Detalles del análisis de opinión

El análisis de opinión en CX se calcula utilizando IBM Watson Natural Language Processing en conjunto con NPS. Hemos diseñado una manera útil pero fácil de proporcionar un análisis de sentimiento basado en NPS sobre los comentarios de los clientes. Así es como se ve el widget de análisis de sentimiento en CX:

Para entrar en detalles, estos son los 2 componentes principales en el análisis de sentimiento:

1. Palabras clave y puntaje de opinión recibidos de IBM Watson NLP
2. NPS (Net Promoter Score) otorgado por el cliente

Keywords : las palabras clave son las palabras relevantes identificadas a partir del comentario del cliente mediante el procesamiento del lenguaje natural. Estas palabras clave se resaltan con el comentario en el widget de análisis de opinión.

Tomemos un ejemplo: este es un comentario de un cliente que dio su opinión sobre un restaurante: Loved the ambience of the restaurant. We would like to visit again.

• Las palabras clave aquí pueden ser: Amado, Ambiente, Restaurante, Visitar nuevamente.
• El NLP de IBM Watson identifica las palabras clave con múltiples parámetros asociados a cada palabra clave
• El parámetro Sentiment proporciona el valor del sentimiento de esa palabra clave que se encuentra entre 0 y 1. Cuanto mayor sea el valor, más positivo es el uso de la palabra clave.
• Nuestro sistema tiene un umbral de valor que determina el sentimiento positivo/neutral/negativo de esa palabra clave
• Este sentimiento se representa para cada palabra clave con un código de color donde el rojo es negativo, el amarillo es neutral y el verde es positivo.
Así es como se representan las palabras clave junto con el comentario:

El NPS es un indicador del sentimiento general de un cliente. Por lo tanto, el NPS proporcionado por un cliente se muestra junto con su comentario en el widget, resaltado en un color que representa el sentimiento del cliente, donde el rojo es negativo, el amarillo es neutral y el verde es positivo.