Obtenez une vue end-to-end de vos préférences consommateurs grâce à nos solutions dynamiques de suivi des émotions. Détectez les changements d'humeur des consommateurs, prévenez le churn et devenez le leader d'un service client proactif.
Sachez exactement ce que font vos clients grâce à nos solutions d'analyse de l'intention utilisateur. Suivez et classez les requêtes, commentaires, e-mails et autres données pour réduire le temps et les coûts du service client.
Acquérez des connaissances à partir de contenu non structuré et extrayez des informations précieuses de tous types de données. Tirez le meilleur parti de vos emails, scripts, documents et conversations – avec moins d'efforts et des délais d'exécution plus rapides.
Transformer vos exigences business en solutions intelligentes complètes basées sur le Natural Language Processing. Découvrir les insights cachés dans vos données et transformer les opportunités en produits d'exception.
DataSqueeze travaille avec AWS
L'analyse de sentiment en tant que service permet aux entreprises d'examiner le sentiment client exprimé à travers des données textuelles ou audio. La technologie permet d'identifier, extraire, quantifier et analyser les informations subjectives, ainsi que d'agir sur ces données subjectives pour améliorer la fidélité des clients.
Les entreprises peuvent améliorer la satisfaction des consommateurs en analysant dans quelle mesure les produits ou services correspondent aux besoins des utilisateurs. Les entreprises peuvent également utiliser la technologie pour prédire le succès d'un nouveau produit ou service.
Ce type de données vous donne une vue d'ensemble des émotions et des opinions de vos clients en fonction de leur interaction avec votre marque à un moment donné. En maîtrisant mieux ces données, vous pouvez mesurer la satisfaction client, identifier les points de friction et suivre les opinions au fil du temps.
La technologie est basée sur les dernières avancées des techniques d'apprentissage automatique et de NLP. L'analyse des sentiments en tant que service peut également être divisée en analyse fine, basée sur les aspects, émotionnelle et basée sur l'intention. L'architecture technologique diffère pour chaque type.
La technologie a prouvé être un outil efficace pour améliorer l'expérience client, stimuler les ventes et augmenter les revenus.
Certaines des applications les plus populaires de l'IA en marketing incluent :
Il n'existe pas de modèle unique pour cette technologie. Au lieu de cela, il existe une variété de méthodes qui peuvent être utilisées pour construire un modèle d'analyse de sentiment avec une grande précision. Certaines des méthodes les plus populaires pour construire des modèles d'analyse de sentiment incluent les machines à vecteurs de support, les classificateurs Naive Bayes et les réseaux neuronaux récurrents. Nos ingénieurs ML sélectionnent un ensemble personnalisé de technologies qui correspondent à vos spécifications de données.
