Cum se efectuează o analiză a sentimentelor pentru a îmbunătăți experiența clienților?

Știați că organizațiile axate pe creștere colectează mai multe date despre experiența clienților decât companiile care nu sunt în creștere? Da, ai auzit bine! Aceste companii se bazează pe informații despre experiența clienților pentru a lua decizii informate care le pot duce afacerea la următorul nivel. În timp ce sondajele au fost întotdeauna un instrument preferat al companiilor pentru a colecta informații valoroase, analiza sentimentelor este o abordare mult mai bună și mai inteligentă pentru a săpa mai adânc în mintea clienților tăi.

Este o tehnică care utilizează inteligența artificială pentru a detecta sentimentele clienților și a le decoda, permițându-vă să creați experiențe încântătoare ale clienților. Acest blog descoperă tot ce trebuie să știți despre analiza sentimentelor .

Ce este analiza sentimentelor și care sunt beneficiile ei?

În termeni simpli, analiza sentimentelor folosește tehnica procesării limbajului natural pentru a determina dacă datele primite exprimă un ton pozitiv, negativ sau neutru. Se mai numește și minare de opinie sau IA emoțională .

Deoarece datele clienților sunt extrem de zgomotoase, nestructurate și se revarsă din mai multe canale, este imposibil să scanezi și să procesezi manual fiecare mesaj și să-l analizezi pentru a oferi servicii mai bune. Aici intervine analiza sentimentelor.

Analiza sentimentelor procesează toate tipurile de comunicare cu clienții – feedback direct, răspunsuri la e-mail, comentarii, recenzii, postări etc. și distilează datele la un scor matematic care indică subiectivitatea și tonul .

Această tehnică bazată pe inteligență artificială este mai profundă decât valorile convenționale NPS și CSAT. Acesta atinge emoțiile clienților , oferindu-vă informații mai specifice și calitative.

Analiza sentimentelor vă ajută să înțelegeți două dintre cele mai importante lucruri :

• Cum au clienții tăi despre brandul tău și ofertele de brand în general?
• Cum se simt clienții despre experiențele și călătoriile pe care le oferiți?

Cu astfel de perspective puternice bazate pe date asupra atitudinilor clienților, puteți:

• Luați decizii CX centrate pe client.
• Identificați punctele dureroase

Următoarele capturi de ecran de la Customer Experience Tools and Trends Survey 2020 arată importanța analizei sentimentelor.

Acest sondaj realizat de o firmă globală de renume arată cât de influentă este analiza sentimentului clienților pentru o afacere.

Iată câteva dintre avantajele majore ale analizei sentimentelor clienților.

Beneficiile analizei sentimentelor

1. Oportunități de upselling

Analiza sentimentelor vă permite să vă separați întreaga bază de clienți în diferite segmente, cum ar fi cei mai fericiți clienți, clienții cu cel mai mare potențial de cumpărare, clienți frustrați și clienți care sunt gata să părăsească marca dvs.

Puteți crea oportunități de upselling prin valorificarea clienților fericiți.

2. Oferiți asistență excepțională

Puteți folosi analiza sentimentelor pentru a vă instrui chatbot-ii să detecteze momentul potrivit pentru a escalada chatul către un agent sau pentru a-l direcționa către profesioniștii dvs. experimentați. Aceasta este o modalitate excelentă de a îmbunătăți asistența pentru clienți și de a oferi experiențe încântătoare.

3. Identificați declanșatorii emoționali

Majoritatea acțiunilor clienților provin din emoțiile lor și din experiențele pe care le primesc. Serviciul pozitiv pentru clienți poate trezi emoții pozitive , ducând la acțiuni pozitive. Dimpotrivă, serviciul slab poate stârni emoții și acțiuni negative. Aceasta poate avea diverse permutări și combinații.

Cu analiza sentimentelor, puteți identifica ce mesaje și chaturi acționează ca declanșatori emoționali pentru clienții dvs.

De exemplu, este posibil ca expresia – „Vom reveni peste ceva timp” să enerveze clienții. Sau, adăugarea de emoji la un chat, mesaj sau e-mail declanșează un răspuns prietenos din partea clienților.

Analiza sentimentelor decodifică emoțiile și acțiunile clienților . Folosind această analiză, puteți lua decizii educate pentru a îmbunătăți calitatea serviciului dumneavoastră pentru clienți.

