Quel Rôle de l’IA et du ML dans l’analyse des sentiments?

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Quel Rôle de l'IA et du ML dans l'analyse des sentiments?

Comprendre le rôle de l’IA et du ML dans l’analyse des sentiments.

Comme nous le savons tous, les commentaires des clients et les commentaires sont très importants. Mais comment pouvons-nous transformer ces commentaires en informations client significatives? Les entreprises collectent des informations et utilisent des enquêtes et d’autres données, par exemple, pour obtenir des commentaires. Il est important de comprendre le client afin qu’il puisse comprendre les derniers produits et campagnes marketing. Cependant, il existe plus d’informations sous forme de données non structurées qui aideront l’entreprise à améliorer et à comprendre également le comportement de ses clients.

La société américaine de logiciels Clarabridge propose un produit SaaS pour l’analyse sémantique pour mesurer les émotions, les intentions et l’analyse des causes avec l’apprentissage automatique et l’IA. Avec le moteur NLP pris en charge par AI, cette plateforme peut fournir des rapports très efficaces sur ce que disent les clients et vous amener à une compréhension contextuelle des commentaires qui sont bien plus que la PNL. Les clients partagent leurs points de vue de différentes manières à certains moments. Ils utilisent des sites Web, des forums, des blogs, des commentaires ou des commentaires en ligne pour les messages sur les réseaux sociaux.

Quelle est exactement l’analyse des sentiments?

Cela vous aidera à mieux comprendre ce que les consommateurs pensent de vos produits et services. L’IA est devenue suffisamment intelligente pour comprendre le ton de la déclaration. Ceci est très utile pour les entreprises / organisations ou celles qui souhaitent développer leur activité, augmenter la participation des clients et même identifier les meilleurs influenceurs de leur clientèle.

Créez de nouvelles opportunités avec l’analyse des sentiments

L’IA peut collecter des données non structurées et des calculs d’humeur dans l’analyse des sentiments. Au cours des dernières années, des sondages ont été menés dans la section des commentaires mentionnée à la fin du sondage et où les gens peuvent laisser leurs pensées et leurs commentaires. Cependant, une analyse des sensations efficace avec une précision de 90%. Examinez les commentaires de texte en tant que publications sur les réseaux sociaux uniquement pour l’analyse de l’humeur.

Cependant, des technologies telles que Cognitive Customer Service Review appellent en temps réel, reconnaissent les signes humains et proposent des directives comportementales pour améliorer la qualité des interactions. Il existe également plusieurs outils d’analyse sentimentale qui ont fait leurs preuves pour augmenter la satisfaction des clients de près de 30%, réduire le temps de gestion des appels jusqu’à 15% et augmenter la réponse des clients.

Augmentez le support client

L’amélioration du service client n’est pas la seule chose qu’une analyse de l’humeur peut faire, mais plus que cela. Combiné à des technologies telles que la reconnaissance cognitive et l’informatique affective, cela peut sauver plus de vies. L’analyse des sentiments s’est développée à travers le monde, la discipline de l’analyse des humeurs pour un service est comme le saut. L’analyse des sentiments jouera toujours un rôle important dans une expérience client réussie et est responsable du progrès. L’analyse sentimentale est un excellent moyen de mieux comprendre le comportement des clients et donc d’en faire plus.

Programme de données client avec analyse émotionnelle

Cet avis d’analyse de données axé sur la technologie est le mieux adapté pour une meilleure expérience client. Ce sera la plateforme de données client (CDP). En améliorant les plates-formes de données clients CDP via des sociétés telles que Microsoft, Oracle et Adobe, des données structurées et non structurées supplémentaires peuvent être contextualisées. D’autre part, l’émergence de plusieurs versions standardisées, notamment dans des environnements utilisés dans de nombreuses applications qui ne sont pas supportés par le même modèle général de données.

Comment l’apprentissage automatique est utile pour l’analyse sémantique

L’objectif principal de l’apprentissage automatique est d’améliorer et d’étendre les capacités d’analyse de texte pour l’analyse de texte, y compris le rôle du balisage linguistique. Les scientifiques des données utilisent des modèles d’apprentissage automatique pour comprendre leur véritable signification en fournissant un grand nombre de documents texte contenant des descriptions très marquées.

Lorsque le modèle est prêt, le même scientifique peut utiliser cette méthode d’enseignement pour créer un nouveau modèle afin d’identifier d’autres éléments du langage. Les résultats sont très rapides et le balisage de la partie linguistique aide de manière fiable dans un système d’analyse de texte plus large à identifier les expressions atmosphériques de manière plus efficace et précise.

