शैप अब यूबिक्विटी इकोसिस्टम का हिस्सा हैं: वही टीम - अब व्यापक स्तर पर ग्राहकों को सहायता प्रदान करने के लिए विस्तारित संसाधनों द्वारा समर्थित है।
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ग्राहक समीक्षा, वित्तीय समाचार, सोशल मीडिया आदि में बारीकियों की व्याख्या करके मानवीय भावनाओं और भावनाओं का विश्लेषण करें।
यह ठीक ही कहा गया है कि अच्छा व्यवसाय हमेशा अपने ग्राहकों की बात सुनता है, लेकिन सवाल यह है कि क्या वे वास्तव में उन्हें समझते हैं? मानवीय भावनाओं, भावनाओं या इरादे को समझना अक्सर मुश्किल माना जाता है। समाधान? भावना विश्लेषण - यह बाजार में आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की छवि को निकालने, मापने या समझने की एक तकनीक है।
एक अध्ययन के अनुसार, 360,000 हर मिनट ट्वीट किए जाते हैं।
40% तक कर्मचारियों में से कुछ को प्रतिदिन 26 से 75 ईमेल प्राप्त होते हैं।
सोशल मीडिया के उदय के साथ, लोग अक्सर ब्लॉग, वीलॉग, समाचार लेख, सोशल मीडिया कहानियां, समीक्षा, सिफारिशें, राउंडअप, हैशटैग, टिप्पणियां, प्रत्यक्ष संदेश, सूक्ष्म प्रभाव आदि के माध्यम से उत्पादों और सेवाओं के साथ अपने अनुभव ऑनलाइन साझा करते हैं।
उपयोगकर्ता की भावनाओं और भावनाओं से सार्थक अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए शेप आपको अलग-अलग तकनीकें प्रदान करता है यानी भावना का पता लगाना, भावना वर्गीकरण, सूक्ष्म विश्लेषण, पहलू-आधारित विश्लेषण, बहुभाषी विश्लेषण इत्यादि। हम यह निर्धारित करने में आपकी सहायता करते हैं कि पाठ में भावना नकारात्मक, सकारात्मक या तटस्थ है या नहीं। भाषा अक्सर अस्पष्ट या अत्यधिक प्रासंगिक होती है, जिससे मशीनों के लिए मानव सहायता के बिना सीखना बेहद कठिन हो जाता है, और इसलिए, मानव द्वारा एनोटेट किया गया प्रशिक्षण डेटा एमएल प्लेटफार्मों के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है।
आपके ब्रांड को ऑनलाइन मिलने वाली समीक्षाओं पर ध्यान केंद्रित करता है (सकारात्मक, तटस्थ और नकारात्मक)
आपका उत्पाद या सेवा आपके ग्राहकों (खुश, उदास, निराश, उत्साहित) के मन में पैदा होने वाली भावना पर ध्यान केंद्रित करता है।
अपने ब्रांड का उपयोग करने या उपयोगकर्ताओं की समस्याओं (तत्काल और प्रतीक्षा योग्य) का प्रभावी समाधान खोजने की तात्कालिकता पर ध्यान केंद्रित करता है
यह पता लगाने पर केंद्रित है कि आपके उपयोगकर्ता आपके उत्पाद या ब्रांड का उपयोग करने में रुचि रखते हैं या नहीं
यह विधि किसी उद्देश्य के लिए आपके ब्रांड का उपयोग करने के पीछे की भावना को निर्धारित करती है। उदाहरण के लिए, यदि उन्होंने आपके ईकॉमर्स स्टोर से परिधान खरीदा है, तो वे या तो आपकी शिपमेंट प्रक्रियाओं, परिधान की गुणवत्ता, या चयन की सीमा से खुश हो सकते हैं या उनसे निराश हो सकते हैं। इन दो भावनाओं के अलावा, उपयोगकर्ता को स्पेक्ट्रम में किसी विशिष्ट या मिश्रित भावनाओं का भी सामना करना पड़ सकता है। इस प्रकार की कमियों में से एक यह है कि उपयोगकर्ताओं के पास अपनी भावनाओं को व्यक्त करने के कई तरीके हैं - पाठ, इमोजी, व्यंग्य और बहुत कुछ के माध्यम से। उनकी अनूठी अभिव्यक्तियों के पीछे की भावना का पता लगाने के लिए मॉडल को अत्यधिक विकसित किया जाना चाहिए।