4. Gestionați mai mulți clienți simultan

Este normal ca agenții tăi să se ocupe de mai mulți clienți simultan. Cu toate acestea, este imposibil să procesați manual toate întrebările și să răspundeți la toate odată. Analiza sentimentelor se dovedește a fi extrem de utilă în identificarea conversațiilor cu clienții care merg bine și care necesită acțiuni rapide .

5. Implicați-vă pozitiv cu clienții

Analiza sentimentelor decodifică tonul, atitudinea și starea de spirit ale clienților, oferindu-vă oportunitatea de a interacționa cu oamenii potriviți la momentul potrivit . Veți ști cui ar trebui să contactați, despre ce ar trebui să vorbiți și ce canal ar trebui să utilizați pentru același lucru.

Conectarea și interacțiunea cu clienții în mod corect vă aduce o mulțime de beneficii, cum ar fi vânzări îmbunătățite și clienți încântați .

Alte beneficii ale analizei sentimentelor sunt:

• Rezolvați pierderea clienților
• Monitorizați satisfacția clienților
• Escaladarea fără probleme a problemelor clienților
• Strategii și campanii de marketing bazate pe informații
• Experiență îmbunătățită a clienților

Să aflăm cum să facem analiza sentimentelor și diferitele tehnici pentru aceasta.

Cum se efectuează o analiză a sentimentelor pentru a îmbunătăți experiența clienților?

Există multe modalități de a colecta sentimentele clienților și de a le procesa în scopuri comerciale. Această secțiune acoperă unele dintre cele mai bune tehnici pentru analiza sentimentelor online.

Analiza sentimentelor la nivel superior de document

Analiza sentimentului la nivel superior de document determină tonul unui document. Are fluxuri de lucru de procesare a datelor care includ parcurgerea unui bloc de text pentru a-i evalua tonul – negativ, pozitiv sau neutru. Unele instrumente oferă și o a treia ieșire numită NULL, ceea ce înseamnă că textul nu este nici negativ, nici pozitiv.

Această metodă de analiză a sentimentelor funcționează cel mai bine atunci când textul analizat este lung.

În timp ce analiza sentimentului la nivel de document de vârf poate oferi percepția generală a mărcii în rândul grupurilor de clienți, nu poate oferi informații suplimentare mai profunde care pot fi acționate.

De exemplu, aruncați o privire la următoarele recenzii. Acestea sunt exemple lăudabile de analiză a sentimentelor:

Deși o analiză a sentimentelor la nivel de document de vârf va arăta că ambele afirmații sunt negative, nu reușește să identifice motivele din spatele acestor răspunsuri negative.

Prin urmare, dacă doriți să evaluați percepția globală a mărcii , puteți opta pentru analiza de top la nivel de document.

Analiza sentimentelor la nivel de paragraf

Analiza sentimentului la nivel de paragraf este mai rafinată, deoarece se face la nivel de paragraf. Deci, procesorul parcurge diferite paragrafe de text pentru a afla dacă au un ton negativ sau pozitiv, ambele tonuri sau niciunul dintre ele.

Este perfect pentru a explora paragrafe lungi și documente text lungi care vin cu mai multe secțiuni. Blogurile, recenziile criticilor și recenziile detaliate sunt exemple perfecte.

Capacitatea de consum de conținut a clienților moderni este uluitoare. Deci, blogurile continuă să fie un mare succes în rândul maselor. Acest lucru necesită procesarea blogurilor sau a altor astfel de piese scrise care au paragrafe lungi. Puteți analiza tonul paragrafelor și puteți înțelege mai bine dacă conținutul va fi un hit sau un eșec în rândul clienților.

Analiza înțeleaptă a sentimentelor în cuvinte sau expresii

Acesta este un proces precis de analiză a sentimentelor care funcționează pe entități lexicale independente, cum ar fi cuvinte sau expresii. Să presupunem că sunteți proprietarul unui lanț de spitale cu mai multe specialități. Acum, doriți să știți dacă o sucursală face treaba corectă sau nu. O analiză a sentimentelor la nivel de cuvânt sau expresie poate face treaba perfect.

Va căuta cuvinte precum „ facturi ”, „ oase rupte ”, „ nepăsător ”, „ personal medical ”, „ asistente ” și „ medici ” etc. În timp ce cuvinte precum „ personal medical ”, „ asistente ” și „ medici ” etc., sunt detectate ca entități pozitive, cuvintele – „ facturi ” și „ oase rupte ” sunt negative.

