บริการวิเคราะห์ความรู้สึกหลายภาษา

ตอนนี้ AI ไม่เพียงเท่านั้น
ฟังแล้วมันเข้าใจ

วิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึกของมนุษย์โดยการตีความความแตกต่างในรีวิวของลูกค้า ข่าวการเงิน โซเชียลมีเดีย ฯลฯ

บริการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

อเมซอน
Google
ไมโครซอฟท์
ค็อกนิต
มีความต้องการเพิ่มขึ้นในการวิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึกของมนุษย์เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ยังไม่ถูกค้นพบ

ว่ากันว่าธุรกิจที่ดีมักจะรับฟังลูกค้าเสมอ แต่คำถามคือพวกเขาเข้าใจพวกเขาจริงหรือ? การเข้าใจความรู้สึก อารมณ์ หรือเจตนาของมนุษย์มักถือว่าเป็นเรื่องยาก การแก้ไขปัญหา? การวิเคราะห์ความรู้สึก – เป็นเทคนิคในการอนุมาน วัดผล หรือทำความเข้าใจภาพลักษณ์ของผลิตภัณฑ์ บริการ หรือแบรนด์ของคุณในตลาด

Twitter:

จากการศึกษาพบว่า 360,000, ทวีตทวีตทุกนาที

E-mail:

40% ของพนักงานได้รับอีเมลระหว่าง 26-75 อีเมลต่อวัน

บริการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบหลายภาษาสำหรับ NLP ช่วยให้คุณให้คะแนนประสบการณ์ลูกค้าได้มาก

โซลูชันในโลกแห่งความเป็นจริง

วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจความรู้สึกของผู้ใช้ 

ด้วยการเพิ่มขึ้นของโซเชียลมีเดีย ผู้คนมักจะแบ่งปันประสบการณ์ของพวกเขากับผลิตภัณฑ์และบริการออนไลน์ผ่านบล็อก vlogs บทความข่าว เรื่องราวบนโซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์ คำแนะนำ บทสรุป แฮชแท็ก ความคิดเห็น ข้อความตรง อิทธิพลขนาดเล็ก ฯลฯ

Shaip นำเสนอเทคนิคต่างๆ แก่คุณ เช่น การตรวจจับอารมณ์ การแบ่งประเภทความรู้สึก การวิเคราะห์ที่ละเอียด การวิเคราะห์ตามมุมมอง การวิเคราะห์หลายภาษา ฯลฯ เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากอารมณ์และความรู้สึกของผู้ใช้ เราช่วยคุณกำหนดว่าอารมณ์ในข้อความนั้นเป็นลบ บวก หรือเป็นกลาง ภาษามักจะคลุมเครือหรือมีบริบทสูง ทำให้ยากอย่างยิ่งที่เครื่องจะเรียนรู้โดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากมนุษย์ ดังนั้น ข้อมูลการฝึกอบรมที่เขียนโดยมนุษย์จึงกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแพลตฟอร์ม ML

เราช่วยได้อย่างไร

  • ดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกข้อความเช่น:
    • ความคิดเห็นต่อสินค้า
    • รีวิวบริการ
    • บทวิจารณ์ภาพยนตร์
    • อีเมลร้องเรียน / ตอบกลับ
    • ลูกค้าโทรและประชุม
  • วิเคราะห์เนื้อหาโซเชียลมีเดีย ได้แก่ :
    • Tweets
    • โพสต์ของ Facebook
    • ความคิดเห็นบล็อก
    • ฟอรั่ม -Quora, Reddit
  • ให้ข้อมูลการวิเคราะห์ความรู้สึกหลายภาษาเป็นข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ประโยชน์

  • วิเคราะห์และประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • ใช้ประโยชน์จากสติปัญญาของมนุษย์เพื่อกำหนดความรู้สึกของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ
  • ทีมงานที่ยืดหยุ่นซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน
  • ปรับขนาดเมื่อคุณเติบโต
  • ผลลัพธ์ที่รับประกันคุณภาพ 95%

ประโยชน์ทางธุรกิจ

  • ตรวจสอบสุขภาพของแบรนด์
  • จัดการชื่อเสียงของแบรนด์
  • การวิเคราะห์การแข่งขัน
  • การปรับปรุงการบริการลูกค้า
  • แคมเปญการตลาดที่ดีขึ้นตามชีพจรของผู้ชมของคุณ

ประเภทของพารามิเตอร์การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

กระแสไฟฟ้า

เน้นที่บทวิจารณ์ที่แบรนด์ของคุณได้รับทางออนไลน์ (เชิงบวก เป็นกลาง และเชิงลบ)

กระแสไฟฟ้า

อารมณ์ความรู้สึก

เน้นที่อารมณ์ที่สินค้าหรือบริการของคุณจุดประกายในใจลูกค้า (สุข เศร้า ผิดหวัง ตื่นเต้น)

อารมณ์ความรู้สึก

การเร่งรีบ

มุ่งเน้นไปที่ความฉับไวของการใช้แบรนด์ของคุณหรือค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาของผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพ (เร่งด่วนและรอได้)

