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Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
Se dice con razón que los buenos negocios siempre escuchan a sus clientes, pero la pregunta es ¿realmente los entienden? Comprender los sentimientos, las emociones o las intenciones humanas a menudo se considera difícil. ¿La solución? Análisis de sentimiento: es una técnica para deducir, medir o comprender la imagen que su producto, servicio o marca tiene en el mercado.
40% de los empleados reciben entre 26 y 75 correos electrónicos al día
Analice datos para comprender el sentimiento del usuario
Con el auge de las redes sociales, las personas a menudo comparten sus experiencias con productos y servicios en línea a través de blogs, vlogs, artículos de noticias, historias de redes sociales, reseñas, recomendaciones, resúmenes, hashtags, comentarios, mensajes directos, microinfluencias, etc.
Shaip le ofrece diferentes técnicas, es decir, detección de emociones, clasificación de sentimientos, análisis detallado, análisis basado en aspectos, análisis multilingüe, etc. para descubrir información significativa de las emociones y sentimientos de los usuarios. Le ayudamos a determinar si el sentimiento en el texto es negativo, positivo o neutral. El lenguaje suele ser ambiguo o muy contextual, lo que dificulta enormemente que las máquinas aprendan sin ayuda humana y, por lo tanto, los datos de entrenamiento anotados por humanos se vuelven críticos para las plataformas de aprendizaje automático.
se centra en las reseñas que recibe su marca en línea (positivas, neutrales y negativas)
se centra en la emoción que su producto o servicio enciende en la mente de sus clientes (feliz, triste, decepcionado, emocionado)
se centra en la inmediatez de utilizar su marca o encontrar una solución eficaz a los problemas de los usuarios (urgentes y esperados)
se centra en averiguar si sus usuarios están interesados en utilizar su producto o marca o no
Este método determina la emoción detrás del uso de su marca con un propósito. Por ejemplo, si compraron ropa en su tienda de comercio electrónico, podrían estar contentos con sus procedimientos de envío, la calidad de la ropa o la variedad de selecciones o decepcionarse con ellos. Aparte de estas dos emociones, un usuario también podría enfrentar cualquier emoción específica o una combinación de emociones en el espectro. Una de las deficiencias de este tipo es que los usuarios tienen multitud de formas de expresar sus emociones: a través de texto, emojis, sarcasmo y más. El modelo debe estar muy evolucionado para detectar la emoción detrás de sus expresiones únicas.
Una forma de análisis más directa implica descubrir la polaridad asociada con su marca. De muy positivo a neutral o muy negativo, los usuarios pueden experimentar cualquier atributo relacionado con su marca y estos atributos pueden tomar una forma tangible en forma de calificaciones (por ejemplo, basadas en estrellas) y todo lo que su modelo necesita hacer es extraer estas diversas formas de calificaciones de diversas fuentes.
Las revisiones a menudo contienen comentarios y sugerencias sólidos, por otro lado, el análisis de sentimientos basado en aspectos lo lleva un paso más allá. Aquí, los usuarios generalmente señalan algunas cosas buenas o malas en sus reseñas, además de las calificaciones y la expresión de emociones. Por ejemplo, el empleado del mostrador de viajes fue extremadamente grosero y letárgico. Tuvimos que esperar una hora antes de tener nuestro itinerario del día ".
Lo que subyace a las emociones son dos conclusiones importantes de sus operaciones comerciales. Estos podrían corregirse, mejorarse o reconocerse mediante análisis basados en aspectos.
Esta es la evaluación del sentimiento en diversos idiomas. El idioma puede depender de las regiones en las que opere, los países a los que realiza envíos y más. Este análisis implica el uso de minería y algoritmos específicos del lenguaje, traductores en su ausencia, léxicos de sentimientos y más.
Monitorización de Marca
Monitoreo de redes sociales
Voz del cliente
Servicio al cliente
Para implementar eficazmente su iniciativa de IA, necesitará grandes volúmenes de conjuntos de datos de entrenamiento especializados. Shaip es una de las pocas empresas del mercado que garantiza datos de formación fiables y de primer nivel a escala que cumplen con los requisitos reglamentarios / del RGPD.
Crea, selecciona y recopila conjuntos de datos personalizados (texto, voz, imagen, video) de más de 100 países de todo el mundo según pautas personalizadas.
Aproveche nuestra fuerza laboral global de más de 30,000 colaboradores experimentados y acreditados. Asignación de tareas flexible y capacidad de la fuerza laboral en tiempo real, eficiencia y monitoreo del progreso.
Nuestra plataforma patentada y nuestra fuerza laboral calificada utilizan múltiples métodos de control de calidad para cumplir o superar los estándares de calidad establecidos para recopilar conjuntos de datos de capacitación en IA.
Nuestro proceso agiliza el proceso de recopilación a través de una distribución de tareas, administración y captura de datos más fáciles directamente desde la aplicación y la interfaz web.
Mantenga la total confidencialidad de los datos haciendo de la privacidad nuestra prioridad. Nos aseguramos de que los formatos de datos estén controlados y preservados por políticas.
Datos curados específicos del dominio recopilados de fuentes específicas de la industria según las pautas de recopilación de datos del cliente.
El análisis de sentimientos es el proceso de deducir, medir o comprender la imagen que su producto, servicio o marca tiene en el mercado. Si esto suena demasiado complicado, vamos a refinarlo más.
Detecte automáticamente uno o más rostros humanos en función de los puntos de referencia faciales en una imagen o video. Busque en una base de datos existente de rostros humanos para comparar y combinar para construir una plataforma de reconocimiento facial inteligente.
Cada vez que escuchamos una palabra o leemos un texto, tenemos la capacidad natural de identificar y categorizar la palabra en personas, lugares, ubicaciones, valores y más. Los humanos pueden reconocer rápidamente una palabra, categorizarla y comprender el contexto.
Uso de IA para mejorar el rendimiento empresarial a través de la experiencia del cliente
El análisis de sentimientos es el proceso de deducir, medir o comprender la imagen que su producto, servicio o marca tiene en el mercado. Si esto suena demasiado complicado, vamos a refinarlo más. El análisis de sentimientos también se considera minería de opiniones. Con el auge de las redes sociales, las personas han comenzado a hablar más abiertamente sobre sus experiencias con productos y servicios en línea a través de blogs, vlogs, historias de redes sociales, reseñas, recomendaciones, resúmenes, hashtags, comentarios, mensajes directos, microinfluencias y estamos seguro que puedes hacer una lista tú mismo. Cuando esto sucede en línea, deja una huella digital de la expresión de una experiencia de un individuo. Ahora bien, esta experiencia podría ser positiva, negativa o simplemente neutral. El análisis de sentimientos es la extracción de todas estas expresiones y experiencias en línea en forma de textos.
Un análisis de sentimiento de las redes sociales mide los sentimientos de los clientes y les dice a sus clientes acerca de su marca o producto en línea mediante el análisis de las emociones, calificaciones y opiniones de los usuarios.