Servizi multilingue di analisi del sentimento

Ora l'IA non solo
ascolta, comprende.

Analizza le emozioni e i sentimenti umani interpretando le sfumature nelle recensioni dei clienti, nelle notizie finanziarie, nei social media, ecc.

Servizi di analisi del sentiment

Clienti in primo piano

Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.

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Ingranaggi
C'è una crescente richiesta di analizzare le emozioni e i sentimenti umani per scoprire intuizioni sconosciute.

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.

Twitter:

Secondo uno studio, 360,000, i tweet vengono twittati ogni minuto

E-mail:

40% dei dipendenti riceve tra le 26 e le 75 e-mail al giorno

I servizi di analisi del sentimento multilingue per NLP ti aiutano a ottenere un punteggio elevato sull'esperienza del cliente

Soluzione del mondo reale

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.

Come possiamo aiutare

  • Esegui l'analisi del sentiment del testo, ad esempio:
    • recensioni
    • recensioni di servizi
    • recensioni di film
    • e-mail reclami / feedback
    • chiamate e riunioni con i clienti
  • Analizza i contenuti dei social media, tra cui:
    • tweets
    • Facebook messaggi
    • Commenti sul blog
    • Forum -Quora, Reddit
  • Fornisci dati di analisi del sentiment multilingue come dati di addestramento per l'apprendimento automatico

Benefici

  • Analizzare ed elaborare grandi set di dati
  • Sfrutta l'intelligenza umana per determinare con precisione il sentiment dei clienti
  • Una forza lavoro flessibile composta da esperti di dominio
  • Scala man mano che cresci
  • 95% Risultati di qualità assicurati

Vantaggi per le aziende

  • Monitora la salute del marchio
  • Gestire la reputazione del marchio
  • Analisi della concorrenza
  • Miglioramento del servizio clienti
  • Migliori campagne di marketing basate sul battito del tuo pubblico

Tipi di parametri di analisi del sentimento

Polarità

si concentra sulle recensioni che il tuo marchio riceve online (positive, neutre e negative)

Polarità

Emozioni

si concentra sull'emozione che il tuo prodotto o servizio accende nella mente dei tuoi clienti (felici, tristi, delusi, eccitati)

Emozioni

Urgenza

punta sull'immediatezza nell'usare il tuo marchio o nel trovare una soluzione efficace ai problemi degli utenti (urgenti e di attesa)

Urgenza

Intenzione

si concentra sullo scoprire se i tuoi utenti sono interessati a utilizzare il tuo prodotto o marchio o meno

Intenzione

Tipi di servizi di analisi del sentimento

Rilevamento delle emozioni

Rilevamento delle emozioni

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.

Analisi a grana fine

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.

Analisi a grana fine
Analisi basata sugli aspetti

Analisi basata sugli aspetti

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.

Analisi multilingue

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.

Analisi multilingue

Casi d'uso chiave

Monitoraggio del marchio

Social Media Monitoring

Voce del cliente

Servizio clienti

Perché Shaip

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.

Capacità di raccolta dati

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.

Forza lavoro flessibile

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.

Qualità

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.

Diversi, precisi e veloci

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.

Sicurezza dei dati

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.

Specificità del dominio

Dati specifici del dominio selezionati raccolti da fonti specifiche del settore in base alle linee guida per la raccolta dei dati dei clienti.

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.

  • Polarità: si concentra sulle recensioni che il tuo marchio riceve online (positive, neutre e negative)
  • Emozioni: si concentra sull'emozione che il tuo prodotto o servizio accende nella mente dei tuoi clienti (felici, tristi, delusi, eccitati)
  • Urgenza: punta sull'immediatezza nell'usare il tuo marchio o nel trovare una soluzione efficace ai problemi degli utenti (urgenti e di attesa)
  • Intenzione: si concentra sullo scoprire se i tuoi utenti sono interessati a utilizzare il tuo prodotto o marchio o meno
  • Basato su regole: È qui che definisci manualmente una regola affinché il tuo modello esegua l'analisi del sentiment sui dati di cui disponi. La regola potrebbe essere un parametro di cui abbiamo discusso sopra: polarità, urgenza, aspetti e altro.
  • Automatico: Questo aspetto dell'analisi del sentimento funziona completamente su algoritmi di apprendimento automatico. In questo, non è necessario l'intervento umano e stabilire regole manuali per il funzionamento di un modello. Viene invece implementato un classificatore che valuta il testo e restituisce i risultati.
  • Ibrido: Il più accurato dei modelli, gli approcci ibridi fondono il meglio di entrambi i mondi: basato su regole e automatico. Sono più precisi, funzionali e preferiti dalle aziende per le loro campagne di analisi del sentimento.
  • Rilevamento delle emozioni
  • Analisi a grana fine
  • Analisi basata sugli aspetti
  • Analisi multilingue

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.

  • Monitoraggio del marchio
  • Social Media Monitoring
  • Ricerca di mercato
  • Voce del cliente
  • Assistenza clienti