Detalhes da Análise de Sentimento

A análise de sentimento no CX é calculada usando o IBM Watson Natural Language Processing em agregação com o NPS. Projetamos uma maneira útil e fácil de fornecer análise de sentimento baseada em NPS nos comentários dos clientes. É assim que o widget Análise de sentimento no CX se parece:

Para entrar em detalhes, estes são os 2 componentes principais na análise de sentimento:

1. Palavras-chave e pontuação de sentimento recebidas do IBM Watson NLP
2. NPS (Net Promoter Score) dado pelo cliente

Keywords : palavras-chave são as palavras relevantes identificadas no comentário do cliente pelo processamento de linguagem natural. Essas palavras-chave são realçadas com o comentário no widget de análise de sentimento.

Vamos dar um exemplo: este é um comentário de um cliente que deu feedback sobre um restaurante - Loved the ambience of the restaurant. We would like to visit again.

• As palavras-chave aqui podem ser - Amei, Ambiente, Restaurante, Visite novamente.
• O NLP do IBM Watson identifica as palavras-chave com vários parâmetros associados a cada palavra-chave
• O parâmetro Sentiment fornece o valor do sentimento dessa palavra-chave que fica entre 0-1. Quanto maior o valor, mais positivo é o uso da palavra-chave
• Nosso sistema tem um limite de valor que determina o sentimento positivo/neutro/negativo dessa palavra-chave
• Esse sentimento é representado para cada palavra-chave com um código de cores em que vermelho é negativo, amarelo é neutro e verde é positivo
É assim que as palavras-chave são representadas junto com o comentário:

O NPS é um indicador do sentimento geral de um cliente. Assim, o NPS dado por um cliente é exibido junto com seu comentário no widget, destacado em uma cor que representa o sentimento do cliente onde Vermelho é Negativo, Amarelo é Neutro e Verde é positivo