
Optuna使用详解与案例分析
为了衡量客户是否对您所做的事情感到满意,客户满意度至关重要。事实证明,高度的满意度可以增加客户生命周期价值、提高客户保留率,并增强品牌的声誉。情绪分析,也被称为“观点挖掘”,可以帮助产品经理理解客户满意度水平。
由于从不同来源收集到的大量数据,预测准确的情绪分析一直是一个具有挑战性和耗时的任务。如果您想要在动态市场中理解您的客户,拥有一位自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)专家将有助于您开始进行情绪分析。
人工智能算法、自然语言处理(NLP)方法和机器学习(ML)模型共同贡献于情绪分析。这包括神经网络、单字算法、跳字算法和使用机器学习和深度学习(DL)的词袋回归模型。在机器学习软件中使用自然语言处理技术,允许按情感和观点对非结构化文本进行排序。
举个例子,假设您负责理解公司支持对话中的普遍情绪。了解客户持续的情绪和语调。在这种情况下,您需要一个情感分类器来对相关对话进行预测。通常设计用来衡量客户满意度的仪表板可以用您从客户那里收集到的情绪数据进行填充。
乍一看,它可能看起来像一个花哨的课堂项目,但情绪分析在商业世界中有许多实际应用。使用情绪分析来解决商业问题是一个很好的起点。
基于这些情绪分析的例子,您可以看到情绪分析是了解员工和客户、保持平台安全、改善客户购物和从竞争对手那里学习的绝佳工具。情绪分析可以与其他人工智能技术如文本摘要结合使用,以提供更深入、更强大的洞察力。
在情绪分析中,文本被分析以识别和提取主观信息,企业可以利用这些信息来衡量客户对他们的服务提供的感受。使用AI驱动的技术,情绪分析通过处理大量的数字信息来追踪文本的基调。
情绪分析在各个行业中都有广泛的应用。存在几种流行的心情分析应用,例如监控社交媒体、管理客户支持和审查客户反馈。这里有一些更多的想法,让您开始考虑将情绪分析整合到您的业务营销和客户分析中:
1. 社交媒体监控
社交媒体帖子通常包含关于您的产品、服务和企业最诚实的意见,因为它们是自发的。通过纳入NLP专家,您可以基于他们的评论、反馈和评论,分析所有社交媒体平台上的个人情绪和整体公众情绪。
在聊天中,情绪分析可以检测讽刺,理解缩写词(OMG、LOL、ROFL等),纠正拼写错误和误用,并检测讽刺。
2. 管理和监控商业声誉
情绪分析在商业中广泛用于品牌监控。一家企业可能会长时间在线留下负面评论,时间越长,情况就越糟。情绪分析工具可以立即检测到负面品牌提及。
此外,您可以通过跟踪品牌的图像和声誉,监控您随时间的进展。您可以使用这些信息来开发有关您品牌的可用统计数据和信息,无论是监控新闻故事、博客、论坛还是社交媒体上的品牌信息。
除了跟踪趋势和预测结果外,机器学习还可以依靠来领先竞争对手一步,变得积极主动而不是被动反应。
3. 分析产品市场反应
了解用户在产品发布后不久对您的新产品的看法,或者检查您可能尚未看到的反馈。基于方面的的情绪分析允许您根据搜索词(界面、UX、功能)仅找到您需要的信息。确定什么使您最有价值的客户感到高兴,了解您的产品如何被目标受众感知,并改进您的产品。整个过程都基于情绪分析。
4. 了解您的客户的声音(VoCs)
创建个性化的客户体验需要沟通和倾听客户的声音。因此,企业可以访问大量的对话情绪分析数据集,这些数据集可以集成到ML模型的开发中,以自动化情绪分析过程。接收所有来自客户的反馈,例如网络反馈、调查、聊天和客户服务电话,并对其进行评估。这些数据可以通过情绪分析进行分类和结构化,以便您可以发现重复的主题和问题。
5. 分析市场和竞争对手
为了研究市场和您的竞争对手,您可以使用情绪分析。了解谁在积极提及您的竞争对手,以及您的营销工作如何比较。看看您的竞争对手如何积极地与客户交谈,并采用其中的一些短语,将其用于您自己的品牌信息和语调指南。
在一个有数十亿人口的世界中,每个人都有独特的沟通方式,例如,在语言中添加微小的变化并附加情感,这对我们来说很容易理解,但对机器来说却很难理解。例如,讽刺实际上是我们句子中真实情况的相反。事实上,通过机器学习模型进行情绪分析很难预测客户行为。因此,人工情绪分析比通过AI集成的应用程序和机器执行的自动化情绪分析具有优势。
1.文本情绪分析 API 接口-API Ninjas,能够针对任何给定的文本,迅速且精准地给出情绪分析结果。它通过专业的技术和算法,对文本的情绪倾向进行准确判别,为用户提供可靠的情绪分析服务,助力相关领域的深入发展。
2.VERN™旨在检测通信中的人类情绪。它以 0-100% 的等级预测用户的意图。这个量表代表了所呈现的情绪的强度。VERN™是一个专利系统,可以在词汇和语料库层面检测潜在的情感线索。
3.revai 文本情绪分析 API 能够针对给定脚本中的情绪展开深入分析,进而为用户提供其他相关的语音方面的深刻见解,帮助用户更好地理解和把握脚本中所蕴含的情绪状态及其潜在影响。
4.Webit 情感分析 API 可让您轻松执行 100+ 种语言的混合神经翻译,借助 Webit 情感分析 REST API,您可以毫不费力地构建多语言应用和服务,帮助世界各地的人们进行交流。
5. 情绪分析API接口-Metadata日语句子在“赞成-不喜欢”、“快乐-悲伤”和“愤怒-恐惧”三个轴上进行分析,并在 3 个级别 +1(0 = 中性)中分析六种情绪中的每一种,并输出这三个数值。
对于准确的情绪分析结果,混合情绪分析方法是企业利用它来理解客户行为的最有效方式。因此,Cogito,一个NLP专家,结合了手动和自动化方法进行准确的情绪分析。
除了手动对您的社交媒体渠道和客户在其他平台上的反馈进行情绪分析外,这里的专家还可以帮助您获取AI训练数据,以便根据真实数据而非基于小样本的假设构建ML模型进行自动化情绪分析。
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