有一些技术可以让客户表达对品牌或产品的看法。例如，客户可以通过客户评论、用户生成内容、呼叫中心日志和调查来表达自己的看法。
此类反馈的挑战在于，有时，人类很难审查每条评论并从中得出什么结论。这就是为什么计算客户情绪分数对企业至关重要。
确定客户对品牌或产品的情绪非常复杂。它涉及大量人工智能 阿曼电报号码数据 和机器学习技术。因此，作为企业主，您需要了解这些技术如何运作。因此，让我们深入探讨如何进行情绪评分以及如何计算它。
情绪评分使用 AI 工具来确定客户对品牌或产品的感受。NLP （自然语言处理）和 NER（命名实体识别）是情绪评分中最常用的两种 AI 和机器学习技术。
这些技术通过计算文本的极性、进行语义聚类、量化否定、词形还原和标记词性来更全面地分析客户。
这很重要，因为虽然客户情绪评分是以数字表示的频谱给出的，但客户反馈是以陈述形式给出的。这些陈述的规模可以呈指数级增长。随着您通过社交媒体、SEO、引文服务提供商等推广您的品牌，更多的人会与您的品牌互动。这意味着会有更多人对您发表看法。 阅读实时情绪分析在品牌建设中的 5 个用例
因此，这项技术会分析这些陈述并量化所使用的单词和短语。客户情绪分析模型使用自然语言处理，考虑反馈的上下文和反馈中的情绪，并分析来自不同语言的内容。只有经过这种量化，我们才能得到积极情绪分数、消极情绪分数或中性分数。
情绪分析指南
正面、负面或中性
最初，进行情绪评分的方式更为传统。例如，在社交媒体上，企业仅依赖显示点赞、分享和评论数量的分析。虽然这种评分方式提供了一些见解，但也可能产生误导。
算法必须喜欢该内容，它才能在给定的社交媒体平台上表现良好。因此，一段内容可以在社交媒体上广为流传，不是因为人们喜欢你的业务，而是因为内容符合算法的需求。
利用当前的技术，进行情绪评分可以更好地描绘出市场对您的产品和品牌的看法。通过分析人们的言论，您可以全面了解您的业务。
阅读如何进行情绪分析以改善客户体验？
情绪评分可以简单到将分析结果限定为正面、负面或中性。正面评分意味着人们对您的业务评价良好。网上有很多这样的服务和产品评论，但这里是一个例子。