A Shaip agora faz parte do ecossistema da Ubiquity: a mesma equipe, agora com recursos ampliados para dar suporte aos clientes em grande escala.
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Analise emoções e sentimentos humanos interpretando nuances em avaliações de clientes, notícias financeiras, mídias sociais, etc.
Diz-se com razão que um bom negócio sempre ouve seus clientes, mas a questão é que eles realmente os entendem? Compreender os sentimentos, emoções ou intenções humanas é muitas vezes considerado difícil. A solução? Análise de Sentimentos – É uma técnica para deduzir, avaliar ou entender a imagem que seu produto, serviço ou marca carrega no mercado.
De acordo com um estudo, 360,000 Tweets são publicados a cada minuto.
40% Os funcionários recebem entre 26 e 75 e-mails por dia.
Com o surgimento das mídias sociais, as pessoas costumam compartilhar suas experiências com produtos e serviços online por meio de blogs, vlogs, artigos de notícias, histórias de mídia social, resenhas, recomendações, resumos, hashtags, comentários, mensagens diretas, microinfluências etc.
Shaip oferece a você diferentes técnicas, ou seja, detecção de emoções, classificação de sentimentos, análise refinada, análise baseada em aspectos, análise multilíngue, etc., para descobrir insights significativos de emoções e sentimentos do usuário. Ajudamos você a determinar se o sentimento no texto é negativo, positivo ou neutro. A linguagem geralmente é ambígua ou altamente contextual, tornando extremamente difícil para as máquinas aprenderem sem assistência humana e, portanto, os dados de treinamento anotados por humanos se tornam críticos para plataformas de ML.
concentra-se nas avaliações que sua marca recebe online (positivas, neutras e negativas)
concentra-se na emoção que seu produto ou serviço desperta na mente de seus clientes (feliz, triste, desapontado, animado)
concentra-se no imediatismo de usar sua marca ou encontrar uma solução eficaz para os problemas dos usuários (urgente e expectável)
concentra-se em descobrir se seus usuários estão interessados em usar seu produto ou marca ou não
Esse método determina a emoção por trás do uso de sua marca para um propósito. Por exemplo, se eles compraram roupas em sua loja de comércio eletrônico, eles podem ficar felizes com seus procedimentos de envio, qualidade do vestuário ou variedade de seleções ou ficar desapontados com eles. Além dessas duas emoções, um usuário pode enfrentar qualquer emoção específica ou uma mistura de emoções no espectro também. Uma das deficiências desse tipo é que os usuários têm várias maneiras de expressar suas emoções – por meio de texto, emojis, sarcasmo e muito mais. O modelo deve ser altamente evoluído para detectar a emoção por trás de suas expressões únicas.
Uma forma de análise mais direta envolve descobrir a polaridade associada à sua marca. De muito positivo a neutro a muito negativo, os usuários podem experimentar qualquer atributo relacionado à sua marca e esses atributos podem tomar uma forma tangível na forma de classificações (por exemplo, com base em estrelas) e tudo o que seu modelo precisa fazer é explorar essas várias formas de classificação de diversas fontes.
As revisões geralmente contêm comentários e sugestões de som, por outro lado, a análise de sentimentos baseada em aspectos leva você um passo adiante. Aqui, os usuários geralmente apontam algumas coisas boas ou ruins em suas avaliações, além de classificações e expressar emoções. Por exemplo - O funcionário do balcão de viagens foi extremamente rude e letárgico. Tivemos que esperar uma hora antes de pegarmos nosso itinerário para o dia.”
O que está por trás das emoções são duas grandes lições de suas operações de negócios. Eles podem ser corrigidos, aprimorados ou reconhecidos por meio de análises baseadas em aspectos.
Esta é a avaliação do sentimento em diversos idiomas. O idioma pode depender das regiões em que você opera, dos países para os quais envia e muito mais. Essa análise envolve o uso de mineração e algoritmos específicos do idioma, tradutores na ausência dele, léxicos de sentimento e muito mais.
Monitoramento de marca
Monitoramento de Mídia Sociais
Voz do cliente
Atendimento ao cliente
Para implantar com eficácia sua iniciativa de IA, você precisará de grandes volumes de conjuntos de dados de treinamento especializados. A Shaip é uma das poucas empresas no mercado que garante dados de treinamento confiáveis e de classe mundial em escala em conformidade com os requisitos regulatórios / GDPR.
Crie, selecione e colete conjuntos de dados personalizados (texto, fala, imagem, vídeo) de mais de 100 nações em todo o mundo com base em diretrizes personalizadas.
