리뷰의 자동 수집 및 촉매
AI 조수는 리뷰와 함께 일하는 초기 단계를 자동화 할 수 있습니다. 수집 및 예비 분류. "teach"모델은 "제품 품질", "서비스", "delivery", "가격"과 같은 사전 정의 카테고리에 대한 리뷰를 분류 할 수 있습니다. 이 두드러지게 들어오는 정보의 처리를 가속화하고, 즉시 최대의 댓글을 축적하는 것을 볼 수 있습니다. 당신이해야 할 모든 것은 각 범주에 대한 예와 모델을 제공, 그리고 그것은 나머지를 처리 할 것이다.
감정 톤과 감정적인 색상
리뷰 분석에 AI의 주요 기능 중 하나는 자신의 감정을 결정합니다. 신경 네트워크는 리뷰가 긍정적 인, 부정적인 또는 중립인지 여부를 인식 할 수 있으며 숨겨진 감정을 식별 할 수 있습니다. 제품이나 서비스를 통해 고객의 일반적 침입을 신속하게 평가할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 신속하게 negativity에 응답하고 문제를 식별하고 고객 보고서를 만족시키는 긍정적 인 측면을 증폭 할 수 있습니다.
키 테마와 문제 식별
전체 톤 외에도 AI는 리뷰에서 가장 자주 언급 한 특정 주제를 강조합니다. 모델은 쇼와 함께 비슷한 구문과 아이디어를 그룹 할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 사용자가 오랫동안 기다리는 시간 또는 반대, 인터페이스의 사용자 친구를 칭찬합니다. 이 분석은 제품 또는 서비스의 측면이 즉시주의를 기울이고 잘 수행 할 수 있습니다. 이것은 실제 데이터를 기반으로 결정하는 데 도움이됩니다.
개선에 유용한 통찰력
AI 조수는 텍스트를 분석뿐만 아니라 결론을 형성 할 수 있습니다. 지난 달에 주요 고객 불만을 요약 할 수있는 모델을 요청하거나 식별 된 문제에 따라 제품을 개선하기위한 여러 옵션을 제안합니다. 이것은 즉시 행동으로 끼워넣을 수 있는 구체적인 권고로 원료를 번역합니다. 이 모델은 개발 아이디어에 대한 훌륭한 촉매 역할을 할 것이며, 팀은 수동 분석보다 솔루션을 찾는 데 중점을 둡니다.
모니터링 및 보고
AI를 사용하면 일반 피드백 모니터링을 설정할 수 있습니다. 모델은 새로운 리뷰의 출현을 모니터링하고, 분석하고 신호가 톤 또는 새로운 인기있는 주제의 출현. 이것은 신속하게 고객 감정의 변화에 반응하고 신속하게 전략을 적응 할 수 있습니다. 신경 네트워크는 간단한 보고서를 생성 할 수 있으며 관리 또는 팀을위한 분석 준비에 시간을 절약 할 수 있습니다.