感情分析の詳細

CX のセンチメント分析は、IBM Watson Natural Language Processing を使用して NPS と集約して計算されます。私たちは、顧客のコメントに対する NPS 主導のセンチメント分析を提供する、便利で簡単な方法を設計しました。 CX のセンチメント分析ウィジェットは次のようになります。

さらに詳しく説明すると、センチメント分析の 2 つの主要なコンポーネントは次のとおりです。

1. IBM Watson NLP から受け取ったキーワードと感情スコア
2. お客様から付与されたNPS(ネットプロモータースコア)

Keywords : キーワードは、顧客のコメントから自然言語処理によって特定された関連性のある単語です。これらのキーワードは感情分析ウィジェットのコメントとともに強調表示されます。

例を見てみましょう: これは、レストランに対してフィードバックを行った顧客からのコメントです - Loved the ambience of the restaurant. We would like to visit again.

• ここでのキーワードは、気に入りました、雰囲気、レストラン、再訪です。
• IBM Watson の NLP は、各キーワードに関連付けられた複数のパラメーターを使用してキーワードを識別します。
• Sentiment パラメーターは、そのキーワードのセンチメントの値を 0 ～ 1 の範囲で提供します。値が大きいほど、キーワードの使用がよりポジティブになります。
• 私たちのシステムには、そのキーワードのポジティブ/ニュートラル/ネガティブな感情を決定する値のしきい値があります。
• この感情はキーワードごとにカラーコードで表され、赤はネガティブ、黄色はニュートラル、緑はポジティブです。
キーワードがコメントとともにどのように表現されるかは次のとおりです。

NPS は、顧客の全体的なセンチメントを示す指標です。したがって、顧客から提供された NPS は、顧客のコメントとともにウィジェットに表示され、顧客の感情を表す色で強調表示されます (赤はネガティブ、黄色は中立、緑はポジティブ)