Shaip ist jetzt Teil des Ubiquity-Ökosystems: Dasselbe Team – jetzt mit erweiterten Ressourcen, um Kunden in großem Umfang zu unterstützen.
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Analysieren Sie menschliche Emotionen und Gefühle, indem Sie Nuancen in Kundenbewertungen, Finanznachrichten, sozialen Medien usw. interpretieren.
Es wird zu Recht gesagt, dass ein gutes Geschäft seinen Kunden immer zuhört, aber die Frage ist, ob sie sie wirklich verstehen. Das Verständnis menschlicher Gefühle, Emotionen oder Absichten wird oft als schwierig angesehen. Die Lösung? Stimmungsanalyse – Dies ist eine Technik, um das Image Ihres Produkts, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Marke auf dem Markt abzuleiten, zu messen oder zu verstehen.
Laut einer Studie, 360,000 Jede Minute werden Tweets abgesetzt.
40% Die Mitarbeiter erhalten täglich zwischen 26 und 75 E-Mails.
Mit dem Aufkommen der sozialen Medien teilen Menschen ihre Erfahrungen mit Produkten und Dienstleistungen oft online über Blogs, Vlogs, Nachrichtenartikel, Social-Media-Geschichten, Rezensionen, Empfehlungen, Zusammenfassungen, Hashtags, Kommentare, Direktnachrichten, Mikroeinflüsse usw.
Shaip bietet Ihnen verschiedene Techniken wie Emotionserkennung, Sentimentklassifizierung, feingranulare Analyse, aspektbasierte Analyse, mehrsprachige Analyse usw., um aussagekräftige Erkenntnisse aus Benutzeremotionen und -gefühlen zu gewinnen. Wir helfen Ihnen festzustellen, ob die Stimmung im Text negativ, positiv oder neutral ist. Sprache ist oft mehrdeutig oder stark kontextabhängig, was es für Maschinen extrem schwierig macht, ohne menschliche Hilfe zu lernen, und daher werden von Menschen annotierte Trainingsdaten für ML-Plattformen entscheidend.
konzentriert sich auf die Bewertungen, die Ihre Marke online erhält (positiv, neutral und negativ)
konzentriert sich auf die Emotionen, die Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung in den Köpfen Ihrer Kunden entzündet (glücklich, traurig, enttäuscht, aufgeregt)
konzentriert sich auf die Unmittelbarkeit der Nutzung Ihrer Marke oder die Suche nach einer effektiven Lösung für die Probleme der Benutzer (dringend und abwartbar)
konzentriert sich darauf, herauszufinden, ob Ihre Benutzer daran interessiert sind, Ihr Produkt oder Ihre Marke zu verwenden oder nicht
Diese Methode bestimmt die Emotion hinter der Verwendung Ihrer Marke für einen bestimmten Zweck. Wenn sie beispielsweise Kleidung in Ihrem E-Commerce-Shop gekauft haben, könnten sie entweder mit Ihren Versandverfahren, der Qualität der Kleidung oder der Auswahl zufrieden sein oder von ihnen enttäuscht sein. Abgesehen von diesen beiden Emotionen kann ein Benutzer auch mit jeder spezifischen oder einer Mischung von Emotionen im Spektrum konfrontiert werden. Einer der Nachteile dieser Art besteht darin, dass Benutzer eine Vielzahl von Möglichkeiten haben, ihre Emotionen auszudrücken – durch Text, Emojis, Sarkasmus und mehr. Das Modell sollte hoch entwickelt sein, um die Emotionen hinter ihren einzigartigen Ausdrücken zu erkennen.
Eine direktere Form der Analyse besteht darin, die Polarität Ihrer Marke herauszufinden. Von sehr positiv über neutral bis sehr negativ können Benutzer jedes Attribut in Bezug auf Ihre Marke erfahren und diese Attribute können in Form von Bewertungen (z. B. – basierend auf Sternen) eine greifbare Form annehmen aus diversen Quellen.
Bewertungen enthalten oft fundiertes Feedback und Vorschläge, die aspektbasierte Sentimentanalyse hingegen bringt Sie einen Schritt weiter. Hier weisen die Nutzer in der Regel auf einige gute oder schlechte Dinge in ihren Bewertungen hin, abgesehen von Bewertungen und dem Ausdruck von Emotionen. Zum Beispiel – Der Mitarbeiter des Reisebüros war äußerst unhöflich und lethargisch. Wir mussten eine Stunde warten, bis wir unsere Reiseroute für den Tag bekamen.“
Hinter den Emotionen verbergen sich zwei wichtige Erkenntnisse aus Ihrem Geschäftsbetrieb. Diese können durch aspektbasierte Analysen behoben, verbessert oder erkannt werden.
Dies ist die Einschätzung der Stimmung in verschiedenen Sprachen. Die Sprache kann von den Regionen abhängen, die Sie betreiben, den Ländern, in die Sie versenden, und mehr. Diese Analyse umfasst die Verwendung von sprachspezifischem Mining und Algorithmen, Übersetzern, falls diese nicht vorhanden sind, Sentiment-Lexika und mehr.
Markenüberwachung
Social Media Monitoring
Stimme des Kunden
Kundenservice
Um Ihre KI-Initiative effektiv bereitzustellen, benötigen Sie große Mengen spezialisierter Trainingsdatensätze. Shaip ist eines der ganz wenigen Unternehmen auf dem Markt, das erstklassige, zuverlässige Trainingsdaten in großem Maßstab sicherstellt, die den regulatorischen/DSGVO-Anforderungen entsprechen.
