고객 경험을 개선하기 위해 감정 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

성장에 중점을 둔 조직이 비성장 기업보다 더 많은 고객 경험 데이터를 수집 한다는 사실을 알고 계셨습니까? 네, 잘 들었습니다! 이러한 기업은 고객 경험 통찰력에 의존하여 비즈니스를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 정보에 입각한 결정을 내립니다. 설문조사는 가치 있는 정보를 수집하기 위해 항상 기업이 선호하는 도구였지만 감정 분석 은 고객의 마음을 더 깊이 파고들 수 있는 훨씬 더 우수하고 스마트한 접근 방식입니다.

인공 지능을 사용하여 고객 감정을 감지하고 디코딩하여 즐거운 고객 경험을 만들 수 있는 기술입니다. 이 블로그는 감정 분석 에 대해 알아야 할 모든 정보를 제공합니다.

감정 분석이란 무엇이며 그 이점은 무엇입니까?

간단히 말해서 감정 분석은 자연어 처리 기술을 사용하여 수신된 데이터가 긍정적인 톤, 부정적인 톤 또는 중립적인 톤을 나타내는지 여부를 결정합니다. 오피니언 마이닝 또는 감성 AI 라고도 합니다.

고객 데이터는 매우 시끄럽고 비구조적이며 여러 채널에서 쏟아지기 때문에 모든 메시지를 수동으로 스캔 및 처리하고 더 나은 서비스를 제공하기 위해 분석하는 것은 불가능합니다. 감정 분석이 필요한 곳입니다.

감정 분석은 직접적인 피드백, 이메일 응답, 댓글, 리뷰, 게시물 등 모든 종류의 고객 커뮤니케이션을 처리하고 데이터를 주관성과 어조를 나타내는 수학적 점수로 추출합니다.

이 AI 기반 기술은 기존의 NPS 및 CSAT 측정항목보다 더 심오합니다. 고객의 감정을 활용 하여 보다 구체적이고 질적인 통찰력을 제공합니다.

감정 분석은 가장 중요한 두 가지를 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 고객은 일반적으로 귀하의 브랜드 및 브랜드 제공에 대해 어떻게 생각합니까?
• 고객은 귀하가 제공하는 경험과 여정에 대해 어떻게 생각합니까?

고객 태도에 대한 강력한 데이터 기반 통찰력을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객 중심의 CX 결정을 내리십시오.
• 문제점 식별

2020년 고객 경험 도구 및 트렌드 설문조사의 다음 스크린샷은 감정 분석의 중요성을 보여줍니다.

저명한 글로벌 기업에서 실시한 이 설문조사는 고객 감정 분석이 비즈니스에 얼마나 영향을 미치는지 보여줍니다.

다음은 고객 감정 분석의 주요 이점 중 일부입니다.

감정 분석의 이점

1. 업셀링 기회

감정 분석을 사용하면 전체 고객 기반을 가장 행복한 고객, 구매 가능성이 가장 높은 고객, 불만을 품은 고객, 브랜드를 떠날 준비가 된 고객과 같은 다양한 세그먼트로 분리할 수 있습니다.

행복한 고객을 활용하여 상향 판매 기회를 만들 수 있습니다.

2. 탁월한 지원 제공

감정 분석을 사용하여 챗봇이 채팅을 상담원에게 에스컬레이션하거나 숙련된 전문가에게 전달할 적절한 시간을 감지하도록 훈련할 수 있습니다. 이는 고객 지원을 개선하고 즐거운 경험을 제공하는 좋은 방법입니다.

3. 감정적 유발 요인 식별

고객 행동의 대부분은 고객의 감정과 경험에서 비롯됩니다. 긍정적인 고객 서비스는 긍정적인 감정을 불러일으키고 긍정적 인 행동으로 이어질 수 있습니다. 반대로, 열악한 서비스는 부정적인 감정과 행동을 유발할 수 있습니다. 이것은 다양한 순열과 조합을 가질 수 있습니다.

감정 분석을 사용하면 어떤 메시지와 채팅이 고객에게 감정적 트리거로 작용하는지 식별 할 수 있습니다.

예를 들어, "곧 연락드리겠습니다."라는 문구가 고객을 짜증나게 할 수 있습니다. 또는 채팅, 메시지 또는 이메일에 이모티콘을 추가하면 고객의 친절한 응답이 트리거됩니다.

