Kategoryzacja. Obiektywny, automatyczny i szybki sposób na klasyfikację dużej ilości wzmianek
Szybko i precyzyjnie rozeznaj się w tysiącach opinii swoich klientów
Wystawiasz ankiety satysfakcji klienta, zbierasz ich komentarze i opinie, wreszcie analizujesz, co się w nich dzieje. Na razie ręcznie, co zajmuje sporo czasu, a poza tym ludzie wcale nie są nieomylni. Algorytmy Sentimenti uporządkują je automatycznie za Ciebie.
Dzięki temu uwolnisz czas pracowników, otrzymasz obiektywne, gotowe do wykorzystania wyniki – podzielimy komentarze na radosne, pełne złości czy smutku, albo po prostu pozytywne lub negatywne. Tak samo pogrupujemy je w dowolne kategorie, z których korzystasz w codziennej pracy.
Oferta
Nasza oferta jest zawsze skrojona na miarę zamówienia. Potrzebujesz raportu, czy tylko uzupełnienia Twoich wyników? Może przyda Ci się aplikacja do klasyfikacji wzmianek? Zebrałeś/aś już komentarze, czy mamy to zrobić za Ciebie? Napisz do nas i przekonaj się, o ile więcej dowiesz się dzięki Sentimenti.
Kategoryzacja. Jak to działa?
Kategoryzacja nigdy nie była tak prosta. Sieci neuronowe „rozumiejące” język polski szybko i skutecznie przeanalizują w mgnieniu oka wszystkie komentarze, które co chwilę dostajesz od klientów lub współpracowników. Tak samo pomogą w analizie ankiet albo zestawieniu wyników badania NPS z uwagami jego uczestników. Usprawnią codzienne kategoryzowanie komentarzy na pochwały, pytania lub skargi na konkretne tematy.
Nasze narzędzia do pomiaru emocji i sentymentu w języku polskim są prawdopodobnie najlepsze na rynku. Teraz możemy dodatkowo skalibrować je pod kątem Waszych potrzeb i systemów klasyfikacji.
Przykład. Opinie przed i po analizie kontekstów
Prosta chmura słów wskazuje jedynie na liczbę wystąpień danego słowa w opiniach. Nie wiadomo jednak, co dokładnie kryje się w ich treści. Dzięki lematyzacji i analizie kontekstów jesteśmy w stanie wskazać na dokładne obszary, które w toku dalszych analiz można podzielić wg tematów, emocji czy sentymentu. Przykład poniżej obrazuje dyskusję w internecie na temat dużej marki handlowej. To jedynie wstęp…
Analiza kontekstów – case study
Wybraliśmy artykuły na naszym blogu, które poruszają kwestię kategoryzacji – zachęcamy do zapoznania się. Jeśli potrzebujecie więcej szczegółów, napiszcie do nas.
- Przeanalizowaliśmy w ten sposób opinie o Plus Banku
- Sprawdziliśmy, co pisali internauci w trakcie Q&A premiera Morawieckiego
- Zbadaliśmy treści tekstów popularnej piosenkarki Sanah z jej płyty “Królowa Dram”
- Zmonitorowaliśmy opinie na temat ustawy “Piątka dla zwierząt”
- Przekonaliśmy się, co sądzą internauci o kampanii Media Markt z udziałem Zenka Martyniuka
- Stworzyliśmy także raport porównujący naszą klasyfikację pod względem sentymentu z innymi dostępnymi na polskim rynku
- Nasza klasyfikacja może być stosowana także do filtrowania mowy nienawiści