Comments Analytics की जानकारी
Comments Analytics एक ऐसी सेवा है जो ग्राहकों की टिप्पणियों का विश्लेषण करने के लिए AI-संचालित तकनीक का उपयोग करती है। यह विभिन्न प्लेटफॉर्मों जैसे वीडियो टिप्पणियों, सोशल पोस्ट टिप्पणियों, उत्पाद पृष्ठ समीक्षाओं आदि से मूल्यवान, स्पष्ट, महत्वपूर्ण और उल्लेखनीय ज्ञान प्राप्त करती है।
मुख्य विशेषताएँ
भाव-विश्लेषण (Sentiment Analysis)
भाव-विश्लेषण, पाठ का संदर्भ-आधारित खनन है जो स्रोत सामग्रियों में व्यक्तिपरक जानकारी को निकालता है और व्यवसायों को अपने ब्रांड, उत्पाद या सामग्री के सामाजिक भाव को समझने में मदद करता है जबकि ऑनलाइन टिप्पणियों की निगरानी की जाती है। यह पाठ में एन्कोड की गई भावना को देखता है और ग्राहक प्रतिक्रिया, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं और वीडियो टिप्पणियों का विश्लेषण करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। सोशल मीडिया निगरानी, प्रतिष्ठ प्रबंधन और ग्राहक अनुभव कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जो भाव-विश्लेषण से लाभान्वित हो सकते हैं।
कीवर्ड निकालना (Keywords Extraction)
कीवर्ड निकालना आमतौर पर एक श्रृंखला की टिप्पणियों से मुख्य जानकारी निकालने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक पाठ विश्लेषण विधि है जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग (NLP) विधियों का उपयोग होता है ताकि पाठ से सबसे महत्वपूर्ण शब्दों और अभिव्यक्तियों को निकाला जा सके। आप यह देख पाएंगे कि कौन से विषय आपके उपभोगकर्ताओं में सबसे ज्यादा चर्चा कर रहे हैं और इस प्रक्रिया को स्वचालित करने से आपकी ग्राहक सेवा इकाई का समय बचेगा। शब्द बादल या टैग बादल कीवर्ड निकालना के अन्य उदाहरण हैं। वे पाठ के सबसे अधिक प्रयुक्त शब्दों के विजुअलाइजेशन को शब्द समूहों में दिखाते हैं।
कैटेगरी निकालना (Category Extraction)
टिप्पणियों विश्लेषण में कैटेगरी निकालना में टिप्पणियों या प्रतिक्रियाओं को स्वचालित रूप से पहचाना और पूर्व-परिभाषित कैटेगरियों या विषयों में वर्गीकृत करना शामिल है। यह प्रक्रिया प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग (NLP) और मशीन लARNING तकनीकों का उपयोग करती है ताकि टिप्पणियों की सामग्री को समझा जा सके और उन्हें संबंधित कैटेगरियों में सौंपा जा सके। व्यवसायों के लिए, कैटेगरी निकालना एक सीमा के लाभ प्रदान करता है। इसमें बड़ी मात्रा में ग्राहक प्रतिक्रिया के विश्लेषण को सुव्यवस्थित करना शामिल है जिससे सबसे ज्यादा चर्चा किए जाने वाले विषयों या मुद्दों को आसानी से पहचाना जा सकता है। इसके अतिरिक्त, यह उत्पाद विकास, ग्राहक सेवा सुधार और मार्केटिंग रणनीतियों के लिए मूल्यवान ज्ञान प्रदान करता है।
उपयोग के मामले
Comments Analytics का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक व्यवसाय चला रहे हैं तो आप ग्राहकों की टिप्पणियों का विश्लेषण करके उनकी पूर्वानुमान, दर्द बिंदु और सुधार के क्षेत्रों को समझ सकते हैं और इस जानकारी का उपयोग करके अधिक प्रभावी मार्केटिंग रणनीतियों को विकसित कर सकते है, उत्पाद या सेवा पेशकशों को सुधार सकते हैं और ग्राहक वफादारी को बढ़ा सकते हैं।
प्राइसिंग
Comments Analytics के प्राइसिंग के बारे में विशेष जानकारी प्राप्त करने के लिए, हमारे पूर्वानुमान, पूर्वानुमान, पूर्वानुमान और पूर्वानुमान के साथ संपर्क करें।
तुलनाएँ
Comments Analytics के साथ अन्य समान सेवाओं की तुलना करने के लिए, हमें उनके मुख्य विशेषताओं, उपयोग के मामलों, प्राइसिंग और सेवा गुणवत्ता को देखना होगा।
उन्नत टिप्पणियों
Comments Analytics के साथ काम करने के लिए, हमें अपनी टिप्पणियों को सही तरीके से इनपुट करना होगा, जैसे कि Google Spreadsheet के माध्यम से या विभिन्न प्लेटफॉर्मों से टिप्पणियों को निकालने के लिए Google Chrome Extension का उपयोग करना। हमें भी अपने पूर्वानुमान, पूर्वानुमान, पूर्वानुमान और पूर्वानुमान के साथ संपर्क करने के लिए तैयार रहना होगा यदि हम विशेष रिपोर्टों की आवश्यकता है।
