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Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
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.
40% dei dipendenti riceve tra le 26 e le 75 e-mail al giorno
Analizza i dati per comprendere il sentimento degli utenti
Con l'ascesa dei social media, le persone spesso condividono le loro esperienze con prodotti e servizi online attraverso blog, vlog, articoli di notizie, storie sui social media, recensioni, consigli, raccolte, hashtag, commenti, messaggi diretti, micro influenze ecc.
Shaip ti offre diverse tecniche, ad esempio rilevamento delle emozioni, classificazione dei sentimenti, analisi a grana fine, analisi basata sugli aspetti, analisi multilingue, ecc. per scoprire intuizioni significative dalle emozioni e dai sentimenti degli utenti. Ti aiutiamo a determinare se il sentimento nel testo è negativo, positivo o neutro. Il linguaggio è spesso ambiguo o altamente contestuale, il che rende estremamente difficile l'apprendimento delle macchine senza l'assistenza umana e, di conseguenza, i dati di addestramento annotati dagli esseri umani diventano fondamentali per le piattaforme ML.
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
Questo metodo determina l'emozione dietro l'utilizzo del tuo marchio per uno scopo. Ad esempio, se hanno acquistato abbigliamento dal tuo negozio eCommerce, potrebbero essere soddisfatti delle procedure di spedizione, della qualità dell'abbigliamento o della gamma di selezioni o essere delusi da loro. Oltre a queste due emozioni, un utente potrebbe anche affrontare qualsiasi emozione specifica o un mix di emozioni nello spettro. Una delle carenze di questo tipo è che gli utenti hanno una moltitudine di modi per esprimere le proprie emozioni: tramite testo, emoji, sarcasmo e altro ancora. Il modello dovrebbe essere altamente evoluto per rilevare l'emozione dietro le loro espressioni uniche.
Una forma più diretta di analisi consiste nello scoprire la polarità associata al tuo marchio. Da molto positivo a neutro a molto negativo, gli utenti potrebbero sperimentare qualsiasi attributo relativo al tuo marchio e questi attributi potrebbero assumere una forma tangibile sotto forma di valutazioni (ad esempio, basate su stelle) e tutto ciò che il tuo modello deve fare è estrarre queste varie forme di valutazioni da diverse fonti.
Le recensioni spesso contengono feedback e suggerimenti validi, mentre l'analisi del sentiment basata sugli aspetti ti porta un passo avanti. Qui gli utenti generalmente indicano alcune cose buone o cattive nelle loro recensioni oltre alle valutazioni e all'espressione delle emozioni. Ad esempio, l'addetto al banco di viaggio era estremamente scortese e letargico. Abbiamo dovuto aspettare un'ora prima di avere il nostro itinerario per la giornata.”
Ciò che si nasconde dietro le emozioni sono due importanti aspetti delle tue operazioni aziendali. Questi potrebbero essere corretti, migliorati o riconosciuti tramite analisi basate sugli aspetti.
Questa è la valutazione del sentimento in diverse lingue. La lingua potrebbe dipendere dalle regioni in cui operi, dai paesi in cui spedisci e altro. Questa analisi prevede l'uso di mining e algoritmi specifici della lingua, traduttori in assenza di esso, lessici dei sentimenti e altro ancora.
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.
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.
Utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni aziendali attraverso l'esperienza del cliente
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. Anche l'analisi del sentimento è considerata mining di opinioni. Con l'ascesa dei social media, le persone hanno iniziato a parlare più apertamente delle loro esperienze con prodotti e servizi online attraverso blog, vlog, storie sui social media, recensioni, consigli, raccolte, hashtag, commenti, messaggi diretti, micro influenze e siamo certo che puoi inventare un elenco da solo. Quando ciò accade online, lascia un'impronta digitale dell'espressione di un'esperienza da parte di un individuo. Ora, questa esperienza potrebbe essere positiva, negativa o semplicemente neutra. L'analisi del sentimento è l'estrazione di tutte queste espressioni ed esperienze online sotto forma di testi.
Un'analisi del sentiment sui social media misura i sentimenti dei clienti e racconta i sentimenti dei tuoi clienti sul tuo marchio o prodotto online analizzando le emozioni, le valutazioni e le opinioni degli utenti.