{"id":2855,"date":"2024-02-18T15:29:24","date_gmt":"2024-02-18T15:29:24","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/customer-review-analytics-solution-for-e-commerce\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:24","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:24","slug":"customer-review-analytics-solution-for-e-commerce","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/losung-zur-analyse-von-kundenrezensionen-fur-den-elektronischen-geschaftsverkehr\/","title":{"rendered":"L\u00f6sung zur Analyse von Kundenrezensionen f\u00fcr den E-Commerce"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Verbesserte Kundenzufriedenheit durch intelligente \u00dcberwachung der Emotionsintelligenz.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div>Erkennen von Stimmungen und Emotionen in Kundenrezensionen mit ML<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>KI-gest\u00fctzte Software zur Stimmungsanalyse<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>Python, PyTorch, Jupiter, Streamlit, Umarmendes Gesicht, Pandas<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Der Kunde ist ein gro\u00dfes <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/ai-solutions-ecommerce\">US-E-Commerce<\/a> Plattform mit schnell wachsendem Online-Gesch\u00e4ft. Das Unternehmen arbeitet st\u00e4ndig daran, das Kundenerlebnis durch die Verbesserung der angebotenen Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Es musste ein automatisiertes System entwickeln, das die Stimmung in den Kundenrezensionen \u00fcber die Produkte und Dienstleistungen erkennt. Das Unternehmen wollte Einblicke in die Kundenzufriedenheit erhalten, um prompte Marketing- und Kundenbetreuungstaktiken f\u00fcr schlechte Kundenzufriedenheit zu implementieren und denjenigen, die daf\u00fcr empf\u00e4nglich sind, Upselling anzubieten. Also beauftragte man das Team von ESSID Solutions mit der Entwicklung eines <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/resources\/customer-feedback-analysis-software\">Analyse von Kundenrezensionen<\/a> L\u00f6sung.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Herausforderung: Erkennung von Stimmung und emotionalem Ton in Kundenrezensionen mit ML<\/h2>\n<p>Die Stimmungsanalyse ist wichtig, um die Zufriedenheit der Kunden zu ermitteln und ihre Vorlieben in E-Mails, Kommentaren, Tweets usw. zu erkennen. Zur Gewinnung von Erkenntnissen entwickelte das Team von ESSID Solutions ein ML-Modell auf der Grundlage von Kundenrezensionen zu Produkten <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/consumer-sentiment-analysis\">die Meinungen der Kunden zu ermitteln<\/a>.<\/p>\n<p>Um ein Emotion-Intelligence-Modell f\u00fcr die Analyse von Produktbewertungen zu erstellen, haben wir den folgenden Prozess durchlaufen:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/computer-vision\">Einholen von Daten aus Kundenrezensionen<\/a> von der Website des Unternehmens<\/li>\n<li>Vorverarbeitung<\/li>\n<li>Merkmalsextraktion<\/li>\n<li>Ausbildung und Bewertung von <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">Modell des maschinellen Lernens<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: KI-gest\u00fctzte Software zur Stimmungsanalyse<\/h2>\n<p>Zum Aktivieren <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/text-analysis\">Stimmungseinordnung<\/a>haben wir ML-Modelle und tiefe neuronale Netze erstellt. Wir haben mit gearbeitet:<\/p>\n<ul>\n<li>Transformers-Modelle wie BERT.<\/li>\n<li>Logistische Regression, Support Vector machine (SVM) und Na\u00efve Bayes - herk\u00f6mmliche ML-Modelle f\u00fcr die Analyse von Dokumenten\u00fcberpr\u00fcfungen und die Klassifizierung von Stimmungen.<\/li>\n<li>Tiefe neuronale Netze, die f\u00fcr die Stimmungsanalyse verwendet werden: Rekurrentes neuronales Netz, Langzeitged\u00e4chtnis (LSTM) und Gated Recurrent Unit (GRU).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Schauen Sie sich die erstellte Pipeline genauer an:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme.png\"><img alt=\"Schema f\u00fcr die Analyse von Kundenrezensionen\" decoding=\"async\" height=\"247\" loading=\"lazy\" sizes=\"(max-width: 1445px) 100vw, 1445px\" src=\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme.png\" srcset=\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme.png 1445w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme-300x51.png 300w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme-1024x175.png 1024w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme-768x131.png 768w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme-742x127.png 742w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-scheme-640x109.png 640w\" width=\"1445\"\/><\/a><\/p>\n<p>F\u00fcr die Entwicklung der L\u00f6sung haben wir die folgenden Technologien eingesetzt:<\/p>\n<p><img alt=\"Technologien f\u00fcr die Analyse von Kundenrezensionen\" decoding=\"async\" height=\"242\" loading=\"lazy\" sizes=\"(max-width: 1327px) 100vw, 1327px\" src=\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-logo.png\" srcset=\"https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-logo.png 1327w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-logo-300x55.png 300w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-logo-1024x187.png 1024w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-logo-768x140.png 768w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-logo-742x135.png 742w, https:\/\/essidsolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/customer-review-analytics-solution-logo-640x117.png 640w\" width=\"1327\"\/><\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: ein automatisiertes System zur Erkennung von Stimmungen in Kundenrezensionen<\/h2>\n<p>Durch die Automatisierung der Datenerfassung zur Kundenzufriedenheit konnten wir verwertbare Informationen \u00fcber die Einstellung der Verbraucher zu den Produkten und Dienstleistungen des Kunden bei wesentlich h\u00f6heren R\u00fccklaufquoten gewinnen. Unser <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/nlp-services\">Sentiment-Analyse-L\u00f6sung<\/a> hat dem Kunden dabei geholfen, festzustellen, ob ein bestimmtes Kundensegment st\u00e4rker an das Gesch\u00e4ft gebunden ist oder nicht. Au\u00dferdem ist es f\u00fcr sie einfacher geworden, zu verfolgen, wie sich eine Produkt- oder Dienstleistungs\u00e4nderung auf die Kunden auswirkt.<\/p>\n<p>Die wichtigsten Vorteile der Analytik der Produktbewertung:<\/p>\n<ul>\n<li>Datenerhebung und Analyse der gesamten Kundenrezensionen<\/li>\n<li>Verfolgung der Markenst\u00e4rke des Unternehmens<\/li>\n<li>Verfolgung der allgemeinen Kundenzufriedenheit<\/li>\n<li>Erkennung von Stimmungs\u00e4nderungen beim Kunden<\/li>\n<li>Erkennung emotionaler Ausl\u00f6ser beim Kunden<\/li>\n<li>Vorhersage der Kundenabwanderung<\/li>\n<li>Live-Einblicke f\u00fcr zeitnahe Marketingtaktiken zur Unterst\u00fctzung der Kundenzufriedenheitsstrategie<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wichtige Details Verbesserte Kundenzufriedenheit mit intelligenter \u00dcberwachung von Emotionen. 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