Analitzar el sentiment dels comentaris dels clients (versió preliminar)

2025-05-07

[Aquest article forma part de la documentació preliminar i està subjecte a canvis.]

L'anàlisi de sentiments permet sintetitzar el sentiment del client i identificar aspectes de negoci com a oportunitats de millora. Aquesta funció us ajuda a entendre què funciona bé i què heu d'abordar. Us pot ajudar a impulsar accions empresarials que permetin experiències que donin lloc a una alta satisfacció i fidelització del client.

Important

Aquesta és una característica de visualització prèvia.
Les característiques en versió preliminar no s'han dissenyat per a un entorn de producció i poden tenir una funcionalitat restringida. Aquestes característiques estan disponibles abans d’un llançament oficial de producte per tal que els clients el puguin utilitzar abans i enviar-nos els seus comentaris.

Informació general

La funció d'anàlisi de sentiments genera dues estadístiques derivades per identificador de client. Una puntuació de sentiment (de -5 a 5) i una llista d'aspectes empresarials aplicables (àrees de negoci) que us ajuden a entendre millor els comentaris dels clients.

Aquesta anàlisi t'ajuda a:

Obtenir una visió general dels sentiments dels clients cap a una marca o organització
Identifiqueu els clients amb sentiments negatius per centrar les campanyes i les interaccions i optimitzar-los per obtenir un retorn més alt
Identificar aspectes de negoci amb problemes assenyalats pels clients
Segmentar els clients en funció del seu sentiment per executar campanyes personalitzades amb esforços de vendes, màrqueting i suport específics
Optimitzar les operacions comercials abordant àrees de preocupació o oportunitats esmentades pels clients
Reconèixer els aspectes empresarials que van bé i premiar els clients satisfets a través de programes de fidelització i promoció

El model proporciona una llista de paraules que van afectar la decisió del model d'assignar una puntuació de sentiment o un aspecte empresarial determinat als comentaris de comentaris.

Utilitzem dos models de processament del llenguatge natural (NLP): el primer assigna a cada comentari de retroalimentació una puntuació de sentiment. El segon model associa cada feedback amb tots els aspectes comercials aplicables. Els models s'entrenen amb dades públiques de fonts de xarxes socials, comerç minorista, restauració, productes de consum i indústries de l'automoció.

Els aspectes empresarials predefinits per associar el model amb les dades de retroalimentació inclouen:

Gestió de comptes
Compra i pagament
Servei tècnic per al client
Recollida a la botiga
Enviament i recuperació d'embalatges
Comanda prèvia
Preu
Privacitat i seguretat
Promocions i recompenses
Recepció i garantia
Canvi i cancel·lació de devolució
Precisió del compliment
Qualitat del lloc web/aplicació

Nota

Actualment, només admetem l'anàlisi de sentiments en els comentaris dels clients en anglès. En el futur s'admetran més idiomes. Si es pengen comentaris en altres idiomes, el model continuarà retornant resultats. Tanmateix, aquests resultats no seran precisos.

Requisits previs

Com a mínim permisos de col·laborador
Dades de comentaris de text unificades . Us recomanem que configureu les taules de dades de comentaris com a taules d'activitats de tipus semàntic (tipus de comentaris).
ID de client unificat (UCID) de la unificació de dades per fer coincidir els registres de dades de comentaris de text amb un client individual.
ID de comentaris
Marca de temps de comentaris
Text de comentaris

Dynamics 365 Customer Insights: les dades poden processar fins a 10 milions de registres de comentaris per a una sola execució de model. El model pot analitzar comentaris de retroalimentació de fins a 128 paraules. Si un comentari de retroalimentació és més llarg, l'anàlisi només considera les primeres 128 paraules.

Nota

Només es pot configurar una taula de comentaris. Si hi ha diverses taules de comentaris, combineu-les al Power Query abans de la ingesta de dades.

Configurar una anàlisi de sentiment

Aneu aPrediccionsd'estadístiques>.
A la pestanya Crea, seleccioneu Utilitza el model a la peça Anàlisi de sentiment del client (visualització prèvia).
Seleccioneu Comença.
Anomeneu l'anàlisi i proporcioneu el nom de la taula de sortida de l'aspecte empresarial i el nom de la taula de sortida de la puntuació de sentiment.
Seleccioneu Següent.
Seleccioneu Afegeix dades per als comentaris dels clients.
Seleccioneu el tipus d'activitat semàntica Comentaris que conté les dades dels comentaris. Si l'activitat no s'ha configurat, selecciona-la aquí i crea-la.
Seleccioneu les activitats que voleu utilitzar per a aquesta anàlisi de sentiment i, a continuació, seleccioneu Següent.
Assigneu els atributs de les dades als atributs del model.
Seleccioneu Desa.
Seleccioneu Següent. El pas Revisa i execució mostra un resum de la configuració i ofereix l'oportunitat de fer canvis abans de crear l'anàlisi.
Seleccioneu Edita en qualsevol dels passos per revisar i fer els canvis.
Si esteu satisfets amb les vostres seleccions, seleccioneu Desa i executa per començar a executar el model. Seleccioneu Fet. La pestanya Les meves prediccions es mostra mentre es crea la predicció. El procés pot trigar diverses hores a completar-se depenent de la quantitat de dades utilitzades en la predicció.

Suggeriment

Hi ha estats per a tasques i processos . La majoria dels processos depenen d'altres processos originals, com ara fonts de dades i actualitzacions de perfils de dades.

