Phân tích cảm xúc trong phản hồi của khách hàng (xem trước)

2025-05-07

[Bài viết này là tài liệu trước khi phát hành và có thể thay đổi.]

Phân tích cảm xúc cho phép bạn tổng hợp cảm xúc của khách hàng và xác định các khía cạnh kinh doanh là cơ hội để cải thiện. Tính năng này giúp bạn hiểu những gì hoạt động tốt và những gì bạn cần giải quyết. Nó có thể giúp bạn thúc đẩy các hành động kinh doanh mang lại trải nghiệm mang lại sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng cao.

Quan trọng

Đây là một tính năng xem trước.
Các tính năng xem trước không được dùng cho sản xuất và có thể có chức năng bị hạn chế. Những tính năng này khả dụng trước khi có bản phát hành chính thức để khách hàng có thể truy cập sớm và cung cấp phản hồi.

Tổng quan

Tính năng phân tích cảm xúc tạo ra hai thông tin chi tiết có nguồn gốc cho mỗi ID khách hàng. Điểm cảm xúc (từ -5 đến 5) và danh sách các khía cạnh kinh doanh áp dụng (lĩnh vực kinh doanh) giúp bạn hiểu rõ hơn về phản hồi của khách hàng.

Phân tích này giúp bạn:

Có cái nhìn tổng quan về cảm xúc của khách hàng đối với thương hiệu hoặc tổ chức
Xác định khách hàng có cảm xúc tiêu cực để tập trung vào các chiến dịch và tương tác của bạn, đồng thời tối ưu hóa để có lợi nhuận cao hơn
Xác định khía cạnh kinh doanh với các vấn đề do khách hàng chỉ ra
Phân khúc khách hàng dựa trên cảm xúc của họ để chạy các chiến dịch được cá nhân hóa với các nỗ lực bán hàng, tiếp thị và hỗ trợ được nhắm mục tiêu
Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh bằng cách giải quyết các lĩnh vực quan tâm hoặc cơ hội được khách hàng đề cập
Nhận biết các khía cạnh kinh doanh đang hoạt động tốt và thưởng cho khách hàng hài lòng thông qua các chương trình khuyến mãi và khách hàng thân thiết

Mô hình cung cấp một danh sách các từ ảnh hưởng đến quyết định của mô hình trong việc gán một điểm cảm xúc cụ thể hoặc khía cạnh kinh doanh cho nhận xét phản hồi.

Chúng tôi sử dụng hai mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Mô hình đầu tiên gán cho mỗi nhận xét phản hồi một điểm cảm xúc. Mô hình thứ hai liên kết từng phản hồi với tất cả các khía cạnh kinh doanh có thể áp dụng. Các mô hình được đào tạo dựa trên dữ liệu công khai từ các nguồn trên mạng xã hội, bán lẻ, nhà hàng, sản phẩm tiêu dùng và ngành công nghiệp ô tô.

Các khía cạnh kinh doanh được xác định trước để mô hình liên kết với dữ liệu phản hồi bao gồm:

Quản lý tài khoản
Thanh toán và thanh toán
Hỗ trợ khách hàng
Nhận hàng tại cửa hàng
Đóng gói, vận chuyển và truy xuất
Đặt hàng trước
Giá
Quyền riêng tư và bảo mật
Khuyến mãi và phần thưởng
Biên lai và bảo hành
Đổi trả và hủy
Độ chính xác của thực hiện
Chất lượng trang web/ứng dụng

Lưu ý

Hiện tại, chúng tôi chỉ hỗ trợ phân tích cảm xúc về phản hồi của khách hàng tiếng Anh. Nhiều ngôn ngữ sẽ được hỗ trợ trong tương lai. Nếu phản hồi bằng ngôn ngữ khác được tải lên, mô hình sẽ vẫn trả về kết quả. Tuy nhiên, những kết quả này sẽ không chính xác.

Điều kiện tiên quyết

Ít nhất quyền của người đóng góp
Dữ liệu phản hồi văn bản hợp nhất. Chúng tôi thực sự khuyên bạn nên định cấu hình bảng dữ liệu phản hồi của mình dưới dạng bảng hoạt động loại ngữ nghĩa (Loại phản hồi).
ID khách hàng hợp nhất (UCID) từ hợp nhất dữ liệu để khớp bản ghi dữ liệu phản hồi văn bản với một khách hàng cá nhân.
ID phản hồi
Dấu thời gian phản hồi
Văn bản phản hồi

Dynamics 365 Customer Insights - Dữ liệu có thể xử lý tối đa 10 triệu bản ghi phản hồi cho một lần chạy mô hình. Mô hình có thể phân tích các nhận xét phản hồi lên đến 128 từ. Nếu nhận xét phản hồi dài hơn, phân tích chỉ xem xét 128 từ đầu tiên.

