教育新闻网客户反馈很棒。但是，您如何将这些反馈转化为有意义的客户见解?过去，公司使用调查等方法来缩小对近期营销活动或产品的总体好/坏/中立反应的范围。尽管如此，非结构化数据形式的信息还是很多，可以帮助公司更好地了解其客户。无论他们是使用社交媒体，博客，论坛，评论还是在线新闻评论，客户每天都以大量不同的方式分享他们的观点。唯一的问题：许多意见是以传统AI无法导航的细微差别被共享的。然而，随着情感分析的日益有效，所有这些都在改变。
基础
什么是情绪分析?这是分析消费者对我们产品和服务的感受的更为复杂的方法，不仅使用简单的单词，还使用较长的句子片段。是的，人工智能已经变得足够聪明，可以理解陈述的语气，而不是简单地理解一组文本中的某些单词是正面还是负面的含义。对于寻求优化其信息，提高客户参与度，甚至确定其客户群中最有影响力的公司而言，这是非常重要的。
情绪分析的机会
情绪分析的可能性深远。在情感分析中，AI可以从非结构化数据和情感计算中收集的信息类型非常庞大。他们可以提供预测分析，预测买家在股市中的反应，管理员工敬业度等方面的帮助。过去，调查可能会在调查结束时提供“评论”部分，使人们可以留下逐字逐句的评论，也许，每隔一段时间，某人可能会阅读这些声明，甚至对它们做一些事情。距离我们进入2020年的情况还相去甚远。情感分析的准确率高达90%。这不是处于早期阶段的技术，而是处于成熟状态的技术，随时可以立即为公司，员工和客户提供支持。
但是，回顾基于文本的反馈(例如已经发布的社交媒体帖子)只是情感分析的一种用途。诸如Cogito之类的技术实际上可以实时查看客户服务呼叫，检测人的信号并提供行为指导以提高交互质量。事实证明，他们的工具可将客户满意度提高近30%，将呼叫处理时间减少15%，并将客户反馈提高了90%。是的，在客户参与中，同理心和情商似乎非常有价值，而像Cognito这样的以AI为动力的工具(不是人类!)正在使这种情况成为现实。
确实，情感分析的一大讽刺意味是，通过将人员从对话的服务端移开，您实际上可以提高人们在其通话或聊天会话中获得的“护理”水平。例如，假设您是客户服务代理。您刚刚与一个愤怒的客户进行了第10次通话。您非常沮丧，自己将要失去它。您的情商水平为负10。您对另一端的人拥有零同理心;您只关注一个事实，即您正在赚取最低工资，而被另一边的不满意客户口头打败。AI进行救援。因为AI没有情感，所以它永远不会失去同理心，只会助长它。而且，它可以用于从银行到人力资源的任何行业或领域。
