ابزار تجزیه و تحلیل احساسات Alterna CX

چگونه مدیریت CX محور AI تجزیه و تحلیل احساسات را تقویت می کند؟

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه مفید است؟

تجزیه و تحلیل احساسات Altea CX چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

این یک برنامه با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. عملکرد آن به طور خودکار احساسات را در طیف وسیعی از سه قطب مختلف تشخیص داده و طبقه بندی می کند: مثبت ، منفی ، خنثی. با استفاده از یک تعریف تجزیه و تحلیل احساسات ، ممکن است این را یک ابزار معتبر در نظر بگیریم که به ما امکان درک روحیه عمومی را می دهد. مشاغل شروع به توجه می کنند ، و بسیاری از شرکت ها اکنون از آن استفاده می کنند تا چگونه مشتریان خود را نسبت به آنها احساس می کنند ، سپس تلاش های تجربه مشتری خود را تنظیم می کنند. تجزیه و تحلیل احساسات با یک مدل دقیق و دقیق NLP می تواند برای اهداف مختلف اعم از درک بازخورد مشتری در رسانه های اجتماعی گرفته تا تشخیص طعنه در نظرات آنلاین ، از درک عقل سلیم تا تشخیص خودکار رضایت مشتری یا نارضایتی مستقر شود.

علاوه بر این ، تجزیه و تحلیل احساسات از الگوریتم های یادگیری ماشین بسیار پیچیده تر برای تشخیص انواع احساسات انسانی متمایز مانند شادی ، اعتماد ، ترس ، تعجب ، غم ، عصبانیت و انزجار استفاده می کند. این یک مدل بسیار تکامل یافته از تجزیه و تحلیل احساساتی است.

نمونه های تجزیه و تحلیل احساسات چیست؟

در اینجا برخی از نمونه های دنیای واقعی در صنایع و جغرافیای موجود در آن وجود دارد که نرم افزار CX AIT Altea CX با کمک یک الگوریتم تجزیه و تحلیل دقیق احساسات ، قطبیت جمله را تشخیص می دهد.

چگونه مدیریت CX محور AI تجزیه و تحلیل احساسات را تقویت می کند؟

نرم افزار مدیریت CX AI محور ، دیدگاه کاملی در مورد احساسات و افکار واقعی مشتریان ارائه می دهد. یک تکنیک یادگیری ماشین فوق العاده تصور شده ، تحلیلی را برای تجزیه و تحلیل احساسات مشتری فراهم می کند. تجزیه و تحلیل متقاطع در زمان واقعی ، دقیق و همزمان از احساسات ، احساسات و نقاط درد پاسخ دهندگان به متخصصان CX اجازه می دهد تا بینش های عملی را بدست آورند و دلایل اصلی نارضایتی را درک کنند. از طرف دیگر ، به عنوان مثال ، خروجی یک تجزیه و تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی که نتوانسته است از تجزیه و تحلیل متن استفاده کند ، اغلب از سیگنال های مربوط به تجربه مشتری مربوطه خاموش و جدا می شود.

تجزیه و تحلیل احساسات چگونه مفید است؟

در اینجا سه روش برای استفاده از آنالایزر احساسات Altea CX برای افزایش کیفیت تجربه مشتری وجود دارد:

انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل احساسات می تواند از داده های بدون ساختار استفاده کند تا به شما در یادگیری نحوه احساس مردم در مورد آخرین عرضه محصول شما کمک کند. این داده ها می توانند به شما بگویند که مردم عاشق ظاهر محصول هستند اما استفاده از آن دشوار است. تجزیه و تحلیل احساسات مشتری ، با گذشت زمان ، آنچه را که این شکایات در مورد "سهولت استفاده" در مورد آن وجود دارد ، در نظر می گیرد. این شرکت شما را در مورد جنبه ها و مضامین در هر پاسخ آگاه می کند و به شما امکان می دهد به سؤالاتی مانند: "تا چه مدت مردم نسبت به افزایش قیمت محصول واکنش منفی نشان دهند؟"یا ، "آیا آنها واقعاً نسبت به ویژگی جدید اضافه شده راضی هستند؟"

این استراتژی قیمت گذاری را در زمان واقعی تسهیل می کند. به عنوان مثال ، در محیط خرده فروشی دیجیتال امروز ، دسته های ارزش کلیدی (KVC) و موارد ارزش کلیدی (KVIS) برای استراتژی قیمت گذاری یکپارچه هستند. از ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات می توان برای تجزیه و تحلیل نظرات منفی استفاده کرد که نشانگر مسائل و روندهای مربوط به "قیمت" محصولات KVI است. این رویکرد پویا به خرده فروشان اجازه می دهد تا لیست های خود را تازه کنند و اجرای استراتژی قیمت گذاری را در زمان واقعی انجام دهند. لیست های KVC و KVI Flexing به جای اینکه محتوای خود را با لیست های KVC و KVI شرکت های استاتیک باقی بماند ، بر اساس منطقه قیمت یا جغرافیا ، به خرده فروشان می دهد تا ضمن تعیین قیمت ، به آنها اجازه دهند تا احساسات را در نظر بگیرند.

