Du är här:
Sentimentanalys
Använd sentimentanalys i Data 360 för att utvärdera ostrukturerad text och få reda på vad kunder tycker om ditt varumärke, produkt eller tjänst. För varje post, till exempel en kundgranskning eller ett undersökningssvar, tilldelar modellen en positiv, negativ eller neutral etikett och ett förtroendebetyg. För att filtrera målgrupper, bygga instrumentpaneler och utlösa automatiseringar, tillämpa modellresultaten.
Anteckning
Alla modeller och algoritmer för sentimentanalys använder den nya runtime.
Användningsfall
Prognoser har stöd för olika användningsfall.
| TYP | ANVÄNDNINGSFALL | VAD LÖSER DET |
| Marknadsföring | Förfina kampanjer | För att förbättra meddelanden, analysera känslor i kampanjsvar. |
| Segmentmålgrupper | Rikta in dig på promotors, neutrala och belackare olika. | |
| Följ varumärkesuppfattning | Övervaka hur kampanjer påverkar känslor över tid. | |
| Service | Prioritera kundcase | Identifiera och flytta om negativa känslor snabbt. |
| Förbättra supportkvaliteten | Analysera känslor i interaktioner med coachrepresentanter. | |
| Minska bortfall | Upptäck missnöjda kunder tidigt och utlös återställningsåtgärder. | |
| Försäljning | Betyg för affärshälsa | För att mäta affärsdynamik, analysera känslor i e-postmeddelanden, samtalsavskrifter och mötesanteckningar. |
| Pipelineprioritering | Fokusera på säljprojekt med känslor som förbättras eller förblir konsekvent positiva. | |
| Merförsäljning och korsförsäljning | Identifiera nöjda kunder med positiva känslor som starka expansionskandidater. |
Att tänka på
Innan du tillämpar en modell för sentimentanalys, gå igenom dessa överväganden.
- Använd rena, relevanta textdata, som kundrecensioner eller kundcasekommentarer.
- Kombinera sentiment med andra data, som beteende eller demografi, för bättre insikter.
- Analysera trender över tid istället för individuella resultat.
Begränsningar
Innan du använder sentimentanalys, gå igenom dessa begränsningar.
- Kort, vag eller mycket teknisk text är svår att tolka.
- Sarkasm och nyanserat språk påverkar precisionen.
- Resultaten beror på kvaliteten och sammanhanget för indata.
Löste denna artikel ditt problem?
Berätta för oss vad vi kan förbättra!
