倾听客户的声音
客户对你的产品和服务的看法是帮助你创造和维护声誉的生命线。客户情绪分析在理解客户的声音中起着至关重要的作用。
情感分析，或意见挖掘，帮助你收集和分析信息，以了解客户在多个社交媒体资源上的意见和反应。利用预测性和规定性的AI和ML技术有助于克服所涉及的挑战。
进行情感分析可以帮助您:
- 从用户体验的角度出发
- 得到行业/对等的比较
- 推动持续改进
- 优先考虑积压
- 了解客户通过社交渠道的反馈，提高数字体验和服务质量
理解和分析真实的客户情绪
如果你能够捕捉并分析对你的折扣销售或退货政策满意或不满意的客户群体的数据，那不是很好吗?
如果您知道您的客户是否喜欢一个新推出的具有新功能的产品——或者如果他们对现有功能被删除感到不安，您可以对产品进行快速和持续的更改。情感分析将帮助你通过与用户建立个人联系来定位和展示你的产品。
一个有效的客户体验情感分析器(CESA)通过捕捉数字平台上的反应、评论和帖子的频率，帮助持续追踪真实可信的客户情感。
通过提供真实的、持续的产品倾听，以及对收集的信息的正确解释，CESA帮助组织将客户的情感转化为可执行的步骤和计划，然后在开发、测试和运营中使用，以改进产品。
哇你的客户!
当客户体验(CX)需求达到顶峰时，你需要不断地向产品中添加所需的功能，在不影响质量或安全性的情况下让他们惊叹。不能收集、理解和分析客户的声音是这个过程中的一个大障碍。
虽然99%的情况下用户无法表达他们的需求，但即使作为调查的一部分收到的反馈有时也令人困惑。这让我们很难真正理解产品的整体情绪。
CESA，使用机器学习和人工智能，可以帮助您了解和预测需求，甚至他们的最终用户和未来客户的想象力。它可以帮助你将分析客户所期望的特性的过程向左移动，这样你就可以在你的产品中不断地实现相同的功能。
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使用CESA获得基于人工智能的客户情感洞察
CESA识别并分类最终用户表达的反馈，以从产品和服务质量的角度确定可用性。主要信息来源是应用商店评论、Twitter和Facebook对话。分析将有助于确定话题、情感、功能请求、有效的和无效的，以及对话中的质量和回归问题。
CESA从公开可用的资源中抓取并获取最终用户反馈，并提供改善最终用户参与度、情感和体验的见解。这有助于你获得基于人工智能的客户情感洞察和意见挖掘，以最大化CX。它还帮助基于直接用户反馈分析有效地确定业务决策的优先级。
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