Layanan Analisis Sentimen Multibahasa
mendengarkan, ia mengerti.
Analisis emosi & sentimen manusia dengan menafsirkan nuansa dalam ulasan pelanggan, berita keuangan, media sosial, dll.
Klien Unggulan
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Memang benar dikatakan bahwa bisnis yang baik selalu mendengarkan pelanggannya, tetapi pertanyaannya adalah apakah mereka benar-benar memahami mereka? Memahami sentimen, emosi, atau niat manusia seringkali dianggap sulit. Solusinya? Analisis Sentimen – Ini adalah teknik untuk menyimpulkan, mengukur, atau memahami citra produk, layanan, atau merek Anda di pasar.
Twitter:
Menurut sebuah penelitian, 360,000, tweet di-tweet setiap menit
E-mail:
40% karyawan menerima antara 26-75 email per hari
Layanan Analisis Sentimen Multibahasa untuk NLP membantu Anda mendapatkan skor besar pada pengalaman pelanggan
Solusi Dunia Nyata
Analisis data untuk memahami sentimen pengguna
Dengan munculnya media sosial, orang sering berbagi pengalaman mereka dengan produk dan layanan online melalui blog, vlog, artikel berita, cerita media sosial, ulasan, rekomendasi, pengumpulan, tagar, komentar, pesan langsung, pengaruh mikro, dll.
Shaip menawarkan teknik yang berbeda yaitu deteksi emosi, klasifikasi sentimen, analisis halus, analisis berbasis aspek, analisis multibahasa, dll. untuk mengungkap wawasan yang berarti dari emosi & sentimen pengguna. Kami membantu Anda menentukan apakah sentimen dalam teks itu negatif, positif, atau netral. Bahasa sering kali ambigu atau sangat kontekstual, sehingga sangat sulit bagi mesin untuk belajar tanpa bantuan manusia, dan karenanya, data pelatihan yang dianotasi oleh manusia menjadi penting untuk platform ML.
Bagaimana kami dapat membantu
- Lakukan analisis sentimen teks misalnya:
- review produk
- ulasan layanan
- ulasan film
- email keluhan / masukan
- panggilan dan rapat pelanggan
- Menganalisis konten media sosial, termasuk:
- Tweets
- Facebook posting
- Komentar blog
- Forum -Quora, Reddit
- Menyediakan data analisis sentimen multibahasa sebagai data pelatihan untuk pembelajaran mesin
manfaat
- Menganalisis dan memproses kumpulan data besar
- Manfaatkan kecerdasan manusia untuk menentukan sentimen pelanggan secara akurat
- Tenaga kerja fleksibel yang terdiri dari pakar domain
- Skala saat Anda tumbuh
- 95% Kualitas hasil terjamin
Manfaat Bisnis
- Pantau kesehatan merek
- Kelola reputasi merek
- Analisis persaingan
- Peningkatan layanan pelanggan
- Kampanye pemasaran yang lebih baik berdasarkan denyut nadi audiens Anda
Jenis Parameter Analisis Sentimen
Polaritas
berfokus pada ulasan yang diterima merek Anda secara online (positif, netral, dan negatif)
Emosi
berfokus pada emosi yang muncul dari produk atau layanan Anda di benak pelanggan Anda (senang, sedih, kecewa, bersemangat)
Urgensi
berfokus pada kedekatan menggunakan merek Anda atau menemukan solusi efektif untuk masalah pengguna (mendesak dan dapat menunggu)
Niat
berfokus untuk mencari tahu apakah pengguna Anda tertarik menggunakan produk atau merek Anda atau tidak
Jenis Layanan Analisis Sentimen
Deteksi Emosi
Metode ini menentukan emosi di balik penggunaan merek Anda untuk suatu tujuan. Misalnya, jika mereka membeli pakaian dari toko eCommerce Anda, mereka mungkin senang dengan prosedur pengiriman, kualitas pakaian, atau berbagai pilihan Anda atau kecewa dengan mereka. Terlepas dari dua emosi ini, pengguna juga dapat menghadapi emosi tertentu atau campuran dalam spektrum. Salah satu kekurangan dari tipe ini adalah pengguna memiliki banyak cara untuk mengekspresikan emosi mereka – melalui teks, emoji, sarkasme, dan banyak lagi. Model harus sangat berkembang untuk mendeteksi emosi di balik ekspresi unik mereka.