Seleccioneu l'estat per obrir la subfinestra Detalls del progrés i visualitzar el progrés de les tasques. Per cancel·lar la feina, seleccioneu Cancel·la la feina a la part inferior de la subfranja.

A cada tasca, podeu seleccionar Mostra els detalls per obtenir més informació sobre el progrés, com ara el temps de processament, la data de l'últim processament i els errors i advertiments aplicables associats a la tasca o al procés. Seleccioneu Visualitza l'estat del sistema a la part inferior del tauler per veure altres processos del sistema.

Veure resultats de l'anàlisi

Aneu aPrediccionsd'estadístiques>.
A la pestanya Les meves prediccions , seleccioneu la predicció que voleu veure.

Hi ha dues pestanyes de resultats.

Pestanya de resum

Hi ha quatre seccions principals de dades a la pàgina de resultats.

Puntuació mitjana de sentiment: les puntuacions de sentiment us ajuden a entendre el sentiment general de tots els clients.
- Negatiu (-5 > 2)
- Neutre (-1 > 1)
- Positiu (2 > 5)
Distribució dels clients per puntuació de sentiment: els clients es classifiquen en grups negatius, neutres i positius en funció de les seves puntuacions de sentiment. Passeu el cursor per sobre de les barres de l'histograma per veure el nombre de clients i la puntuació mitjana de sentiment de cada grup. Aquestes dades us poden ajudar a crear segments de clients en funció de les seves puntuacions de sentiment.
Puntuació mitjana de sentiment al llarg del temps: el sentiment dels clients pot canviar amb el temps. Proporcionem tendències en els sentiments dels teus clients per a l'interval de temps de les teves dades. Aquesta visualització us ajuda a avaluar l'efecte de les promocions estacionals, els llançaments de productes o altres intervencions amb un termini determinat en el sentiment dels clients. Consulteu el gràfic seleccionant l'any d'interès al menú desplegable.
Sentiment en tots els aspectes empresarials: el sentiment mitjà en tots els aspectes empresarials us ajuda a avaluar quins aspectes del vostre negoci ja satisfan els clients o requereixen més atenció. Els registres de comentaris que no s'alineen amb cap dels aspectes empresarials admesos es classifiquen a Altres. Ordeneu les dades seleccionant qualsevol columna.

Seleccioneu el nom d'un aspecte empresarial per veure com s'identifica un aspecte empresarial pel model:
- Paraules influents: paraules principals que van influir en la identificació d'un aspecte empresarial del model d'IA en els comentaris dels clients. Mostra paraules ofensives: us permet incloure paraules ofensives a la llista a partir de les dades originals dels comentaris dels clients. Per defecte, està desactivat. L'emmascarament de paraules ofensives funciona amb un model d'IA i pot no detectar totes les paraules ofensives. Si detecteu una paraula ofensiva que no s'ha filtrat com s'esperava, feu-nos-ho saber.
- Mostres de comentaris: registres de comentaris reals a les dades. Les paraules es codifiquen per colors segons la seva influència en la identificació d'un aspecte empresarial.

Pestanya d'anàlisi de paraules influents

Hi ha tres seccions d'informació addicional que expliquen com funciona el model de sentiment.

Paraules principals que contribueixen al sentiment positiu: paraules principals que van influir en la identificació del sentiment positiu del model d'IA en els comentaris dels clients.
Paraules principals que contribueixen al sentiment negatiu: paraules principals que van influir en la identificació del sentiment negatiu del model d'IA en els comentaris dels clients.
Mostres de comentaris: registres de comentaris reals, un amb un sentiment negatiu i un altre amb un sentiment positiu. Les paraules dels registres de comentaris es ressalten segons la seva contribució a la puntuació de sentiment assignada. Les paraules que contribueixen a una puntuació de sentiment positiva es ressalten en verd. Les paraules que contribueixen a una puntuació negativa es ressalten en vermell. Seleccioneu Mostra'n més per carregar més mostres de suggeriments.

Mostra paraules ofensives: us permet incloure paraules ofensives a la llista a partir de les dades originals dels comentaris dels clients. Per defecte, està desactivat. L'emmascarament de paraules ofensives funciona amb un model d'IA i pot no detectar totes les paraules ofensives. Si detecteu una paraula ofensiva que no s'ha filtrat com s'esperava, feu-nos-ho saber.

Actuar sobre els resultats de l'anàlisi

Per crear segments de clients a partir dels resultats de l'anàlisi de sentiments, seleccioneu Crea segments a la part superior de la pàgina de resultats del model.

Biaix potencial

Com passa amb qualsevol funció que utilitzi intel·ligència artificial predictiva, podria haver-hi un biaix potencial en les dades que utilitzeu per predir el sentiment dels clients. Per exemple, si només recopileu suggeriments digitalment, és possible que us perdeu els comentaris dels clients que fan negocis amb vosaltres principalment en persona, cosa que afecta la producció de la funció.

Com que aquesta funció utilitza mitjans automatitzats per avaluar dades i fer prediccions basades en aquestes dades, té la capacitat d'utilitzar-se com a mètode de perfil, tal com defineixen aquest terme per les lleis i regulacions de privadesa. L'ús que feu d'aquesta funció per processar dades pot estar subjecte a aquestes lleis o regulacions. Ets responsable d'assegurar-te que l'ús que facis de Customer Insights - Dades, inclosa l'anàlisi de sentiments, compleix totes les lleis i regulacions aplicables, incloses les lleis relacionades amb la privadesa, les dades personals, les dades biomètriques, la protecció de dades i la confidencialitat de les comunicacions.

Comparteix a través de