Erstellen, kuratieren und sammeln Sie maßgeschneiderte Datensätze (Text, Sprache, Bild, Video) aus über 100 Nationen auf der ganzen Welt basierend auf benutzerdefinierten Richtlinien.
Nutzen Sie unsere globale Belegschaft von über 30,000 erfahrenen und zertifizierten Mitarbeitern. Flexible Aufgabenzuweisung & Echtzeit-Personalkapazität, Effizienz & Fortschrittsüberwachung.
Unsere proprietäre Plattform und unsere qualifizierten Mitarbeiter verwenden mehrere Qualitätskontrollmethoden, um die Qualitätsstandards für die Erfassung von KI-Trainingsdatensätzen zu erfüllen oder zu übertreffen.
Unser Prozess rationalisiert den Erfassungsprozess durch einfachere Aufgabenverteilung, Verwaltung und Datenerfassung direkt aus der App und der Weboberfläche.
Bewahren Sie die vollständige Vertraulichkeit der Daten, indem Sie den Datenschutz zu unserer Priorität machen. Wir stellen sicher, dass Datenformate durch Richtlinien kontrolliert und aufbewahrt werden.
Kuratierte domänenspezifische Daten, die aus branchenspezifischen Quellen basierend auf den Richtlinien zur Erfassung von Kundendaten gesammelt wurden.
Die Stimmungsanalyse ist der Prozess, das Image Ihres Produkts, Ihrer Dienstleistung oder Ihrer Marke auf dem Markt abzuleiten, zu beurteilen oder zu verstehen. Wenn das zu kompliziert klingt, verfeinern wir es weiter.
Erkennen Sie automatisch ein oder mehrere menschliche Gesichter anhand von Gesichtsmerkmalen in einem Bild oder Video. Durchsuchen Sie eine vorhandene Datenbank menschlicher Gesichter, um sie zu vergleichen und abzugleichen, um eine intelligente Gesichtserkennungsplattform aufzubauen.
Jedes Mal, wenn wir ein Wort hören oder einen Text lesen, haben wir die natürliche Fähigkeit, das Wort zu identifizieren und in Personen, Orte, Orte, Werte und mehr zu kategorisieren. Menschen können ein Wort schnell erkennen, es kategorisieren und den Kontext verstehen.
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Sentimentanalyse oder Opinion Mining ist der Prozess der Analyse von Text- oder Sprachdaten, um festzustellen, ob die zugrunde liegende Stimmung positiv, neutral oder negativ ist. Dabei wird die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) genutzt, um Wörter, Kontext und Emotionen zu interpretieren, die in Feedback oder Social-Media-Inhalten zum Ausdruck kommen.
Soziale Medien sind Plattformen, auf denen Kunden offen ihre Meinung austauschen. Sentimentanalysen helfen Unternehmen, die öffentliche Wahrnehmung zu verstehen, ihren Ruf zu verwalten und effektiv mit Kunden zu interagieren.
Durch die Analyse von Bewertungen, Kommentaren und Erwähnungen können Unternehmen die öffentliche Stimmung verfolgen, negative Trends frühzeitig erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung ihres Markenimages ergreifen.
Eine detaillierte Stimmungsanalyse liefert detaillierte Stimmungswerte, beispielsweise „sehr positiv“ oder „leicht negativ“, anstelle allgemeiner Kategorien wie „positiv“ oder „negativ“. Dies hilft Unternehmen, Feedback präziser zu verstehen.
Bei der aspektbasierten Analyse liegt der Schwerpunkt auf bestimmten Teilen des Feedbacks, beispielsweise im Hinblick auf den Kundenservice oder die Produktqualität, um die positive oder negative Stimmung für diese einzelnen Aspekte zu ermitteln.
Bei der mehrsprachigen Analyse werden Tools und Übersetzungen verwendet, um Stimmungen in verschiedenen Sprachen zu interpretieren und so Genauigkeit für globale Unternehmen sicherzustellen, die in unterschiedlichen Regionen tätig sind.
Mehrdeutigkeiten und Sarkasmus sind für Maschinen ohne Kontext schwer zu interpretieren. Hochwertige, von Menschen annotierte Datensätze helfen Modellen, diese Komplexitäten besser zu verstehen.
Es hilft dabei, die Schwachstellen der Kunden zu identifizieren und die Zufriedenheit zu verfolgen, indem es Feedback aus Anrufen, E-Mails und Bewertungen analysiert, was schnellere Lösungen und einen verbesserten Service ermöglicht.
Branchen wie E-Commerce, Gesundheitswesen, Finanzen und Gastgewerbe profitieren von der Nutzung von Stimmungsanalysen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, zur Verwaltung des Rufs und zur Verfeinerung der Marketingbemühungen.
Die Zeitpläne variieren je nach Komplexität, Datengröße und beteiligten Sprachen, werden aber normalerweise innerhalb weniger Wochen abgeschlossen.
Die Stimmungsanalyse wird häufig zur Markenüberwachung, zum Social Media Listening, zur Verbesserung des Kundendienstes und zur Erstellung gezielter Marketingkampagnen verwendet.
Shaip bietet skalierbare, mehrsprachige Sentimentanalysen mit vielfältigen, hochwertigen Trainingsdaten. Die Services entsprechen Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA und gewährleisten präzise Ergebnisse durch menschliche Annotation.
Shaip verwendet strenge Validierungsprozesse und proprietäre Tools zur Qualitätskontrolle und hält sich gleichzeitig durch Datenanonymisierung und sichere Handhabung an die Datenschutzbestimmungen.
Die Kosten hängen von der Komplexität, Größe und Anpassung des Projekts ab. Kontaktieren Sie Shaip für ein individuelles Angebot.
