentiment per registrazioni di chiamate, audio IVR e trascrizioni di IA conversazionale con etichette di tono, emozione e intento.
Gli annotatori umani segnalano i testi sarcastici, ironici e ambigui, in modo che i modelli imparino a distinguere il significato superficiale dall'intento reale.
Polarità delle recensioni dei prodotti, etichettatura dei fattori che incentivano i resi e feedback a livello di aspetto sulle inserzioni.
Analisi del sentiment nei feedback dei pazienti e del tono delle note cliniche, con annotazioni effettuate da personale formato in materia di HIPAA.
Analisi del sentiment derivante da notizie finanziarie, conference call sugli utili e commenti degli analisti per modelli di trading e di rischio.
Tono della chiamata di reclamo, classificazione dei reclami e punteggio dello sforzo del cliente per i modelli di qualità del servizio.
Analisi del feedback in-app, del sentiment nei ticket di supporto e del testo aperto NPS.
Analisi del sentiment delle chiamate vocali ed etichettatura delle trascrizioni dei chatbot a scopo di formazione e controllo qualità.
Sentiment relativo alle menzioni del marchio su X, Reddit, siti di notizie e di recensioni.
Monitoraggio dell'opinione pubblica, individuazione della disinformazione e analisi del feedback dei cittadini.
Durante una breve chiamata di consultazione, ci allineiamo su lingue, categorie di sentiment, obiettivi del progetto, accuratezza prevista e volume dei dati.
Creiamo linee guida per le annotazioni personalizzate in base al caso d'uso specifico della tua azienda e garantiamo l'allineamento anche sui casi limite prima di iniziare l'annotazione.
Un primo lotto viene esaminato per convalidare la qualità delle annotazioni, perfezionare i flussi di lavoro e garantire la coerenza in tutto il progetto.
I flussi di lavoro di annotazione vengono eseguiti utilizzando strumenti sicuri e processi strutturati per garantire coerenza, scalabilità e consegne puntuali.
Vengono effettuati molteplici controlli di qualità e revisioni da parte di esperti per garantire un'elevata precisione delle annotazioni e risultati affidabili.
I set di dati finali vengono consegnati nella struttura e nel formato da voi preferiti, pronti per una perfetta integrazione nei vostri flussi di lavoro di IA/ML.
Monitoraggio del marchio
Social Media Monitoring
Voce del cliente
Servizio clienti
Per implementare efficacemente la tua iniziativa di intelligenza artificiale, avrai bisogno di grandi volumi di set di dati di formazione specializzati. Shaip è una delle pochissime aziende sul mercato che garantisce dati di formazione di livello mondiale e affidabili su larga scala, conformi ai requisiti normativi/RGPD.
Crea, cura e raccogli set di dati personalizzati (testo, voce, immagine, video) da oltre 100 nazioni in tutto il mondo in base a linee guida personalizzate.
Sfrutta la nostra forza lavoro globale di oltre 30,000 collaboratori esperti e accreditati. Assegnazione flessibile delle attività e monitoraggio in tempo reale della capacità, dell'efficienza e dell'avanzamento della forza lavoro.
La nostra piattaforma proprietaria e la nostra forza lavoro qualificata utilizzano più metodi di controllo della qualità per soddisfare o superare gli standard di qualità stabiliti per la raccolta di set di dati di formazione AI.
Il nostro processo semplifica il processo di raccolta grazie a una più semplice distribuzione, gestione e acquisizione dei dati delle attività direttamente dall'app e dall'interfaccia web.
Mantenere la completa riservatezza dei dati rendendo la privacy la nostra priorità. Garantiamo che i formati dei dati siano controllati e conservati secondo le norme.
Dati specifici del dominio selezionati raccolti da fonti specifiche del settore in base alle linee guida per la raccolta dei dati dei clienti.
