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Analisi del sentiment
Utilizzare l'analisi del sentiment in Data 360 per valutare il testo non strutturato e capire come si comportano i clienti nei confronti del marchio, del prodotto o del servizio. Per ogni record, ad esempio la recensione di un cliente o la risposta a un sondaggio, il modello assegna un'etichetta positiva, negativa o neutra e un punteggio di confidenza. Per filtrare i pubblici, creare cruscotti digitali e attivare automazioni, applicare gli output del modello.
Tutti i modelli e gli algoritmi di analisi del sentiment utilizzano il nuovo runtime.
Casi d'uso
Le previsioni supportano vari casi d'uso.
| TIPO | CASO D'USO | COSA RISOLVE |
| Marketing | Perfezionamento delle campagne | Per migliorare la messaggistica, analizzare il sentiment nelle risposte alle campagne. |
| Segmenta pubblici | Indirizzare diversamente promotori, neutrali e detrattori. | |
| Monitoraggio della percezione del marchio | Monitorare l'impatto delle campagne sul sentiment nel tempo. | |
| Servizio | Assegnazione di priorità ai casi | Identificare e inoltrare rapidamente il sentiment negativo al livello superiore. |
| Miglioramento della qualità dell'assistenza | Analizzare il sentiment nelle interazioni per formare gli agenti. | |
| Riduci abbandono | Rilevare tempestivamente i clienti insoddisfatti e attivare azioni di ripristino. | |
| Sales | Calcolo del punteggio di salute delle trattative | Per misurare lo slancio delle trattative, analizzare il sentiment nelle email, nelle trascrizioni delle chiamate e nelle note degli incontri. |
| Assegnazione di priorità alle opportunità in corso di realizzazione | Concentrarsi sulle opportunità con sentiment che migliora o rimane costantemente positivo. | |
| Upselling e cross-selling | Identificare i clienti soddisfatti con sentiment positivo come forti candidati all'espansione. |
Considerazioni
Prima di applicare un modello di analisi del sentiment, leggere le considerazioni che seguono.
- Utilizzare dati di testo puliti e pertinenti, ad esempio recensioni dei clienti o commenti ai casi.
- Combinare il sentiment con altri dati, ad esempio il comportamento o i dati demografici, per ottenere approfondimenti migliori.
- Analizzare le tendenze nel tempo anziché i singoli risultati.
Limiti
Prima di utilizzare l'analisi del sentiment, rivedere le seguenti limitazioni.
- Testo breve, vago o altamente tecnico è difficile da interpretare.
- Sarcasmo e linguaggio sfumato influiscono sulla precisione.
- I risultati dipendono dalla qualità e dal contesto dei dati di input.
