為什麼客戶情緒分析很重要

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從積極的一面來看，您還可以獲得洞察力，您可以在相關品牌活動中識別對您感興趣的其他品牌，或者作為影響者營銷策略的一部分，可能成為您的品牌大使的社會影響者。您甚至可以像 Wendy's 和 Denny's 那樣為您的社交媒體參與制定正確的角色，並克服年齡或技術驅動的客戶人口統計障礙。 隨著時間的推移跟蹤情緒。客戶情緒分析的另一個主要好處是，它允許您隨時間跟蹤消費者情緒。因此，您將能夠跟蹤對您的品牌的情緒如何隨著時間的推移而變化，以及您實施的任何策略對其產生的影響。 客戶情緒分析是如何進行的？ 為了瞭解基於機器學習的情感挖掘是如何工作的，讓我們深入瞭解一下情感分析 API 如何處理資料。 第 1 步：收集資料 情感分析過程中最重要的步驟之一是收集資料。這是因為您獲得的結果的質量取決於您使用的資料的質量以及資料的標記或註釋方式。因此，它構成了成功的客戶情緒分析工作的基礎。 收集資料時，您有兩種選擇： API。首先，您可以使用實時API將資料上傳到情感分析API。

這通常是針對社交媒體內容和視訊進行的。您還可以將 API 用於 臺灣電話號碼列表 新聞內容等其他來源。有幾個開源儲存庫允許您執行此操作，例如 Kaggle、Amazon、Yelp 等。 手動。如果沒有可用的 API，您還可以手動上傳消費者情緒資料。例如，您希望使用企業 CRM 平臺中的資料。在這種情況下，您需要將資料編譯為 .csv 檔案，然後將其上傳到 CX 平臺。 第二步：資料處理 收集資料後，API 將處理資料。它執行此操作的方式取決於您使用的資料型別。例如，文字資料需要文字分析，而視訊內容需要額外的步驟來提取消費者情緒。 為了說明此過程的工作原理，讓我們看一下 API 處理視訊資料將遵循的步驟： 音訊轉錄。該API將使用語音轉文字軟體轉錄視訊內容的音訊流。這可確保提取視訊內容中的所有資料 字幕疊加。如果視訊內容包含任何字幕，情感分析 API 將提取這些字幕並分析它們以查詢您可能已識別的任何實體、方面或主題 影象疊加。與疊加層一樣，API 將使用光學字元識別來識別視訊內容或文字資料中的任何影象 標誌識別。





然後，情緒分析 API 將分析視訊，以識別視訊中出現的任何徽標，無論它們有多小或多不顯眼。為此，API 會將視訊內容分解為一系列影象，然後對其進行分析 文字提取。最後，情感分析API將提取並分析視訊中的所有文字。這包括對視訊的評論。Repustate IQ 等 API 還可以識別表情符號和主題標籤。 第三步：資料分析 客戶情緒分析過程的下一步是資料分析。與資料處理一樣，此步驟也依賴於幾個子任務： 模特培訓。資料分析過程的第一步是訓練模型。為此，需要使用經過預處理和手動標記的資料集。該標記資料將用於將正確分類的資料與錯誤分類的資料進行比較。反過來，這改進了為任何品牌或產品建立的定製模型 多語言資料。對於多語言資料中的客戶情緒分析，API 將為每種單獨的語言使用單獨註釋的資料集。