Servicios de análisis de sentimiento

Ahora la IA no solo
escucha, entiende.

Analice las emociones y los sentimientos humanos interpretando los matices en las reseñas de los clientes, las noticias financieras, las redes sociales, etc.

Servicios de análisis de sentimiento

Clientes destacados

Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Existe una demanda creciente de analizar las emociones y los sentimientos humanos para descubrir conocimientos no descubiertos.

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.

Twitter

De acuerdo con un estudio, 360,000, los tweets se tuitean cada minuto

Correos electrónicos:

40% de los empleados reciben entre 26 y 75 correos electrónicos al día

Sentiment Analysis Services lo ayuda a obtener grandes resultados en la experiencia del cliente

Solución del mundo real

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.

<font><font>Hoe wij kunnen helpen</font></font>

  • Realice un análisis de sentimiento de, por ejemplo:
    • comentario
    • revisiones de servicio
    • críticas de cine
    • quejas / comentarios por correo electrónico
    • llamadas y reuniones de clientes
  • Analice el contenido de las redes sociales, que incluye:
    • Tweets
    • Facebook Publicaciones
    • Comentarios del blog
    • Foros -Quora, Reddit
  • Proporcione datos de análisis de sentimientos como datos de entrenamiento para el aprendizaje automático.

Beneficios

  • Analizar y procesar grandes conjuntos de datos
  • Aproveche la inteligencia humana para determinar con precisión la opinión del cliente
  • Una fuerza laboral flexible formada por expertos en el dominio
  • Escale a medida que crece
  • 95% de resultados de calidad garantizada

Beneficios de negocio

  • Monitorear la salud de la marca
  • Gestionar la reputación de la marca
  • Análisis de la competencia
  • Mejora del servicio al cliente
  • Mejores campañas de marketing basadas en el pulso de su audiencia

Tipos de parámetros de análisis de sentimiento

Polaridad

se centra en las reseñas que recibe su marca en línea (positivas, neutrales y negativas)

Polaridad

Emociones

se centra en la emoción que su producto o servicio enciende en la mente de sus clientes (feliz, triste, decepcionado, emocionado)

Emociones

Urgencia

se centra en la inmediatez de utilizar su marca o encontrar una solución eficaz a los problemas de los usuarios (urgentes y esperados)

Urgencia

Intención

se centra en averiguar si sus usuarios están interesados ​​en utilizar su producto o marca o no

Intención

Tipos de servicios de análisis de sentimientos

Detección de emociones

Detección de emociones

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.

Análisis detallado

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.

Análisis detallado
Análisis basado en aspectos

Análisis basado en aspectos

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.

Análisis multilingüe

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.

Análisis multilingüe

¿Empezando con el análisis de sentimiento?

Casos de uso clave

Monitorización de Marca

Monitoreo de redes sociales

Voz del cliente

Servicio al Cliente

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.

  • Polaridad: se centra en las reseñas que recibe su marca en línea (positivas, neutrales y negativas)
  • Emociones se centra en la emoción que su producto o servicio enciende en la mente de sus clientes (feliz, triste, decepcionado, emocionado)
  • Urgencia: se centra en la inmediatez de utilizar su marca o encontrar una solución eficaz a los problemas de los usuarios (urgentes y esperados)
  • Intención: se centra en averiguar si sus usuarios están interesados ​​en utilizar su producto o marca o no
  • Basado en reglas: Aquí es donde define manualmente una regla para que su modelo realice análisis de opinión sobre los datos que tiene. La regla podría ser un parámetro que discutimos anteriormente: polaridad, urgencia, aspectos y más.
  • Automático: Este aspecto del análisis de sentimientos funciona completamente en algoritmos de aprendizaje automático. En esto, no hay necesidad de intervención humana y se establecen reglas manuales para que un modelo funcione. En cambio, se implementa un clasificador que evalúa el texto y devuelve resultados.
  • Híbrido: Los enfoques híbridos, los más precisos de los modelos, combinan lo mejor de ambos mundos: basado en reglas y automático. Son más precisos, funcionales y preferidos por las empresas para sus campañas de análisis de sentimientos.
  • Detección de emociones
  • Análisis detallado
  • Análisis basado en aspectos
  • Análisis multilingüe

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.

  • Monitoreo de marca
  • Monitoreo de redes sociales
  • Investigación de mercado
  • La voz del consumidor
  • Servicio al Cliente