Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Haklı olarak iyi bir işletmenin müşterilerini her zaman dinlediği söylenir, ancak asıl soru onları gerçekten anlıyorlar mı? İnsan duygularını, duygularını veya niyetini anlamak genellikle zor olarak kabul edilir. Çözüm? Duygu Analizi – Ürününüzün, hizmetinizin veya markanızın pazarda taşıdığı imajı çıkarmak, ölçmek veya anlamak için kullanılan bir tekniktir.
40% çalışanların günde 26-75 arasında e-posta alıyor
Kullanıcı duyarlılığını anlamak için verileri analiz edin
Sosyal medyanın yükselişi ile insanlar genellikle bloglar, vlog'lar, haber makaleleri, sosyal medya hikayeleri, incelemeler, öneriler, özetler, hashtag'ler, yorumlar, doğrudan mesajlar, mikro etkiler vb. aracılığıyla ürün ve hizmetlerle ilgili deneyimlerini çevrimiçi olarak paylaşırlar.
Shaip, kullanıcı duygularından ve duygularından anlamlı içgörüler ortaya çıkarmak için duygu algılama, duygu sınıflandırması, ince taneli analiz, görünüş tabanlı analiz, çok dilli analiz vb. gibi farklı teknikler sunar. Metindeki duygunun olumsuz mu, olumlu mu yoksa tarafsız mı olduğunu belirlemenize yardımcı oluyoruz. Dil genellikle belirsiz veya son derece bağlamsaldır, bu da makinelerin insan yardımı olmadan öğrenmesini son derece zorlaştırır ve bu nedenle insanlar tarafından açıklanmış eğitim verileri ML platformları için kritik hale gelir.
markanızın çevrimiçi olarak aldığı incelemelere odaklanır (olumlu, tarafsız ve olumsuz)
ürün veya hizmetinizin müşterilerinizin zihninde uyandırdığı duyguya odaklanır (mutlu, üzgün, hayal kırıklığına uğramış, heyecanlı)
markanızı kullanmanın aciliyetine veya kullanıcıların sorunlarına etkili bir çözüm bulmaya odaklanır (acil ve beklenebilir)
kullanıcılarınızın ürününüzü veya markanızı kullanmakla ilgilenip ilgilenmediğini bulmaya odaklanır
Bu yöntem, markanızı bir amaç için kullanmanın ardındaki duyguyu belirler. Örneğin, e-Ticaret mağazanızdan kıyafet satın aldılarsa, gönderi prosedürlerinizden, giysi kalitesinden veya seçim çeşitliliğinden memnun olabilirler veya onlardan hayal kırıklığına uğrayabilirler. Bu iki duygunun dışında, bir kullanıcı spektrumdaki herhangi bir özel veya duygu karışımıyla da karşılaşabilir. Bu türün eksikliklerinden biri, kullanıcıların duygularını metin, emoji, alay ve daha fazlası aracılığıyla ifade etmenin çok sayıda yoluna sahip olmalarıdır. Model, benzersiz ifadelerinin ardındaki duyguyu tespit etmek için oldukça gelişmiş olmalıdır.
Daha doğrudan bir analiz biçimi, markanızla ilişkili kutupluluğu bulmayı içerir. Çok olumludan nötre, çok olumsuza kadar, kullanıcılar markanızla ilgili herhangi bir özelliği deneyimleyebilir ve bu nitelikler derecelendirmeler şeklinde somut bir şekil alabilir (örneğin – yıldızlara dayalı) ve modelinizin yapması gereken tek şey bu çeşitli derecelendirme biçimlerini kullanmaktır. çeşitli kaynaklardan.
İncelemeler genellikle sağlam geri bildirimler ve öneriler içerir, diğer yandan en-boy tabanlı duygu analizi sizi bir adım daha ileri götürür. Burada kullanıcılar genellikle değerlendirmelerinde ve duygularını ifade etmenin dışında bazı iyi veya kötü şeylere dikkat çekiyorlar. Örneğin - Seyahat masası çalışanı son derece kaba ve uyuşuktu. O gün için rotamızı almadan önce bir saat beklemek zorunda kaldık.”
Duyguların altında yatan şey, ticari faaliyetlerinizden iki önemli çıkarımdır. Bunlar, en-boy tabanlı analitik aracılığıyla düzeltilebilir, geliştirilebilir veya tanınabilir.