विश्लेषण के अधिक प्रत्यक्ष रूप में आपके ब्रांड से जुड़ी ध्रुवता का पता लगाना शामिल है। बहुत सकारात्मक से लेकर तटस्थ से लेकर बहुत नकारात्मक तक, उपयोगकर्ता आपके ब्रांड से संबंधित किसी भी विशेषता का अनुभव कर सकते हैं और ये विशेषताएँ रेटिंग के रूप में एक मूर्त आकार ले सकती हैं (जैसे - सितारे आधारित) और आपके मॉडल को विभिन्न स्रोतों से इन विभिन्न प्रकार की रेटिंग प्राप्त करने की आवश्यकता है।
समीक्षाओं में अक्सर ठोस प्रतिक्रिया और सुझाव होते हैं, दूसरी ओर पहलू-आधारित भावना विश्लेषण आपको एक कदम आगे ले जाता है। यहां यूजर्स आम तौर पर रेटिंग और भावनाएं व्यक्त करने के अलावा अपने रिव्यू में कुछ अच्छी या बुरी बातें बताते हैं। उदाहरण के लिए - ट्रैवल डेस्क एसोसिएट बेहद असभ्य और सुस्त था। हमें दिन का कार्यक्रम तय करने से पहले एक घंटे तक इंतजार करना पड़ा।''
भावनाओं के पीछे जो छिपा है वह आपके व्यवसाय संचालन से दो प्रमुख निष्कर्ष हैं। इन्हें पहलू-आधारित विश्लेषण के माध्यम से ठीक किया जा सकता है, सुधारा जा सकता है या पहचाना जा सकता है।
यह विभिन्न भाषाओं में भावनाओं का आकलन है। भाषा आपके द्वारा संचालित क्षेत्रों, जिन देशों में आप जहाज़ भेजते हैं, आदि पर निर्भर हो सकती है। इस विश्लेषण में भाषा-विशिष्ट खनन और एल्गोरिदम, इसके अभाव में अनुवादक, भावना शब्दकोष और बहुत कुछ का उपयोग शामिल है।
ब्रांड निगरानी
सोशल मीडिया मॉनिटरिंग
ग्राहक की आवाज
ग्राहक सेवा
अपनी एआई पहल को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए, आपको बड़ी मात्रा में विशेष प्रशिक्षण डेटासेट की आवश्यकता होगी। शेप बाजार में उन बहुत कम कंपनियों में से एक है जो नियामक/जीडीपीआर आवश्यकताओं के अनुपालन में विश्व स्तरीय, विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा सुनिश्चित करती है।
कस्टम दिशानिर्देशों के आधार पर दुनिया भर के 100+ देशों से कस्टम-निर्मित डेटासेट (पाठ, भाषण, छवि, वीडियो) बनाएं, क्यूरेट करें और एकत्र करें।
30,000 से अधिक अनुभवी और प्रमाणित योगदानकर्ताओं के हमारे वैश्विक कार्यबल का लाभ उठाएं। लचीला कार्य असाइनमेंट और वास्तविक समय कार्यबल क्षमता, दक्षता और प्रगति की निगरानी।
हमारा स्वामित्व मंच और कुशल कार्यबल एआई प्रशिक्षण डेटासेट एकत्र करने के लिए निर्धारित गुणवत्ता मानकों को पूरा करने या उससे अधिक करने के लिए कई गुणवत्ता नियंत्रण विधियों का उपयोग करते हैं।
हमारी प्रक्रिया सीधे ऐप और वेब इंटरफ़ेस से आसान कार्य वितरण, प्रबंधन और डेटा कैप्चर के माध्यम से संग्रह प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती है।
गोपनीयता को हमारी प्राथमिकता बनाकर पूर्ण डेटा गोपनीयता बनाए रखें। हम सुनिश्चित करते हैं कि डेटा प्रारूप नीति द्वारा नियंत्रित और संरक्षित हों।
ग्राहक डेटा संग्रह दिशानिर्देशों के आधार पर उद्योग-विशिष्ट स्रोतों से क्यूरेटेड डोमेन-विशिष्ट डेटा एकत्र किया गया।
भावना विश्लेषण बाजार में आपके उत्पाद, सेवा या ब्रांड की छवि का अनुमान लगाने, आकलन करने या समझने की प्रक्रिया है। यदि यह बहुत जटिल लगता है, तो आइए इसे और परिष्कृत करें।
किसी छवि या वीडियो में चेहरे के लैंडमार्क के आधार पर स्वचालित रूप से एक या अधिक मानवीय चेहरों का पता लगाएं। एक बुद्धिमान चेहरे की पहचान मंच बनाने के लिए तुलना करने और मिलान करने के लिए मानव चेहरों का मौजूदा डेटाबेस खोजें।
हर बार जब हम कोई शब्द सुनते हैं या कोई पाठ पढ़ते हैं, तो हमारे पास उस शब्द को लोगों, स्थान, स्थान, मूल्यों और अन्य में पहचानने और वर्गीकृत करने की स्वाभाविक क्षमता होती है। मनुष्य किसी शब्द को जल्दी से पहचान सकता है, उसे वर्गीकृत कर सकता है और संदर्भ को समझ सकता है।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
