Более глубокие уровни анализа настроений в сценариях реальной жизни».
Продолжая с того места, где мы остановились в первых двух историях, я намеревался углубиться в некоторые реальные приложения. Что интересно, несмотря на всю недавнюю шумиху вокруг ИИ и машинного обучения, многие из этих систем существуют уже некоторое время. Если вы соедините достаточно точек, в конце концов вы совершите прорыв.
Я отвлекся. Вы кстати читали мои последние 2 статьи на эту тему?
Анализ настроений — это форма обработки естественного языка (NLP), которая позволяет машинам понимать чувства, выраженные в тексте. Это мощный инструмент для извлечения информации из текстовых данных, и он имеет множество реальных приложений.
Одним из наиболее популярных вариантов использования анализа настроений является анализ отзывов, который включает анализ отзывов клиентов, чтобы получить представление об уровне их удовлетворенности. Это может быть использовано для исследования рынка или улучшения процессов обслуживания клиентов.
Сценарии реального мира
В индустрии гостеприимства анализ настроений используется для анализа отзывов клиентов и получения информации об уровне их удовлетворенности. Гостиничная сеть может использовать анализ настроений для оценки отзывов своих гостей об их пребывании в отеле. Анализируя настроение отзывов, гостиничная сеть может понять, какие аспекты их обслуживания больше всего ценятся их гостями, а какие области нуждаются в улучшении.
Например, если большинство гостей упоминают качество обслуживания номеров в своих отзывах, гостиничная сеть может сделать вывод, что их обслуживание номеров высоко ценится и ему следует по-прежнему уделять приоритетное внимание. С другой стороны, если гости часто упоминают о проблемах с регистрацией, сеть отелей может определить это как область, требующую улучшения, и принять меры для ее решения.
Используя анализ настроений для анализа отзывов клиентов, гостиничная сеть может улучшить свои процессы обслуживания клиентов и, в конечном итоге, повысить общее качество обслуживания гостей.
Существующие варианты использования
Вы когда-нибудь задумывались о том, как вы взаимодействуете со значками большого пальца вверх/вниз, которые были реализованы повсюду? Или персонализированная реклама и контент?
Анализ настроений также можно использовать для анализа сообщений в социальных сетях, обзоров и другого онлайн-контента, чтобы получить представление об общественном мнении о продуктах или услугах. Это предоставляет ценную информацию для компаний, стремящихся оптимизировать свои маркетинговые кампании или лучше понять предпочтения потребителей.
Чат-боты становятся все более популярными в сфере обслуживания клиентов, и НЛП является важнейшим компонентом их функциональности. NLP позволяет чат-ботам понимать запросы клиентов и соответствующим образом реагировать, обеспечивая более эффективное и персонализированное обслуживание клиентов.
Представьте, что вы предприниматель или менеджер по продукту. Это один из лучших способов оценить интерес и собрать отзывы!
Например, компания, планирующая запустить новую линейку смартфонов, может использовать анализ настроений, чтобы оценить общественное мнение о своем бренде и конкурентах. Анализируя сообщения и обзоры в социальных сетях, компания может определить наиболее часто упоминаемые функции и проблемы, связанные со смартфонами, а также отношение к своему бренду и конкурентам.
Если отношение к их бренду положительное и наиболее часто упоминаемые функции совпадают с их новым продуктом, компания может быть уверена, что они удовлетворяют потребительский спрос, и могут с уверенностью запускать свои новые смартфоны.
С другой стороны, если отношение к их бренду отрицательное и потребители часто упоминают о проблемах, которые их новый продукт не решает, компания может захотеть пересмотреть свою стратегию запуска продукта.
TL;DR
Интересная тема, если вам интересно, как все работает и почему персонализированная реклама и контент — это такой большой бизнес.
Если вам нравится такой контент, продемонстрируйте свою признательность аплодисментами и поделитесь с кем-то, кого вы знаете или кто, по вашему мнению, может быть заинтересован.