Analisis Berbutir Halus
Bentuk analisis yang lebih langsung melibatkan pencarian polaritas yang terkait dengan merek Anda. Dari sangat positif hingga netral hingga sangat negatif, pengguna dapat mengalami atribut apa pun terkait merek Anda dan atribut ini dapat berbentuk nyata dalam bentuk peringkat (misalnya – berbasis bintang) dan yang perlu dilakukan model Anda adalah menambang berbagai bentuk peringkat ini dari berbagai sumber.
Analisis Berbasis Aspek
Ulasan sering berisi umpan balik dan saran yang baik, di sisi lain, analisis sentimen berbasis aspek membawa Anda selangkah lebih maju. Di sini pengguna umumnya menunjukkan beberapa hal baik atau buruk dalam ulasan mereka selain dari peringkat dan mengekspresikan emosi. Misalnya - Rekan meja perjalanan sangat kasar dan lesu. Kami harus menunggu selama satu jam sebelum kami mendapatkan rencana perjalanan untuk hari itu.”
Apa yang ada di bawah emosi adalah dua hal utama yang dapat diambil dari operasi bisnis Anda. Ini dapat diperbaiki, ditingkatkan, atau dikenali melalui analisis berbasis aspek.
Analisis Multibahasa
Ini adalah penilaian sentimen di berbagai bahasa. Bahasa dapat bergantung pada wilayah tempat Anda beroperasi, negara tujuan pengiriman, dan banyak lagi. Analisis ini melibatkan penggunaan penambangan dan algoritme khusus bahasa, penerjemah tanpa kehadirannya, leksikon sentimen, dan banyak lagi.
Kasus Penggunaan Utama
Pemantauan Merek
Pemantauan Media Sosial
Suara pelanggan
Layanan Pelanggan
Mengapa Shaip
Untuk menerapkan inisiatif AI Anda secara efektif, Anda memerlukan kumpulan data pelatihan khusus dalam jumlah besar. Shaip adalah salah satu dari sedikit perusahaan di pasar yang memastikan data pelatihan kelas dunia yang andal dalam skala besar sesuai dengan persyaratan peraturan/ GDPR.
Kemampuan Pengumpulan Data
Buat, kurasi, dan kumpulkan kumpulan data yang dibuat khusus (teks, ucapan, gambar, video) dari 100+ negara di seluruh dunia berdasarkan pedoman khusus.
Tenaga Kerja yang Fleksibel
Manfaatkan tenaga kerja global kami yang terdiri dari 30,000+ kontributor berpengalaman & terpercaya. Penugasan tugas yang fleksibel & kapasitas tenaga kerja real-time, efisiensi, & pemantauan kemajuan.
Kualitas
Platform eksklusif & tenaga kerja terampil kami menggunakan beberapa metode kontrol kualitas untuk memenuhi atau melampaui standar kualitas yang ditetapkan untuk mengumpulkan set data pelatihan AI.
Beragam, Akurat & Cepat
Proses kami merampingkan, proses pengumpulan melalui distribusi tugas yang lebih mudah, manajemen, & pengambilan data langsung dari antarmuka aplikasi & web.
Keamanan Data
Jaga kerahasiaan data lengkap dengan menjadikan privasi sebagai prioritas kami. Kami memastikan format data dikontrol dan dipertahankan oleh kebijakan.
Kekhususan Domain
Data khusus domain yang dikurasi yang dikumpulkan dari sumber khusus industri berdasarkan pedoman pengumpulan data pelanggan.
