利用人工智能 让客户反馈更具可操作性 用文字表达情绪 :利用人工智能操作性(或单词配对) 通常,一组单词比单独一个单词可以为您提供更多的见解。例如,单词 成本 、 昂贵 和 每月 被分组在一起。有了这些信息,就可以非常安全地得出结论:有许多客户认为您的某一产品或服务的每月成本太昂贵。

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但要仔细查看,您可以随时打开个人评论。 :利用人工智能 让客 塔吉克斯坦电子邮件列表 户反馈更具可操作性 常用词 情绪分析 您的客户通常会向您提供有关他们强烈感受的主题的反馈。文本分析可以根据积极、消极和中性词语的使用以及与常用词语相关的情绪来衡量反馈的严重性。

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利用人工智能 让客户反馈更具可操作性 三列  情绪 获取更多详细信于为什么 银行 一词是否定的信息,或者为什么 登录 一词不断与 密码 一词组合在一起?用户还可以选择单击仪表板中的这些项目来更详细地查看潜在反馈。 使用机器学习自动分类 平台目前提供标签功能,允许用户对开放的反馈评论进行标记 标记,以便对其进行分类。