Deci, procesorul oferă o evaluare profundă a blocurilor de date legate de acesta .

De asemenea, să presupunem că sunteți o companie de software care oferă instrumente de contabilitate. În acest caz, există diverse expresii, cum ar fi „ asistență lingvistică ”, „ ușurință de utilizare ” și „ cele mai recente actualizări ” etc., care pot fi folosite pentru a evalua performanța produsului.

Prin urmare, analiza sentimentului la nivel de cuvânt oferă o vedere foarte rafinată a blocurilor de date nestructurate. Odată ce aveți acest grup de date, utilizați-l pentru a vă îmbunătăți ofertele și experiența clienților .

Utilizarea Machine Learning pentru analiza sentimentelor

În timp ce software-ul tradițional nu poate asocia cuvinte și expresii individuale cu un context adecvat, instrumentele avansate de analiză a sentimentelor bazate pe inteligență artificială sunt echipate cu inteligență contextuală. Analizele bazate pe Machine Learning înțeleg emoțiile umane la niveluri mai conceptuale și mai identificabile.

Acest lucru se dovedește extrem de benefic în procesarea datelor clienților colectate de pe rețelele sociale, unde diverse emoții se revarsă în fiecare secundă.

Să luăm câteva exemple de analiză a sentimentelor.

Cuvântul „ sângeros ” este în general asociat cu un sentiment negativ.

Acum, pune-o așa – „ al naibii de grozav!! „; și întregul sentiment ia o întorsătură de 360 ​​de grade.

Analiza sentimentelor bazată pe ML oferă o vedere aprofundată a datelor , deoarece are capacitatea de a plasa fraze și cuvinte individuale în diferite zone bogate în context. Nu numai că evidențiază alb-negru, dar poate, de asemenea, să distingă între diferitele nuanțe de date ale clienților de culoare gri.

Utilizați rețelele sociale pentru analiza sentimentelor

Populația rețelelor sociale este de 4,14 miliarde. Acest lucru o face o platformă profitabilă unde vă puteți găsi clienții, le puteți urmări activitățile și puteți interacționa cu potențialii.

Rețelele sociale sunt un depozit vast de date și unul dintre canalele de comunicare proeminente pe care clienții dvs. le folosesc pentru a pune întrebări, a împărtăși experiențe și opinii și pentru a căuta sprijin.

Un instrument inteligent și intuitiv de monitorizare a rețelelor sociale precum Mediatoolkit vă permite să extrageți aceste date de afaceri și să extrageți diferitele forme de sentimente ale clienților.

Puteți obține informații utile asupra percepției generale a mărcii și a reacțiilor clienților la campaniile dvs. de marketing. Puteți chiar să adunați feedback crucial al clienților sub formă de mențiuni directe și pasive pe rețelele sociale.

Aruncă o privire la diferitele beneficii ale monitorizării rețelelor sociale din imaginea de mai jos.

În plus, rețelele sociale sunt un loc în care situațiile și etichetele pot escalada în cel mai scurt timp. Prin urmare, este important să răspundeți rapid, personal și eficient la preocupările clienților pe rețelele sociale . Acest lucru ține la distanță situațiile urâte sau chiar le transformă în experiențe pozitive.

Având în vedere numărul imens de mențiuni de rețele sociale și natura lor diversă, o abordare bazată pe inteligență artificială, cum ar fi analiza sentimentelor, este cel mai bun pariu.

Analiza în timp real a sentimentelor clienților vă pune cu un pas înaintea unei potențiale crize și vă permite să luați măsuri chiar înainte ca o experiență proastă a clienților să devină virală.

Utilizați software-ul de feedback al clienților

Software-ul pentru feedback-ul clienților vă permite să colectați feedback-ul clienților pentru analiza sentimentelor. Sondajele NPS și sondajele CSAT sunt unele dintre cele mai populare opțiuni pentru a aduna intrări pentru un produs sau serviciu.

Când efectuați o analiză a sentimentelor în sondajele NPS, puteți depăși cifrele brute, scorurile și grupurile și puteți obține mai multe rezultate bazate pe informații . Deci, tot ce trebuie să faceți este să integrați aceste instrumente în ecosistemul dvs. de afaceri și să obțineți informații utile din datele clienților.

