Détails clés

Amélioration de la satisfaction des clients grâce à une surveillance intelligente des émotions.

Client

Le client est un grand Commerce électronique aux États-Unis avec une activité en ligne en pleine expansion. L'entreprise s'efforce constamment d'améliorer l'expérience de ses clients en améliorant les produits et les services proposés. Elle avait besoin de construire un système automatisé qui identifie les sentiments dans les commentaires des clients sur les produits et les services. Elle souhaitait obtenir des informations sur la satisfaction de ses clients afin de mettre en place des tactiques de marketing et de service à la clientèle adaptées à une faible satisfaction des clients et de proposer des ventes incitatives à ceux qui y sont réceptifs. Ils ont donc demandé à l'équipe d'ESSID Solutions de développer un système d'évaluation de la satisfaction des clients. analyse des commentaires des clients solution.

Défi : détecter le sentiment et le ton émotionnel dans les commentaires des clients sur les produits à l'aide de la ML

L'analyse des sentiments est importante pour découvrir la satisfaction des clients et reconnaître leurs préférences à travers les emails, les commentaires, les tweets, etc. Pour permettre l'extraction d'informations, l'équipe d'ESSID Solutions a développé un modèle ML basé sur les commentaires des clients sur les produits. détecter les opinions des clients.

Pour construire un modèle d'intelligence émotionnelle pour l'analyse des revues de produits, nous avons suivi le processus suivant :

• Récupérer les données des commentaires des clients du site web de l'entreprise
• Prétraitement
• Extraction des caractéristiques
• Formation et évaluation des Modèle d'apprentissage automatique

Solution : Logiciel d'analyse des sentiments alimenté par l'IA

Pour activer classification des sentimentsNous avons créé des modèles ML et des réseaux neuronaux profonds. Nous avons travaillé avec :

• Modèles de transformateurs comme BERT.
• Régression logistique, Support Vector machine (SVM) et Naïve Bayes - modèles ML traditionnels pour l'analyse des revues de documents et la classification des sentiments.
• Réseaux neuronaux profonds utilisés pour l'analyse des sentiments : Réseau neuronal récurrent, mémoire à long terme (LSTM) et unité récurrente gérée (GRU).

Examinez de plus près le pipeline créé :

Pour développer la solution, nous avons utilisé les technologies suivantes :

Résultat : un système automatisé pour identifier les sentiments dans les commentaires des clients

En automatisant la collecte de données sur la satisfaction des clients, nous avons obtenu des informations exploitables sur les attitudes des consommateurs à l'égard des produits et services du client, avec des niveaux de réponse beaucoup plus élevés. Nos solution d'analyse des sentiments a aidé le client à déterminer si un segment particulier de la clientèle se sent plus concerné par l'entreprise ou non. En outre, il lui a été plus facile de suivre l'impact d'un changement de produit ou de service sur les clients.

Les principaux avantages de l'analyse de l'évaluation des produits :

• Collecte de données et analyse de l'ensemble des commentaires des clients
• Suivi de la force de la marque de l'entreprise
• Suivi de la satisfaction globale des clients
• Détection des changements d'humeur des clients
• Détection des déclencheurs émotionnels chez le client
• Prédiction de l'attrition de la clientèle
• Des informations en temps réel pour des tactiques de marketing rapides afin de soutenir la stratégie de satisfaction de la clientèle