Lưu ý

Chỉ có thể định cấu hình một bảng phản hồi. Nếu có nhiều bảng phản hồi, hãy kết hợp chúng trong Power Query trước khi nhập dữ liệu.

Đặt cấu hình phân tích cảm xúc

Chuyển đến Dựđoánthông tin chi tiết>.
Trên tab Tạo, chọn Sử dụng mô hình trên ngăn xếp Phân tích cảm xúc khách hàng (xem trước).
Chọn Bắt đầu.
Đặt tên cho phân tích và cung cấp tên bảng đầu ra Khía cạnh kinh doanh và tên bảng đầu ra Điểm cảm xúc.
Chọn Tiếp theo.
Chọn Thêm dữ liệu cho phản hồi của khách hàng.
Chọn loại hoạt động ngữ nghĩa Phản hồi chứa dữ liệu phản hồi. Nếu hoạt động chưa được thiết lập, hãy chọn tại đây và tạo hoạt động đó.
Chọn các hoạt động để sử dụng cho phân tích cảm xúc này, sau đó chọn Tiếp theo.
Ánh xạ các thuộc tính trong dữ liệu của bạn với các thuộc tính mô hình.
Chọn Lưu.
Chọn Tiếp theo. Bước Xem lại và chạy hiển thị tóm tắt cấu hình và cung cấp cơ hội thực hiện các thay đổi trước khi bạn tạo phân tích.
Chọn Chỉnh sửa trên bất kỳ bước nào để xem lại và thực hiện bất kỳ thay đổi nào.
Nếu bạn hài lòng với các lựa chọn của mình, hãy chọn Lưu và chạy để bắt đầu chạy mô hình. Chọn Xong. Tab Dự đoán của tôi hiển thị trong khi dự đoán đang được tạo. Quá trình này có thể mất vài giờ để hoàn thành tùy thuộc vào lượng dữ liệu được sử dụng trong dự đoán.

Mẹo

Có trạng thái cho nhiệm vụ và quá trình. Hầu hết các quá trình phụ thuộc vào các quá trình ngược dòng khác, chẳng hạn như nguồn dữ liệu và làm mới hồ sơ dữ liệu.

Chọn trạng thái để mở ngăn chi tiết Tiến độ và xem tiến độ của nhiệm vụ. Để hủy bỏ công việc, hãy chọn Hủy bỏ công việc ở dưới cùng của ngăn.

Trong mỗi nhiệm vụ, bạn có thể chọn Xem chi tiết để biết thêm thông tin tiến độ, chẳng hạn như thời gian xử lý, ngày xử lý cuối cùng và bất kỳ lỗi và cảnh báo hiện hành nào được liên kết với nhiệm vụ hoặc quy trình. Chọn trạng thái Hệ thống Xem ở cuối pa-nen để xem các tiến trình khác trong hệ thống.

Xem kết quả phân tích

Chuyển đến Dựđoánthông tin chi tiết>.
Trong tab Dự đoán của tôi , hãy chọn dự đoán bạn muốn xem.

Có hai tab kết quả.

Tab Tóm tắt

Có bốn phần dữ liệu chính trong trang kết quả.

Điểm cảm xúc trung bình: Điểm cảm xúc giúp bạn hiểu cảm xúc tổng thể của tất cả khách hàng.
- Tiêu cực (-5 > 2)
- Trung tính (-1 > 1)
- Tích cực (2 > 5)
Phân bố khách hàng theo điểm cảm xúc: Khách hàng được phân loại thành các nhóm tiêu cực, trung lập và tích cực dựa trên điểm cảm xúc của họ. Di chuột qua các thanh trong biểu đồ để xem số lượng khách hàng và điểm cảm xúc trung bình trong mỗi nhóm. Dữ liệu này có thể giúp bạn tạo phân khúc khách hàng dựa trên điểm cảm xúc của họ.
Điểm cảm xúc trung bình theo thời gian: Cảm xúc của khách hàng có thể thay đổi theo thời gian. Chúng tôi cung cấp các xu hướng về cảm xúc của khách hàng trong phạm vi thời gian của dữ liệu của bạn. Chế độ xem này giúp bạn đánh giá tác động của các chương trình khuyến mãi theo mùa, ra mắt sản phẩm hoặc các can thiệp có giới hạn thời gian khác đối với cảm xúc của khách hàng. Xem biểu đồ bằng cách chọn năm quan tâm từ menu thả xuống.
Cảm xúc trên các khía cạnh kinh doanh: Cảm xúc trung bình trên các khía cạnh kinh doanh giúp bạn đánh giá khía cạnh nào của doanh nghiệp đã làm hài lòng khách hàng hoặc cần được chú ý nhiều hơn. Bản ghi phản hồi không phù hợp với bất kỳ khía cạnh kinh doanh nào được hỗ trợ được phân loại trong Khác. Sắp xếp dữ liệu bằng cách chọn bất kỳ cột nào.