Iată câteva dintre cele mai bune instrumente de feedback ale clienților care vă pot ajuta:

ProProfs Survey Maker

ProProfs Survey Maker vine cu multe funcții puternice, cum ar fi sondaje NPS, sondaje, sondaje în aplicație, rapoarte, logica de ignorare și multe altele. Vă permite să creați sondaje încântătoare în doar câteva minute.

Acest instrument bazat pe cloud vine cu peste 100 de șabloane gata făcute și un număr mare de întrebări gata de utilizare care fac crearea sondajului o simplă simplă.

Alte funcționalități includ rapoarte pregătite pentru prezentare, analize inteligente și opțiuni de securitate a datelor.

Utilizați puterea chatului live

Analiza sentimentului prin chat live evaluează fiecare sesiune de chat pentru indicatori negativi și pozitivi ai dispoziției . Analiza are un scor de la 1-100. Acest sistem de punctare permite clienților să evalueze serviciul dvs. de chat pe baza experienței primite.

Analiza sentimentului de chat live vă oferă o vedere în timp real a percepțiilor clienților despre serviciul dvs. de asistență . Odată ce sesiunea de chat s-a încheiat, se efectuează o analiză aprofundată pentru a înțelege datele clienților și pentru a genera un scor reflectiv și detaliat.

Cu această perspectivă profundă asupra comportamentului clienților, vă puteți îmbunătăți asistența prin chat și puteți orienta experiența generală a clienților într-o direcție mai pozitivă. Analiza sentimentului chatului live monitorizează automat cuvintele cheie, efectul sintactic și tonul din conversațiile pe chat .

Acest lucru se face pe linie cu linie pentru fiecare mesaj primit de la client. Prin urmare, se asigură că niciun indicator cheie al dispoziției nu este omis în timp ce interacționați cu clienții.

Monitorizați sentimentele clienților prin recenzii și evaluări ale produselor

Forumurile publice, site-urile de recenzii și site-urile de știri sunt, de asemenea, locuri populare pentru conversații online și discuții comunitare. Recenziile și evaluările produselor lăsate de clienții dvs. pe aceste platforme oferă un număr mare de date neprocesate .

Dacă sunt analizate corect, aceste date pot oferi perspective bogate asupra percepției pieței asupra mărcii dvs.

Un sondaj recent arată că un client mediu citește cel puțin zece recenzii înainte de a face achiziția finală . Efectuarea unei analize de sentiment a recenziilor dvs. vă poate ajuta să modificați și să vă actualizați ofertele de afaceri conform așteptărilor clienților dvs.

Analiza bazată pe aspecte, o formă de analiză a sentimentelor, oferă informații detaliate despre diferitele caracteristici ale produsului dvs. Aceasta înseamnă că puteți vizualiza direct caracteristicile îndrăgite de clienții dvs. și caracteristicile produsului pe care clienții dvs. le urăsc sau nu le plac.

Conectează-te cu clienții tăi prin apel pentru a înțelege sentimentele

Analiza sentimentelor bazată pe inteligență artificială și NLP vă permite să identificați semnalele sincere și sentimentele autentice ale clienților dvs. în timp ce vorbiți cu ei. Acest lucru înseamnă că, chiar dacă agenții tăi nu au inteligența emoțională pentru a înțelege tonurile subiacente în vocea și vorbirea clienților tăi, analiza sentimentelor îi acoperă.

Acesta este un mod unic de analiză a sentimentelor. Cu ajutorul unui instrument puternic, puteți identifica și distinge între 200 de semnale vocale pentru a afla despre starea de spirit a clientului la un moment dat. Mai mult, pe măsură ce datele se acumulează în timp, acestea pot fi procesate pentru a descoperi modele ascunse, probleme în asistența la gardă și modele în comportamentul clienților.

Acest tip de analiză a sentimentului clienților este perfect pentru centrele de apeluri și configurațiile de afaceri în care cea mai mare parte a asistenței clienților este furnizată prin apeluri.

În timp ce agentul dvs. de asistență interacționează cu un client, el sau ea poate lua simultan indiciile de la alertele emise de instrumentul dvs. de analiză a sentimentelor pentru a oferi cea mai bună rezoluție. Această abordare ajută, de asemenea, agenții să mențină comunicarea într-o direcție pozitivă.

Cazuri de utilizare pentru analiza sentimentală

Concentrați-vă pe indivizi pentru a îmbunătăți serviciile

Concentrându -se pe clienții individuali , liderii CX pot ajunge la rădăcinile problemelor.

