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战略性情绪分析的5大数据来源

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   发表时间:2016-06-23  

【编者按】每个公司都想知道客户对自身的感受。而情绪分析可以获取更具细粒度的信息,还能用于提高员工的满意度。本文作者为 Andrew C. Oliver,文章系国内 ITOM管理平台 OneAPM 编译呈现。

在世界的某个角落,有人发推特说“这家航空公司太糟糕了!”在过去,这些抱怨就被忽视了。现在,许多航空公司会充满歉意地回应(“对于您的不愉快经历,我们深感抱歉——请发私信给我们,我们会努力解决”)或邀请你拨打一个800号码(不过你可能一直在等待接通中)。

名为情绪分析的工具,或消极与积极情绪的数学上分类,使公司可以借助更有效的方式分析各种通信渠道中的语言数据,不仅限于推特。测量公司内外部的情绪状态,是非常有价值的。以下是五个最有价值的情绪数据来源。

 

客户问询

当客户询问你的产品或服务时,整体情绪的指标,信息的长度,用词,都可以与以往的询问相对比。不同的询问需要不同的处理方式。

 

客户服务

当客户投诉一个问题时,他或她是真的不愉快呢,还是简单地询问呢,“嗨,你们能查询一下这个问题吗?” 这些互动的情绪分析有助于跟踪客户对公司或产品的感觉。客户关系稳固吗?当与一个没有经验的接线员沟通时,客户感到满意吗?

 

员工互动

当员工在交谈时,他们是开心的吗?满意吗?同样,有哪些员工感到不愉快或不满意呢?你已经对邮件进行木马和IP入侵的扫描,为什么不扫描情绪呢?无论是电子邮件,Slack,还是其他聊天工具,沟通和情绪分值都是非常有用的工具,可以了解员工的感受,以及他们离开公司的可能。

 

与 HR 的互动

当HR与员工交谈时,互动是怎么样的?他们解决问题了吗,或是员工最后悻悻地离开了?开心的员工更有可能留在公司,至少不太容易起诉。

 

新闻和公共数据

对于大型上市公司,这点特别有用。当然,你的公关公司会在每个月底给你发送数据列表,但是,你的新闻趋势是积极还是消极的,话题又是什么呢?

通过观察这些数据集,你可以加强自身的市场营销和公关运营,还可以改善员工流动率,并最终提高客户服务水平。情绪分析对于大多数开发人员都是现成的,容易获得的。它提供了一个量化业务成功的有效方法,并借助数据科学来提高业务水平。

本文系 OneAPM 工程师编译整理。OneAPM 能为您提供端到端的应用性能解决方案,我们支持所有常见的框架及应用服务器,助您快速发现系统瓶颈,定位异常根本原因。分钟级部署,即刻体验,性能监控从来没有如此简单。想阅读更多技术文章,请访问 OneAPM 官方技术博客

本文转自 OneAPM 官方博客

原文地址: 
http://www.javaworld.com/article/3084477/application-development/5-big-data-sources-for-strategic-sentiment-analysis.html

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