Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
On dit à juste titre que les bonnes entreprises sont toujours à l'écoute de leurs clients, mais la question est de savoir s'ils les comprennent vraiment ? Comprendre les sentiments, les émotions ou les intentions humaines est souvent considéré comme difficile. La solution? Analyse des sentiments – C'est une technique pour déduire, évaluer ou comprendre l'image que votre produit, service ou marque véhicule sur le marché.
40% des employés reçoivent entre 26 et 75 e-mails par jour
Analyser les données pour comprendre le sentiment des utilisateurs
Avec l'essor des médias sociaux, les gens partagent souvent leurs expériences avec les produits et services en ligne via des blogs, des vlogs, des articles de presse, des histoires de médias sociaux, des critiques, des recommandations, des rafles, des hashtags, des commentaires, des messages directs, des micro-influences, etc.
Shaip vous propose différentes techniques, à savoir la détection des émotions, la classification des sentiments, l'analyse fine, l'analyse basée sur les aspects, l'analyse multilingue, etc. pour découvrir des informations significatives sur les émotions et les sentiments des utilisateurs. Nous vous aidons à déterminer si le sentiment dans le texte est négatif, positif ou neutre. Le langage est souvent ambigu ou hautement contextuel, ce qui rend extrêmement difficile l'apprentissage des machines sans l'aide de l'homme, et par conséquent, les données de formation annotées par des humains deviennent essentielles pour les plateformes de ML.
se concentre sur les avis que votre marque reçoit en ligne (positifs, neutres et négatifs)
se concentre sur l'émotion que votre produit ou service suscite dans l'esprit de vos clients (heureux, triste, déçu, excité)
se concentre sur l'immédiateté d'utiliser votre marque ou de trouver une solution efficace aux problèmes des utilisateurs (urgente et attente)
se concentre sur la découverte si vos utilisateurs sont intéressés à utiliser votre produit ou votre marque ou non
Cette méthode détermine l'émotion derrière l'utilisation de votre marque dans un but. Par exemple, s'ils ont acheté des vêtements dans votre boutique de commerce électronique, ils pourraient soit être satisfaits de vos procédures d'expédition, de la qualité des vêtements ou de la gamme de sélections, soit être déçus. En dehors de ces deux émotions, un utilisateur peut également faire face à n'importe quelle émotion spécifique ou à un mélange d'émotions dans le spectre. L'un des inconvénients de ce type est que les utilisateurs disposent d'une multitude de façons d'exprimer leurs émotions - par le biais de textes, d'émojis, de sarcasmes, etc. Le modèle doit être hautement évolué pour détecter l'émotion derrière leurs expressions uniques.
Une forme d'analyse plus directe consiste à découvrir la polarité associée à votre marque. De très positif à neutre à très négatif, les utilisateurs peuvent expérimenter n'importe quel attribut concernant votre marque et ces attributs peuvent prendre une forme tangible sous la forme d'évaluations (par exemple - basées sur des étoiles) et tout ce que votre modèle doit faire est d'exploiter ces différentes formes d'évaluations provenant de sources diverses.
Les avis contiennent souvent des commentaires et des suggestions sonores. D'un autre côté, l'analyse des sentiments basée sur les aspects vous amène un peu plus loin. Ici, les utilisateurs soulignent généralement certaines choses bonnes ou mauvaises dans leurs critiques, à part les notes et l'expression de leurs émotions. Par exemple - L'associé du bureau de voyage était extrêmement grossier et léthargique. Nous avons dû attendre une heure avant d'avoir notre itinéraire pour la journée.
Ce qui se cache sous les émotions, ce sont deux points importants à retenir de vos opérations commerciales. Ceux-ci peuvent être corrigés, améliorés ou reconnus grâce à des analyses basées sur les aspects.
Il s'agit de l'évaluation du sentiment dans diverses langues. La langue peut dépendre des régions dans lesquelles vous opérez, des pays vers lesquels vous expédiez, etc. Cette analyse implique l'utilisation d'algorithmes d'exploration et d'algorithmes spécifiques à la langue, de traducteurs en leur absence, de lexiques de sentiments, etc.
Surveillance de la marque
Surveillance des médias sociaux
Voix du client
Service Client
Pour déployer efficacement votre initiative d'IA, vous aurez besoin de grands volumes d'ensembles de données d'entraînement spécialisés. Shaip est l'une des rares entreprises du marché à garantir des données de formation fiables et de classe mondiale à grande échelle, conformes aux exigences réglementaires/RGPD.
Créez, organisez et collectez des ensembles de données personnalisés (texte, parole, image, vidéo) de plus de 100 pays à travers le monde sur la base de directives personnalisées.