L’apprentissage automatique aide également les analystes de l’information à résoudre les problèmes difficiles causés par la croissance du langage. Créez des règles d’analyse d’humeur définies pour ce type de plateforme où tout est impossible.



Les 5 meilleurs outils pour l’analyse des sensations

Analyse sentimentale et récupération de données importantes pour chaque entreprise. Cela aide les entreprises à extraire des informations des données sociales et à comprendre le comportement de leurs clients exactement ce qu’ils pensent des services / produits. Pour analyser le sentiment de l’activité client derrière les mots, vous pouvez le faire en utilisant une technologie appelée Natural Language Processing (NLP).

Il existe de nombreux outils sur le marché qui facilitent la tâche d’une entreprise et atteignent un public plus large. Suivez ce blog et vous pouvez utiliser plusieurs outils utiles pour l’analyse de l’humeur. 

1 – Analyseur vocal IBM Watson

Tone Analyzer est pris en charge par IBM Watson et comprend les émotions et les styles de communication. Il utilise l’analyse linguistique pour trouver l’excitation, la peur, le désespoir, la colère, le ton analytique, la confiance et l’orientation dans le texte.

Il surveille le service client et prend en charge les conversations afin que les entreprises puissent réagir de manière appropriée et à grande échelle aux clients. Il peut également être intégré aux chatbots pour offrir une expérience de chat personnalisée.



2 – Texte ouvert

OpenText convient le mieux à toutes les entreprises qui proposent des produits EIM (Enterprise Information Management). La solution OpenText Content Analytics est basée sur l’apprentissage automatique avec des techniques de traitement en langage naturel.

Il a été conçu pour identifier et évaluer les expressions subjectives et les modèles d’humeur dans le contenu du texte.

3 – Recherche rapide de Talkwalker

Talkwalker est une analyse des réseaux sociaux et une surveillance des médias sociaux. Le service de recherche rapide est un outil très utile pour l’analyse de l’humeur. Avec cet outil, les entreprises peuvent identifier exactement ce que les employés pensent du profil des médias sociaux d’une entreprise.

Il surveille des sujets tels que les mentions, les commentaires, les engagements et d’autres informations, et fournit des rapports qui permettent aux entreprises de créer des campagnes plus efficaces pour obtenir plus de contacts avec le public cible.

4 – Rapidminer

Rapidminer est une plateforme de données scientifiques qui utilise l’intelligence artificielle pour tirer le meilleur parti de l’analyse. Les plates-formes de traitement de texte nécessitent de nombreuses sources telles que des critiques en ligne, des appels sur les réseaux sociaux, des transcriptions de centre d’appels, des formulaires de demande, des revues de recherche, des demandes de brevet, etc. Et extraire des informations des données non structurées.

Sentiment Analyzer est un autre outil pour analyser les opinions. Il s’agit d’un outil gratuit qui fournit une analyse des sentiments pour presque tous les textes écrits en anglais. Il explique comment cela fonctionne et calcule également les scores d’humeur.

5 – Mention de social

L’attention sociale est l’une des plus populaires en matière d’analyse de l’humeur sur les réseaux sociaux. Cet outil suit plus de 100 plateformes sociales telles que des blogs, des sites d’actualités et des informations de contenu générées par les utilisateurs afin que vous compreniez ce que les clients pensent et pensent de votre marque.

Comment les émotions humaines peuvent être exprimées à travers un texte

Nous avons vraiment besoin d’un système / d’une fonction pour comprendre les principes de l’expression humaine et des émotions individuelles à travers le texte. L’analyse émotionnelle facilite les décisions grâce à l’intelligence artificielle et contribue à améliorer l’expérience client. 

Dernière pensée

L’analyse émotionnelle va au-delà de ce que nous pensons et est une explosion passionnante de haute technologie qui deviendra bientôt un outil extraordinaire pour de nombreuses entreprises. 



Par conséquent, l’analyse émotionnelle nous permet d’acquérir de nouvelles connaissances, de mieux comprendre nos clients et de rendre notre équipe plus efficace afin qu’ils puissent travailler mieux et plus efficacement. 

En s’intégrant aux systèmes existants, les grandes marques peuvent travailler plus rapidement et plus précisément pour obtenir des résultats plus utiles. L’analyse émotionnelle joue un rôle important dans la publicité. Cela peut aider à créer un nouveau groupe cible et aider l’entreprise à réaliser les préférences de ses clients.

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