De beste verktøyene for kunstig intelligens for sentimentanalyse

Sentimentanalyse er prosessen med å identifisere, trekke ut og kvantifisere den emosjonelle tonen i tekst, ofte i forbindelse med sosiale medier, anmeldelser eller kommentarer. Målet med sentimentanalyse er å avgjøre om en tekst er positiv, negativ eller nøytral. Denne teknikken brukes ofte innen markedsføring, nyheter og kundeservice.

Sentimentanalyse ved hjelp av verktøy for kunstig intelligens har blitt stadig mer populært blant bedrifter og forskere for å få innsikt i kundenes meninger og tilbakemeldinger. Her er 10 verktøy for kunstig intelligens som ofte brukes til sentimentanalyse:

HubSpot Service Hub

En komponent for kundetilbakemeldinger i HubSpots Service Hub-produkter gjør det enklere å analysere og forstå kvalitative svar på spørreundersøkelser. Ved hjelp av NPS®-undersøkelser (Net Promoter Score), som belyser stemningen i kundens vurdering, analyseres svarene og avgjøres om de er positive eller negative. Resultatene vises på et brukervennlig dashbord med grafer og diagrammer som gir et bredt bilde av kundetilfredsheten.

Idiomatic

Basert på din unike virksomhet lager Idiomatic modeller for analyse av forbrukernes følelser. Sentimentetiketter fra Idiomatic justeres basert på hvilke kanaler kundene dine bruker.

Idiomatic inneholder mange modeller for sentimentanalyse for hver type datakilde (appanmeldelser, serviceforespørsler osv.). Du kan derfor følge følelsene etter kanal med større nøyaktighet.

Talkwalker

«Quick Search» fra Talkwalker er et verktøy for sentimentanalyse som er en del av en bredere kundestøtteplattform.

Fordi det kan fortelle nøyaktig hva folk mener om bedriftens kontoer i sosiale medier, fungerer dette verktøyet best når det brukes sammen med de sosiale mediekanalene.

Reputation

Reputation-plattformen, som bruker naturlig språkbehandling (NLP) til å identifisere trender og problemer i sanntid, bryter ned kundesentimentet og analyserer kommentarer.

Repustate

Repustates avanserte tekstanalyse-API gir presis sentimentanalyse av kundesvar.

Programvaren kan gjenkjenne slanguttrykk. I tillegg evaluerer den emojis for å fastslå betydningen av en melding.

Brand24

Brand24 er et medieovervåkingsverktøy som automatisk analyserer stemningen rundt merkevaren din eller andre bedriftsrelaterte emner.

Verktøyet samler inn omtale fra Internett som er tilgjengelig for allmennheten, for eksempel fra sosiale medier, blogger, forum, nettsteder, nyhetssider, brukeranmeldelser, videoer, podcaster og andre kilder.

Brand24 analyserer innholdet i sanntid ved hjelp av sofistikerte maskinlæringsalgoritmer og teknikker for naturlig språkbehandling for å finne ut hvilken følelse hvert ord i teksten indikerer.

MeltWater

Meltwaters sentimentanalyse vurderer stemningen i artikler, meldinger i sosiale medier og annet innhold på nettet ved hjelp av avanserte algoritmer for naturlig språkbehandling.

Omfattende sentimentanalyse leveres av Meltwater-pakken, som også omfatter tekstbehandling, kontekstuell forståelse, leksikonbasert analyse, poengsetting og vekting samt aggregering og oppsummering.

LexaLytics

Lexalytics er et tekstanalyseverktøy som forklarer hvorfor en forbruker reagerer på bedriften din på en bestemt måte.

Etter å ha analysert teksten ved hjelp av naturlig språkbehandling, foretar verktøyet en sentimentanalyse for å finne ut hva som er kundens tiltenkte budskap.

Til slutt avslutter Lexalytics prosessen ved å sette sammen dataene til en lesbar og distribuerbar visning.

SentiSum

Med SentiSum kan du sentralisere all innsikt om kundenes stemme og dele den med andre team i organisasjonen.

SentiSums intelligente kunstige intelligens lærer automatisk hvordan kundene dine uttrykker seg, og integreres med de beste supportplattformene som Zendesk, Dixa, Hubspot og Intercom for å gi presis innsikt i kundenes følelser.

Critical Mention

I motsetning til de andre verktøyene på denne listen analyserer Critical Mention nyhetsartikler og andre publikasjoner som omtaler bedriften din. På denne måten kan du få et innblikk i stemningen som ligger til grunn for artikler som raskt dukker opp i offentligheten.