-
-
-
Etter industri
-
Etter brukstilfelle
-
-
Selskap
Hold plattformen din trygg, kompatibel og merkevareklar – med AI-drevet moderering og menneskelig ekspertise som skaleres med veksten din.
Det sies med rette at god forretning alltid lytter til kundene sine, men spørsmålet er om de virkelig forstår dem? Å forstå menneskelige følelser, følelser eller hensikter anses ofte som vanskelig. Løsningen? Sentimentanalyse – Det er en teknikk for å utlede, måle eller forstå bildet ditt produkt, tjeneste eller merkevare har på markedet.
I følge en studie 360,000 Tweets twitres hvert minutt.
40% av de ansatte mottar mellom 26–75 e-poster per dag.
Kundene dine forteller deg hvordan de føler seg hver dag – i anmeldelser, sosiale innlegg, supportforespørsler og samtaleopptak. Sentrumsanalysetjenester gjør den rå tilbakemeldingen om til merkede treningsdata, slik at AI-modellene dine lærer å lese følelser, meninger og intensjoner slik et menneske ville gjort.
Shaip hjelper deg med å bygge sentimentmodeller som faktisk holder i produksjon. Våre menneskelige annotatorer merker tekst- og taledataene dine på tvers av over 60 språk, og fanger opp nyansene – sarkasme, dialekt og betydning på aspektnivå – som standardmodeller har en tendens til å overse.
fokuserer på anmeldelsene merkevaren din mottar på nettet (positive, nøytrale og negative)
fokuserer på følelsene produktet eller tjenesten ditt tenner i hodet til kundene dine (glade, triste, skuffet, begeistret)
fokuserer på umiddelbarheten av å bruke merkevaren din eller finne ut en effektiv løsning på brukernes problemer (haster og ventende)
fokuserer på å finne ut om brukerne dine er interessert i å bruke ditt produkt eller merke eller ikke
Shaip-annotatorer setter navn på finkornede følelser – glad, trist, sint, frustrert, begeistret, nøytral – på tvers av tekst, chattelogger og stemmeopptak.
Vi annotere sentiment fra svært positiv til svært negativ, inkludert nøytrale og tvetydige tilfeller for mer nyansert modelltrening.
Aspektbaserte annotasjoner identifiserer hva kunder reagerer på – ansatte, levering, priser, appytelse – og sentimentet knyttet til hvert aspekt.
Shaip støtter sentimentannotering på over 50 språk med regionale annotatorer som forstår slang, ironi og lokale idiomer.
Følelsesannotering for samtaleopptak, IVR-lyd og AI-transkripsjoner av samtaler med tone-, følelses- og intensjonsetiketter.
Menneskelige kommentatorer markerer sarkastisk, ironisk og tvetydig tekst, slik at modeller lærer når overfladisk betydning avviker fra reell hensikt.
Polaritet i produktanmeldelser, tagging av retursjåfører og tilbakemeldinger på aspektnivå på oppføringer.
Pasienttilbakemeldinger og tonemerking i kliniske notater, kommentert av HIPAA-opplærte arbeidere.
Stemning på finansnyheter, inntjeningssamtaler og analytikerkommentarer for handelssignaler og risikomodeller.
Tone ved klageoppringning, klageklassifisering og kundeinnsatsscoring for servicekvalitetsmodeller.
Tilbakemeldinger i appen, sentiment for supportforespørsler og NPS-analyse med åpen tekst.
Merking av taleanropssentiment og chatbot-transkript for opplæring og kvalitetssikring.
Merkevareomtalefølelse på tvers av X, Reddit, nyhets- og anmeldelsessider.
Overvåking av offentlig opinion, oppdagelse av feilinformasjon og analyse av tilbakemeldinger fra borgere.
Vi blir enige om språk, sentimentkategorier, prosjektmål, forventet nøyaktighet og datavolum i en rask konsultasjonssamtale.
Vi lager retningslinjer for annotering skreddersydd for din forretningsbruk og sørger for samsvar med kanttilfeller før annoteringen starter.
En innledende gruppe gjennomgås for å validere annoteringskvaliteten, forbedre arbeidsflyter og sikre konsistens på tvers av prosjektet.
Annoteringsarbeidsflyter utføres ved hjelp av sikre verktøy og strukturerte prosesser for å opprettholde konsistens, skalerbarhet og rettidig levering.
Flere kvalitetskontroller og ekspertvurderinger utføres for å opprettholde høy annoteringsnøyaktighet og pålitelige resultater.
Endelige datasett leveres i din foretrukne struktur og format, klare for sømløs integrering i dine AI/ML-arbeidsflyter.
Brandovervåking
Social Media Monitoring
Kundens stemme
Kundeservice
For å implementere AI-initiativet ditt effektivt, trenger du store mengder spesialiserte opplæringsdatasett. Shaip er et av svært få selskaper på markedet som sikrer pålitelige opplæringsdata i verdensklasse i stor skala som overholder regulatoriske/GDPR-krav.
