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Empresa
Mantenha sua plataforma segura, em conformidade com as normas e pronta para sua marca — com moderação baseada em IA e conhecimento especializado humano que se adapta ao seu crescimento.
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.
Segundo um estudo, 360,000 tweets são publicados a cada minuto.
40% dos funcionários recebem entre 26 e 75 e-mails por dia.
Seus clientes expressam seus sentimentos diariamente — em avaliações, publicações em redes sociais, solicitações de suporte e gravações de chamadas. Os serviços de análise de sentimentos transformam esse feedback bruto em dados de treinamento rotulados, permitindo que seus modelos de IA aprendam a interpretar emoções, opiniões e intenções da mesma forma que um ser humano.
A Shaip ajuda você a criar modelos de análise de sentimentos que realmente funcionam em produção. Nossos anotadores humanos rotulam seus dados de texto e voz em mais de 60 idiomas, capturando as nuances — sarcasmo, dialeto e significado em nível de aspecto — que os modelos prontos para uso tendem a não perceber.
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
Os anotadores do Shaip rotulam emoções detalhadas — feliz, triste, zangado, frustrado, animado, neutro — em textos, registros de bate-papo e gravações de voz.
Anotamos o sentimento, desde muito positivo até muito negativo, incluindo casos neutros e ambíguos, para um treinamento de modelo mais preciso.
A anotação baseada em aspectos identifica a que os clientes reagem — equipe, entrega, preço, desempenho do aplicativo — e o sentimento associado a cada aspecto.
O Shaip oferece suporte à anotação de sentimentos em mais de 50 idiomas, com anotadores regionais que entendem gírias, ironia e expressões idiomáticas locais.
Anotação de sentimentos para gravações de chamadas, áudio de URA (Unidade de Resposta Audível) e transcrições de IA conversacional com rótulos de tom, emoção e intenção.
Anotadores humanos sinalizam textos sarcásticos, irônicos e ambíguos para que os modelos aprendam quando o significado superficial difere da intenção real.
Polaridade das avaliações de produtos, marcação de retornos e feedback em nível de aspecto nos anúncios.
Análise do sentimento expresso pelo paciente e da linguagem utilizada nas anotações clínicas, realizadas por profissionais treinados em HIPAA.
Análise do sentimento em relação a notícias financeiras, teleconferências de resultados e comentários de analistas para modelos de sinais de negociação e de risco.
Tom de chamada para reclamações, classificação de reclamações e pontuação do esforço do cliente para modelos de qualidade de serviço.
Feedback no aplicativo, análise do sentimento em chamados de suporte e análise de texto aberto do NPS.
Análise de sentimentos em chamadas de voz e rotulagem de transcrições de chatbots para treinamento e controle de qualidade.
Análise do sentimento em relação às menções à marca em sites como X, Reddit, notícias e avaliações.
Monitoramento da opinião pública, detecção de desinformação e análise do feedback dos cidadãos.
Em uma breve consulta por telefone, definimos os idiomas, as categorias de sentimento, os objetivos do projeto, a precisão esperada e o volume de dados.
Criamos diretrizes de anotação personalizadas para o seu caso de uso comercial e garantimos o alinhamento em casos extremos antes do início da anotação.
Um lote inicial é revisado para validar a qualidade das anotações, refinar os fluxos de trabalho e garantir a consistência em todo o projeto.
Os fluxos de trabalho de anotação são executados usando ferramentas seguras e processos estruturados para manter a consistência, a escalabilidade e a entrega dentro do prazo.
São realizadas diversas verificações de qualidade e revisões por especialistas para manter alta precisão nas anotações e resultados confiáveis.
Os conjuntos de dados finais são entregues na estrutura e formato de sua preferência, prontos para integração perfeita em seus fluxos de trabalho de IA/ML.
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.
Shaip ajudou uma empresa de IA a construir uma solução de análise de emoções e sentimentos na fala, utilizando dados de áudio e anotações de call center multilíngues. O projeto aprimorou a detecção de emoções, os insights sobre os clientes e o desempenho do modelo de IA.
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.