भावना विश्लेषण, या राय खनन, पाठ या ध्वनि डेटा का विश्लेषण करके यह निर्धारित करने की प्रक्रिया है कि उसके पीछे की भावना सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक है। यह फ़ीडबैक या सोशल मीडिया सामग्री में व्यक्त शब्दों, संदर्भ और भावनाओं की व्याख्या करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करता है।
सोशल मीडिया एक ऐसा मंच है जहाँ ग्राहक खुलकर अपनी राय साझा करते हैं। भावना विश्लेषण व्यवसायों को जनता की धारणा को समझने, अपनी प्रतिष्ठा का प्रबंधन करने और ग्राहकों के साथ प्रभावी ढंग से जुड़ने में मदद करता है।
समीक्षाओं, टिप्पणियों और उल्लेखों का विश्लेषण करके, कंपनियां सार्वजनिक भावनाओं को ट्रैक कर सकती हैं, नकारात्मक रुझानों की शीघ्र पहचान कर सकती हैं, और अपनी ब्रांड छवि को बेहतर बनाने के लिए कार्रवाई कर सकती हैं।
सूक्ष्म-स्तरीय भावना विश्लेषण, सकारात्मक या नकारात्मक जैसी व्यापक श्रेणियों के बजाय, विस्तृत भावना स्कोर प्रदान करता है, जैसे कि बहुत सकारात्मक या थोड़ा नकारात्मक। इससे व्यवसायों को फ़ीडबैक को अधिक सटीकता से समझने में मदद मिलती है।
पहलू-आधारित विश्लेषण फीडबैक के विशिष्ट भागों, जैसे ग्राहक सेवा या उत्पाद की गुणवत्ता, पर ध्यान केंद्रित करता है, ताकि उन व्यक्तिगत पहलुओं के लिए सकारात्मक या नकारात्मक भावना का निर्धारण किया जा सके।
बहुभाषी विश्लेषण विभिन्न भाषाओं में भावनाओं की व्याख्या करने के लिए उपकरणों और अनुवादों का उपयोग करता है, जिससे विविध क्षेत्रों में संचालित वैश्विक व्यवसायों के लिए सटीकता सुनिश्चित होती है।
अस्पष्टता और व्यंग्य को बिना संदर्भ के समझना मशीनों के लिए मुश्किल होता है। उच्च-गुणवत्ता वाले मानव-एनोटेटेड डेटासेट, मॉडलों को इन जटिलताओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद करते हैं।
यह कॉल, ईमेल और समीक्षाओं से प्राप्त फीडबैक का विश्लेषण करके ग्राहकों की समस्याओं की पहचान करने और संतुष्टि पर नज़र रखने में मदद करता है, जिससे त्वरित समाधान और बेहतर सेवा संभव हो पाती है।
ई-कॉमर्स, स्वास्थ्य सेवा, वित्त और आतिथ्य जैसे उद्योग ग्राहक अनुभव को बढ़ाने, प्रतिष्ठा का प्रबंधन करने और विपणन प्रयासों को परिष्कृत करने के लिए भावना विश्लेषण का उपयोग करके लाभान्वित होते हैं।
समय-सीमा जटिलता, डेटा आकार और शामिल भाषाओं के आधार पर अलग-अलग होती है, लेकिन आमतौर पर कुछ हफ्तों के भीतर पूरी हो जाती है।
भावना विश्लेषण का उपयोग आमतौर पर ब्रांड निगरानी, सोशल मीडिया सुनने, ग्राहक सेवा में सुधार और लक्षित विपणन अभियान बनाने के लिए किया जाता है।
शैप विविध, उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के साथ स्केलेबल, बहुभाषी भावना विश्लेषण प्रदान करता है। उनकी सेवाएँ GDPR और HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का अनुपालन करती हैं और मानव एनोटेशन के माध्यम से सटीक परिणाम सुनिश्चित करती हैं।
शेप गुणवत्ता नियंत्रण के लिए कठोर सत्यापन प्रक्रियाओं और स्वामित्व उपकरणों का उपयोग करता है, जबकि डेटा गुमनामीकरण और सुरक्षित हैंडलिंग के माध्यम से गोपनीयता नियमों का पालन करता है।
लागत परियोजना की जटिलता, आकार और अनुकूलन पर निर्भर करती है। अनुकूलित मूल्य के लिए शैप से संपर्क करें।
