线声誉
按类别分析客户评论
在最近的技术进步之前，客户评论是根据简单的负面/正面二元性进行分类的。最终我们可以为每个销售点提供一个详细信息。所以不是很精确。
从现在开始，客户评论的语义分析可以根据目标主题（例如接待、开放时间、交付甚至建议）来检测、分组和排序评论。在下面的示例中，我们可以看到人工智能在同一客户评论中检测到不同的主题。
使用语义分析分析客户评论的示例
使用语义分析分析客户评论的示例
除了发生情况之外，该工具还根据积极或消极方面对主题进行明显的分类。这种数据的交叉引用可以突出观点的主要主题及其语气。
在下面的示例中，我们注意到客户评论主要涉及员工、氛围和欢迎。
分类类别语义分析顾客评论
Digitaleo语义分析季度报告摘录
因此，您可以一眼看出您网络的优势和需要进步的领域 ！对于调整您的行动计划很实用。
按地点分析客户评论
对客户评论的语义分析还允许您对邻近程度进行排名，并按销售点提供详细信息。
在下面的示例中，我们注意到某些销售点的正面评价为 100%（干得好！），而其他销售点的负面评价则超过 50%。因此，地域差异就凸显出来了。
分类类别建立顾客评论语义分析
通过语义分析从网络设施排名中摘录
这种邻近分析为您提供了多种优势来优化客户的满意度。首先，通过识别“好学生”，你可以发现他们的优势。然后您可以在整个网络上复制它！然后，分析会突出显示您的进展领域。您可以查看哪些地方出现问题，找出原因，并实施纠正措施。
很高的评价（100% 正面评价）。与此同时，您的巴黎机构对同一主题的负面意见得分达到了 67%。所以有一个问题。也许您应该考虑为您在巴黎的团队提供客户接待培训？如果没有主题和地点的详细信息，您将不会意识到这种差异，也无法采取行动。因此，通过对客户评论进行
语义分析，您可以改善客户体验。通过在消费者对您进行评分之前采取上游行动，您可以提高您的电子声誉！
语义分析意图客户评论
2. 借助意图的语义分析，走得更远
深度语义分析通过添加意图检查来处理客户评论的内容。这项技术使 土耳其 WhatsApp 领先 得在同一消息中区分客户的感受成为可能。她了解其中的细微差别，让您拥有公平和全球的视野。
以一位顾客为例，他写道：“产品有缺陷，仅使用一周就坏了！还好售后服务很快就进行了换货。”通过在事件中添加意图，客户评论的语义分析会将评论分类为“产品”主题的负面评论，以及“售后服务”主题的正面评论。这样可以对您的销售点中的客户旅程进行极其详细的研究和精确的愿景！
与按主题和地区分类一样，对意图的研究可以加深您的优势和需要改进的领域。这使您可以为每个销售点准备详细的行动计划！