감성 분석 은 고객의 감정과 행동을 해독 합니다. 이 분석을 사용하여 고객 서비스 품질을 개선하기 위한 교육적인 결정을 내릴 수 있습니다.

4. 한 번에 여러 고객을 처리

에이전트가 한 번에 여러 고객을 처리하는 것은 정상입니다. 그러나 모든 질문을 수동으로 처리하고 한 번에 모두 답변하는 것은 불가능합니다. 감정 분석은 원활하게 진행되고 있는 고객 대화와 신속한 조치가 필요한 대화를 식별하는 데 매우 유용합니다.

5. 고객과 긍정적인 관계 맺기

감정 분석은 고객의 어조, 태도 및 기분을 해독 하여 적시에 적절한 사람들과 교류 할 수 있는 기회를 제공합니다. 누구에게 연락해야 하는지, 무엇에 대해 이야기해야 하는지, 어떤 채널을 사용해야 하는지 알 수 있습니다.

올바른 방식으로 고객과 연결하고 참여하면 매출 향상 및 고객 만족 과 같은 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

감정 분석의 다른 이점은 다음과 같습니다.

• 고객 이탈에 대처
• 고객 만족도 모니터링
• 고객 문제의 원활한 에스컬레이션
• 통찰력 기반 마케팅 전략 및 캠페인
• 향상된 고객 경험

감정 분석을 수행하는 방법과 동일한 방법에 대해 알아보겠습니다.

고객 경험을 개선하기 위해 감정 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

고객 감정을 수집하고 비즈니스 목적으로 처리하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 섹션에서는 온라인 감정 분석을 위한 몇 가지 최고의 기술을 다룹니다.

최상위 문서 수준의 감정 분석

최상위 문서 수준 감정 분석은 문서의 톤을 결정합니다. 부정적인, 긍정적 또는 중립적 인 톤을 평가하기 위해 텍스트 블록을 탐색하는 것을 포함하는 데이터 처리 워크 플로우가 있습니다. 일부 도구는 NULL이라는 세 번째 출력도 제공합니다. 이는 텍스트가 음수도 양수도 아님을 의미합니다.

이 감정 분석 방법 은 분석되는 텍스트가 길 때 가장 잘 작동합니다.

최상위 문서 수준 감정 분석은 고객 클러스터 간의 전반적인 브랜드 인식을 제공할 수 있지만 실행 가능한 더 깊은 통찰력을 제공할 수는 없습니다.

예를 들어 다음 리뷰를 살펴보십시오. 다음은 칭찬할 만한 감정 분석의 예입니다.

최상위 문서 수준 감정 분석은 이러한 두 진술이 모두 부정적임을 보여주지만 이러한 부정적인 응답 뒤에 있는 이유를 식별하지 못합니다.

따라서 전반적인 브랜드 인지도를 평가 하려면 최상위 문서 수준 분석을 선택할 수 있습니다.

단락 수준의 감정 분석

문단 수준 감정 분석은 문단 수준에서 수행되기 때문에 더욱 정교합니다. 따라서 프로세서는 다른 텍스트 단락을 탐색하여 음조가 있는지 또는 긍정적인 어조가 있는지, 둘 다 또는 전혀 없는지 찾습니다.

긴 단락과 여러 섹션이 포함된 긴 텍스트 문서를 파헤치는 데 적합합니다. 블로그, 비평가 리뷰 및 상세한 리뷰 가 완벽한 예입니다.

현대 고객의 콘텐츠 소비 능력은 놀랍습니다. 따라서 블로그는 대중들 사이에서 계속해서 큰 인기를 얻고 있습니다. 이것은 긴 단락이 있는 블로그 또는 기타 문서를 처리해야 합니다. 단락의 어조를 분석하고 콘텐츠가 고객에게 히트할지 실패할지 더 잘 이해할 수 있습니다.

단어 또는 구문 현명한 감정 분석

이것은 단어나 구와 같은 독립적인 어휘 개체에 대해 작동하는 세분화된 감정 분석 프로세스입니다. 귀하가 여러 전문 병원 체인의 소유자라고 가정합니다. 이제 지점이 올바른 작업을 수행하는지 여부를 알고 싶습니다. 단어 또는 구문 수준의 감정 분석은 이 작업을 완벽하게 수행할 수 있습니다.

그것은 " bills " , " broken 뼈들 " " 부주의 하다 " " 의료 직원 " " 간호사 " 및 " 의사 " 와 같은 단어를 검색할 것입니다 . " 의료 직원 " , " 간호사 " , 및 " Doctors " 등은 긍정적 엔터티로 감지되고 단어 - " bills " 및 " broken 뼈 " 는 부정적입니다.