De exemplu, să presupunem că Jack lasă o evaluare negativă pe mânerul rețelei de socializare și 400 de persoane reacționează la aceasta. Dacă personalul dvs. CX poate aborda imediat situația și rezolva problema în cauză, nu numai Jack se simte apreciat și mulțumit, ci și ceilalți 400 de oameni se vor simți mișcați. Așa funcționează sentimentul public .

Un alt exemplu este al unei mărci de condimente. Compania a descoperit că 60% dintre clienții săi de pe rețelele sociale erau conectați emoțional.

Atunci a început să se concentreze pe îmbunătățirea angajamentului său în rețelele sociale pentru a dezvolta o comunitate online activă . De asemenea, a luat măsuri pentru a-și încuraja clienții să viziteze conturile de socializare ale mărcii pentru informații despre rețete și promoții.

Acest lucru a stimulat creșterea companiei în doar câteva luni.

Urmăriți sentimentele de-a lungul timpului

Dacă evaluarea sentimentelor cu privire la diferite aspecte ale afacerii nu ar fi fost importantă, singur NPS ar fi putut purta torța pentru toate metodele de analiză a sentimentelor.

Cu toate acestea, realitatea de bază este diferită. Urmărirea sentimentului clienților de-a lungul timpului, atașându-le la diferite aspecte ale afacerii, este esențială pentru a vă înțelege clienții la bază.

De exemplu, să presupunem că o companie de producție de echipamente sportive a primit cinci recenzii legate de serviciul pentru clienți, dintre care două sunt legate de livrările de produse, una este legată de politicile de returnare și două sunt legate de noi modele.

O analiză amănunțită a sentimentelor efectuată de-a lungul timpului va indica toate aceste motive, ajutându-vă să oferiți o experiență mai bună pentru clienți .

Identificarea detractorilor și promotorilor

Un detractor este un client nemulțumit care este probabil să posteze o recenzie negativă . Pe de altă parte, promotorii sunt clienții care sunt mulțumiți de marca dvs. și împărtășesc de bunăvoie experiențe bune în cercul lor social.

Folosind analiza sentimentelor, vă puteți identifica cu ușurință promotorii și detractorii și să concepe strategii care pot face minuni pentru ambele tipuri de clienți.

Identificați grupurile de clienți cu atașament emoțional mai profund

Segmentarea clienților poate dezvălui grupurile de clienți care simt mai puternic despre compania dvs. și ofertele sale . Concentrându-vă pe sentimentele unor astfel de clienți, puteți oferi experiențe extrem de personalizate și puteți câștiga niște susținători fideli ai mărcii.

În plus, făcând o evaluare amănunțită a sentimentului clienților în grupuri slabe, puteți revizui portofoliile de mărci pentru a trezi interesul și a declanșa noi tendințe.

Urmăriți sentimentul clienților după implementarea modificărilor

O marcă foarte faimoasă și reputată fără informații despre clienți se teme de actualizări și schimbări.

Să presupunem că aveți o brutărie care vinde prăjituri cu migdale și nuci. Acum, într-o zi, te gândești să faci o schimbare adăugând cireșe la tort.

Pregătiți un lot mare de astfel de prăjituri, dar mai mult de 50% dintre ele sunt învechite, deoarece majoritatea clienților tăi urăsc cireșele. Pe lângă atingerea vânzărilor, reduce și încrederea clienților în marca dvs.

Cu toate acestea, dacă faceți o analiză a sentimentelor culegând date despre preferințele alimentare ale clienților dvs., puteți fi mai încrezător în orice astfel de schimbare .

Acum, să aruncăm o privire asupra diferitelor provocări ale analizei sentimentelor.

Provocări implicate în analiza sentimentelor

Să luăm un exemplu de analiză a sentimentelor:

Arabella : Îmi place pur și simplu asistența lor pentru clienți... Este al naibii de grozav cum au emis compensații instantanee pentru excursia mea de camping ruinată.

Dean : Trusa de camping a fost o mare mizerie, iar excursia mea de camping a fost un eșec sângeros!!

Este obișnuit ca clienții să folosească cuvinte extreme, argo și sarcasm în timp ce lasă comentarii la ofertele mărcii tale. În exemplul împărtășit mai sus, unicul adjectiv „sângeros” a fost folosit pentru a transmite două emoții umane complet diferite.

