Müşteri incelemelerinde, finansal haberlerde, sosyal medyadaki vb. nüansları yorumlayarak insan duygularını ve hislerini analiz edin.
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.
Bir araştırmaya göre, 360,000 Her dakika tweet atılıyor.
40% Çalışanların %75'i günde 26-75 arası e-posta alıyor.
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.
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Duygu analizi veya görüş madenciliği, metin veya ses verilerini analiz ederek, arkasındaki duygunun olumlu, nötr veya olumsuz olup olmadığını belirleme sürecidir. Geri bildirimlerde veya sosyal medya içeriklerinde ifade edilen kelimeleri, bağlamı ve duyguları yorumlamak için doğal dil işleme (NLP) kullanır.
Sosyal medya, müşterilerin fikirlerini açıkça paylaştığı bir platformdur. Duygu analizi, işletmelerin kamuoyu algısını anlamalarına, itibarlarını yönetmelerine ve müşterileriyle etkili bir şekilde etkileşim kurmalarına yardımcı olur.
Şirketler, yorumları, değerlendirmeleri ve bahsetmeleri analiz ederek kamuoyunun görüşlerini izleyebilir, olumsuz eğilimleri erkenden tespit edebilir ve marka imajlarını iyileştirmek için harekete geçebilirler.
Ayrıntılı duygu analizi, olumlu veya olumsuz gibi genel kategoriler yerine, çok olumlu veya biraz olumsuz gibi ayrıntılı duygu puanları sağlar. Bu, işletmelerin geri bildirimleri daha hassas bir şekilde anlamalarına yardımcı olur.
Yön bazlı analiz, müşteri hizmetleri veya ürün kalitesi gibi geri bildirimin belirli bölümlerine odaklanarak bu bireysel yönler için olumlu veya olumsuz duyguyu belirler.
Çok dilli analiz, farklı dillerdeki duyguları yorumlamak için araçlar ve çeviriler kullanır ve böylece farklı bölgelerde faaliyet gösteren küresel işletmeler için doğruluğu garanti eder.
Makinelerin bağlam olmadan belirsizlik ve alaycılığı yorumlaması zordur. Yüksek kaliteli, insan tarafından açıklanmış veri kümeleri, modellerin bu karmaşıklıkları daha iyi anlamasına yardımcı olur.
Çağrılardan, e-postalardan ve yorumlardan gelen geri bildirimleri analiz ederek müşterilerin sorun noktalarını belirlemeye ve memnuniyeti izlemeye yardımcı olur, daha hızlı çözümler ve gelişmiş hizmet sağlar.
E-ticaret, sağlık, finans ve konaklama gibi sektörler, müşteri deneyimini geliştirmek, itibarları yönetmek ve pazarlama çabalarını iyileştirmek için duygu analizini kullanarak fayda sağlıyor.
Zaman çizelgeleri karmaşıklığa, veri boyutuna ve kullanılan dillere göre değişiklik gösterir ancak genellikle birkaç hafta içinde tamamlanır.
Duygu analizi genellikle marka izleme, sosyal medya dinleme, müşteri hizmetlerini iyileştirme ve hedefli pazarlama kampanyaları oluşturma amacıyla kullanılır.
Shaip, çeşitli ve yüksek kaliteli eğitim verileriyle ölçeklenebilir, çok dilli duygu analizi sunar. Hizmetleri, GDPR ve HIPAA gibi gizlilik düzenlemelerine uygundur ve insan açıklamalarıyla doğru sonuçlar sağlar.
Shaip, veri anonimleştirme ve güvenli işleme yoluyla gizlilik düzenlemelerine uyarken, kalite kontrolü için titiz doğrulama süreçleri ve tescilli araçlar kullanır.
Maliyetler, projenin karmaşıklığına, boyutuna ve özelleştirme seçeneklerine bağlıdır. Size özel bir fiyat teklifi için Shaip ile iletişime geçin.