Chọn tên của một khía cạnh kinh doanh để xem mô hình xác định khía cạnh kinh doanh như thế nào:
- Từ có ảnh hưởng: Những từ hàng đầu ảnh hưởng đến việc xác định khía cạnh kinh doanh của mô hình AI trong phản hồi của khách hàng. Hiển thị các từ xúc phạm: Cho phép bạn đưa các từ xúc phạm vào danh sách từ dữ liệu phản hồi ban đầu của khách hàng. Theo mặc định, tính năng này được tắt. Mặt nạ từ xúc phạm được hỗ trợ bởi mô hình AI và có thể không phát hiện tất cả các từ xúc phạm. Nếu bạn phát hiện một từ xúc phạm không được lọc như mong đợi, hãy cho chúng tôi biết.
- Mẫu phản hồi: Bản ghi phản hồi thực tế trong dữ liệu của bạn. Các từ được mã hóa màu theo ảnh hưởng của chúng đối với việc xác định khía cạnh kinh doanh.

Tab phân tích từ có ảnh hưởng

Có ba phần thông tin bổ sung giải thích cách thức hoạt động của mô hình cảm xúc.

Các từ hàng đầu góp phần tạo nên tình cảm tích cực: Các từ hàng đầu ảnh hưởng đến việc xác định cảm xúc tích cực trong phản hồi của khách hàng của mô hình AI.
Các từ hàng đầu góp phần vào cảm xúc tiêu cực: Các từ hàng đầu ảnh hưởng đến việc xác định cảm xúc tiêu cực trong phản hồi của khách hàng của mô hình AI.
Mẫu phản hồi: Bản ghi phản hồi thực tế, một bản ghi có cảm xúc tiêu cực và một bản có cảm xúc tích cực. Các từ trong bản ghi phản hồi được đánh dấu theo đóng góp của chúng vào điểm cảm xúc được chỉ định. Các từ góp phần vào điểm cảm xúc tích cực được đánh dấu bằng màu xanh lá cây. Các từ góp phần vào điểm âm được đánh dấu bằng màu đỏ. Chọn Xem thêm để tải thêm các mẫu phản hồi.

Hiển thị các từ xúc phạm: Cho phép bạn đưa các từ xúc phạm vào danh sách từ dữ liệu phản hồi ban đầu của khách hàng. Theo mặc định, tính năng này được tắt. Mặt nạ từ xúc phạm được hỗ trợ bởi mô hình AI và có thể không phát hiện tất cả các từ xúc phạm. Nếu bạn phát hiện một từ xúc phạm không được lọc như mong đợi, hãy cho chúng tôi biết.

Hành động dựa trên kết quả phân tích

Để tạo phân khúc khách hàng mới từ kết quả phân tích cảm xúc, hãy chọn Tạo phân khúc ở đầu trang kết quả mô hình.

Thiên vị tiềm năng

Như với bất kỳ tính năng nào sử dụng trí tuệ nhân tạo dự đoán, có thể có sự thiên vị tiềm ẩn trong dữ liệu bạn sử dụng để dự đoán cảm xúc của khách hàng. Ví dụ: nếu bạn chỉ thu thập phản hồi kỹ thuật số, bạn có thể bỏ lỡ phản hồi từ những khách hàng chủ yếu kinh doanh trực tiếp với bạn, điều này ảnh hưởng đến đầu ra của tính năng.

Vì tính năng này sử dụng các phương tiện tự động để đánh giá dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đó, do đó nó có khả năng được sử dụng như một phương pháp lập hồ sơ, vì thuật ngữ đó được định nghĩa bởi luật và quy định về quyền riêng tư. Việc bạn sử dụng tính năng này để xử lý dữ liệu có thể phải tuân theo các luật hoặc quy định đó. Bạn có trách nhiệm đảm bảo rằng việc sử dụng Customer Insights - Dữ liệu, bao gồm phân tích cảm xúc, tuân thủ tất cả các luật và quy định hiện hành, bao gồm luật liên quan đến quyền riêng tư, dữ liệu cá nhân, dữ liệu sinh trắc học, bảo vệ dữ liệu và bảo mật thông tin liên lạc.