بهترین راه برای بهره گیری از امتیاز دهی احساسات ، سفارشی کردن قوانین هشدار خود بر اساس سیگنال های مختلف "انسانی" مانند متن عاطفی یا نظرات رسانه های اجتماعی است ، خواه مثبت ، منفی یا خنثی باشند. نتایج تجزیه و تحلیل احساسات مشتری مورد نظر را می توان از نظرات رسانه های اجتماعی یا پاسخ های نظرسنجی فیلتر کرد. نتایج متعدد نیز می تواند انتخاب شود.

چگونه کمک می کنیم؟

آنالایزر احساسات Altea CX به طور خودکار لحن یک متن را طبقه بندی می کند تا به دقت بالایی برای شناسایی علل اصلی آن نوع اظهار نظر دست یابد. این راندمان خودکار نیاز به تلاش انسان را برطرف می کند و یک منبع واحد برای بازخورد تجربه مشتری ایجاد می کند. مدل احساسات Altea CX با یک الگوریتم یادگیری ماشین قوی کار می کند تا بطور خودکار قطبیت را شناسایی و طبقه بندی کند.

این مدل تضمین می کند که متخصصان تجربه مشتری می توانند نظرات را ببینند ، سپس از آن بازخورد آموزنده به عنوان پایه ای برای اقدام مناسب استفاده می کنند. علاوه بر این ، همراه با پاسخ های متن باز و معیارهای درایور رضایت عمومی ، این مدل برای ایجاد مدل تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده خود استفاده می شود. این کار با داده های منبع چندگانه از شکایات و سایتهای بررسی مانند Amazon. com و TrustPilot. com آموزش دیده است. ما همه مدل های خود را به طور مداوم با بهترین روشها به روز می کنیم. علاوه بر این ، یک مدل جدید احساسات با یک مجموعه حاشیه نویسی جدید می تواند با مجموعه داده های جدید ایجاد و به روز شود.

چند روش مختلف برای نزدیک شدن به این نوع تجزیه و تحلیل وجود دارد ، اما همه آنها می توانند به دو دسته کاهش یابد: مثبت یا منفی. مدل احساسات فعلی Altea CX دارای سه دسته است: مثبت ، منفی ، خنثی.

تجزیه و تحلیل احساسات Altea CX چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشین ، آمار و پردازش زبان طبیعی (NLP) برخی از ابزاری است که مدل احساسات Altea CX برای شناسایی احساسات و افکار مشتریان به معنای وسیع ممکن از آن استفاده می کند.

علاوه بر این ، برخلاف سیستم های تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جمله ، ابزار Altea CX قادر به استفاده از احساسات برای هر موضوع است. ابزار به منظور کشف اینکه آیا این عبارت مثبت است یا منفی ، محتوای نوشتاری را پردازش می کند.

این روند به دو روش انجام می شود. اگرچه بهترین نتیجه از ترکیب دو روش حاصل می شود.

• تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر قانون چیست؟

در این روش ، یک نمره برای هر کلمه داده می شود تا احساسات را در قالب یک لیست کلمه یا یک واژگان مقیاس کند. مثلا:

"فوق العاده" = 0. 9 ؛"قدیمی مد" = -0. 7 ؛"خوب" = 0. 1

با استفاده از این نوع وزنه ها ، جملات به ترتیب برای مثبت بودن یا منفی بودن برطرف می شوند.

طعنه ، اصطلاحات یا سایر انحرافات کلامی به طور کلی نیاز به ظرافت اضافی در سیستم های مبتنی بر قانون دارند.

• تجزیه و تحلیل احساسات در یادگیری ماشین چیست؟

رویکرد دیگر استفاده از داده های دارای برچسب انسان است. استفاده از داده های دارای برچسب انسان برای تجزیه و تحلیل احساساتی یک روش ارزشمند است که می تواند برای شناسایی احساسات مثبت و منفی استفاده شود. این تکنیک به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای نمایش متن برای کلمات و عبارات مثبت یا منفی متکی است. این روش می تواند برای بهبود صحت الگوریتم ها مورد استفاده قرار گیرد و همچنین می تواند برای بهبود دقت پیش بینی های مکانیکی استفاده شود. پس از آموزش ، ممکن است برای استفاده در مجموعه داده های جدید نیز در نظر گرفته شود.