Shaip ha aiutato un'azienda di intelligenza artificiale a sviluppare una soluzione di analisi delle emozioni e del sentiment nel parlato, utilizzando dati audio multilingue provenienti da call center e relative annotazioni. Il progetto ha migliorato il rilevamento delle emozioni, la comprensione dei clienti e le prestazioni del modello di intelligenza artificiale.
L'analisi del sentimento è il processo di deduzione, misurazione o comprensione dell'immagine che il tuo prodotto, servizio o marchio porta sul mercato. Se sembra troppo complicato, perfezioniamolo ulteriormente.
Rileva automaticamente uno o più volti umani in base ai punti di riferimento facciali in un'immagine o in un video. Cerca in un database esistente di volti umani da confrontare e abbinare per creare una piattaforma di riconoscimento facciale intelligente.
Ogni volta che ascoltiamo una parola o leggiamo un testo, abbiamo la naturale capacità di identificare e classificare la parola in persone, luogo, posizione, valori e altro ancora. Gli esseri umani possono riconoscere rapidamente una parola, classificarla e comprenderne il contesto.
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
L'analisi del sentiment, o opinion mining, è il processo di analisi di dati testuali o vocali per determinare se il sentiment sottostante sia positivo, neutro o negativo. Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare parole, contesto ed emozioni espresse in feedback o contenuti sui social media.
I social media sono una piattaforma in cui i clienti condividono apertamente le proprie opinioni. L'analisi del sentiment aiuta le aziende a comprendere la percezione del pubblico, a gestire la propria reputazione e a interagire efficacemente con i clienti.
Analizzando recensioni, commenti e citazioni, le aziende possono monitorare il sentiment del pubblico, individuare tempestivamente le tendenze negative e adottare misure per migliorare l'immagine del proprio marchio.
L'analisi del sentiment a grana fine fornisce punteggi dettagliati sul sentiment, come molto positivo o leggermente negativo, anziché categorie generali come positivo o negativo. Questo aiuta le aziende a comprendere il feedback con maggiore precisione.
L'analisi basata sugli aspetti si concentra su parti specifiche del feedback, come il servizio clienti o la qualità del prodotto, per determinare il sentimento positivo o negativo per quei singoli aspetti.
L'analisi multilingue si avvale di strumenti e traduzioni per interpretare il sentiment in diverse lingue, garantendo la precisione per le aziende globali che operano in diverse regioni.
Ambiguità e sarcasmo sono difficili da interpretare per le macchine senza contesto. Set di dati di alta qualità annotati da esseri umani aiutano i modelli a comprendere meglio queste complessità.
Aiuta a identificare i punti critici del cliente e a monitorarne la soddisfazione analizzando il feedback ricevuto tramite chiamate, e-mail e recensioni, consentendo risoluzioni più rapide e un servizio migliore.
Settori come l'e-commerce, la sanità, la finanza e l'ospitalità traggono vantaggio dall'utilizzo dell'analisi del sentiment per migliorare l'esperienza del cliente, gestire la reputazione e perfezionare le iniziative di marketing.
Le tempistiche variano in base alla complessità, alle dimensioni dei dati e alle lingue utilizzate, ma in genere vengono completate entro poche settimane.
L'analisi del sentiment è comunemente utilizzata per il monitoraggio del marchio, l'ascolto dei social media, il miglioramento del servizio clienti e la creazione di campagne di marketing mirate.
Shaip offre un'analisi del sentiment scalabile e multilingue con dati di training diversificati e di alta qualità. I suoi servizi sono conformi alle normative sulla privacy come GDPR e HIPAA e garantiscono risultati accurati grazie all'annotazione umana.
Shaip utilizza rigorosi processi di convalida e strumenti proprietari per il controllo di qualità, nel rispetto delle normative sulla privacy attraverso l'anonimizzazione dei dati e la gestione sicura.
I costi dipendono dalla complessità, dalle dimensioni e dalla personalizzazione del progetto. Contatta Shaip per un preventivo personalizzato.
