使用 AI Builder 情绪分析解决的业务问题
AI Builder 情绪分析提供对所分析文本的情绪的见解。 与 Microsoft Power Platform 完全集成后，您可以自动执行各种可能需要手动执行的应用场景。
情绪分析为您的业务提供许多可能的应用程序，包括：
使用来自社交媒体的数据分析品牌的情绪，并触发针对负面客户输入的警报。
对调查中的负面客户反馈发送自动回复。
分析每个产品、地理位置、客户代表等用户情绪的趋势。
在将电子邮件发送给重要客户之前，请检查电子邮件的情绪。
分析社交媒体感知
通过 AI Builder 情绪分析，您可以分析品牌或产品的社交媒体感知。
您的客户使用 Twitter、Facebook 等社交媒体表达他们对您的品牌、产品、问题等的意见。 考虑到新客户在决定与您的公司互动之前查看此类意见，所有公司保持积极的品牌感知很重要。
示例：
一位银行客户使用用于表达不满的银行井号标签发布推文，表示他们无法访问其帐户，并且没有收到有关可能的站点维护的通知。
预生成 AI Builder 情绪分析模型将分析此类推文的情绪分析，并触发流以向客户服务代表发送通知。
客户服务代表将立即响应负面推文并作出解释，说明每周站点维护时间为从上午 12:00 到凌晨 2:00，并且帐户信息将很快可用。 预期的结果是，社交媒体上的快速响应将有助于改善客户对银行的体验。
分析电子邮件情绪
通常，在与客户通信时，您希望在电子邮件中保持积极或中立的声音。 情绪分析可以确认您的电子邮件是否已按照您预期的情绪编写。
示例：
产品经理希望通过电子邮件与公司以外的客户接洽，但不确定他们的电子邮件是否合适。
在经理通过预生成的 AI Builder 情绪分析模型运行电子邮件文本后，结果显示电子邮件包含负面情绪。
产品经理将调整几个语句，以便看起来更加中立。 通过预生成的 AI Builder 情绪分析模型重新运行电子邮件表明，电子邮件的情绪是积极的，因此可以发送。
分析员工士气和工作场所健康状况
员工士气和工作场所健康是有关公司幸福感的重要信号。 情绪分析可用于通过分析员工的反馈来标识员工满意度。
示例：
HR 经理希望更好地了解员工对新 HR 医疗保险单的情绪。 经理分析调查中输入的员工意见的情绪。 经理在注意总体中立情绪时，提取所有负面情绪意见。
在浏览意见时，经理发现许多员工不了解保险单的好处。 因此，经理主动开展午餐研讨会，仔细检查保险单详细信息以解决问题。
现在，您已经了解了许多业务应用场景中的一些应用场景，它们可以借助预生成的 AI Builder 情绪分析模型进行增强。