Duyarlılığı analiz etmek için en iyi yapay zeka araçları
Duygu analizi, genellikle sosyal medya, incelemeler veya yorumlar bağlamında metnin duygusal tonunu belirleme, çıkarma ve ölçme işlemidir. Duygu analizinin amacı, bir metnin olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını belirlemektir. Bu teknik genellikle pazarlama, haber ve müşteri hizmetlerinde kullanılır.
Yapay zeka araçlarını kullanarak duyarlılık analizi yapmak, işletmeler ve araştırmacılar için müşteri görüşleri ve geri bildirimleri hakkında bilgi edinmek için giderek daha popüler hale geldi. İşte duyarlılık analizi için yaygın olarak kullanılan 10 yapay zeka aracı:
HubSpot Service Hub
HubSpot’un Service Hub ürünlerindeki bir müşteri geri bildirim bileşeni, nitel anket yanıtlarının analizini ve anlaşılmasını kolaylaştırır. Müşterinin değerlendirmesinin hissiyatını ortaya çıkaran Net Promoter Score (NPS®) anketleri kullanılarak yanıtlar ayrıştırılır ve bunların olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğu belirlenir. Bulgular, tüketici memnuniyetinin geniş bir resmini sunan grafikler ve çizelgeler içeren kullanımı kolay bir gösterge tablosunda gösterilir.
Idiomatic
Idiomatic, benzersiz işinize dayanarak tüketici duyarlılık analizi için modeller oluşturur. Idiomatic’in duyarlılık etiketleri, müşterilerinizin girdi sağladığı belirli kanallara göre ayarlanır.
Idiomatic, her veri kaynağı türü (uygulama incelemeleri, hizmet talepleri vb.) için birçok duyarlılık analizi modeli içerir. Bu nedenle, duyguları kanala göre daha doğru bir şekilde takip edebilirsiniz.
Talkwalker
Talkwalker’dan “Hızlı Arama”, daha geniş bir müşteri destek platformunun bir bileşeni olan bir duygu analizi aracıdır.
İnsanların şirketinizin sosyal medya hesapları hakkında tam olarak ne düşündüğünü söyleyebildiğinden, bu araç en iyi sosyal medya kanallarınızla birlikte kullanıldığında işe yarar.
Reputation
Eğilimleri ve sorunları gerçek zamanlı olarak belirlemek için doğal dil işleme (NLP) kullanan Reputation platformu, müşteri duyarlılığını parçalara ayırır ve yorumları analiz eder.
Repustate
Repustate’in gelişmiş metin analizi API’si, müşteri yanıtlarının hassas duygu analizini sağlar.
Yazılımı argo terimleri tanıyabilir. Ayrıca, bir mesajın anlamını tespit etmek için emojileri değerlendirir.
Brand24
Brand24, markanız veya işle ilgili herhangi bir konu hakkındaki duyarlılığı otomatik olarak analiz eden bir medya izleme aracıdır.
Sosyal medya, bloglar, forumlar, web siteleri, haber siteleri, kullanıcı yorumları, videolar, podcast’ler ve diğer kaynaklardan gelenler gibi genel halkın erişebileceği İnternet’ten bahsedenleri toplar.
Brand24, metindeki her kelimenin işaret ettiği duyguyu belirlemek için sofistike makine öğrenimi algoritmaları ve doğal dil işleme teknikleri kullanarak içeriği gerçek zamanlı olarak analiz eder.
MeltWater
Meltwater’ın duygu analizi, gelişmiş doğal dil işleme algoritmalarını kullanarak makalelerde, sosyal medya mesajlarında ve diğer çevrimiçi içeriklerde aktarılan duyguları değerlendirir.
Kapsamlı duyarlılık analizi, metin işleme, bağlamsal anlama, sözlük tabanlı analiz, puanlama ve ağırlıklandırma ile toplama ve özetlemeyi de içeren Meltwater paketi tarafından sağlanır.
LexaLytics
Bir tüketicinin işletmenize neden belirli bir şekilde tepki verdiğini açıklayan bir metin analizi aracı Lexalytics tarafından sağlanmaktadır.
Doğal dil işleme kullanarak metni ayrıştırdıktan sonra, müşterinin amaçladığı mesajı tespit etmek için bir duygu analizi yapar.
Son olarak Lexalytics, elde ettiği verileri okunabilir ve dağıtılabilir bir ekranda bir araya getirerek süreci sonlandırır.
SentiSum
SentiSum ile tüm müşteri sesi içgörülerinizi merkezileştirebilir ve bunları kuruluş içindeki diğer ekiplerle paylaşabilirsiniz.
SentiSum’un akıllı yapay zekası, müşterilerinizin kendilerini nasıl ifade ettiklerini otomatik olarak öğrenir ve müşteri duyarlılığı hakkında kesin bilgiler sağlamak için Zendesk, Dixa, Hubspot ve Intercom gibi en iyi destek platformlarıyla entegre olur.
Critical Mention
Bu listedeki diğer araçlardan farklı olarak Critical Mention, şirketinizden bahseden haber makalelerini ve diğer yayınları inceler. Bu şekilde, kamuoyuna hızlı bir şekilde sunulan makalelerin altında yatan duygu görülebilir.
