Solución de problemas empresariales con el análisis de sentimiento de AI Builder
El análisis de sentimiento de AI Builder proporciona información sobre la opinión del texto que analiza. Al estar completamente integrado con Microsoft Power Platform, permite automatizar una amplia gama de escenarios que de otro modo podría estar realizando manualmente.
El análisis de sentimiento tiene numerosas aplicaciones posibles para su empresa, entre otras:
Analizar la opinión de su marca utilizando datos de las redes sociales y desencadenar una alerta para aportaciones negativas de clientes.
Enviar una respuesta automática a los comentarios negativos de los clientes de las encuestas.
Analizar las tendencias en la opinión del usuario para cada producto, geografía, representante del cliente, etc.
Comprobar la opinión de su correo electrónico antes de enviarlo a un cliente importante.
Analizar la percepción de las redes sociales.
Con el análisis de sentimiento de AI Builder, puede analizar la percepción de su marca o producto en las redes sociales.
Sus clientes utilizan las redes sociales como Twitter, Facebook, etc. para expresar sus opiniones sobre su marca, el producto, problemas, etc. Teniendo en cuenta que los nuevos clientes verifican tales opiniones antes de decidir comprometerse con su empresa, es importante que todas las empresas mantengan una percepción positiva de la marca.
Ejemplo:
Un cliente del banco tuitea, utilizando un hashtag del banco con el que está molesto, por no poder obtener acceso a su cuenta y no tener notificación sobre un posible mantenimiento del sitio.
El análisis de sentimiento de un tweet como tal se analiza mediante el modelo de análisis de sentimiento de AI Builder precompilado y, a continuación, se desencadena un flujo para enviar una notificación a un representante del servicio al cliente.
El representante del servicio al cliente responde inmediatamente al tweet negativo con una explicación en la que se indica que el mantenimiento semanal del sitio dura entre las 12:00 a.m. y las 2:00 a.m. y que la información de la cuenta estará disponible pronto. El resultado deseado es que la respuesta rápida en las redes sociales ayude a mejorar la experiencia del cliente con el banco.
Analizar la opinión de los correos electrónicos
Con frecuencia, al comunicarse con los clientes, desea mantener una voz positiva o neutra en los correos electrónicos. El análisis de sentimiento podría confirmar si su correo electrónico se ha escrito con la intención que deseaba.
Ejemplo:
Un gerente de producto desea interactuar por correo electrónico con clientes externos a su empresa y no está seguro de si su correo electrónico parece apropiado.
Cuando el administrador ejecuta el texto del correo electrónico con el modelo de análisis de sentimiento de AI Builder precompilado, los resultados muestran que el correo electrónico contiene opiniones negativas.
El gerente de producto ajusta algunas frases para aportar un tono más neutro. Al volver a ejecutar el correo electrónico a través del modelo de análisis de sentimiento de AI Builder precompilado, se muestra que la opinión del correo electrónico es positiva y, por lo tanto, está listo para enviar.
Analizar la moral y la salud laboral de los empleados
La moral y la salud laboral de los empleados son señales importantes sobre el bienestar de una empresa. El análisis de sentimiento se puede utilizar para identificar la satisfacción de los empleados mediante el análisis de los comentarios de los empleados.
Ejemplo:
Un administrador de recursos humanos quiere comprender mejor la opinión de los empleados sobre la nueva directiva médica de recursos humanos. El administrador analiza la opinión de los comentarios de los empleados que se introducen en la encuesta. Tras detectar un sentimiento neutro general, el administrador extrae todos los comentarios negativos.
Al revisar los comentarios, el gerente se da cuenta de que muchos empleados no entienden los beneficios de la directiva. El resultado es que el administrador organiza de manera proactiva sesiones informales para repasar la directiva en detalle y así abordar la preocupación.
Ahora ya tiene información sobre algunos de los numerosos escenarios empresariales que se podrían mejorar con ayuda del modelo de análisis de sentimiento de AI Builder precompilado.