따라서 프로세서는 관련 데이터 블록에 대한 심층 평가를 제공합니다 .

마찬가지로, 귀하가 부기 도구를 제공하는 소프트웨어 회사라고 가정합니다. 이 경우 " 언어 지원 ", " 사용 용이성 " 및 " 최신 업데이트 " 등과 같이 제품 성능을 평가하는 데 사용할 수 있는 다양한 문구가 있습니다.

따라서 단어 수준 감정 분석은 구조화되지 않은 데이터 블록에 대한 매우 세련된 보기를 제공합니다. 이 데이터 풀이 있으면 이를 활용 하여 제품과 고객 경험을 개선하십시오 .

감정 분석을 위한 머신 러닝 사용

기존 소프트웨어는 개별 단어와 구문을 적절한 컨텍스트와 연관시킬 수 없지만 고급 AI 기반 감정 분석 도구 에는 컨텍스트 인텔리전스가 장착되어 있습니다. 머신 러닝 기반 분석은 보다 개념적이고 관련성 높은 수준에서 인간의 감정을 이해합니다.

이는 1초마다 다양한 감정이 쏟아지는 소셜 미디어에서 수집한 고객 데이터를 처리하는 데 매우 유용합니다.

몇 가지 감정 분석 예를 들어 보겠습니다.

" 피투성이 "라는 단어는 일반적으로 부정적인 감정과 관련이 있습니다.

이제 다음과 같이 입력하십시오 . "; 그리고 전체 감정은 360도 회전합니다.

ML 기반 감정 분석은 컨텍스트가 풍부한 여러 영역에 개별 구문과 단어를 배치할 수 있으므로 데이터에 대한 심층적인 보기를 제공합니다. 흑백을 가리킬 뿐만 아니라 회색 고객 데이터의 다양한 음영을 구분할 수도 있습니다.

감정 분석을 위해 소셜 미디어 사용

소셜 미디어 인구는 41억 4천만 명입니다. 따라서 고객을 찾고, 그들의 활동을 추적하고, 잠재 고객과 교류할 수 있는 수익성 있는 플랫폼이 됩니다.

소셜 미디어는 방대한 데이터 저장소 이자 고객이 질문하고 경험과 의견을 공유하고 지원을 찾는 데 사용하는 탁월한 커뮤니케이션 채널 중 하나입니다.

Mediatoolkit 과 같은 스마트하고 직관적인 소셜 미디어 모니터링 도구를 사용하면 이 비즈니스 데이터를 마이닝하고 다양한 형태의 고객 감정을 추출할 수 있습니다.

마케팅 캠페인에 대한 일반적인 브랜드 인식 및 고객 반응에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 직접적이고 수동적인 소셜 미디어 언급 형태로 중요한 고객 피드백을 수집 할 수도 있습니다.

아래 이미지에서 소셜 미디어 모니터링의 다양한 이점을 살펴보십시오.

또한 소셜 미디어는 상황과 태그가 순식간에 확대될 수 있는 곳입니다. 따라서 소셜 미디어에서 고객의 우려 사항에 신속하고 개인적이며 효과적으로 대응 하는 것이 중요합니다. 이것은 추악한 상황을 막거나 심지어 긍정적인 경험으로 바꿉니다.

엄청난 수의 소셜 미디어 멘션과 다양한 특성을 고려할 때 감성 분석과 같은 AI 기반 접근 방식이 가장 좋습니다.

고객 감정에 대한 실시간 분석을 통해 잠재적인 위기에 한 발 앞서서 열악한 고객 경험이 확산되기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

고객 피드백 소프트웨어 활용

고객 피드백 소프트웨어를 사용하면 감정 분석을 위해 고객 피드백을 수집할 수 있습니다. NPS 설문조사 및 CSAT 설문조사 는 제품 또는 서비스에 대한 입력을 수집하는 가장 인기 있는 옵션 중 일부입니다.

NPS 설문조사에 대한 감정 분석을 수행하면 원시 숫자, 점수 및 그룹을 넘어 더 많은 통찰력 기반 결과를 얻을 수 있습니다. 따라서 이러한 도구를 비즈니스 에코시스템에 통합하고 고객 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻기만 하면 됩니다.

다음은 도움이 될 수 있는 최고의 고객 피드백 도구입니다.

