Elaborazione del linguaggio - Computer che leggono e interpretano

I sistemi di analisi del sentiment producono solitamente i seguenti output tipici quando vengono forniti input testuali, che offrono un'interpretazione categoriale del testo sottostante:

• Positivo - Il contenuto testuale ha un'implicazione e una sentimentalità positive
• Neutro - Il contenuto testuale ha un'undertone e una sentimentality negativi
• Negativo - Il contenuto testuale ha un'undertone e una sentimentality negativi

È importante notare che le persone hanno curato i lessici nel corso di molti anni, sottolineando che sono necessari dati di alta qualità affinché i sistemi di intelligenza artificiale possano funzionare bene e raggiungere gli obiettivi desiderati.

Panoramica della sfida organizzativa

Date molteplici endpoint di comunicazione e le dimensioni delle operazioni delle organizzazioni, è difficile monitorare il sentiment all'interno di un'organizzazione. Dipendenti e clienti possono essere distribuiti in diverse regioni, aree o dipartimenti in cui le parti interessate e i clienti esprimono un sentiment positivo mentre altri rappresentano un sentiment negativo. Pertanto, determinare il sentiment nell'intero spettro delle operazioni di un'organizzazione è difficile.

È essenziale comprendere le percezioni organizzative generali sia internamente che esternamente. Tradizionalmente, i sondaggi hanno svolto questa funzione, sebbene possano essere distorti in base agli individui motivati a compilarli. L'uso dei social media e di altre fonti di dati può contribuire a comprendere il sentimento organizzativo. A titolo di esempio, un marchio di abbigliamento multinazionale e ampiamente riconosciuto come Adidas, con una presenza in molteplici paesi che opera in diverse lingue attraverso contesti culturali molto differenti. Differenti livelli di sentimento saranno probabilmente osservati tra le varie regioni. Identificare un sentimento negativo è un buon modo per affrontarne le cause, con conseguente aumento delle vendite e, quindi, un contributo al risultato netto.

Dati Organizzativi Disponibili come Input per l'AI

Di seguito un elenco di potenziali fonti di dati che possono essere utilizzate come mezzo per l'analisi del sentiment:

• Piattaforme di social media tra cui Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• Sistemi di gestione delle relazioni con i clienti inclusi Salesforce, Microsoft CRM
• Email e lettere organizzative inviate tra dipendenti e clienti
• I sistemi dei call center come Cisco e Google Voice sono in grado di fornire trascrizioni delle conversazioni
• Aggregatori di recensioni come le recensioni di Google e Facebook che classificano le attività elencate tra 1-5 stelle

Alcuni problemi legati ai dati si presentano quando si combinano informazioni da fonti multiple. Un problema evidente è come collegare accuratamente i clienti attraverso vari set di dati. In questo caso di studio, suggeriamo di trattarli come entità indipendenti per scoprire il sentiment aggregato attraverso un'intera organizzazione e non a livello individuale. Data la lunghezza dell'input testuale, le strutture dei dati devono essere selezionate con cura sia nello schema del database che all'interno dei vari script utilizzati per elaborare i dati stessi.

Metodologia di Integrazione

Di seguito una panoramica del processo che eseguiremmo ad alto livello per analizzare fonti testuali all'interno di un'organizzazione:

1. Identificare i riferimenti testuali e i sistemi che li acquisiscono, determinare quale testo è un candidato adatto per l'analisi
2. Estrai fonti testuali tramite API REST e inviale a un provider di cloud computing per l'analisi in tempo reale
3. Elabora i feed attraverso Telemus AI™ e restituisci i feed video aumentati al sistema di monitoraggio della sicurezza
4. Imposta avvisi personalizzati per il personale di sicurezza in base a ciò che viene rilevato

Poiché Telemus AI™ si occupa della maggior parte del lavoro, l'organizzazione può concentrarsi sulla logica di business e sull'interpretazione dei risultati anziché sull'implementazione tecnica.

Applicazioni Organizzative

Di seguito sono elencate altre potenziali applicazioni per la tua organizzazione:

• Analizza gli endpoint dei social media online di un'organizzazione e determina il sentiment generale.
• Monitorare le note dei clienti su sistemi CRM come Salesforce per determinarne il contenuto.
• Analizzando le email per ottenere una metrica aggregata generale del sentiment all'interno di un'organizzazione.
• Elaborare automaticamente le trascrizioni delle conversazioni telefoniche e identificare le esperienze dei clienti sia positive che negative.
• Analizzando i feedback lasciati sui siti web aggregatori di recensioni e le relative valutazioni.
• Rilevare automaticamente i comportamenti antisociali intrapresi tramite mezzi digitali e contrastarli prima che si intensificassero, portando a un'esperienza utente migliorata.

Poiché ci sono molte fonti di dati a cui le organizzazioni tipicamente hanno accesso, si consiglia di inserirle in un data lake prima di immetterle in un sistema di intelligenza artificiale; ciò contribuirà a garantire la ripetibilità e l'auditabilità.

Benefici potenziali e realizzati

Una comprensione più dettagliata delle percezioni generali di un'organizzazione sia al suo interno che all'esterno fornisce vantaggi significativi nella gestione proattiva delle relazioni. Interpretare e agire in base ai feedback può fornire un prodotto o un servizio migliore agli azionisti e ai clienti. In un mondo sempre più digitale, le organizzazioni devono capire cosa dice la loro impronta digitale su di loro. Una maggiore comprensione della composizione demografica delle fonti da cui provengono tali feedback può anche contribuire a migliorare le esperienze per tutti.

Telemus AI™ è un'azienda di intelligenza artificiale con sede in Australia che fornisce soluzioni avanzate a enti governativi e aziende. Contattaci oggi per una consulenza gratuita su come Telemus AI™ può essere integrato nella tua organizzazione.