Aproveite nossa força de trabalho global de mais de 30,000 colaboradores experientes e credenciados. Atribuição flexível de tarefas e capacidade da força de trabalho em tempo real, eficiência e monitoramento do progresso.
Nossa plataforma proprietária e força de trabalho qualificada usam vários métodos de controle de qualidade para atender ou exceder os padrões de qualidade definidos para a coleta de conjuntos de dados de treinamento de IA.
Nosso processo agiliza o processo de coleta por meio de uma distribuição mais fácil de tarefas, gerenciamento e captura de dados diretamente do aplicativo e da interface da web.
Mantenha total confidencialidade dos dados, tornando a privacidade nossa prioridade. Garantimos que os formatos de dados sejam controlados e preservados por políticas.
Dados específicos do domínio selecionados coletados de fontes específicas do setor com base nas diretrizes de coleta de dados do cliente.
A análise de sentimento é o processo de deduzir, avaliar ou entender a imagem que seu produto, serviço ou marca carrega no mercado. Se isso soa muito complicado, vamos refinar ainda mais.
Detecte automaticamente um ou mais rostos humanos com base em pontos de referência faciais em uma imagem ou vídeo. Pesquise um banco de dados existente de rostos humanos para comparar e combinar para criar uma plataforma inteligente de reconhecimento facial.
Toda vez que ouvimos uma palavra ou lemos um texto, temos a capacidade natural de identificar e categorizar a palavra em pessoas, lugar, localização, valores e muito mais. Os humanos podem reconhecer rapidamente uma palavra, categorizá-la e entender o contexto.
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
Análise de sentimentos, ou mineração de opinião, é o processo de análise de dados de texto ou voz para determinar se o sentimento por trás deles é positivo, neutro ou negativo. Utiliza processamento de linguagem natural (PLN) para interpretar palavras, contexto e emoções expressas em feedbacks ou conteúdo de mídia social.
As mídias sociais são uma plataforma onde os clientes compartilham opiniões abertamente. A análise de sentimentos ajuda as empresas a entender a percepção do público, gerenciar sua reputação e interagir com os clientes de forma eficaz.
Ao analisar avaliações, comentários e menções, as empresas podem monitorar o sentimento do público, identificar tendências negativas precocemente e tomar medidas para melhorar sua imagem de marca.
Uma análise de sentimento detalhada fornece pontuações de sentimento detalhadas, como muito positivo ou ligeiramente negativo, em vez de categorias amplas como positivo ou negativo. Isso ajuda as empresas a entender o feedback com maior precisão.
A análise baseada em aspectos se concentra em partes específicas do feedback, como atendimento ao cliente ou qualidade do produto, para determinar sentimentos positivos ou negativos em relação a esses aspectos individuais.
A análise multilíngue usa ferramentas e traduções para interpretar sentimentos em diferentes idiomas, garantindo precisão para empresas globais que operam em diversas regiões.
Ambiguidade e sarcasmo são difíceis de interpretar para máquinas sem contexto. Conjuntos de dados de alta qualidade, anotados por humanos, ajudam os modelos a compreender melhor essas complexidades.
Ele ajuda a identificar os pontos problemáticos dos clientes e a monitorar a satisfação analisando o feedback de chamadas, e-mails e avaliações, permitindo resoluções mais rápidas e um serviço melhor.
Setores como comércio eletrônico, saúde, finanças e hospitalidade se beneficiam do uso da análise de sentimentos para melhorar a experiência do cliente, gerenciar reputações e refinar os esforços de marketing.
Os cronogramas variam de acordo com a complexidade, o tamanho dos dados e os idiomas envolvidos, mas geralmente são concluídos em poucas semanas.
A análise de sentimentos é comumente usada para monitoramento de marca, escuta de mídia social, melhoria do atendimento ao cliente e criação de campanhas de marketing direcionadas.
A Shaip oferece análise de sentimentos escalável e multilíngue com dados de treinamento diversificados e de alta qualidade. Seus serviços atendem a regulamentações de privacidade como GDPR e HIPAA e garantem resultados precisos por meio de anotações humanas.
A Shaip usa processos rigorosos de validação e ferramentas proprietárias para controle de qualidade, ao mesmo tempo em que adere às regulamentações de privacidade por meio da anonimização de dados e manuseio seguro.
Os custos dependem da complexidade, tamanho e personalização do projeto. Entre em contato com a Shaip para um orçamento personalizado.