ProProfs 설문조사 작성기

ProProfs Survey Maker는 NPS 설문조사, 설문조사, 인앱 설문조사, 보고서, 건너뛰기 로직 등과 같은 많은 강력한 기능을 제공합니다. 몇 분 만에 즐거운 설문조사를 만들 수 있습니다.

이 클라우드 기반 도구에는 100개 이상의 기성 템플릿과 설문조사 생성을 쉽게 만들어주는 바로 사용할 수 있는 수많은 질문이 포함되어 있습니다.

기타 기능으로는 프레젠테이션용 보고서, 지능형 분석 및 데이터 보안 옵션이 있습니다.

라이브 채팅의 힘을 활용하세요

라이브 채팅 감정 분석 은 부정적인 분위기와 긍정적인 분위기 지표에 대해 모든 채팅 세션을 평가합니다 . 분석의 점수는 1-100입니다. 이 점수 시스템을 통해 고객은 받은 경험을 기반으로 채팅 서비스를 평가할 수 있습니다.

라이브 채팅 감정 분석은 지원 서비스에 대한 고객의 인식을 실시간으로 보여줍니다 . 채팅 세션이 종료되면 심층 분석을 수행하여 고객 데이터를 이해하고 반영적이고 상세한 감정 점수를 생성합니다.

고객 행동에 대한 이 깊은 통찰력을 통해 채팅 지원을 개선하고 전반적인 고객 경험을 보다 긍정적인 방향으로 이끌 수 있습니다. 실시간 채팅 감정 분석 은 채팅 대화 내 키워드, 구문 효과 및 어조를 자동으로 모니터링합니다 .

이것은 들어오는 모든 고객 메시지에 대해 한 줄씩 수행됩니다. 따라서 고객과 상호 작용하는 동안 주요 기분 지표를 놓치지 않습니다.

제품 리뷰 및 평가를 통해 고객 감정 모니터링

공개 포럼, 리뷰 웹사이트 및 뉴스 웹사이트는 온라인 대화 및 커뮤니티 토론을 위한 인기 있는 장소이기도 합니다. 이러한 플랫폼에서 고객이 남긴 제품 리뷰 및 평가 는 처리되지 않은 데이터 풀을 제공합니다 .

적절하게 분석된다면 이 데이터는 브랜드에 대한 시장 인식에 대한 풍부한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

최근 조사에 따르면 평균적인 고객은 최종 구매를 하기 전에 최소 10개의 리뷰를 읽는 다고 합니다. 리뷰에 대한 감정 분석을 수행하면 고객 기대에 따라 비즈니스 제안을 수정하고 업그레이드하는 데 도움이 될 수 있습니다.

감정 분석의 한 형태인 측면 기반 분석은 제품의 다양한 기능에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 즉, 고객이 좋아하는 기능과 고객이 싫어하거나 싫어하는 제품 기능을 직접 볼 수 있습니다.

감정을 이해하기 위해 통화를 통해 고객과 연결

AI 및 NLP 기반 감정 분석 을 통해 고객과 대화하는 동안 고객의 정직한 신호와 진정한 감정을 식별할 수 있습니다. 즉, 에이전트가 고객의 목소리와 말의 기본 톤을 파악하는 감성 지능이 부족하더라도 감성 분석을 통해 이를 처리할 수 있습니다.

이것은 감정 분석의 독특한 방법입니다. 강력한 도구를 사용 하여 200개의 음성 신호를 식별하고 구별 하여 고객의 기분을 한 번에 파악할 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 데이터가 축적됨에 따라 숨겨진 패턴, 온콜 지원의 문제점 및 고객 행동 패턴을 찾아내는 처리가 가능합니다.

이러한 유형의 고객 감정 분석은 대부분의 고객 지원이 통화를 통해 제공되는 콜 센터 및 비즈니스 설정에 적합합니다.

지원 에이전트가 고객과 상호 작용하는 동안 감정 분석 도구에서 발행한 경고에서 동시에 신호를 받아 최상의 해결 방법을 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식은 또한 상담원이 긍정적인 방향으로 의사 소통을 유지하는 데 도움이 됩니다.

감성 분석 사용 사례

서비스 개선을 위해 개인에 집중

개별 고객에 집중 함으로써 CX 리더는 문제의 근원에 도달할 수 있습니다.

