Клиентский опыт является ключевым фактором для бизнеса, чтобы выйти из растущей конкуренции. Хотя 84 % руководителей согласны с важностью клиентского опыта и отдают приоритет стратегиям, ориентированным на клиента, только 14 % из них сообщают, что обладают сильными способностями в этой области. На самом деле, сегодняшний бизнес-контекст навязал компаниям ряд стратегий и адаптаций, которые стали обязательными, чтобы выжить в условиях постоянного рыночного стресса: клиенты меняют свое мнение, они действительно внимательны, осведомлены и сознательны, поэтому компании должны быть способны своевременно понять их потребности.
На самом деле, чтобы свести к минимуму негативное взаимодействие с пользователем, повысить прибыльность и избавиться от неудовлетворенности клиентов, компании должны знать своих клиентов, и единственный способ сделать это – внедрить клиентскую аналитику.

Customer Intelligence можно определить как способность компании собирать данные о клиентах из разнородных источников (электронная почта, колл-центр, социальная сеть, форум, приложения, чаты и т. д.) для составления «картинки». клиента во всех его аспектах, тем самым оптимизируя стратегии продаж и маркетинга и CRM, а также повышая эффективность бизнеса за счет целенаправленных и стратегически успешных решений. Таким образом, процесс анализа клиентов включает сбор данных о клиентах по нескольким каналам и включает использование таких технологий, как управление обратной связью, мониторинг социальных сетей, обработка естественного языка (NLP), а также другие передовые технологии аналитики и управления данными.

Чтобы предоставить сложную информацию о клиентах, мы интегрировали НЛП с видео и контентом, которые можно купить. Действительно, GoLive — это первое комплексное решение, способное сочетать инновационную мощь Live Commerce — оригинальной функции онлайн-покупок, которая позволяет ритейлерам продавать свои товары во время прямой трансляции — с аналитикой в ​​реальном времени и искусственным интеллектом: убийственная функция. которым GoLive выделяется из толпы. Цель состоит в том, чтобы позволить предприятиям анализировать взаимодействие с клиентами и предоставлять полезную информацию и прогнозную аналитику в режиме реального времени, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, связанное с новым форматом цифрового развлечения для покупателей.

GoLive использует аналитический процесс, в котором используются аналитика в реальном времени и алгоритмы искусственного интеллекта для извлечения при каждом событии всегда актуальных и точных данных. Платформа собирает, анализирует и сортирует анонимные данные чата по соответствующим категориям, принося фактические выгоды компаниям, позволяя им понимать и прогнозировать в режиме реального времени, что клиенты на самом деле ищут, чего хотят или о чем они думают, оказывая значительное влияние на всю цепочку создания ценности.

В частности, наша работа обеспечивает возможности НЛП более высокого уровня, такие как анализ настроений, эмоциональный анализ, обнаружение и моделирование тем. Давайте посмотрим глубже, что они означают.

Анализ настроений

Анализ настроений измеряет отношение клиента к аспектам услуги или продукта, которые они описывают в тексте. Обычно это включает в себя получение фрагмента текста или комментария и возврат оценки, которая измеряет, насколько текст положительный или отрицательный.
Используя анализ настроений во время прямого эфира, бренд может оценить, как клиенты относятся к различным аспектам его продуктов. без необходимости читать тысячи комментариев клиентов одновременно. Наш подход к анализу настроений состоит в распознавании настроений на основе слов и их порядка с использованием обучающего набора с пометками настроений и метода глубокого обучения.

Эмоциональный анализ

В отличие от анализа настроений, эмоциональный анализ опирается на более сложную и сложную систему. В то время как первый использует упрощенную категоризацию (с двумя или тремя категориями), последний опирается на более глубокий анализ человеческих эмоций и чувств. Этот метод подчеркивает нюансы между различными чувствами, которые выражают читатели. Внутри положительного он обнаруживает определенные эмоции, такие как счастье, радость или волнение. В то время как анализ настроений помогает бренду узнать, как работает его контент, эмоциональный анализ помогает понять, почему. В GoLive эмоциональный анализ проводится путем анализа смайликов и смайликов, используемых в чатах, и извлекается 9 различных типов эмоций.

Обнаружение темы и моделирование проводится для точного отражения смысла и тем вопросов в наборах текстов. В GoLive тематическое моделирование проводится с помощью неконтролируемого метода машинного обучения на все вопросы, заданные зрителями во время прямого эфира. Затем вопросы группируются по 7 различным темам, таким как состав тканей, информация о живых выступлениях, размеры одежды и т. д.