Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.
Правилно се казва, че добрият бизнес винаги се вслушва в своите клиенти, но въпросът е дали те наистина ги разбират? Разбирането на човешките чувства, емоции или намерения често се счита за трудно. Решението? Анализ на настроенията – Това е техника за извеждане, преценка или разбиране на образа, който вашият продукт, услуга или марка носи на пазара.
40% от служителите получават между 26-75 имейла на ден
Анализирайте данните, за да разберете настроенията на потребителите
С нарастването на социалните медии хората често споделят своя опит с продукти и услуги онлайн чрез блогове, влогове, новинарски статии, истории в социалните медии, ревюта, препоръки, обзори, хештагове, коментари, директни съобщения, микро влияния и т.н.
Shaip ви предлага различни техники, т.е. откриване на емоции, класификация на настроенията, фин анализ, анализ, базиран на аспекти, многоезичен анализ и т.н., за да разкриете смислени прозрения от емоциите и настроенията на потребителите. Помагаме ви да определите дали настроението в текста е отрицателно, положително или неутрално. Езикът често е двусмислен или силно контекстуален, което прави изключително трудно машините да се учат без човешка помощ и следователно данните за обучение, анотирани от хора, стават от решаващо значение за платформите за ML.
фокусира се върху отзивите, които вашата марка получава онлайн (положителни, неутрални и отрицателни)
фокусира се върху емоцията, която вашият продукт или услуга разпалва в умовете на вашите клиенти (щастливи, тъжни, разочаровани, развълнувани)
фокусира се върху незабавното използване на вашата марка или намирането на ефективно решение на проблемите на потребителите (спешни и изчакващи)
фокусира се върху установяване дали вашите потребители се интересуват от използването на вашия продукт или марка или не
Този метод определя емоцията зад използването на вашата марка за определена цел. Например, ако са закупили облекло от вашия магазин за електронна търговия, те могат или да бъдат доволни от процедурите ви за изпращане, качеството на облеклото или гамата от избор, или да бъдат разочаровани от тях. Освен тези две емоции, потребителят може да се сблъска и с всякакви специфични или смесица от емоции в спектъра. Един от недостатъците на този тип е, че потребителите имат множество начини да изразят емоциите си – чрез текст, емоджи, сарказъм и др. Моделът трябва да бъде силно развит, за да открие емоцията зад техните уникални изрази.
По-директната форма на анализ включва откриване на полярността, свързана с вашата марка. От много положителни до неутрални до много негативни, потребителите могат да изпитат всеки атрибут, свързан с вашата марка и тези атрибути могат да придобият осезаема форма под формата на оценки (напр. – базирани на звезди) и всичко, което вашият модел трябва да направи, е да копае тези различни форми на оценки от различни източници.
Рецензиите често съдържат здрава обратна връзка и предложения, от друга страна, анализът на настроенията, базиран на аспекти, ви отвежда крачка напред. Тук потребителите обикновено посочват някои добри или лоши неща в своите отзиви, освен оценки и изразяване на емоция. Например – Сътрудникът на бюрото за пътуване беше изключително груб и летаргичен. Трябваше да изчакаме един час, преди да получим нашия маршрут за деня.”
Това, което се крие под емоциите, са два основни извода от вашите бизнес операции. Те могат да бъдат коригирани, подобрени или разпознати чрез анализ, базиран на аспекти.
Това е оценката на настроенията на различни езици. Езикът може да зависи от регионите, в които оперирате, страните, до които изпращате, и др. Този анализ включва използването на специфични за езика копаене и алгоритми, преводачи при отсъствието им, лексикони за настроения и др.
Мониторинг на марката
Мониторинг на социалните медии
Глас на клиента
Обслужване на клиенти
За да разгърнете ефективно своята инициатива за изкуствен интелект, ще ви трябват големи обеми от специализирани набори от данни за обучение. Shaip е една от малкото компании на пазара, която осигурява надеждни данни за обучение от световна класа в мащаб, отговарящ на регулаторните изисквания/ GDPR.
Създавайте, подбирайте и събирайте персонализирани набори от данни (текст, реч, изображения, видео) от 100+ нации по целия свят въз основа на персонализирани насоки.
Възползвайте се от нашата глобална работна сила от 30,000+ опитни и акредитирани сътрудници. Гъвкаво възлагане на задачи и капацитет на работната сила в реално време, ефективност и наблюдение на напредъка.
