Sentiment Analysis
Duygu Analizi
Geri bildirimin olumlu, olumsuz veya nötr olduğunu belirlemek için metni AI ile analiz etme.
Kategori
Analitik ve İçgörüler
Detaylı Tanım
Duygu analizi, metin tabanlı geri bildirimin duygusal tonunu otomatik olarak belirlemek için yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) kullanır. Müşteri yorumlarını olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırır ve belirli duyguları tespit edebilir.
Duygu Analizi Nasıl Çalışır: 1. Metin İşleme: Geri bildirim temizlenir ve hazırlanır 2. Özellik Çıkarma: Anahtar kelimeler, ifadeler ve kalıplar belirlenir 3. Sınıflandırma: AI modelleri duygu kutupunu belirler 4. Puanlama: Geri bildirim bir duygu skoru alır (örneğin, -1 ile +1 arası)
Duygu Analizi Türleri: - Kutup Tespiti: Olumlu, olumsuz veya nötr - Duygu Tespiti: Sevinç, öfke, üzüntü, korku, şaşkınlık - Yönü Bazlı: Belirli konular hakkında duygu (hizmet, fiyat, kalite) - Aciliyet Tespiti: Zamana duyarlı sorunları belirleme
Pratik Örnekler
Müşteri yorumu: "Ürün harika ama kargo rezalet!" AI sistemi bunu analiz eder: Ürün için +0.8 (olumlu), kargo için -0.9 (olumsuz). Her yön ayrı puanlanır.
Sosyal medya paylaşımı: "Bu markadan bir daha ASLA alışveriş yapmayacağım!!!" sistem bunu -0.95 puanla işaretler ve acil dikkat gerektiren kritik uyarı olarak yöneticiye bildirir.
Otel değerlendirmesi: "Oda temiz, personel güler yüzlü, kahvaltı çeşitli." AI her öğeyi ayrı puanlar: oda +0.7, personel +0.8, kahvaltı +0.6. Genel skor +0.7 olumlu.
Yaygın Kullanım Alanları
İlişkili Terimler
Text Analytics
Metin Analizleri
Yapılandırılmamış metin geri bildiriminden anlamlı içgörüler çıkarma süreci.
Verbatim Feedback
Kelimesi Kelimesine Geri Bildirim
Açık uçlu anket sorularıyla yakalanan birebir müşteri yorumları.
Theme Analysis
Tema Analizi
Müşteri geri bildirimini yinelenen konular ve kalıplara kategorize etme.
AI-Powered Analysis
Yapay Zeka Destekli Analiz
Müşteri geri bildirimini otomatik analiz etmek ve içgörü çıkarmak için yapay zeka kullanımı.