感情分析

感情分析は、テキストで表現された意見を識別して分類し、特に感情が肯定的か否定的か中立的かを判断するプロセスです。

マルチチャネル分析

ソーシャルメディア、メール、アンケートからの顧客フィードバックを分析して、感情や満足度を検出します。この機能は、さまざまなタッチポイントにわたる顧客の感情を包括的に表示し、傾向を明らかにし、懸念に対処し、データに基づいて顧客体験を向上させるのに役立ちます。

顧客の感情に数値スコアを割り当てて、正確な追跡とベンチマークを行います。この機能により、テキスト内の感情を定量化することで測定可能な改善が可能になり、成長領域の特定、進捗状況の監視、顧客の期待に効果的に応えるための戦略の改良が容易になります。

感情分析モデルを、業界特有の用語や顧客の言語に合わせて調整します。この機能により、分析を独自のビジネス要件に合わせて調整することで正確な洞察が得られ、顧客のニーズをより深く理解し、的を絞った改善のための戦略を最適化できます。

100 以上の言語が利用可能です

感情分析とは、自然言語処理を使用してテキストデータ内の感情を分析および分類することを指します。

アプリケーションには、顧客フィードバック分析、ブランド監視、世論の測定などがあります。

精度は使用される方法とトレーニングデータの品質によって異なりますが、高度な技術を使用すれば高いレベルに到達できます。

皮肉の検出は、文脈と口調に依存するため、感情分析にとって依然として課題となっています。

多くのツールは特定の言語向けに最適化されていますが、複数の言語をサポートするツールも存在します。

企業は世論を理解することで顧客の好みに関する洞察を得て、サービスを改善することができます。