Comments Analytics
评论分析是一个从各种来源（如网页、社交媒体帖子和视频）提取和分析评论的平台。它使用AI技术提供有价值的关于客户思想、情感、动机和决策过程的见解。
收录于 2023-05-23
提供 Website. 超过7.643K月访问量。
如何使用 Comments Analytics？
要使用评论分析，您可以使用多种方法导入评论，包括复制/粘贴、网站抓取或上传Excel的CSV/XLSX文件。该平台支持23种语言，并使用高级自然语言处理（NLP）技术来分析评论并提取关键词组。您可以轻松定制和部署模型以获得干净的见解。
Comments Analytics 的核心功能 ？
情感分析：从评论中提取主观信息和情绪，了解品牌或产品的社交情感。
命名实体识别：定位和分类未结构化文本中提到的命名实体。
关键词提取：从评论中提取最重要的词和表达，确定热门讨论的主题。
预测客户需求：利用机器学习模型预测未来客户需求和偏好。
无代码文本分析：提供易于使用的界面，无需编码技能即可获取评论见解。
可伸缩性：实时处理大量请求，并提供可扩展的基础设施以增加工作负载或需求。
即时支持：提供24/7的工单支持、专属销售经理和可用的工程师来协助用户。
定制分析和网站：允许根据不同网站上的文本定制推理模型，并从机器学习模型中提供定制的见解。
多种用途：提供来自视频、社交帖子、产品页面等的见解，改善市场营销策略、产品优势和客户忠诚度。
Comments Analytics 的使用案例
| #1 | 社交媒体监控和声誉管理 |
| #2 | 客户体验分析 |
| #3 | 用于产品或内容改进的反馈分析 |
| #4 | 识别客户偏好和痛点 |
| #5 | 制定有效的市场营销策略 |
| #6 | 提高客户忠诚度 |
| #7 | 了解消费者对品牌或产品的情感 |
替代AI工具：Comments Analytics