Lag, kurater og saml spesialbygde datasett (tekst, tale, bilde, video) fra over 100 nasjoner over hele verden basert på tilpassede retningslinjer.
Utnytt vår globale arbeidsstyrke på 30,000 XNUMX+ erfarne og akkrediterte bidragsytere. Fleksibel oppgavetildeling og sanntids arbeidsstyrkekapasitet, effektivitet og fremdriftsovervåking.
Vår proprietære plattform og dyktige arbeidsstyrke bruker flere kvalitetskontrollmetoder for å møte eller overgå kvalitetsstandarder satt for innsamling av AI-treningsdatasett.
Prosessen vår effektiviserer innsamlingsprosessen gjennom enklere oppgavedistribusjon, administrasjon og datafangst direkte fra appen og nettgrensesnittet.
Oppretthold fullstendig datakonfidensialitet ved å gjøre personvernet til vår prioritet. Vi sikrer at dataformater er policykontrollert og bevart.
Utvalgte domenespesifikke data samlet inn fra bransjespesifikke kilder basert på retningslinjer for innsamling av kundedata.
Shaip hjalp et AI-selskap med å bygge en løsning for analyse av tale, følelser og sentimenter ved hjelp av flerspråklige lyddata og annoteringer fra callsenteret. Prosjektet forbedret følelsesdeteksjon, kundeinnsikt og ytelsen til AI-modeller.
Sentimentanalyse er prosessen med å utlede, måle eller forstå bildet ditt produkt, tjeneste eller merkevare har på markedet. Hvis dette høres for komplisert ut, la oss avgrense det ytterligere.
Oppdag automatisk ett eller flere menneskeansikter basert på ansikts landemerker i et bilde eller en video. Søk i en eksisterende database med menneskelige ansikter for å sammenligne og matche for å bygge en intelligent ansiktsgjenkjenningsplattform.
Hver gang vi hører et ord eller leser en tekst, har vi den naturlige evnen til å identifisere og kategorisere ordet i personer, sted, plassering, verdier og mer. Mennesker kan raskt gjenkjenne et ord, kategorisere det og forstå konteksten.
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Sentimentanalyse, eller opinion mining, er prosessen med å analysere tekst- eller taledata for å avgjøre om sentimentet bak er positivt, nøytralt eller negativt. Den bruker naturlig språkbehandling (NLP) for å tolke ord, kontekst og følelser uttrykt i tilbakemeldinger eller innhold på sosiale medier.
Sosiale medier er en plattform der kunder åpent deler meninger. Sentimentanalyse hjelper bedrifter med å forstå offentlig oppfatning, administrere omdømmet sitt og engasjere seg effektivt med kunder.
Ved å analysere anmeldelser, kommentarer og omtaler kan bedrifter spore offentlige meninger, identifisere negative trender tidlig og iverksette tiltak for å forbedre merkevareimaget sitt.
Finmasket sentimentanalyse gir detaljerte sentimentpoeng, for eksempel svært positiv eller litt negativ, i stedet for brede kategorier som positiv eller negativ. Dette hjelper bedrifter med å forstå tilbakemeldinger med større presisjon.
Aspektbasert analyse fokuserer på spesifikke deler av tilbakemeldinger, som kundeservice eller produktkvalitet, for å bestemme positiv eller negativ stemning for disse individuelle aspektene.
Flerspråklig analyse bruker verktøy og oversettelser for å tolke sentimenter på forskjellige språk, noe som sikrer nøyaktighet for globale bedrifter som opererer i ulike regioner.
Tvetydighet og sarkasme er vanskelige for maskiner å tolke uten kontekst. Menneskelig annoterte datasett av høy kvalitet hjelper modeller med å forstå disse kompleksitetene bedre.
Det hjelper med å identifisere kundenes smertepunkter og spore tilfredshet ved å analysere tilbakemeldinger fra samtaler, e-poster og anmeldelser, noe som muliggjør raskere løsninger og forbedret service.
Bransjer som e-handel, helsevesen, finans og gjestfrihet drar nytte av å bruke sentimentanalyse for å forbedre kundeopplevelsen, administrere omdømme og forbedre markedsføringstiltak.
Tidslinjene varierer basert på kompleksitet, datastørrelse og språk som er involvert, men er vanligvis fullført innen noen få uker.
Sentimentanalyse brukes ofte til merkevareovervåking, lytting til sosiale medier, forbedring av kundeservice og å lage målrettede markedsføringskampanjer.
Shaip tilbyr skalerbar, flerspråklig sentimentanalyse med varierte treningsdata av høy kvalitet. Tjenestene deres overholder personvernforskrifter som GDPR og HIPAA og sikrer nøyaktige resultater gjennom menneskelig annotering.
Shaip bruker strenge valideringsprosesser og proprietære verktøy for kvalitetskontroll, samtidig som de overholder personvernforskrifter gjennom dataanonymisering og sikker håndtering.
Kostnadene avhenger av prosjektets kompleksitet, størrelse og tilpasningsmuligheter. Kontakt Shaip for et skreddersydd tilbud.
