チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
良いビジネスは常に顧客の声に耳を傾けると言われていますが、問題は彼らが本当に顧客を理解しているのかということです。 人間の感情、感情、または意図を理解することは、しばしば難しいと考えられています。 ソリューション？ 感情分析–これは、製品、サービス、またはブランドが市場で持っているイメージを推測、測定、または理解するための手法です。
40% 従業員のうち、26日あたり75〜XNUMX通のメールを受信します
データを分析してユーザーの感情を理解する
ソーシャルメディアの台頭に伴い、人々はブログ、vlog、ニュース記事、ソーシャルメディアストーリー、レビュー、推奨事項、まとめ、ハッシュタグ、コメント、ダイレクトメッセージ、マイクロインフルエンスなどを通じてオンラインで製品やサービスの経験を共有することがよくあります。
Shaipは、ユーザーの感情や感情から意味のある洞察を明らかにするために、感情検出、感情分類、きめ細かい分析、アスペクトベースの分析、多言語分析など、さまざまな手法を提供します。 テキスト内の感情が否定的、肯定的、または中立的であるかどうかを判断するのに役立ちます。 言語はあいまいであるか、非常に文脈に依存していることが多く、機械が人間の助けなしに学習することは非常に困難です。したがって、人間が注釈を付けたトレーニングデータはMLプラットフォームにとって重要になります。
ブランドがオンラインで受け取るレビューに焦点を当てる（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）
あなたの製品やサービスがあなたの顧客の心に燃える感情に焦点を当てます（幸せ、悲しい、失望、興奮）
ブランドを使用することの即時性、またはユーザーの問題に対する効果的な解決策を見つけることに焦点を当てています（緊急かつ待機可能）
ユーザーがあなたの製品やブランドの使用に興味を持っているかどうかを調べることに焦点を当てています
この方法は、目的のためにブランドを使用する背後にある感情を決定します。 たとえば、彼らがあなたのeコマースストアからアパレルを購入した場合、彼らはあなたの出荷手順、アパレルの品質、または選択の範囲に満足しているか、彼らに失望している可能性があります。 これらのXNUMXつの感情とは別に、ユーザーはスペクトル内の特定の感情または感情の組み合わせに直面する可能性もあります。 このタイプの欠点のXNUMXつは、ユーザーがテキスト、絵文字、皮肉などを通じて感情を表現する方法が多数あることです。 モデルは、独自の表現の背後にある感情を検出するために高度に進化させる必要があります。
より直接的な分析形式には、ブランドに関連する極性を見つけることが含まれます。 非常にポジティブなものからニュートラルなもの、非常にネガティブなものまで、ユーザーはあなたのブランドに関するあらゆる属性を経験する可能性があり、これらの属性は評価の形で具体的な形をとることができます（例：星ベース）。さまざまなソースから。
レビューには多くの場合、適切なフィードバックや提案が含まれていますが、アスペクトベースの感情分析ではさらに一歩進んでいます。 ここで、ユーザーは一般的に、評価や感情の表現とは別に、レビューでいくつかの良い点または悪い点を指摘します。 たとえば、トラベルデスクの従業員は非常に失礼で無気力でした。 その日の旅程を取得する前に、XNUMX時間待たなければなりませんでした。」
感情の下にあるのは、事業運営からのXNUMXつの重要なポイントです。 これらは、アスペクトベースの分析を通じて修正、改善、または認識される可能性があります。
これは、さまざまな言語にわたる感情の評価です。 言語は、事業を行う地域、出荷先の国などによって異なります。 この分析には、言語固有のマイニングとアルゴリズム、それがない場合の翻訳者、感情レキシコンなどの使用が含まれます。
ブランド監視
ソーシャルメディアモニタリング
お客様の声
顧客サービス
AIイニシアチブを効果的に展開するには、大量の特殊なトレーニングデータセットが必要になります。 Shaipは、規制/ GDPR要件に準拠した大規模な世界クラスの信頼性の高いトレーニングデータを保証する、市場で数少ない企業のXNUMXつです。
カスタムガイドラインに基づいて、世界中の100か国以上からカスタムビルドのデータセット（テキスト、音声、画像、動画）を作成、キュレート、収集します。
