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为了衡量你的客户对你所做的事情是否满意，客户满意度是至关重要的。事实证明，高满意度可以增加客户的终身价值，提高客户保留率，增强品牌声誉。情绪分析也被称为意见挖掘，它可以帮助产品经理了解客户满意度水平。
由于从各种来源收集的大量数据，分析客户情绪以预测准确的情绪一直具有挑战性和耗时。如果你想在动态市场中了解你的客户，身边有一个NLP和AI专家可以帮助你开始情绪分析。
如何进行情感分析
人工智能算法、自然语言处理(NLP)方法和机器学习(ML)模型有助于情感分析。这包括使用机器学习和深度学习(DL)的神经网络、ungram算法、skip-gram算法和bag-of-word回归模型。在机器学习软件中使用自然语言处理技术，可以根据情感和观点对非结构化文本进行分类。
举个例子，让我们看看这个。想象一下，你负责理解公司支持对话中的普遍情绪。了解客户持续的情绪和语气。在这种情况下，你需要一个情绪分类器来对相关对话做出预测。通常用来衡量客户满意度的仪表板可以填充从客户那里收集的情绪数据。
运行pq分区失败，出现不可识别的分区，只要找到pq安装目录UTILITY的 PTEDIT32.EXE，可以把原分区还原为原来格式. 打开资源管理器，选中文件夹，用小键盘的*，可以把这个文件夹中的所存在的所有子文件夹迅速列出
为什么情感分析在商业中很重要?
乍一看，这似乎是一个花哨的课程项目，但情感分析在商业世界中有许多实际应用。用情感分析来解决商业问题是一个很好的起点。
1-你可以从自由形式的反馈数据中聚合客户情绪，并确定你的产品或服务的主要推动者或诋毁者。一旦诋毁者转变为推动者，你就可以逐步实施纠正措施，重建信任。
2-可以在你的在线平台上检测到仇恨和不适当的评论，这将帮助你保持它不受欺负。
你从最近的员工、同行评比和经理那里得到的反馈可以帮助你识别那些失去动力或打算辞职的员工，并为他们提供建设性的成功方法。
基于这些情感分析的例子，你可以看到情感分析是一个很好的工具，可以更好地了解员工和客户，保持平台安全，改善客户购物，并向竞争对手学习。情感分析可以与文本摘要等其他人工智能技术相结合，提供更深入、更强大的见解。
情感分析的行业应用
在情感分析中，对文本进行分析以识别和提取主观信息，企业可以使用这些信息来衡量客户对其服务产品的感受。使用人工智能驱动技术，情感分析通过引导大量数字信息来追踪文本的基调。
情绪分析的应用在各个行业都很普遍。目前有一些流行的情绪分析应用程序，例如监控社交媒体、管理客户支持和审查客户反馈。以下是一些让你了解将情感分析整合到你的业务的营销和客户分析对称中的想法:
1-社交媒体监控
社交媒体上的帖子通常包含一些关于你的产品、服务和企业的最诚实的意见，因为它们是主动提出的。通过将NLP专家纳入董事会，您可以根据他们的评论、反馈和评论分析所有社交平台上的个人情绪和整体公众情绪。
在聊天中，情感分析可以检测讽刺，理解首字母缩写(OMG, LOL, ROFL等)，纠正拼写错误和误用，检测讽刺。
加92号汽油的车可以加95号汽油吗？会怎么样？严格意义上来说是不可以的，加92号汽油的车如果加了95号汽油会导致发动机燃烧不充分、加速性能变差并且发动机容易产生积碳。
管理和监控商业信誉
情感分析在商业中被广泛用于品牌监测。一个企业可以在网上留下很长一段时间的负面评论，这样做的时间越长，情况就会变得越糟糕。情绪分析工具可以在负面品牌提及出现时立即检测到它们。
此外，你可以通过跟踪你的品牌形象和声誉来监控你的进展。您可以使用这些信息来开发有关您的品牌的可用统计数据和信息，无论您是在监控新闻故事、博客、论坛还是社交媒体，以获取有关您的品牌的信息。
除了跟踪趋势和预测结果之外，机器学习还可以在竞争中领先一步，变得主动而不是被动。
分析市场对产品的反应
在你的新产品发布后，了解用户对你的新产品的看法，或者检查你可能还没有看到的反馈。基于方面的情感分析允许你根据搜索条件(界面、用户体验、功能)找到你需要的信息。确定什么能让你最有价值的客户满意，了解你的目标受众如何看待你的产品，并改进你的产品。整件事都是基于情感分析。
4-了解客户的声音(VoCs)
创造个性化的客户体验需要沟通和倾听客户的声音。因此，企业可以访问大量的会话情感分析数据集，这些数据集可以集成到ML模型的开发中，以实现情感分析过程的自动化。收集来自客户的所有反馈，例如网络反馈、调查、聊天和客户服务电话，并对其进行评估。在情绪分析的帮助下，可以对这些数据进行分类和结构化，以便发现重复出现的主题和关注点。
分析市场和竞争对手
为了研究市场和你的竞争对手，你可以使用情绪分析。了解你的竞争对手在积极地提到谁，以及你的营销努力与之相比如何。看看你的竞争对手是如何积极地对他们的客户说话的，然后把其中的一些短语用在你自己的品牌信息和语调指南中。
人工情感分析相对于人工智能集成机器和应用程序的优势
在数十亿人的世界中，每个人都有独特的交流方式，例如，在语言中添加微小的变化并附加情感，这对我们来说很容易理解，但对机器来说很难理解。例如，当我们在句子中使用讽刺时，它就与事实相反。事实上，通过机器学习模型进行情感分析很难预测客户行为。因此，人工情感分析比通过人工智能集成应用程序和机器执行的自动情感分析具有优势。
最后的话
为了获得准确的情感分析结果，情感分析的混合方法是企业利用它来了解客户行为的最有效方法。因此， NLP专家Cogito将手动和自动方法结合起来进行准确的情绪分析。
除了手动对你的社交媒体渠道和其他平台上的客户反馈进行情感分析外，这里的专家还可以帮助你获得AI训练数据，以便基于真实数据构建ML模型，用于自动情感分析，而不是基于小样本的假设。
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