چگونه هوش مصنوعی با استفاده از داده های بررسی محصول ، تجزیه و تحلیل احساسات را افزایش داده است

؛

عکس پروفایل نویسنده

@alon-ghelberآلون غلبر

Alon Ghelber یک مدیر اجرایی محصول از تل آویو و متخصص در VPN ، Proxies ، Scraping و CX است.

بازخورد مشتری عالی است. اما آیا شما توانسته اید این بازخورد را به بینش معنادار مشتری تبدیل کنید؟ چند سال قبل ، مارک ها برای ارزیابی احساسات مشتریان در مورد عملکرد محصولاتشان ، به نظرسنجی ها بستگی داشتند.

از بررسی محصولات ، آنها به نوعی توانستند احساس عمومی خوب ، بد یا خنثی بودن پاسخ به کمپین یا محصول بازاریابی خود را درک کنند. با این حال ، اطلاعات بسیار بیشتری در قالب داده های بدون ساختار وجود دارد که مارک ها برای تجزیه و تحلیل بهتر احساسات مشتریان خود باید دست روی دست بگذارند.

هنگامی که مشتریان احساسات و عواطف خود را از طریق رسانه های اجتماعی ، وبلاگ ها ، انجمن ها ، بررسی ها یا اظهارنظرهای خبری آنلاین به اشتراک می گذارند ، نظرات خود را بیان می کنند. از آنجا که مارک های مختلفی وجود دارد ، محصولات متنوعی که توسط این مارک ها تولید می شوند نیز وجود دارند و امکان ارائه بررسی های مناسب به مصرف کنندگان بسیار مهم است.

تعداد بررسی های انجام شده توسط مشتریان در مورد یک محصول خاص یا مارک تجاری با نرخ ماموت در حال افزایش است. این بیشتر شبیه مدیریت داده های بزرگ است. هنگامی که می توانید بررسی ها را بر اساس احساسات مشتریان به احساسات مثبت ، منفی یا خنثی تجزیه و تحلیل کنید ، یک …

سئو PBN | خبر های جدید سئو و هک و سرور
مطالب پیشنهادی  چگونه اهرم منحنی تغییر از تغییر سازمانی پشتیبانی می کند