30,000人以上の経験豊富で資格のある貢献者のグローバルな労働力を活用してください。 柔軟なタスク割り当てとリアルタイムの従業員容量、効率、および進捗状況の監視。
当社独自のプラットフォームと熟練した労働力は、AIトレーニングデータセットを収集するために設定された品質基準を満たすか上回るために、複数の品質管理方法を使用しています。
私たちのプロセスは、アプリとウェブインターフェースから直接、タスクの配布、管理、データキャプチャを簡単にすることで、収集プロセスを合理化します。
プライバシーを優先することにより、完全なデータの機密性を維持します。 データ形式がポリシーで管理され、保持されていることを確認します。
顧客データ収集ガイドラインに基づいて業界固有のソースから収集された、厳選されたドメイン固有のデータ。
感情分析は、製品、サービス、またはブランドが市場で持っているイメージを推測、測定、または理解するプロセスです。 これが複雑すぎると思われる場合は、さらに改良してみましょう。
画像またはビデオ内の顔のランドマークに基づいて、XNUMX 人以上の人間の顔を自動的に検出します。 人間の顔の既存のデータベースを検索して比較および照合し、インテリジェントな顔認識プラットフォームを構築します。
私たちは言葉を聞いたり文章を読んだりするたびに、その言葉を識別し、人、場所、場所、価値観などに分類する自然な能力を持っています。 人間は単語をすばやく認識し、分類し、文脈を理解することができます。
AIを使用して、カスタマーエクスペリエンスを通じてビジネスパフォーマンスを向上させる
感情分析、またはオピニオンマイニングとは、テキストまたは音声データを分析し、その背後にある感情が肯定的、中立的、または否定的であるかを判断するプロセスです。自然言語処理（NLP）を用いて、フィードバックやソーシャルメディアのコンテンツに表現された言葉、文脈、感情を解釈します。
ソーシャルメディアは、顧客がオープンに意見を共有するプラットフォームです。感情分析は、企業が世間の認識を理解し、評判を管理し、顧客と効果的に交流するのに役立ちます。
レビュー、コメント、言及を分析することで、企業は世論を追跡し、否定的な傾向を早期に特定し、ブランドイメージを向上させるための措置を講じることができます。
きめ細かな感情分析では、肯定的か否定的かといった大まかなカテゴリーではなく、「非常に肯定的」または「やや否定的」といった詳細な感情スコアが提供されます。これにより、企業はフィードバックをより正確に理解できるようになります。
側面ベースの分析では、顧客サービスや製品の品質など、フィードバックの特定の部分に焦点を当て、個々の側面に対する肯定的または否定的な感情を判断します。
多言語分析では、さまざまな言語での感情を解釈するためのツールと翻訳を使用し、さまざまな地域で事業を展開するグローバル企業の正確性を保証します。
曖昧さや皮肉は、文脈がなければ機械にとって解釈が困難です。人間が注釈を付けた高品質なデータセットは、モデルがこれらの複雑さをより適切に理解するのに役立ちます。
通話、メール、レビューからのフィードバックを分析することで、顧客の悩みを特定し、満足度を追跡し、より迅速な解決とサービスの向上を実現します。
電子商取引、ヘルスケア、金融、ホスピタリティなどの業界では、感情分析を使用して顧客体験を向上させ、評判を管理し、マーケティング活動を改善することでメリットを得ています。
タイムラインは複雑さ、データ サイズ、関連する言語によって異なりますが、通常は数週間以内に完了します。
感情分析は、ブランドの監視、ソーシャル メディアのリスニング、顧客サービスの改善、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンの作成によく使用されます。
Shaipは、多様で高品質なトレーニングデータを用いた、スケーラブルな多言語感情分析を提供しています。同社のサービスはGDPRやHIPAAなどのプライバシー規制に準拠しており、人によるアノテーションによって正確な結果を保証します。
Shaip は、データの匿名化と安全な取り扱いを通じてプライバシー規制を遵守しながら、厳格な検証プロセスと独自のツールを使用して品質管理を行っています。
費用はプロジェクトの複雑さ、規模、カスタマイズ内容によって異なります。個別のお見積もりについては、Shaipまでお問い合わせください。