Cu toate acestea, dacă aplicațiile de analiză a sentimentelor pe care le aveți, nu reușesc să facă distincția între cele două, nu veți putea găsi feedback-ul corect al clienților.

În afară de ambiguitatea provocării discutată aici, există multe alte capcane, cum ar fi sarcasmul, multipolaritatea, tipul de negație și ironia , care sunt greu de decodat. Acest lucru se datorează faptului că vorbirea și textul uman reprezintă o intrare extrem de provocatoare și zgomotoasă pentru orice tip de instrument de analiză a sentimentelor.

Să luăm câteva exemple de analiză a sentimentelor pentru a detalia toate aceste provocări.

Sarcasm

„Acest telefon are o baterie de rezervă uimitoare de 20 de ore.” (Nesarcastic)

„Acest telefon minunat are o baterie de rezervă uimitoare de 3 ore.” (Sarcastic)

Negare

Negația vine sub diferite forme:

• Cuvinte cu prefixe, cum ar fi „dis-”, „non-”, și sufixe, cum ar fi „-mai puțin”.
• Negație explicită, cum ar fi „asta nu este deloc bine”.
• Negație implicită, cum ar fi „cu acest produs, acesta este ultimul cui din sicriu pentru acest brand”.

Declarații multipolare

„În timp ce bateria de rezervă este uimitoare, iar calitatea audio este bună, afișajul ia câteva note de la scorul final.”

Astfel de afirmații sunt foarte confuze și necesită o analiză profundă a textului și discursului etc.

În cele din urmă, cantitatea de date despre clienți și de comunicații primite de la toate canalele este enormă. Este nevoie de procesoare foarte eficiente și avansate pe care doar companiile mari și-ar putea permite.

Șablon de analiză sentimentală

Consultați procesul pas cu pas pentru crearea șabloanelor de analiză a sentimentelor.

1. Pregătiți datele de antrenament . Datele de antrenament se referă la eșantionul de text pe care îl utilizați pentru a vă antrena modelul, cum ar fi un set de tweet-uri. Trebuie să exportați acest set de tweet-uri într-un fișier Excel.
2. Acum, trebuie să împărțiți acest set în bucăți de date mai mici sau „unități de opinie”.
3. Alegeți un tip de model , cum ar fi „Extractor” sau „Clasificator”.
4. Selectați un tip de clasificator , cum ar fi „Clasificarea subiectului”, „Clasificarea intenției” și „Analiza sentimentelor” etc.
5. Încărcați datele dvs. (fișier Excel cu unități de opinie extrase).
6. Antrenează-ți clasificatorul de analiză a sentimentelor etichetând manual fiecare opinie . Modelul va învăța după intrările dvs. și tehnicile NLP și va descifra modelele în lotul următor.
7. Pune modelul la testare . Introduceți text în clasificator și evaluați performanța. Puteți să vă întoarceți și să etichetați mai multe exemple pentru a vă instrui clasificatorul dacă rezultatele nu sunt promițătoare.
8. În cele din urmă, puteți pune modelul să funcționeze cu propriile seturi de date și îl puteți lăsa să funcționeze singur.

Analiza sentimentelor: un proces bazat pe date de decodare a succesului clienților

Până acum s-ar putea să fi obținut o idee bună despre cum să efectuați analiza sentimentelor.

Peisajul modern al afacerilor devine din ce în ce mai competitiv cu fiecare oră care trece, iar piețele online devin supraaglomerate cu mărci care doresc să depășească „noile normalități” ale serviciului pentru clienți.

Într-un astfel de scenariu, importanța experienței clienților pur și simplu nu poate fi deslușită !

Furnizarea de produse și servicii de calitate nu mai este suficientă. Acum este esențial să înțelegem preferințele clienților, emoțiile, recenziile și sentimentele pentru o verificare completă a pulsului.

Printre multitudinea de instrumente și tehnici disponibile pentru informații despre clienți și business intelligence, analiza sentimentelor este un ban solid pe care să pariezi ! Este un instrument puternic pentru a debloca atitudinile clienților și a decoda succesul clienților cu siguranță!

Alegeți oricare dintre aceste tehnici de analiză a sentimentelor și evaluați-le în funcție de nevoile dvs. de afaceri. Obțineți instrumentul potrivit cu funcții relevante de analiză a sentimentelor și oferiți-vă afacerii un avans corect.