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Empresa
Mantén tu plataforma segura, conforme a la normativa y preparada para tu marca, con moderación impulsada por IA y experiencia humana que se adapta a tu crecimiento.
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.
Según un estudio, se publican 360,000 tuits cada minuto.
El 40% de los empleados recibe entre 26 y 75 correos electrónicos al día.
Tus clientes te dicen lo que sienten a diario: en reseñas, publicaciones en redes sociales, solicitudes de soporte y grabaciones de llamadas. Los servicios de análisis de sentimientos transforman esos comentarios en datos de entrenamiento etiquetados, para que tus modelos de IA aprendan a interpretar las emociones, las opiniones y las intenciones como lo haría un ser humano.
Shaip te ayuda a crear modelos de análisis de sentimiento que realmente funcionan en producción. Nuestros anotadores humanos etiquetan tus datos de texto y voz en más de 60 idiomas, capturando los matices —sarcasmo, dialecto y significado a nivel de aspecto— que los modelos predefinidos suelen pasar por alto.
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
Los anotadores de Shaip etiquetan emociones con gran precisión (alegría, tristeza, enfado, frustración, entusiasmo, neutralidad) en textos, registros de chat y grabaciones de voz.
Anotamos el sentimiento desde muy positivo hasta muy negativo, incluyendo casos neutrales y ambiguos para un entrenamiento del modelo más preciso.
La anotación basada en aspectos identifica a qué reaccionan los clientes (personal, entrega, precios, rendimiento de la aplicación) y el sentimiento asociado a cada aspecto.
Shaip admite la anotación de sentimientos en más de 50 idiomas con anotadores regionales que entienden la jerga, la ironía y las expresiones idiomáticas locales.
Anotación de sentimiento para grabaciones de llamadas, audio IVR y transcripciones de IA conversacional con etiquetas de tono, emoción e intención.
Los anotadores humanos señalan los textos sarcásticos, irónicos y ambiguos para que los modelos aprendan a distinguir entre el significado superficial y la intención real.
Polaridad de las reseñas de productos, etiquetado de los factores que impulsan las devoluciones y comentarios a nivel de aspecto en los listados.
Etiquetado del sentimiento expresado por los pacientes y del tono de las notas clínicas, realizado por trabajadores capacitados en la normativa HIPAA.
Análisis del sentimiento del mercado en relación con las noticias financieras, las teleconferencias sobre resultados y los comentarios de los analistas para la elaboración de señales de negociación y modelos de riesgo.
Tono de llamada de reclamaciones, clasificación de quejas y puntuación del esfuerzo del cliente para modelos de calidad del servicio.
Comentarios dentro de la aplicación, análisis del sentimiento en los tickets de soporte y análisis de texto abierto del NPS.
Análisis del sentimiento en llamadas de voz y etiquetado de transcripciones de chatbots para capacitación y control de calidad.
Opinión sobre las menciones de marca en X, Reddit, sitios de noticias y reseñas.
Seguimiento de la opinión pública, detección de desinformación y análisis de las opiniones de los ciudadanos.
En una breve llamada de consulta, definimos los idiomas, las categorías de análisis de sentimiento, los objetivos del proyecto, la precisión esperada y el volumen de datos.
Creamos directrices de anotación adaptadas a su caso de uso empresarial y garantizamos la coherencia en los casos límite antes de que comience la anotación.
Se revisa un lote inicial para validar la calidad de las anotaciones, perfeccionar los flujos de trabajo y garantizar la coherencia en todo el proyecto.
Los flujos de trabajo de anotación se ejecutan utilizando herramientas seguras y procesos estructurados para mantener la coherencia, la escalabilidad y la entrega puntual.
Se realizan múltiples controles de calidad y revisiones de expertos para mantener una alta precisión en las anotaciones y resultados fiables.
Los conjuntos de datos finales se entregan en la estructura y el formato que prefiera, listos para integrarse sin problemas en sus flujos de trabajo de IA/ML.
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.
Shaip ayudó a una empresa de IA a desarrollar una solución de análisis de emociones y sentimientos en el habla utilizando datos de audio y anotaciones de centros de llamadas multilingües. El proyecto mejoró la detección de emociones, la comprensión del cliente y el rendimiento del modelo de IA.
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.
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
El análisis de sentimientos, o minería de opiniones, es el proceso de analizar datos de texto o voz para determinar si el sentimiento subyacente es positivo, neutral o negativo. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para interpretar las palabras, el contexto y las emociones expresadas en comentarios o contenido de redes sociales.
Las redes sociales son una plataforma donde los clientes comparten opiniones abiertamente. El análisis de sentimientos ayuda a las empresas a comprender la percepción pública, gestionar su reputación e interactuar eficazmente con los clientes.
Al analizar reseñas, comentarios y menciones, las empresas pueden rastrear el sentimiento público, identificar tendencias negativas de forma temprana y tomar medidas para mejorar su imagen de marca.
El análisis detallado de sentimientos proporciona puntuaciones detalladas, como muy positivo o ligeramente negativo, en lugar de categorías generales como positivo o negativo. Esto ayuda a las empresas a comprender los comentarios con mayor precisión.
El análisis basado en aspectos se centra en partes específicas de la retroalimentación, como el servicio al cliente o la calidad del producto, para determinar el sentimiento positivo o negativo hacia esos aspectos individuales.
El análisis multilingüe utiliza herramientas y traducciones para interpretar el sentimiento en diferentes idiomas, lo que garantiza la precisión para las empresas globales que operan en diversas regiones.
La ambigüedad y el sarcasmo son difíciles de interpretar para las máquinas sin contexto. Los conjuntos de datos de alta calidad anotados por personas ayudan a los modelos a comprender mejor estas complejidades.
Ayuda a identificar los puntos débiles de los clientes y a realizar un seguimiento de su satisfacción mediante el análisis de comentarios de llamadas, correos electrónicos y reseñas, lo que permite resoluciones más rápidas y un mejor servicio.
Industrias como el comercio electrónico, la atención médica, las finanzas y la hospitalidad se benefician al utilizar el análisis de sentimientos para mejorar la experiencia del cliente, gestionar la reputación y perfeccionar los esfuerzos de marketing.
Los plazos varían según la complejidad, el tamaño de los datos y los idiomas involucrados, pero normalmente se completan en unas pocas semanas.
El análisis de sentimientos se utiliza comúnmente para monitorear marcas, escuchar las redes sociales, mejorar el servicio al cliente y crear campañas de marketing específicas.
Shaip ofrece análisis de sentimientos escalable y multilingüe con datos de entrenamiento diversos y de alta calidad. Sus servicios cumplen con normativas de privacidad como el RGPD y la HIPAA, y garantizan resultados precisos mediante anotación humana.
Shaip utiliza rigurosos procesos de validación y herramientas patentadas para el control de calidad y al mismo tiempo cumple con las regulaciones de privacidad a través de la anonimización de datos y el manejo seguro.
Los costos dependen de la complejidad, el tamaño y la personalización del proyecto. Contacte con Shaip para obtener un presupuesto personalizado.