การเร่งรีบ

ความตั้งใจ

มุ่งเน้นไปที่การค้นหาว่าผู้ใช้ของคุณสนใจที่จะใช้ผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ของคุณหรือไม่

ความตั้งใจ

ประเภทของบริการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การตรวจจับอารมณ์

การตรวจจับอารมณ์

วิธีนี้กำหนดอารมณ์เบื้องหลังการใช้แบรนด์ของคุณเพื่อจุดประสงค์ ตัวอย่างเช่น หากพวกเขาซื้อเครื่องแต่งกายจากร้านอีคอมเมิร์ซของคุณ พวกเขาอาจจะพอใจกับขั้นตอนการจัดส่งของคุณ คุณภาพของเครื่องแต่งกาย หรือช่วงของการเลือกหรือผิดหวังกับพวกเขา นอกเหนือจากอารมณ์ทั้งสองนี้แล้ว ผู้ใช้ยังสามารถเผชิญกับอารมณ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือผสมกันในสเปกตรัมได้เช่นกัน ข้อบกพร่องประการหนึ่งของประเภทนี้คือผู้ใช้มีหลายวิธีในการแสดงอารมณ์ผ่านข้อความ อีโมจิ การเสียดสี และอื่นๆ โมเดลควรมีการพัฒนาอย่างมากเพื่อตรวจจับอารมณ์ที่อยู่เบื้องหลังการแสดงออกที่เป็นเอกลักษณ์

การวิเคราะห์แบบละเอียด

รูปแบบการวิเคราะห์ที่ตรงกว่านั้นเกี่ยวข้องกับการค้นหาขั้วที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ของคุณ ตั้งแต่แง่บวกไปจนถึงเป็นกลางไปจนถึงเชิงลบมาก ผู้ใช้อาจพบคุณลักษณะใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ของคุณ และคุณลักษณะเหล่านี้อาจมีรูปแบบที่จับต้องได้ในรูปแบบของการให้คะแนน (เช่น – ตามดาว) และแบบจำลองของคุณทั้งหมดต้องทำคือการให้คะแนนรูปแบบต่างๆ เหล่านี้ จากแหล่งที่หลากหลาย

การวิเคราะห์แบบละเอียด
การวิเคราะห์ตามมุมมอง

การวิเคราะห์ตามมุมมอง

บทวิจารณ์มักประกอบด้วยเสียงตอบรับและข้อเสนอแนะในอีกด้านหนึ่ง การวิเคราะห์ความรู้สึกตามมุมมองจะนำคุณไปสู่อีกขั้นหนึ่ง ในที่นี้ ผู้ใช้มักจะชี้ให้เห็นถึงข้อดีหรือข้อเสียในรีวิวของพวกเขา นอกเหนือไปจากการให้คะแนนและการแสดงอารมณ์ ตัวอย่างเช่น – พนักงานบริการท่องเที่ยวหยาบคายและเซื่องซึมมาก เราต้องรอหนึ่งชั่วโมงก่อนที่จะได้กำหนดการเดินทางสำหรับวันนั้น”

สิ่งที่อยู่ภายใต้อารมณ์คือประเด็นสำคัญสองประการจากการดำเนินธุรกิจของคุณ สิ่งเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ ปรับปรุง หรือรับรู้ผ่านการวิเคราะห์ตามมุมมอง

การวิเคราะห์หลายภาษา

นี่คือการประเมินความเชื่อมั่นในภาษาต่างๆ ภาษาอาจขึ้นอยู่กับภูมิภาคที่คุณดำเนินการ ประเทศที่คุณจัดส่ง และอื่นๆ การวิเคราะห์นี้เกี่ยวข้องกับการใช้การขุดและอัลกอริธึมเฉพาะภาษา นักแปลในกรณีที่ไม่มีมัน คำศัพท์เกี่ยวกับความรู้สึก และอื่นๆ

การวิเคราะห์หลายภาษา

กรณีการใช้งานที่สำคัญ

การตรวจสอบแบรนด์

การตรวจสอบสื่อสังคมออนไลน์

เสียงจากลูกค้า​

บริการลูกค้า

ทำไมต้องไช่ป์

ในการปรับใช้ความคิดริเริ่ม AI ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ คุณจะต้องมีชุดข้อมูลการฝึกอบรมเฉพาะทางจำนวนมาก Shaip เป็นหนึ่งในบริษัทเพียงไม่กี่แห่งในตลาดที่รับรองข้อมูลการฝึกอบรมระดับโลกและเชื่อถือได้ตามขนาดที่สอดคล้องกับข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ/ GDPR

ความสามารถในการรวบรวมข้อมูล

สร้าง ดูแล และรวบรวมชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นเอง (ข้อความ คำพูด รูปภาพ วิดีโอ) จากกว่า 100 ประเทศทั่วโลกตามหลักเกณฑ์ที่กำหนดเอง

แรงงานที่ยืดหยุ่น

ใช้ประโยชน์จากพนักงานทั่วโลกของเรามากกว่า 30,000+ ผู้มีส่วนร่วมที่มีประสบการณ์และได้รับการรับรอง การมอบหมายงานที่ยืดหยุ่นและกำลังคนแบบเรียลไทม์ ประสิทธิภาพ และการตรวจสอบความคืบหน้า