Bu, farklı dillerdeki duyarlılığın değerlendirilmesidir. Dil, faaliyet gösterdiğiniz bölgelere, gönderim yaptığınız ülkelere ve daha fazlasına bağlı olabilir. Bu analiz, dile özgü madencilik ve algoritmaların, yokluğunda çevirmenlerin, duygu sözlüklerinin ve daha fazlasının kullanımını içerir.
Marka İzleme
Sosyal Medya İzleme
Müşterinin sesi
Müşteri Hizmetleri
Yapay zeka girişiminizi etkin bir şekilde dağıtmak için büyük hacimli özel eğitim veri kümelerine ihtiyacınız olacak. Shaip, düzenleyici/GDPR gerekliliklerine uygun ölçekte dünya standartlarında, güvenilir eğitim verileri sağlayan piyasadaki çok az şirketten biridir.
Özel yönergelere göre dünya genelinde 100'den fazla ülkeden özel olarak oluşturulmuş veri kümeleri (metin, konuşma, resim, video) oluşturun, düzenleyin ve toplayın.
30,000'den fazla deneyimli ve güvenilir katılımcıdan oluşan küresel iş gücümüzden yararlanın. Esnek görev ataması ve gerçek zamanlı iş gücü kapasitesi, verimlilik ve ilerleme izleme.
Tescilli platformumuz ve kalifiye iş gücümüz, AI eğitim veri kümelerini toplamak için belirlenen kalite standartlarını karşılamak veya aşmak için birden fazla kalite kontrol yöntemi kullanır.
Sürecimiz, daha kolay görev dağıtımı, yönetimi ve doğrudan uygulama ve web arayüzünden veri yakalama yoluyla toplama sürecini kolaylaştırır.
Gizliliği önceliğimiz yaparak tam veri gizliliğini koruyun. Veri biçimlerinin politika tarafından kontrol edilmesini ve korunmasını sağlıyoruz.
Müşteri veri toplama yönergelerine dayalı olarak sektöre özel kaynaklardan toplanan, etki alanına özgü özel veriler.
Duyarlılık analizi, ürününüzün, hizmetinizin veya markanızın pazarda taşıdığı imajı çıkarma, ölçme veya anlama sürecidir. Bu çok karmaşık geliyorsa, daha da geliştirelim.
Bir görüntü veya videodaki yüz simgelerini temel alarak bir veya daha fazla insan yüzünü otomatik olarak algılayın. Akıllı bir yüz tanıma platformu oluşturmak için karşılaştırmak ve eşleştirmek için mevcut bir insan yüzü veritabanında arama yapın.
Ne zaman bir kelime duysak veya bir metin okusak, kelimeyi insanlara, yere, konuma, değerlere ve daha fazlasına göre tanımlama ve kategorize etme konusunda doğal bir yeteneğe sahibiz. İnsanlar bir kelimeyi çabucak tanıyabilir, kategorilere ayırabilir ve bağlamı anlayabilir.
Müşteri deneyimi aracılığıyla iş performansını artırmak için yapay zekayı kullanma
Duyarlılık analizi, ürününüzün, hizmetinizin veya markanızın pazarda taşıdığı imajı çıkarma, ölçme veya anlama sürecidir. Bu çok karmaşık geliyorsa, daha da geliştirelim. Duygu analizi de fikir madenciliği olarak kabul edilir. Sosyal medyanın yükselişiyle birlikte, insanlar bloglar, vlog'lar, sosyal medya hikayeleri, incelemeler, tavsiyeler, özetler, hashtag'ler, yorumlar, doğrudan mesajlar, mikro etkiler aracılığıyla çevrimiçi ürün ve hizmetlerle ilgili deneyimleri hakkında daha açık bir şekilde konuşmaya başladılar ve biz emin olun kendi kendinize bir liste düşünebilirsiniz. Bu çevrimiçi olduğunda, bireyin bir deneyim ifadesinin dijital bir ayak izini bırakır. Şimdi, bu deneyim olumlu, olumsuz veya basitçe nötr olabilir. Duygu analizi, tüm bu ifadelerin ve deneyimlerin çevrimiçi olarak metinler halinde madenciliğidir.
Bir sosyal medya duyarlılık analizi, müşteri duygularını ölçer ve kullanıcı duygularını, derecelendirmelerini ve görüşlerini analiz ederek müşterinizin markanız veya ürününüz hakkındaki duygularını çevrimiçi olarak söyler.
