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センチメント分析
Data 360 のセンチメント分析を使用して、構造化されていないテキストを評価し、顧客がブランド、商品、サービスについてどのように感じているかを確認します。モデルでは、顧客レビューやアンケートへの回答などのレコードごとに、肯定的、否定的、または中立的な表示ラベルと信頼スコアが割り当てられます。利用者を絞り込み、ダッシュボードを作成し、自動化をトリガーするには、モデル出力を適用します。
メモ
すべてのセンチメント分析モデルとアルゴリズムで新しいランタイムが使用されます。
使用事例
売上予測では、さまざまな使用事例がサポートされます。
| 種別 | 使用事例 | IT ソリューション |
| マーケティング | キャンペーンの絞り込み | メッセージングを改善するには、キャンペーンの回答のセンチメントを分析します。 |
| オーディエンスのセグメント化 | 促進者、中立者、デトラクターの対象は異なります。 | |
| ブランド認識の追跡 | キャンペーンがセンチメントにどのように影響するかを監視します。 | |
| サービス | ケースの優先度付け | 否定的なセンチメントをすばやく特定してエスカレーションします。 |
| サポート品質の向上 | コーチ担当者とのやりとりのセンチメントを分析します。 | |
| 離脱の削減 | 不幸な顧客を早期に検出し、回復アクションをトリガーします。 | |
| セールス | Deal Health Scoring (商談の健全性スコアリング) | 商談の勢いを測定するには、メール、通話記録、ミーティングメモのセンチメントを分析します。 |
| パイプラインの優先度設定 | センチメントが改善されるか、一貫して肯定的になっている商談に焦点を絞ります。 | |
| アップセルとクロスセル | 肯定的なセンチメントで満足している顧客を強力な拡張候補として特定します。 |
考慮事項
センチメント分析モデルを適用する前に、次の考慮事項を確認してください。
- 顧客レビューやケースコメントなど、クリーンで関連性の高いテキストデータを使用します。
- センチメントを行動や人口統計などの他のデータと組み合わせて、インサイトを向上させます。
- 個々の結果ではなく、経時的なトレンドを分析します。
制限事項
センチメント分析を使用する前に、次の制限事項を確認してください。
- 短いテキスト、あいまいなテキスト、高度な技術を要するテキストは、解釈が困難です。
- 皮肉や微妙な表現は正確さに影響します。
- 結果は、入力データの品質とコンテキストによって異なります。
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