คุณภาพ​

แพลตฟอร์มที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราและพนักงานที่มีทักษะใช้วิธีการควบคุมคุณภาพหลายวิธีเพื่อให้เป็นไปตามหรือเกินมาตรฐานคุณภาพที่กำหนดไว้สำหรับการเก็บรวบรวมชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI

หลากหลาย แม่นยำ และรวดเร็ว

กระบวนการของเราคล่องตัว กระบวนการรวบรวมผ่านการกระจายงานที่ง่ายขึ้น การจัดการ และการเก็บข้อมูลโดยตรงจากแอพและเว็บอินเตอร์เฟส

ความปลอดภัยของข้อมูล

รักษาความลับของข้อมูลทั้งหมดโดยให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของเรา เรารับรองว่ารูปแบบข้อมูลจะถูกควบคุมและรักษาไว้ตามนโยบาย

ความจำเพาะของโดเมน

ข้อมูลเฉพาะโดเมนที่รวบรวมจากแหล่งข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรมตามหลักเกณฑ์การรวบรวมข้อมูลของลูกค้า

การใช้ AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจผ่านประสบการณ์ของลูกค้า

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการของการอนุมาน ประเมิน หรือทำความเข้าใจภาพลักษณ์ของผลิตภัณฑ์ บริการ หรือแบรนด์ของคุณในตลาด หากฟังดูซับซ้อนเกินไป มาปรับแต่งเพิ่มเติมกัน การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นถือเป็นการทำเหมืองความคิดเห็นด้วย ด้วยการเพิ่มขึ้นของโซเชียลมีเดีย ผู้คนเริ่มพูดคุยอย่างเปิดเผยมากขึ้นเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขากับผลิตภัณฑ์และบริการออนไลน์ผ่านบล็อก vlogs เรื่องราวของโซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์ คำแนะนำ บทสรุป แฮชแท็ก ความคิดเห็น ข้อความโดยตรง อิทธิพลขนาดเล็ก และเรา แน่ใจว่าคุณสามารถคิดรายการเองได้ เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นทางออนไลน์ จะทิ้งร่องรอยดิจิทัลของการแสดงออกถึงประสบการณ์ของแต่ละบุคคล ทีนี้ ประสบการณ์นี้อาจเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลางก็ได้ การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นการขุดของการแสดงออกและประสบการณ์ทั้งหมดเหล่านี้ทางออนไลน์ในรูปแบบของข้อความ

  • ขั้ว: เน้นที่บทวิจารณ์ที่แบรนด์ของคุณได้รับทางออนไลน์ (เชิงบวก เป็นกลาง และเชิงลบ)
  • อารมณ์: เน้นที่อารมณ์ที่สินค้าหรือบริการของคุณจุดประกายในใจลูกค้า (สุข เศร้า ผิดหวัง ตื่นเต้น)
  • ความเร่งด่วน: มุ่งเน้นไปที่ความฉับไวของการใช้แบรนด์ของคุณหรือค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาของผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพ (เร่งด่วนและรอได้)
  • ความตั้งใจที่: มุ่งเน้นไปที่การค้นหาว่าผู้ใช้ของคุณสนใจที่จะใช้ผลิตภัณฑ์หรือแบรนด์ของคุณหรือไม่
  • ตามกฎ: นี่คือที่ที่คุณกำหนดกฎสำหรับโมเดลของคุณด้วยตนเองเพื่อทำการวิเคราะห์ความคิดเห็นเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณมี กฎอาจเป็นพารามิเตอร์ที่เรากล่าวถึงข้างต้น – ขั้ว ความเร่งด่วน มุมมอง และอื่นๆ
  • อัตโนมัติ: การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในแง่มุมนี้ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ในเรื่องนี้ ไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์และตั้งกฎเกณฑ์ด้วยตนเองเพื่อให้แบบจำลองทำงานได้ แทนที่จะใช้ตัวแยกประเภทเพื่อประเมินข้อความและส่งคืนผลลัพธ์
  • ไฮบริด: โมเดลที่แม่นยำที่สุด วิธีการแบบไฮบริดผสมผสานสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก - ตามกฎและอัตโนมัติ แคมเปญเหล่านี้แม่นยำกว่า ใช้งานได้จริง และเป็นที่ต้องการของธุรกิจมากกว่าสำหรับแคมเปญวิเคราะห์ความคิดเห็น
  • การตรวจจับอารมณ์
  • การวิเคราะห์แบบละเอียด
  • การวิเคราะห์ตามมุมมอง
  • การวิเคราะห์หลายภาษา

การวิเคราะห์ความรู้สึกทางโซเชียลมีเดียจะวัดความรู้สึกของลูกค้าและบอกความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ของคุณทางออนไลน์โดยการวิเคราะห์อารมณ์ การให้คะแนน และความคิดเห็นของผู้ใช้

  • การตรวจสอบแบรนด์
  • การตรวจสอบสื่อสังคมออนไลน์
  • การวิจัยทางการตลาด
  • เสียงจากลูกค้า
  • บริการลูกค้า