خدمات تحليل المشاعر متعددة اللغات

الآن ليس الذكاء الاصطناعي فقط
يستمع ، يفهم.

تحليل المشاعر والمشاعر الإنسانية من خلال تفسير الفروق الدقيقة في مراجعات العملاء والأخبار المالية ووسائل التواصل الاجتماعي وما إلى ذلك.

خدمات تحليل المشاعر

عملاء متميزون

تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.

أمازون
جوجل
Microsoft
كوجنيت
هناك طلب متزايد على تحليل العواطف والمشاعر البشرية للكشف عن الرؤى غير المكتشفة.

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.

تغريد:

وفقا لدراسة ، 360,000، التغريدات تغرد كل دقيقة

البريد الإلكتروني:

و ان آكثر من 40% من الموظفين يتلقون ما بين 26-75 بريدًا إلكترونيًا يوميًا

تساعدك خدمات تحليل المشاعر متعددة اللغات في البرمجة اللغوية العصبية على تحقيق نقاط كبيرة في تجربة العملاء

حل العالم الحقيقي

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.

كيف يمكننا أن نساعد

  • قم بإجراء تحليل المشاعر النصية مثل:
    • تعليقات على هذا المنتج
    • مراجعات الخدمة
    • ويستعرض الفيلم
    • شكاوى البريد الإلكتروني / التعليقات
    • مكالمات واجتماعات العملاء
  • تحليل محتوى الوسائط الاجتماعية ، بما في ذلك:
    • تويت
    • المشاركات الفيسبوك
    • تعليقات المدونة
    • منتديات - Quora، Reddit
  • توفير بيانات تحليل المشاعر متعددة اللغات كبيانات تدريب للتعلم الآلي

الامتيازات

  • تحليل ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة
  • الاستفادة من الذكاء البشري لتحديد مشاعر العملاء بدقة
  • قوة عاملة مرنة تتكون من خبراء المجال
  • توسع وأنت تنمو
  • 95٪ نتائج مضمونة الجودة

الفوائد التجارية

  • مراقبة صحة العلامة التجارية
  • إدارة سمعة العلامة التجارية
  • تحليل المنافسة
  • تحسين خدمة العملاء
  • حملات تسويقية أفضل على أساس نبض جمهورك

أنواع معلمات تحليل المشاعر

قطبية

يركز على المراجعات التي تتلقاها علامتك التجارية عبر الإنترنت (إيجابية ، وحيادية ، وسلبية)

قطبية

شئنا ام ابينا

يركز على العاطفة التي يوقدها منتجك أو خدمتك في أذهان عملائك (سعيد ، حزين ، محبط ، متحمس)

شئنا ام ابينا

إلحاح

يركز على ضرورة استخدام علامتك التجارية على الفور أو إيجاد حل فعال لمشاكل المستخدمين (عاجلة وقابلة للانتظار)

إلحاح

نية

يركز على معرفة ما إذا كان المستخدمون مهتمين باستخدام منتجك أو علامتك التجارية أم لا

نية

أنواع خدمات تحليل المشاعر

كشف العاطفة

كشف العاطفة

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.

تحليل دقيق الحبيبات

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.

تحليل دقيق الحبيبات
التحليل القائم على الجانب

التحليل القائم على الجانب

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.

تحليل متعدد اللغات

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.

تحليل متعدد اللغات

حالات الاستخدام الرئيسية

مراقبة العلامة التجارية

رصد وسائل الإعلام الاجتماعية

صوت العميل

خدمة العملاء

لماذا شيب

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.

قدرات جمع 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.

قوة عاملة مرنة

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.

الجودة

تستخدم منصتنا الخاصة والقوى العاملة الماهرة لدينا طرقًا متعددة لمراقبة الجودة لتلبية أو تجاوز معايير الجودة المحددة لجمع مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.

متنوعة ودقيقة وسريعة

تبسط عمليتنا ، وعملية التجميع من خلال توزيع المهام وإدارتها وتجميع البيانات بشكل أسهل مباشرة من واجهة التطبيق والويب.

حماية البيانات

الحفاظ على سرية البيانات الكاملة من خلال جعل الخصوصية أولويتنا. نحن نضمن أن تنسيقات البيانات تخضع لرقابة السياسة والمحافظة عليها.

خصوصية المجال

البيانات المنسقة الخاصة بالمجال والتي تم جمعها من مصادر خاصة بالصناعة بناءً على إرشادات جمع بيانات العملاء.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الأعمال من خلال تجربة 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. يعتبر تحليل المشاعر أيضًا تنقيبًا عن الرأي. مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي ، بدأ الناس يتحدثون بصراحة أكبر عن تجاربهم مع المنتجات والخدمات عبر الإنترنت من خلال المدونات ومدونات الفيديو وقصص وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات والتوصيات والتقارير وعلامات التصنيف والتعليقات والرسائل المباشرة والتأثيرات الدقيقة ، ونحن بالتأكيد يمكنك التفكير في قائمة بنفسك. عندما يحدث هذا عبر الإنترنت ، فإنه يترك بصمة رقمية لتعبير الفرد عن التجربة. الآن ، يمكن أن تكون هذه التجربة إيجابية أو سلبية أو محايدة ببساطة. تحليل المشاعر هو التنقيب عن كل هذه التعبيرات والتجارب عبر الإنترنت في شكل نصوص.

  • قطبية: يركز على المراجعات التي تتلقاها علامتك التجارية عبر الإنترنت (إيجابية ، وحيادية ، وسلبية)
  • العواطف: يركز على العاطفة التي يوقدها منتجك أو خدمتك في أذهان عملائك (سعيد ، حزين ، محبط ، متحمس)
  • الاستعجال: يركز على ضرورة استخدام علامتك التجارية على الفور أو إيجاد حل فعال لمشاكل المستخدمين (عاجلة وقابلة للانتظار)
  • الهدف: يركز على معرفة ما إذا كان المستخدمون مهتمين باستخدام منتجك أو علامتك التجارية أم لا
  • على أساس القواعد: هذا هو المكان الذي تحدد فيه قاعدة لنموذجك يدويًا لإجراء تحليل المشاعر على البيانات التي لديك. يمكن أن تكون القاعدة معلمة ناقشناها أعلاه - القطبية والإلحاح والجوانب والمزيد.
  • التلقائي: يعمل هذا الجانب من تحليل المشاعر بشكل كامل على خوارزميات التعلم الآلي. في هذا ، ليست هناك حاجة للتدخل البشري ووضع قواعد يدوية لنموذج ليعمل. بدلاً من ذلك ، يتم تطبيق مصنف يقوم بتقييم النص وإرجاع النتائج.
  • الهجين: الأكثر دقة من بين النماذج ، تمزج الأساليب الهجينة بين أفضل ما في العالمين - المستندة إلى القواعد والتلقائية. إنها أكثر دقة وعملية وتفضلها الشركات لحملات تحليل المشاعر الخاصة بها.
  • كشف العاطفة
  • تحليل دقيق الحبيبات
  • التحليل القائم على الجانب
  • تحليل متعدد اللغات

يقيس تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي مشاعر العملاء ويخبرهم بمشاعرهم حول علامتك التجارية أو منتجك عبر الإنترنت من خلال تحليل مشاعر المستخدم وتقييماته وآرائه.

  • مراقبة العلامة التجارية
  • رصد وسائل الإعلام الاجتماعية
  • البحث عن المتجر
  • صوت العملاء
  • خدمة العملاء