예를 들어 Jack이 소셜 미디어 핸들에 부정적인 평가를 남겼고 400명의 사람들이 이에 반응했다고 가정합니다. CX 직원이 상황을 바로 처리하고 당면한 문제를 해결할 수 있다면 Jack은 자신의 가치와 만족을 느낄 뿐만 아니라 400명의 다른 사람들도 감동을 느낄 것입니다. 이것이 대중의 감정이 작동하는 방식 입니다.

또 다른 예는 조미료 브랜드입니다. 회사는 소셜 미디어 고객의 60%가 감정적으로 연결되어 있다는 사실을 발견했습니다.

그때부터 활발한 온라인 커뮤니티를 개발하기 위해 소셜 미디어 참여를 개선하는 데 집중하기 시작했습니다. 또한 고객들이 레시피와 프로모션에 대한 정보를 얻기 위해 브랜드의 소셜 미디어 계정을 방문하도록 권장하는 조치를 취했습니다.

이는 불과 몇 달 만에 회사의 성장을 촉진했습니다.

시간 경과에 따른 감정 추적

다양한 비즈니스 측면에 대한 감정을 평가하는 것이 중요하지 않다면 NPS만으로도 모든 감정 분석 방법의 횃불을 들 수 있습니다.

그러나 지상의 현실은 다릅니다. 동일한 것을 서로 다른 비즈니스 측면에 연결하여 시간이 지남에 따라 고객 감정을 추적 하는 것은 고객을 핵심으로 이해하는 데 중요합니다 .

예를 들어, 스포츠 장비 제조 회사가 고객 서비스와 관련된 5개의 리뷰를 받았다고 가정합니다. 이 중 2개는 제품 배송, 1개는 반품 정책, 2개는 새로운 디자인과 관련되어 있습니다.

시간이 지남에 따라 수행되는 철저한 감정 분석 추적은 이러한 모든 이유를 나타내어 더 나은 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

비추천자 및 추천자 식별

비추천 고객 은 부정적인 리뷰 를 게시할 가능성이 있는 불만족 고객입니다 . 반면에 프로모터는 귀하의 브랜드에 만족하고 소셜 서클에서 좋은 경험을 기꺼이 공유하는 고객입니다.

감정 분석을 사용하면 추천자와 비추천자를 쉽게 식별하고 두 유형의 고객 모두에게 놀라운 효과를 줄 수 있는 전략을 고안할 수 있습니다.

더 깊은 감정적 애착을 가진 고객 클러스터 식별

고객 세분화 를 통해 회사와 해당 제품에 대해 더 강하게 느끼는 고객 클러스터를 파악할 수 있습니다. 이러한 고객의 감정에 집중함으로써 고도로 개인화된 경험을 제공하고 충성도 높은 브랜드 지지자를 얻을 수 있습니다.

또한 취약한 클러스터에서 고객 감정을 철저히 평가 하여 브랜드 포트폴리오를 수정하여 관심을 불러일으키고 새로운 트렌드를 촉발할 수 있습니다.

변경 사항 롤아웃 후 고객 감정 추적

고객 정보가 없는 유명하고 평판이 좋은 브랜드는 업데이트와 변화를 두려워합니다.

아몬드 호두 케이크를 판매하는 제과점 사업이 있다고 가정합니다. 이제 어느 날 케이크에 체리를 추가하여 변경 사항을 적용하는 방법을 생각합니다.

당신은 그러한 케이크를 대량으로 준비하지만 대부분의 고객이 체리를 싫어하기 때문에 50% 이상이 부실합니다. 매출을 올리는 것 외에도 브랜드에 대한 고객의 신뢰도 떨어집니다.

그러나 고객의 식습관에 대한 데이터를 수집하여 감정 분석을 수행 하면 그러한 변화에 대해 더 확신할 수 있습니다 .

이제 감성분석의 다양한 과제를 살펴보자.

감정 분석과 관련된 과제

감정 분석의 예를 들어 보겠습니다.

Arabella : 나는 그들의 고객 지원을 사랑합니다... 그들이 어떻게 망친 캠핑 여행에 대해 즉시 보상을 지급했는지 정말 대단합니다.

딘 : 캠핑 키트는 엉망이었고, 내 캠핑 여행은 대실패!!

고객이 브랜드 제품에 대한 의견을 남길 때 극단적인 단어, 속어 및 풍자 를 사용하는 것이 일반적입니다. 위에 공유된 예에서 단일 형용사 "bloody"는 완전히 다른 두 가지 인간의 감정을 전달하는 데 사용되었습니다.