Tirez parti de notre effectif mondial de plus de 30,000 XNUMX contributeurs expérimentés et accrédités. Affectation flexible des tâches et capacité, efficacité et suivi des progrès de la main-d'œuvre en temps réel.
Notre plate-forme exclusive et notre main-d'œuvre qualifiée utilisent plusieurs méthodes de contrôle de la qualité pour respecter ou dépasser les normes de qualité définies pour la collecte d'ensembles de données de formation à l'IA.
Notre processus rationalise le processus de collecte grâce à une distribution, une gestion et une capture de données plus faciles des tâches directement à partir de l'application et de l'interface Web.
Maintenez la confidentialité complète des données en faisant de la confidentialité notre priorité. Nous nous assurons que les formats de données sont contrôlés et préservés par la politique
Données spécifiques à un domaine collectées à partir de sources spécifiques à l'industrie en fonction des directives de collecte de données client.
L'analyse des sentiments est le processus consistant à déduire, évaluer ou comprendre l'image que votre produit, service ou marque véhicule sur le marché. Si cela semble trop compliqué, affinons-le davantage.
Détectez automatiquement un ou plusieurs visages humains en fonction des repères faciaux d'une image ou d'une vidéo. Recherchez une base de données existante de visages humains à comparer et à faire correspondre pour créer une plate-forme de reconnaissance faciale intelligente.
Chaque fois que nous entendons un mot ou lisons un texte, nous avons la capacité naturelle d'identifier et de catégoriser le mot en personnes, lieu, emplacement, valeurs, etc. Les humains peuvent rapidement reconnaître un mot, le catégoriser et comprendre le contexte.
Utiliser l'IA pour améliorer les performances de l'entreprise grâce à l'expérience client
L'analyse des sentiments, ou exploration d'opinions, consiste à analyser des données textuelles ou vocales afin de déterminer si le sentiment qui les sous-tend est positif, neutre ou négatif. Elle utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour interpréter les mots, le contexte et les émotions exprimés dans les commentaires ou le contenu des réseaux sociaux.
Les réseaux sociaux sont une plateforme où les clients partagent ouvertement leurs opinions. L'analyse des sentiments aide les entreprises à comprendre la perception du public, à gérer leur réputation et à interagir efficacement avec leurs clients.
En analysant les avis, les commentaires et les mentions, les entreprises peuvent suivre le sentiment du public, identifier rapidement les tendances négatives et prendre des mesures pour améliorer leur image de marque.
Une analyse fine des sentiments fournit des scores de sentiment détaillés, tels que très positif ou légèrement négatif, plutôt que des catégories larges comme positif ou négatif. Cela permet aux entreprises de comprendre les commentaires avec plus de précision.
L'analyse basée sur les aspects se concentre sur des parties spécifiques du feedback, telles que le service client ou la qualité du produit, pour déterminer le sentiment positif ou négatif pour ces aspects individuels.
L'analyse multilingue utilise des outils et des traductions pour interpréter les sentiments dans différentes langues, garantissant ainsi l'exactitude des entreprises mondiales opérant dans diverses régions.
L'ambiguïté et le sarcasme sont difficiles à interpréter pour les machines sans contexte. Des ensembles de données de haute qualité, annotés par des humains, aident les modèles à mieux comprendre ces complexités.
Il permet d'identifier les points faibles des clients et de suivre la satisfaction en analysant les commentaires des appels, des e-mails et des avis, permettant des résolutions plus rapides et un service amélioré.
Des secteurs comme le commerce électronique, la santé, la finance et l’hôtellerie bénéficient de l’utilisation de l’analyse des sentiments pour améliorer l’expérience client, gérer la réputation et affiner les efforts de marketing.
Les délais varient en fonction de la complexité, de la taille des données et des langues impliquées, mais sont généralement terminés en quelques semaines.
L'analyse des sentiments est couramment utilisée pour la surveillance de la marque, l'écoute des médias sociaux, l'amélioration du service client et la création de campagnes marketing ciblées.
Shaip propose une analyse des sentiments évolutive et multilingue, avec des données d'entraînement diversifiées et de haute qualité. Ses services sont conformes aux réglementations en matière de confidentialité, telles que le RGPD et la loi HIPAA, et garantissent des résultats précis grâce à l'annotation humaine.
Shaip utilise des processus de validation rigoureux et des outils propriétaires pour le contrôle qualité tout en adhérant aux réglementations de confidentialité grâce à l'anonymisation des données et au traitement sécurisé.
Les coûts dépendent de la complexité, de la taille et de la personnalisation du projet. Contactez Shaip pour un devis personnalisé.
