Sentiment Analysis
Sentiment Analysis utilise le traitement automatique du langage naturel pour identifier les mots clés importants présents dans les avis clients, et attribue ensuite un score positif ou négatif à chaque mot clé. Cette fonctionnalité vous permet d'analyser vos avis en fonction de leur contenu réel, et de comprendre ce que vos clients pensent des différents aspects de votre marque. Grâce à ces informations, vous comprenez mieux vos clients, et pourrez ainsi leur offrir une expérience exceptionnelle.
Algorithme de traitement automatique du langage naturel
L'analyse des sentiments est possible grâce au traitement du langage naturel. Cet algorithme est conçu pour identifier les mots clés importants présents dans vos avis, puis, en fonction du contexte (modificateurs), va déterminer un score de sentiment compris entre -90 et +90. L'analyse des sentiments vous permet de mieux comprendre le ressenti de votre client à l'égard des mots clés les plus utilisés dans vos avis, et ce, sans que vous n'ayez à passer en revue un nombre incalculable d'avis.
Dashboard Sentiment Analysis
Le but du tableau de bord Sentiment Analysis est de fournir les outils et les informations nécessaires pour analyser certains mots clés et de vous permettre de voir le sentiment et les avis client associés. Sa conception vous permet de mieux comprendre le sentiment général vis-à-vis des différentes composantes de l'expérience du consommateur.
Collection Sentiment Analysis
Une collection d'analyse des sentiments permet d'organiser et d'analyser un groupe d'avis donné. Les administrateurs peuvent personnaliser leurs propres collections afin de voir l'analyse des sentiments pour un ensemble de mots-clés connexes. Par exemple, une banque peut créer une collection pour « banque en ligne » et avoir des mots-clés comme « application mobile », « paiement de facture » ou encore « banque en ligne ». À partir de là, la banque peut accéder à une série de mesures liées aux mots-clés dans cette collection.
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