Sumber Daya yang Direkomendasikan
Blog
Apa, Mengapa, dan Bagaimana Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses menyimpulkan, mengukur, atau memahami citra produk, layanan, atau merek Anda di pasar. Jika ini terdengar terlalu rumit, mari kita perbaiki lebih lanjut.
Solusi
Data Pelatihan AI Untuk Pengenalan Wajah
Secara otomatis mendeteksi satu atau beberapa wajah manusia berdasarkan landmark wajah dalam gambar atau video. Cari database wajah manusia yang ada untuk dibandingkan & dicocokkan untuk membangun platform pengenalan wajah yang cerdas.
Blog
Named Entity Recognition (NER) – Konsep, Jenis, dan Aplikasi
Setiap kali kita mendengar kata atau membaca teks, kita memiliki kemampuan alami untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan kata menjadi orang, tempat, lokasi, nilai, dan banyak lagi. Manusia dapat dengan cepat mengenali sebuah kata, mengkategorikannya dan memahami konteksnya.
Menggunakan AI untuk meningkatkan kinerja bisnis melalui pengalaman pelanggan
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Analisis sentimen adalah proses menyimpulkan, mengukur, atau memahami citra produk, layanan, atau merek Anda di pasar. Jika ini terdengar terlalu rumit, mari kita perbaiki lebih lanjut. Analisis sentimen juga dianggap sebagai penambangan opini. Dengan munculnya media sosial, orang-orang mulai berbicara lebih terbuka tentang pengalaman mereka dengan produk dan layanan online melalui blog, vlog, cerita media sosial, ulasan, rekomendasi, pengumpulan, tagar, komentar, pesan langsung, pengaruh mikro, dan kami yakin Anda bisa memikirkan daftar sendiri. Ketika ini terjadi secara online, itu meninggalkan jejak digital dari ekspresi pengalaman individu. Nah, pengalaman ini bisa positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen adalah penambangan semua ekspresi dan pengalaman ini secara online dalam bentuk teks.
- Polaritas: berfokus pada ulasan yang diterima merek Anda secara online (positif, netral, dan negatif)
- Emosi: berfokus pada emosi yang muncul dari produk atau layanan Anda di benak pelanggan Anda (senang, sedih, kecewa, bersemangat)
- Urgensi: berfokus pada kedekatan menggunakan merek Anda atau menemukan solusi efektif untuk masalah pengguna (mendesak dan dapat menunggu)
- Niat: berfokus untuk mencari tahu apakah pengguna Anda tertarik menggunakan produk atau merek Anda atau tidak
- Berbasis aturan: Di sinilah Anda secara manual menentukan aturan untuk model Anda untuk melakukan analisis sentimen pada data yang Anda miliki. Aturan bisa menjadi parameter yang kita bahas di atas – polaritas, urgensi, aspek, dan banyak lagi.
- Otomatis: Aspek analisis sentimen ini berfungsi sepenuhnya pada algoritme pembelajaran mesin. Dalam hal ini, tidak perlu campur tangan manusia dan menetapkan aturan manual agar model berfungsi. Sebagai gantinya, pengklasifikasi diimplementasikan yang mengevaluasi teks dan mengembalikan hasil.
- Hibrida: Yang paling akurat dari model, pendekatan hibrida memadukan yang terbaik dari kedua dunia – berbasis aturan dan otomatis. Mereka lebih tepat, fungsional, dan disukai oleh bisnis untuk kampanye analisis sentimen mereka.
- Deteksi Emosi
- Analisis Berbutir Halus
- Analisis Berbasis Aspek
- Analisis Multibahasa
Analisis sentimen media sosial mengukur sentimen pelanggan dan memberi tahu perasaan pelanggan Anda tentang merek atau produk Anda secara online dengan menganalisis emosi, peringkat, dan opini pengguna.
- Pemantauan Merek
- Pemantauan Media Sosial
- Riset Pasar
- Suara pelanggan
- Pelayanan pelanggan