Hiện nay, nhờ sự văn minh của những công nghệ tiên tiến thế hệ mới, những thuật toán nghiên cứu và phân tích quan điểm ngày càng được tăng cấp với độ đúng chuẩn cao, từ đó tương hỗ trong những loại sản phẩm mưu trí như trợ lý ảo tích hợp trên xe hơi, căn hộ chung cư cao cấp … cải tổ chất lượng đời sống của con người .
Lợi ích của phân tích quan điểm
– Xác định và trích xuất thông tin hữu dụng từ người mua
Việc nhận biết được cảm xúc của người dùng trong cuộc trò chuyện giúp doanh nghiệp phân tích được mức độ quan tâm của khách hàng đối với thương hiệu, sản phẩm/ dịch vụ của mình. Đây là nguồn thông tin có giá trị cao giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược về sản phẩm, kinh doanh, marketing và đặc biệt là các dịch vụ tư vấn phù hợp.
– Tự động nhìn nhận chất lượng của những tư vấn viên hoặc tổng đài viên
Thông qua cảm hứng của người mua trong những cuộc trò chuyện bằng tin nhắn hoặc cuộc gọi, doanh nghiệp thuận tiện xác lập được thái độ và sự hài lòng của người mua so với hoạt động giải trí tư vấn. Từ đó thuận tiện nhìn nhận được chất lượng của nhân viên cấp dưới và quản trị hiệu suất cao hơn .
Các dạng phân tích quan điểm chính
1. Phân tích cụ thể ( Fine-Grained )
Mô hình nghiên cứu và phân tích cảm hứng này này giúp xác lập được độ đúng mực của những đặc thù. Các tính chất chính được phân loại thành : rất tích cực, tích cực, trung tính, xấu đi hoặc rất xấu đi. Việc phân loại cụ thể như vậy rất tương thích để nhìn nhận những cuộc trò chuyện
Đối với thang điểm nhìn nhận từ 1 đến 5, bạn hoàn toàn có thể coi 1 là rất xấu đi và 5 là rất tích cực. Đối với thang điểm từ 1 đến 10, bạn hoàn toàn có thể coi 1-2 là rất xấu đi và 9-10 là rất tích cực .
2. Dựa trên góc nhìn ( Aspect-Based )
Trong khi phân tích chi tiết xác định tính chất tổng thể cảm xúc của khách hàng trong cuộc trò chuyện, thì phân tích dựa trên khía cạnh sẽ đi sâu hơn, nhận dạng cụ thể từng khía cạnh trong lời nói của họ.
Xem thêm: Quy nạp là gì?
Chẳng hạn khi người mua nói rằng “ máy ảnh gặp khó khăn vất vả trong điều kiện kèm theo ánh sáng tự tạo ”. Với nghiên cứu và phân tích dựa trên góc nhìn, tất cả chúng ta không chỉ nhìn nhận được đây là xúc cảm xấu đi mà còn hoàn toàn có thể xác lập rằng người dùng đó đã nhận xét xấu đi về đối tượng người tiêu dùng “ máy ảnh ” .
3. Phát hiện xúc cảm ( Emotion Detection )
Cảm xúc ở đây hoàn toàn có thể gồm có những sắc thái tức giận, buồn bã, niềm hạnh phúc, tuyệt vọng, sợ hãi, lo ngại, hoảng sợ … Hệ thống phát hiện cảm hứng thường sử dụng từ vựng – một tập hợp những từ truyền tải những xúc cảm nhất định. Một số bộ phân loại nâng cao cũng sử dụng những thuật toán học máy ( Machine Learning – ML ) can đảm và mạnh mẽ .
4. Phân tích dự tính ( Intent Analysis )
Việc xác lập đúng chuẩn mục tiêu của người tiêu dùng hoàn toàn có thể giúp công ty tiết kiệm ngân sách và chi phí thời hạn, tiền tài và sức lực lao động, bởi những doanh nghiệp hoàn toàn có thể không liên tục chăm nom những người mua không tiềm năng và chưa có kế hoạch mua hàng. Phân tích mục tiêu đúng mực hoàn toàn có thể xử lý nhiều yếu tố cho doanh nghiệp như vậy .
Phân tích mục tiêu giúp doanh nghiệp xác lập mục tiêu của người tiêu dùng – mặc dầu người mua có dự tính mua hàng hay chỉ đang lướt qua. Nếu người mua sẵn sàng chuẩn bị mua hàng, bạn hoàn toàn có thể theo dõi họ và nhắm tiềm năng họ bằng những quảng cáo. Nếu người tiêu dùng chưa chuẩn bị sẵn sàng mua, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể tiết kiệm chi phí thời hạn và nguồn lực bằng cách không quảng cáo cho họ .
Giới thiệu thuật toán Xác định ngữ nghĩa theo ngữ cảnh (Contextual Semantic Search – CSS)
Để nắm bắt được những thông tin hữu ích từ khách hàng, điều quan trọng nhất là phải hiểu họ đang thảo luận về khía cạnh nào của thương hiệu. Ví dụ: Amazon muốn tách biệt các tin nhắn liên quan đến: giao hàng trễ, vấn đề thanh toán, truy vấn liên quan đến khuyến mại, đánh giá sản phẩm, v.v. Mặt khác, Starbucks muốn phân loại các tin nhắn dựa trên việc chúng có liên quan đến hành vi của nhân viên, hương vị cà phê mới hay không, phản hồi về vệ sinh, đơn đặt hàng trực tuyến, tên và vị trí cửa hàng, v.v. Nhưng làm thế nào máy tính có thể phân loại những thứ đó?
Giải pháp cho yếu tố này chính là thuật toán tìm kiếm mưu trí mưu trí – Xác định ngữ nghĩa theo ngữ cảnh ( CSS ). Cách hoạt động giải trí của CSS là nó lấy hàng nghìn thông điệp và một khái niệm làm đầu vào và lọc toàn bộ những thông điệp có mối tương quan ngặt nghèo với khái niệm đã cho. Chẳng hạn như với khái niệm giá, thuật toán thực thi tìm kiếm từ khóa về Giá và những từ tương quan ngặt nghèo khác như ( giá, phí, đô la, trả tiền ) .
Tuy nhiên, điểm hạn chế của chiêu thức này chính là không hề tìm ra toàn bộ những từ khóa có tương quan và những biến thể của chúng .
| Kỹ thuật phân tích quan điểm được VinBigData ứng dụng trong giải pháp tổng đài trí tuệ nhân tạo – AI Call Center. Ứng dụng công nghệ Xử lý tiếng nói (TTS) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLU) được VinBigData phát tiển, AI Call Center có thể tạo ra các cuộc gọi với phản hồi nhanh chóng, chính xác và hội thoại một cách tự nhiên. Nâng cao trải nghiệm người dùng nhờ các phản hồi nhanh với nội dung cá nhân hóa tới từng khách hàng, khả năng xử lý khối lượng lớn lưu lượng liên hệ, hỗ trợ 24/7 và mở rộng không giới hạn, tối ưu hiệu suất và chi phí hoạt động bằng cách tự động hóa một số hoạt động cả tổng đài như điều hướng, kết nối khách hàng,… Tìm hiểu thêm về AI Call Center và các sản phẩm tiên tiến của VinBigData: Tại đây |
Tư liệu tìm hiểu thêm : Towards Data Science
Source: https://vinatrade.vn
Category : Kiến thức cơ bản