Problemi aziendali risolti con Analisi valutazione di AI Builder
Analisi del sentiment di AI Builder fornisce informazioni dettagliate sul sentiment del testo analizzato. Grazie alla completa integrazione con Microsoft Power Platform, consente di automatizzare l'analisi di un'ampia gamma di scenari che altrimenti deve essere eseguita manualmente.
Analisi del sentiment ha molte possibili applicazioni per un'azienda, tra cui:
Analisi del sentiment relativo al marchio tramite i dati dei social media e generazione di un avviso per i commenti negativi dei clienti.
Invio di una risposta automatica ai commenti negativi dei clienti derivati dai sondaggi.
Analisi delle tendenze sul sentiment degli utenti per ogni prodotto, area geografica, rappresentante dei clienti e così via.
Controllo del sentiment di un messaggio e-mail prima di inviarlo a un cliente importante.
Analisi della percezione nei social media
Analisi del sentiment di AI Builder consente di analizzare la percezione del marchio o del prodotto nei social media.
Alcuni clienti usano social media come Twitter, Facebook e altri per esprimere le proprie opinioni su un marchio o su un prodotto o per segnalare problemi e così via. Considerando che i nuovi clienti controllano tali opinioni prima di decidere un coinvolgimento con un'azienda, è importante che tutte le aziende mantengano una percezione positiva del marchio.
Esempio
Un cliente di una banca invia un Tweet tramite un hashtag della banca con cui ha riscontrato un problema lamentandosi di non essere in grado di accedere al proprio conto e di non aver ricevuto alcuna notifica in merito alla possibile manutenzione del sito.
Il modello Analisi del sentiment di AI Builder predefinito analizza il tweet e attiva un flusso per inviare una notifica a un rappresentante del servizio clienti.
Quest'ultimo risponde immediatamente al Tweet negativo spiegando che la manutenzione settimanale del sito dura un paio d'ore, tra le 00:00 e le 2:00, e che le informazioni sul conto saranno presto disponibili. Il risultato desiderato prevede che la rapida risposta sui social media contribuirà a migliorare l'esperienza del cliente con la banca.
Analisi del sentiment di un messaggio e-mail
Quando si comunica con i clienti, si desidera spesso mantenere un tono positivo o neutro nei messaggi e-mail. Analisi del sentiment potrebbe confermare se il messaggio e-mail è stato scritto con il tono desiderato.
Esempio
Un responsabile di prodotto desidera interagire tramite e-mail con clienti esterni alla propria azienda e non è sicuro che il messaggio e-mail scritto sembri appropriato.
Dopo che il modello Analisi del sentiment di AI Builder ha analizzato il testo del messaggio, risulta che il sentiment è negativo.
Il responsabile del prodotto corregge alcune frasi per rendere il tono più neutro. La ripetizione dell'analisi del testo tramite il modello predefinito Analisi del sentiment di AI Builder restituisce un sentiment positivo del messaggio, che può quindi essere inviato.
Analisi del morale dei dipendenti e in materia di salute sul posto di lavoro
Il morale dei dipendenti e l'attenzione alla salute sul posto di lavoro sono segnali importanti per il benessere di un'azienda. Il modello Analisi del sentiment consente di identificare la soddisfazione dei dipendenti analizzandone i commenti.
Esempio
Un responsabile delle Risorse umane desidera comprendere meglio il sentiment dei dipendenti in merito alla nuova politica sanitaria applicata in azienda. Il responsabile valuta i commenti dei dipendenti inseriti nelle risposte al sondaggio. Notando un sentiment complessivamente neutro, il responsabile estrae tutti i commenti negativi.
Quando esamina i commenti, il responsabile si rende conto che molti dipendenti non comprendono i vantaggi della politica applicata. Di conseguenza, organizza in modo proattivo sessioni informali per esaminare la politica in dettaglio e affrontare il problema.
Ora si dispone di alcuni dei numerosi scenari aziendali che possono essere migliorati con il supporto del modello Analisi del sentiment di AI Builder.