Нашата собствена платформа и квалифицирана работна сила използват множество методи за контрол на качеството, за да отговарят или надхвърлят стандартите за качество, определени за събиране на набори от данни за обучение на ИИ.
Нашият процес рационализира процеса на събиране чрез по-лесно разпределение на задачи, управление и улавяне на данни директно от приложението и уеб интерфейса.
Поддържайте пълната поверителност на данните, като направим поверителността наш приоритет. Ние гарантираме, че форматите на данни са контролирани и запазени от политиката.
Подбрани специфични за домейна данни, събрани от специфични за индустрията източници въз основа на указания за събиране на данни за клиенти.
Анализът на настроенията е процесът на извеждане, измерване или разбиране на образа, който вашият продукт, услуга или марка носи на пазара. Ако това звучи твърде сложно, нека го прецизираме допълнително.
Автоматично откриване на едно или повече човешки лица въз основа на лицеви ориентири в изображение или видео. Търсете в съществуваща база данни с човешки лица, за да ги сравните и сравните, за да изградите интелигентна платформа за разпознаване на лица.
Всеки път, когато чуем дума или прочетем текст, имаме естествената способност да идентифицираме и категоризираме думата по хора, място, местоположение, ценности и др. Хората могат бързо да разпознаят дума, да я категоризират и да разберат контекста.
Използване на AI за подобряване на бизнес ефективността чрез клиентско изживяване
Анализът на настроенията, или извличането на мнения, е процесът на анализиране на текстови или гласови данни, за да се определи дали настроението зад тях е положително, неутрално или отрицателно. Той използва обработка на естествен език (NLP), за да интерпретира думи, контекст и емоции, изразени в обратна връзка или съдържание в социалните медии.
Социалните медии са платформа, където клиентите открито споделят мнения. Анализът на настроенията помага на бизнеса да разбере общественото възприятие, да управлява репутацията си и да взаимодейства ефективно с клиентите.
Чрез анализ на отзиви, коментари и споменавания, компаниите могат да проследяват обществените настроения, да идентифицират негативни тенденции рано и да предприемат действия за подобряване на имиджа на марката си.
Финозърнестият анализ на настроенията предоставя подробни оценки на настроенията, като например много положителни или леко отрицателни, а не общи категории като положителни или отрицателни. Това помага на бизнеса да разбира обратната връзка с по-голяма прецизност.
Анализът, базиран на аспекти, се фокусира върху специфични части от обратната връзка, като например обслужване на клиентите или качество на продукта, за да определи положителното или отрицателното настроение за тези отделни аспекти.
Многоезичният анализ използва инструменти и преводи, за да интерпретира настроенията на различни езици, осигурявайки точност за глобалните бизнеси, опериращи в различни региони.
Неяснотата и сарказмът са трудни за интерпретиране от машините без контекст. Висококачествените набори от данни, анотирани от хора, помагат на моделите да разберат по-добре тези сложни неща.
Помага за идентифициране на проблемните точки на клиентите и проследяване на удовлетвореността им, като анализира обратната връзка от обаждания, имейли и отзиви, което позволява по-бързо разрешаване на проблемите и подобрено обслужване.
Индустрии като електронна търговия, здравеопазване, финанси и хотелиерство се възползват от използването на анализ на настроенията, за да подобрят клиентското изживяване, да управляват репутацията и да усъвършенстват маркетинговите си усилия.
Сроковете варират в зависимост от сложността, размера на данните и използваните езици, но обикновено се изпълняват в рамките на няколко седмици.
Анализът на настроенията обикновено се използва за наблюдение на марката, слушане на социалните медии, подобряване на обслужването на клиентите и създаване на целенасочени маркетингови кампании.
Shaip предлага мащабируем, многоезичен анализ на настроенията с разнообразни, висококачествени данни за обучение. Услугите им са в съответствие с разпоредбите за поверителност, като GDPR и HIPAA, и гарантират точни резултати чрез човешка анотация.
Shaip използва строги процеси за валидиране и собствени инструменти за контрол на качеството, като същевременно спазва разпоредбите за поверителност чрез анонимизиране на данните и сигурно боравене.
Цените зависят от сложността, размера и персонализирането на проекта. Свържете се с Shaip за персонализирана оферта.