하지만 보유하고 있는 감성 분석 애플리케이션이 둘을 구분하지 못하면 올바른 고객 피드백을 찾을 수 없습니다.

여기서 논의된 모호한 문제 외에도 풍자, 다극성, 부정 유형 및 아이러니와 같이 해독하기 어려운 다른 많은 함정이 있습니다. 사람의 말과 텍스트는 모든 유형의 감정 분석 도구에서 매우 어렵고 시끄러운 입력이기 때문입니다.

이러한 모든 문제에 대해 자세히 설명하기 위해 몇 가지 감정 분석 예를 들어 보겠습니다.

풍자

"이 전화기는 20시간 동안 백업되는 놀라운 배터리를 가지고 있습니다." (비꼬는 말 아님)

"이 멋진 휴대전화는 3시간의 놀라운 배터리 백업 시간을 제공합니다." (비꼬는 말)

부정

부정은 다양한 형태로 나타납니다.

• "dis-", "non-"과 같은 접두사와 "-less"와 같은 접미사가 있는 단어.
• "이것은 전혀 좋지 않습니다."와 같은 명시적 부정.
• "이 제품의 경우 이것이 이 브랜드의 관에 있는 마지막 못입니다"와 같은 암시적 부정입니다.

다극 선언문

"배터리 백업이 놀랍고 오디오 품질이 좋지만 디스플레이는 최종 점수에서 일부 점수를 앗아갑니다."

이러한 진술은 매우 혼란스럽고 텍스트 및 연설 등에 대한 심층 분석이 필요합니다.

마지막으로, 모든 채널에서 들어오는 고객 데이터와 커뮤니케이션의 양은 엄청납니다. 대기업만이 감당할 수 있는 고효율의 고급 프로세서가 필요합니다.

감정 분석 템플릿

감정 분석 템플릿을 만드는 단계별 프로세스 를 확인하십시오.

1. 훈련 데이터를 준비합니다 . 훈련 데이터는 트윗 세트와 같이 모델을 훈련하는 데 사용하는 텍스트 샘플을 나타냅니다. 이 트윗 세트를 Excel 파일로 내보내야 합니다.
2. 이제 이 세트를 더 작은 데이터 청크 또는 "의견 단위"로 나누어야 합니다 .
3. '추출기' 또는 '분류기'와 같은 모델 유형을 선택합니다 .
4. "주제 분류", "의도 분류", "감정 분석" 등과 같은 분류기 유형을 선택합니다 .
5. 데이터를 업로드합니다 (추출된 의견 단위가 포함된 Excel 파일).
6. 각 의견에 수동으로 태그 를 지정하여 감정 분석 분류기를 훈련시키십시오. 모델은 입력과 NLP 기술을 통해 학습하고 다음 배치의 패턴을 해독합니다.
7. 테스트할 모델을 넣습니다 . 분류기에 텍스트를 입력하고 성능을 평가합니다. 결과가 좋지 않은 경우 돌아가서 더 많은 예제에 태그를 지정하여 분류기를 훈련할 수 있습니다.
8. 마지막으로 모델을 자체 데이터 세트와 함께 작동하도록 하고 자체적으로 작동하도록 할 수 있습니다.

감정 분석: 데이터 기반 고객 성공 디코딩 프로세스

지금쯤이면 감정 분석을 수행하는 방법에 대한 좋은 아이디어를 얻었을 것입니다.

현대 비즈니스 환경은 시간이 지날수록 경쟁이 치열해지고 있으며 온라인 시장은 고객 서비스의 "뉴 노멀"을 넘어설 브랜드로 넘쳐나고 있습니다.

이러한 시나리오에서 고객 경험의 중요성은 헤아릴 수 없습니다 !

양질의 제품과 서비스를 제공하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 포괄적인 펄스 확인을 위해 고객 선호도, 감정, 리뷰 및 감정을 이해하는 것이 중요합니다.

고객 통찰력 및 비즈니스 인텔리전스에 사용할 수 있는 수많은 도구와 기술 중에서 감정 분석은 내기를 걸기에 아주 좋은 일 입니다! 그것은 고객 태도를 풀고 고객 성공을 확실하게 해독하는 강력한 도구입니다!

이러한 감정 분석 기술 중 하나를 선택하고 비즈니스 요구 사항에 따라 평가하십시오. 관련 감정 분석 기능이 포함된 올바른 도구를 사용하여 비즈니스를 시작하는 데 앞장서십시오.