Ich wollte dort weitermachen, wo wir bei den ersten beiden Geschichten aufgehört hatten, und mich mit einigen realen Anwendungen befassen. Interessant ist, dass trotz des jüngsten Hypes um KI und maschinelles Lernen viele dieser Systeme schon seit einiger Zeit im Einsatz sind. Wenn Sie genügend Punkte verbinden, werden Sie irgendwann einen Durchbruch erzielen.
Ich bin abgeschweift. Hast du übrigens meine letzten beiden Artikel zu diesem Thema gelesen?
Die Stimmungsanalyse ist eine Kind der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es Maschinen ermöglicht, die im Textual content ausgedrückte Stimmung zu verstehen. Es ist ein leistungsstarkes Device zum Extrahieren von Erkenntnissen aus Textdaten und verfügt über zahlreiche praktische Anwendungen.
Einer der beliebtesten Anwendungsfälle für die Stimmungsanalyse ist die Suggestions-Analyse, bei der Kundenfeedback analysiert wird, um Einblicke in die Kundenzufriedenheit zu gewinnen. Dies kann zur Marktforschung oder zur Verbesserung von Kundenserviceprozessen genutzt werden.
Szenarien aus der realen Welt
Im Gastgewerbe wird die Stimmungsanalyse eingesetzt, um Kundenfeedback zu analysieren und Erkenntnisse über den Grad der Kundenzufriedenheit zu gewinnen. Eine Hotelkette kann die Stimmungsanalyse nutzen, um das Suggestions ihrer Gäste zu ihrem Hotelerlebnis auszuwerten. Durch die Analyse der Stimmung des Feedbacks kann die Hotelkette erkennen, welche Aspekte ihres Service von ihren Gästen am meisten geschätzt werden und welche Bereiche verbessert werden müssen.
Wenn beispielsweise die Mehrheit der Gäste in ihrem Suggestions die Qualität des Zimmerservices erwähnt, kann die Hotelkette daraus schließen, dass ihr Zimmerservice sehr geschätzt wird und weiterhin Priorität haben sollte. Wenn Gäste andererseits häufig Probleme mit dem Examine-in-Prozess erwähnen, kann die Hotelkette dies als Verbesserungsbereich identifizieren und Maßnahmen ergreifen, um das Downside zu beheben.
Durch die Nutzung einer Stimmungsanalyse zur Analyse des Kundenfeedbacks kann die Hotelkette ihre Kundenserviceprozesse verbessern und letztendlich das Gesamterlebnis der Gäste verbessern.
Bestehende Anwendungsfälle
Haben Sie jemals darüber nachgedacht, wie Sie mit den überall implementierten Daumen-hoch-/runter-Symbolen interagieren? Oder personalisierte Anzeigen und Inhalte?
Die Stimmungsanalyse kann auch zur Analyse von Social-Media-Beiträgen, Rezensionen und anderen On-line-Inhalten eingesetzt werden, um Einblicke in die öffentliche Meinung zu Produkten oder Dienstleistungen zu gewinnen. Dies liefert wertvolle Informationen für Unternehmen, die ihre Marketingkampagnen optimieren oder die Präferenzen der Verbraucher besser verstehen möchten.
Chatbots erfreuen sich im Kundenservice immer größerer Beliebtheit und NLP ist ein entscheidender Bestandteil ihrer Funktionalität. NLP ermöglicht es Chatbots, Kundenanfragen zu verstehen und angemessen zu reagieren, was zu einem effizienteren und personalisierteren Kundenservice führt.
Stellen Sie sich vor, Sie sind Unternehmer oder Produktmanager. Dies ist eine der besten verfügbaren Methoden, um das Interesse zu messen und Suggestions zu sammeln!
Beispielsweise kann ein Unternehmen, das die Einführung einer neuen Smartphone-Reihe plant, die Stimmungsanalyse nutzen, um die öffentliche Meinung über seine Marke und Konkurrenten zu bewerten. Durch die Analyse von Social-Media-Beiträgen und -Bewertungen kann das Unternehmen die am häufigsten genannten Funktionen und Probleme im Zusammenhang mit Smartphones sowie die Stimmung gegenüber seiner Marke und seinen Konkurrenten identifizieren.
Wenn die Stimmung gegenüber seiner Marke positiv ist und die am häufigsten genannten Funktionen mit seinem neuen Produkt übereinstimmen, kann das Unternehmen sicher sein, dass es die Verbrauchernachfrage erfüllt und seine neuen Smartphones voller Zuversicht auf den Markt bringen kann.
Wenn andererseits die Stimmung gegenüber ihrer Marke negativ ist und Verbraucher häufig Probleme erwähnen, die ihr neues Produkt nicht anspricht, möchte das Unternehmen möglicherweise seine Produkteinführungsstrategie überdenken.
TL;DR
Ein interessantes Thema, wenn Sie wissen möchten, wie die Dinge funktionieren und warum personalisierte Anzeigen und Inhalte ein so großes Geschäft sind.
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