Detalles clave

Aumento de la satisfacción del cliente gracias a la supervisión inteligente de las emociones.

Cliente

El cliente es una gran Comercio electrónico en EE.UU. con un negocio en línea en rápido crecimiento. La empresa trabaja constantemente para mejorar la experiencia del cliente mejorando los productos y servicios que ofrece. Necesitaban crear un sistema automatizado que identificara las opiniones de los clientes sobre los productos y servicios. Querían obtener información sobre la satisfacción de los clientes para aplicar tácticas de marketing y atención al cliente más rápidas, orientadas a mejorar la satisfacción de los clientes más insatisfechos y a ofrecer productos de mayor valor añadido a los más receptivos. Por ello, pidieron al equipo de ESSID Solutions que desarrollara un análisis de las opiniones de los clientes solución.

Reto: detectar el sentimiento y el tono emocional en las reseñas de productos de los clientes con ML

El análisis de sentimientos es importante para descubrir la satisfacción de los clientes y reconocer sus preferencias a través de correos electrónicos, comentarios, tweets, etc. Para poder extraer información, el equipo de ESSID Solutions desarrolló un modelo ML basado en las opiniones de los clientes sobre los productos. detectar las opiniones de los clientes.

Para construir un modelo de inteligencia emocional para el análisis de reseñas de productos, hemos pasado por el siguiente proceso de:

• Recopilación de datos de reseñas de clientes del sitio web de la empresa
• Preprocesamiento
• Extracción de características
• Formación y evaluación de Modelo de aprendizaje automático

Solución: Software de análisis de opiniones basado en IA

Para activar clasificación de sentimientosHicimos modelos ML y redes neuronales profundas. Trabajamos con:

• Modelos de Transformers como BERT.
• Regresión logística, máquina de vectores soporte (SVM) y Naïve Bayes: modelos tradicionales de ML para el análisis de la revisión de documentos y la clasificación de sentimientos.
• Redes neuronales profundas utilizadas para el análisis de sentimientos: Red neuronal recurrente, memoria a largo plazo (LSTM) y unidad recurrente cerrada (GRU).

Eche un vistazo a la tubería creada:

Para desarrollar la solución, utilizamos las siguientes tecnologías:

Resultado: un sistema automatizado para identificar las opiniones de los clientes

Gracias a la automatización de la recogida de datos sobre satisfacción del cliente, pudimos obtener información práctica sobre la actitud de los consumidores hacia los productos y servicios del cliente con niveles de respuesta mucho más elevados. Nuestro sitio solución de análisis de opiniones ha ayudado al cliente a determinar si un determinado segmento de clientes se siente más identificado con la empresa o no. Además, les ha facilitado el seguimiento de cómo afecta a los clientes un cambio de producto o servicio.

Las principales ventajas de la analítica de revisión de productos:

• Recogida de datos y análisis del total de opiniones de los clientes
• Seguimiento de la fuerza de la marca de la empresa
• Seguimiento de la satisfacción general del cliente
• Detección de cambios de humor del cliente
• Detección de desencadenantes emocionales del cliente
• Predicción de la pérdida de clientes
• Información en tiempo real para impulsar tácticas de marketing que respalden la estrategia de satisfacción del cliente