26.11.2018/12:33

Rośnie wartość rynku rozpoznawania emocji m.in. klientów e-sklepów

Rynek sztucznej inteligencji obejmujący narzędzia zdolne do identyfikowania i klasyfikowania emocji, wyrażanych poprzez aktywność klientów w sieci do końca dekady osiągnie wartość 24 mld dol wynika z danych firmy Orbis Research.

HTF Market Intelligence uzupełniło natomiast tę prognozę o dynamikę przyrostu. Zdaniem agencji badawczej światowy rynek analityki bazującej na emocjach rósł będzie w oszałamiającym tempie 83% na przestrzeni lat 2016-2022.

Mowa tutaj przede wszystkim o wykorzystujących sztuczną inteligencję rozwiązaniach, które poza detekcją w mediach społecznościowych czy internetowych forach opinii na temat produktów i usług danych marek, są w stanie precyzyjnie określić typ oraz natężenie emocji zawartych w wypowiedziach. Pozyskanie efektów takiej analizy pozwala firmom skuteczniej modyfikować politykę cenową, precyzyjnie adresować indywidualne rabaty i promocje, efektywniej zarządzać dostawami i dostępnością produktów – skupiając się najbardziej na tych wzbudzających najwięcej pozytywnych emocji – czy lepiej zarządzać ekspozycjami w fizycznych sklepach.

Najbardziej istotna jest tutaj tzw. analiza sentymentu, która pozwala ocenić wydźwięk opinii publikowanych zarówno przez aktualnych jak i potencjalnych klientów w wielu internetowych źródłach – m.in. na Facebooku, Twitterze, LinkedIn czy licznych forach. Jej funkcjonalność często ogranicza się jednak do wskazania czy dana wypowiedź jest pozytywna, negatywna czy neutralna. To zwykle za mało, by trafnie rozpoznać prawdziwe intencje klientów – do tego celu niezbędne jest rozpoznanie ich emocji.

Zdaniem ekspertów klasyfikowanie opinii pomiędzy trzema wspominanymi kategoriami jest dość nieefektywną techniką. Opiera się ona jedynie na rozpoznaniu słów skategoryzowanych jako negatywne oraz pozytywne, zaś w przypadku ich wyważenia bądź braku przedstawia wynik danej wypowiedzi jako neutralny.

– To bardzo nieprecyzyjna analiza. Głównie dlatego, iż w wyrażaniu swojej opinii posługujemy się różnymi emocjami, ironią czy sarkazmem, których proste narzędzia do oceny sentymentu nie są w stanie rozpoznać. Przez to, dla przykładu, zdanie „Świetny produkt, naprawdę, polecam wszystkim, którzy chcą mieć podobne problemy jak ja” sklasyfikuje on pozytywnie. Natomiast opinię: „Nie byłem przekonany do produktów firmy X, zwykle bywałem zawiedziony, lecz tym razem to strzał w dziesiątkę” uzna za negatywną na podstawie dwóch oznak niezadowolenia, nie rozpoznając całego kontekstu. By ocena wydźwięku była pełna i odpowiadająca tej przeprowadzanej przez człowieka niezbędne jest połączenie sztucznej inteligencji z metodą rozpoznawania wszystkich emocji zawartych w tekście – dodaje Jacek Grzyb z firmy TeamLeaders.

Dodaj komentarz

0 komentarzy

Zostaw komentarz

Portal Wiadomoscihandlowe.pl nie ponosi odpowiedzialności za treść komentarzy. Wpisy niezwiązane z tematem, wulgarne, obraźliwe lub naruszające prawo będą usuwane. Zapraszamy zainteresowanych do merytorycznej dyskusji na powyższy temat.