按照上述流程，您可以对大量客户数据进行情绪分析。现在，通过使用这些数据，您的产品团队将能够：
1.更好地了解客户需求——由于客户经常在社交媒体和论坛上发布他们的问题，这些应用程序为产品决策提供了更好的背景。您可以通过调查客户帖子获得有关产品功能的实时反馈。
2.寻找机会——最神奇的创业成功案例之一来自Freshdesk。Girish Mathrubootham 发现了一篇 HackerNews 论坛帖子，其中有人概述了客户支持技术解决方案存在的问题。
在社交媒体和消息论坛中抓取和分析客户情绪是进行大规模市场研究的一种未被充分利用的方法。
3.概述未来产品功能——使
用带有“积极情绪”的帖子，您可以找到可以直接融入产品的“生活质量”改进。带有“消极情绪”的帖子可用于查找可以融入产品的最受欢迎功能。
如果优化情绪分析的不同方面，这些好处就会叠加。在下一节中，我们将把不同的产品开发方面与您可以优化的特定指标关联起来
如何优化情感分析算法以用于产品开发？
根据您的具体目标，您需要优化不同的指标。
- 识别关键问题：当发现尽可能多的负面问题（例如，错误、可用性问题）时，优先回忆负面情绪。
- 促进积极反馈：为了展示积极的客户体验，注重积极情绪的精确度，以确保您强调的是真诚的赞扬。
- 整体情绪分析表现：使用准确度或F1 分数来评估模型在所有情绪类别中的表现。
- 优先级：使用AUC对不同的反馈、支持票等进行排名，并根据模型对预测情绪的信心来解决它们。
在将人工智能和情绪分析用于产品开发时，了解其可能失败的地方非常重要。当您大规模使用情绪分析时，错误率和计算中的微小偏差都会影响您获得的数据。
现在我们了解了情绪分析 瑞士手机号码 的基本思想，让我们探索一下所涉及的工作流程。
如何分析客户的情绪？
让我们详细了解一下分析客户情绪的过程。以下是对数据进行情绪分析应采取的步骤：根据您执行的具体分析任务，您的来源会有所不同。例如：
- 寻找新功能——客户经常抱怨他们的技术栈缺少特定功能。寻找这些想法的最佳方式是通过社交媒体。因此，您需要从社交聆听工具（例如 Reddit、X 等）收集数据。
- 查找缺陷功能——如果你想知道产品出了什么问题，最好使用收集所有客户信息的客户服务平台。像Kommunicate这样的平台可以帮助你了解有关产品的所有相关数据。
- 获得竞争优势 –要了解竞争对手的立场并了解他们的新功能，最好观看公关发布和新闻报道。这些来源是可靠的，可以让您直接了解竞争对手的发展方向。
2.清理数据
您的数据将来自很多来源。虽然客户服务平台可以为您提供格式良好的数据以供 AI 使用，但大多数其他平台却无法提供。您可以使用以下一些流程来清理数据：
- 删除不相关的字符：消除 HTML 标签、易记的字符和符号。
- 处理 URL 和提及：决定是否删除它们、用通用标记（例如“URL”、“USER”）替换它们、或保留它们。
- 纠正拼写错误：使用拼写检 以自动化品牌和客户之间的 查库或技术来纠正常见的拼写错误。
- 删除重复项：消除重复的条目以避免分析出现偏差。
3. 将数据转换为人工智能可读的格式
清理数据后，您需要将 AI 数据转换为 AI 可以直接使用的形式。此过程分为以下几个阶段：
- 标记化：将文本拆分为单个单词或标记。
- 小写：将所有文本转换为小写以确保一致性。
- 删除停用词：删除不包含太多情感 比特币数据库美国 的常用词（例如“the”、“a”、“is”）。
4.从数据中提取特征
通过从数据中提取特征，您可以在 AI 模型执行情绪分析时为其提供更好的上下文和语义含义。您可以使用词袋或 n-gram 等 嵌入模型来实现这一点。