تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
يقال بحق أن العمل الجيد دائمًا ما يستمع إلى عملائه ، لكن السؤال هو هل يفهمونهم حقًا؟ غالبًا ما يُعتبر فهم المشاعر أو العواطف أو النوايا البشرية أمرًا صعبًا. الحل؟ تحليل المشاعر - إنها تقنية لاستنتاج أو قياس أو فهم الصورة التي يحملها منتجك أو خدمتك أو علامتك التجارية في السوق.
40% من الموظفين يتلقون ما بين 26-75 بريدًا إلكترونيًا يوميًا
تحليل البيانات لفهم شعور المستخدم
مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي ، غالبًا ما يشارك الأشخاص تجاربهم مع المنتجات والخدمات عبر الإنترنت من خلال المدونات ومدونات الفيديو والمقالات الإخبارية وقصص وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات والتوصيات والتقارير وعلامات التصنيف والتعليقات والرسائل المباشرة والتأثيرات الصغيرة وما إلى ذلك.
يقدم لك Shaip تقنيات مختلفة ، مثل اكتشاف المشاعر ، وتصنيف المشاعر ، والتحليل الدقيق ، والتحليل القائم على الجوانب ، والتحليل متعدد اللغات ، وما إلى ذلك للكشف عن رؤى ذات مغزى من مشاعر المستخدم ومشاعره. نحن نساعدك على تحديد ما إذا كانت المشاعر في النص سلبية أم إيجابية أم محايدة. غالبًا ما تكون اللغة غامضة أو سياقية للغاية ، مما يجعل من الصعب للغاية على الآلات التعلم دون مساعدة بشرية ، وبالتالي ، تصبح بيانات التدريب التي تم شرحها بواسطة البشر أمرًا بالغ الأهمية لمنصات تعلم الآلة.
يركز على المراجعات التي تتلقاها علامتك التجارية عبر الإنترنت (إيجابية ، وحيادية ، وسلبية)
يركز على العاطفة التي يوقدها منتجك أو خدمتك في أذهان عملائك (سعيد ، حزين ، محبط ، متحمس)
يركز على ضرورة استخدام علامتك التجارية على الفور أو إيجاد حل فعال لمشاكل المستخدمين (عاجلة وقابلة للانتظار)
يركز على معرفة ما إذا كان المستخدمون مهتمين باستخدام منتجك أو علامتك التجارية أم لا
تحدد هذه الطريقة العاطفة وراء استخدام علامتك التجارية لغرض ما. على سبيل المثال ، إذا اشتروا ملابس من متجر التجارة الإلكترونية الخاص بك ، فيمكنهم إما أن يكونوا سعداء بإجراءات الشحن الخاصة بك أو جودة الملابس أو مجموعة الاختيارات أو يشعرون بخيبة أمل معهم. بصرف النظر عن هاتين المشاعرتين ، يمكن أن يواجه المستخدم أي مشاعر محددة أو مزيجًا من المشاعر في الطيف أيضًا. أحد أوجه القصور في هذا النوع هو أن المستخدمين لديهم العديد من الطرق للتعبير عن مشاعرهم - من خلال النص والرموز التعبيرية والسخرية والمزيد. يجب أن يكون النموذج متطورًا للغاية لاكتشاف المشاعر الكامنة وراء تعبيراتهم الفريدة.
يتضمن شكل أكثر مباشرة من التحليل اكتشاف القطبية المرتبطة بعلامتك التجارية. من إيجابي جدًا إلى محايد إلى سلبي جدًا ، يمكن للمستخدمين تجربة أي سمة تتعلق بعلامتك التجارية ويمكن أن تأخذ هذه السمات شكلًا ملموسًا في شكل تقييمات (على سبيل المثال - تعتمد على النجوم) وكل ما يحتاجه نموذجك هو التنقيب في هذه الأشكال المختلفة من التقييمات من مصادر متنوعة.
غالبًا ما تحتوي المراجعات على تعليقات واقتراحات سليمة من ناحية أخرى ، يأخذك تحليل المشاعر القائم على الجانب خطوة إلى الأمام. هنا يشير المستخدمون عمومًا إلى بعض الأشياء الجيدة أو السيئة في مراجعاتهم بصرف النظر عن التقييمات والتعبير عن المشاعر. على سبيل المثال - كان موظف مكتب السفر فظًا وخاملًا للغاية. كان علينا الانتظار لمدة ساعة قبل أن نحصل على خط سير الرحلة لليوم ".
ما يكمن وراء المشاعر هما نبعان رئيسيان من عمليات عملك. يمكن إصلاحها أو تحسينها أو التعرف عليها من خلال التحليلات القائمة على الجانب.
هذا هو تقييم المشاعر عبر لغات متنوعة. قد تعتمد اللغة على المناطق التي تعمل بها والبلدان التي تشحن إليها والمزيد. يتضمن هذا التحليل استخدام التعدين والخوارزميات الخاصة باللغة ، والمترجمين في حالة عدم وجودها ، وقواميس المشاعر ، والمزيد.
مراقبة العلامة التجارية
رصد وسائل الإعلام الاجتماعية
صوت العميل
خدمة العملاء
لنشر مبادرة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل فعال ، ستحتاج إلى كميات كبيرة من مجموعات بيانات التدريب المتخصصة. Shaip هي واحدة من الشركات القليلة جدًا في السوق التي تضمن بيانات تدريب موثوقة وذات مستوى عالمي على نطاق واسع بما يتوافق مع المتطلبات التنظيمية / اللائحة العامة لحماية البيانات.
