
تحليل المشاعر هو طريقة تُستخدم لتقييم نبرة اللغة المكتوبة أو المنطوقة، وتحديد ما إذا كانت المشاعر إيجابية أم سلبية أم محايدة، وإلى أي مدى.
رؤى حول تجربة العملاء: يُعد ذلك أمرًا بالغ الأهمية لفهم تجارب العملاء وتصوراتهم استنادًا إلى التعليقات الواردة في التقييمات عبر الإنترنت، والتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي، واستطلاعات أبحاث السوق.
استخراج النصوص: فرع من فروع استخراج المعلومات النصية يهدف إلى استخلاص المعلومات المفيدة من مصادر نصية متنوعة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتعيين درجات للمشاعر في النص، مثل -1 للمشاعر السلبية و+1 للمشاعر الإيجابية.
قدرات معالجة البيانات: يمكن لأدوات تحليل المشاعر الحديثة، التي تعتمد على الخوارزميات، معالجة كميات ضخمة من البيانات بدرجة عالية من الاتساق والدقة.
يُعد تحليل المشاعر أمرًا ضروريًا للشركات لقياس ردود فعل الجمهور تجاه منتجاتها وخدماتها وصورة علامتها التجارية بشكل عام. ومن خلال فهم مشاعر العملاء، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات مستنيرة، وتحسين تجارب العملاء، وتعزيز استراتيجياتها التسويقية، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة رضا العملاء وولائهم.

Turn support conversations into sales opportunities. Boost repeat sales and loyalty purchases with AI-powered next-gen support experience. Power support agents with the right context, data, and support channels and help them win customers for lifetime.

Say good bye to slow and outdated legacy contact center solutions. Transition to a cloud-based contact center set up to deliver a fast, scalable, connected, and omnichannel communication experience to your customers.

Support and Maximize customer interactions with an Omni Contact Center, embracing preferred channels like Email, Voice, Social Media & Chat. Gain a unified view of their journey and boost productivity with seamless CRM integration and automated Call Center operations.

Exotel's connected customer conversation allows for easy scalability and flexibility, making it a cost-effective solution for healthcare providers of all sizes.