Hacer que las máquinas comprendan el sentimiento involucrado en el lenguaje natural fue uno de los problemas más difíciles de la inteligencia artificial hasta hoy. Usamos el verbo conjugado en el pasado porque ahora ya no es. Usando nuestra API usted tiene acceso inmediato a años de desarrollo de punta para hacer que la máquina entienda cada matiz del contexto y así poder apuntar con precisión las emociones y sentimientos implicados en una oración.
Cuando usted envía una oración de texto a nuestra API, nuestro Engine analiza la relación entre las palabras, las acciones involucradas y quiénes son los actores. El sentimiento y la emoción de cada palabra varía según el contexto donde se utiliza. Después de mucha ciencia, aprendemos a medir esto con gran precisión y podemos decir cuánto de Raiva, Miedo, Alegría, Tristeza y Aversión existe en determinada circunstancia.
Basado en las métricas de emociones, también podemos decir con precisión el sentimiento de la sentencia, si es POSITIVA, NEGATIVA, NEUTRA o tienen sentimiento CONFLITANTE.
Ver algunos ejemplosLa lectura, análisis y respuesta de comentarios y menciones en mecanismos de búsqueda y redes sociales puede ser una tarea compleja cuando se tiene presencia en línea. Entender qué comentarios e información son nocivos, de alto impacto emocional o incluso agresivos son la clave para la rápida reparabilidad de la imagen y la reputación en línea y fuera de línea.
Nuestra API analiza miles de menciones y comentarios en menos de 1 segundo y cuantifica el sentimiento y las emociones involucradas para que su aplicación haga la ordenación de qué comentarios deben ser respondidos primero.
Los mejores chatbots son los que responden preguntas o presentan informaciones basadas en contexto. Crear diferentes respuestas basadas en el sentimiento del cliente es la mejor manera de dirigir su chat de forma natural e inteligente.
Para cada nueva interacción, nuestra API puede medir hacia donde el sentimiento y las emociones están fluyendo y su chat puede responder asertivamente basado en respuestas pre determinadas para cada tipo de emoción presentada en la conversación.
¡Aquí el contenido es quien manda! Las métricas como la fecha de apertura del ticket, la cantidad de interacciones o incluso el perfil del cliente quedan en segundo plano cuando se analiza el contenido.
A través del análisis de las emociones involucradas en el Email o Ticket usted puede automatizar la priorización de atención para que el cliente reciba una respuesta rápida en el momento más sensible, cuando el cliente está impaciente o enojado!