قم بإنشاء وتنظيم وجمع مجموعات بيانات مخصصة (نص ، كلام ، صورة ، فيديو) من أكثر من 100 دولة في جميع أنحاء العالم بناءً على إرشادات مخصصة.
استفد من قوتنا العاملة العالمية التي تضم أكثر من 30,000 مساهم من ذوي الخبرة والمعتمدين. تخصيص المهام المرن وقدرة القوى العاملة في الوقت الفعلي والكفاءة ومراقبة التقدم.
تستخدم منصتنا الخاصة والقوى العاملة الماهرة لدينا طرقًا متعددة لمراقبة الجودة لتلبية أو تجاوز معايير الجودة المحددة لجمع مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.
تبسط عمليتنا ، وعملية التجميع من خلال توزيع المهام وإدارتها وتجميع البيانات بشكل أسهل مباشرة من واجهة التطبيق والويب.
الحفاظ على سرية البيانات الكاملة من خلال جعل الخصوصية أولويتنا. نحن نضمن أن تنسيقات البيانات تخضع لرقابة السياسة والمحافظة عليها.
البيانات المنسقة الخاصة بالمجال والتي تم جمعها من مصادر خاصة بالصناعة بناءً على إرشادات جمع بيانات العملاء.
تحليل المشاعر هو عملية استنتاج أو قياس أو فهم الصورة التي يحملها منتجك أو خدمتك أو علامتك التجارية في السوق. إذا كان هذا يبدو معقدًا للغاية ، فدعنا نحسنه أكثر.
اكتشف تلقائيًا وجهًا بشريًا واحدًا أو أكثر بناءً على معالم الوجه في صورة أو مقطع فيديو. ابحث في قاعدة بيانات حالية للوجوه البشرية للمقارنة والمطابقة لبناء منصة ذكية للتعرف على الوجوه.
في كل مرة نسمع فيها كلمة أو نقرأ نصًا ، لدينا القدرة الطبيعية على تحديد الكلمة وتصنيفها إلى أشخاص ، ومكان ، وموقع ، وقيم ، وغير ذلك. يمكن للبشر التعرف بسرعة على الكلمة وتصنيفها وفهم السياق.
استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الأعمال من خلال تجربة العملاء
تحليل المشاعر، أو استخلاص الآراء، هو عملية تحليل بيانات نصية أو صوتية لتحديد ما إذا كانت المشاعر الكامنة وراءها إيجابية أو محايدة أو سلبية. يستخدم هذا التحليل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتفسير الكلمات والسياق والمشاعر المعبر عنها في التعليقات أو محتوى وسائل التواصل الاجتماعي.
وسائل التواصل الاجتماعي منصةٌ يتشارك فيها العملاء آراءهم بحرية. يساعد تحليل المشاعر الشركات على فهم الانطباع العام، وإدارة سمعتها، والتواصل مع عملائها بفعالية.
من خلال تحليل المراجعات والتعليقات والإشارات، تستطيع الشركات تتبع المشاعر العامة، وتحديد الاتجاهات السلبية في وقت مبكر، واتخاذ الإجراءات اللازمة لتحسين صورة علامتها التجارية.
يوفر تحليل المشاعر الدقيق درجاتٍ تفصيلية للمشاعر، مثل الإيجابية جدًا أو السلبية قليلاً، بدلاً من فئاتٍ عامة مثل الإيجابية أو السلبية. هذا يُساعد الشركات على فهم التعليقات بدقةٍ أكبر.
يركز التحليل القائم على الجوانب على أجزاء محددة من التعليقات، مثل خدمة العملاء أو جودة المنتج، لتحديد المشاعر الإيجابية أو السلبية تجاه تلك الجوانب الفردية.
يستخدم التحليل متعدد اللغات أدوات وترجمات لتفسير المشاعر بلغات مختلفة، مما يضمن الدقة للشركات العالمية العاملة في مناطق متنوعة.
يصعب على الآلات تفسير الغموض والسخرية دون سياق. تساعد مجموعات البيانات عالية الجودة، المُعلّق عليها بشريًا، النماذج على فهم هذه التعقيدات بشكل أفضل.
يساعد في تحديد نقاط ضعف العملاء وتتبع رضاهم من خلال تحليل التعليقات الواردة من المكالمات ورسائل البريد الإلكتروني والمراجعات، مما يتيح حلولاً أسرع وخدمة أفضل.
تستفيد الصناعات مثل التجارة الإلكترونية والرعاية الصحية والتمويل والضيافة من استخدام تحليل المشاعر لتحسين تجربة العملاء وإدارة السمعة وتحسين جهود التسويق.
تختلف الجداول الزمنية حسب التعقيد وحجم البيانات واللغات المستخدمة، ولكنها تكتمل عادةً في غضون أسابيع قليلة.
يتم استخدام تحليل المشاعر بشكل شائع لمراقبة العلامة التجارية، والاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي، وتحسين خدمة العملاء، وإنشاء حملات تسويقية مستهدفة.
تقدم Shaip تحليلات مشاعر قابلة للتطوير ومتعددة اللغات، مع بيانات تدريب متنوعة وعالية الجودة. تتوافق خدماتها مع لوائح الخصوصية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA، وتضمن نتائج دقيقة من خلال التعليقات التوضيحية البشرية.
تستخدم Shaip عمليات تحقق صارمة وأدوات خاصة لمراقبة الجودة مع الالتزام بلوائح الخصوصية من خلال إخفاء هوية البيانات والمعالجة الآمنة.
تعتمد التكاليف على تعقيد المشروع وحجمه وإمكانية تخصيصه. تواصل مع شايب للحصول على عرض سعر مُخصص.
