AI không thể cảm nhận cảm xúc hoặc tình cảm.
Việc cần làm của nó là phân tích hàng nghìn đánh giá, bình luận, phiếu hỗ trợ, tin nhắn và bài đăng trên mạng xã hội của khách hàng để:
- Phát hiện sớm các dấu hiệu của sự thất vọng của khách hàng
- Phát hiện cảm xúc ẩn chứa trong phản hồi mở của khách hàng
- Hiểu cách cảm xúc thay đổi giữa các kênh
- Xác định các yếu tố cảm xúc kích hoạt việc khách hàng rời bỏ, nâng cấp dịch vụ hoặc gia hạn hợp đồng.
- Theo dõi sự thay đổi cảm xúc theo thời gian
Đó chính là phân tích cảm xúc bằng AI (còn được gọi là khai thác ý kiến).
Trong các phần dưới đây, chúng tôi chia sẻ mọi thứ về phân tích cảm xúc bằng AI. Cách nó hoạt động, các loại khác nhau, các trường hợp sử dụng thực tế, các công cụ hàng đầu và cách triển khai nó vào quy trình công việc của bạn từng bước một.
Phân tích cảm xúc bằng AI là gì?
Phân tích cảm xúc bằng AI là việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để xác định và phân loại cảm xúc trong dữ liệu văn bản.
Các công nghệ này bao gồm:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Cho phép AI đọc và xử lý ngôn ngữ con người bằng cách chia câu thành các cụm từ và giải thích ngữ pháp/cấu trúc câu.
- Các thuật toán học máy: Các doanh nghiệp đào tạo các mô hình học máy trên lượng lớn dữ liệu đã được gắn nhãn để chúng có thể nhận diện các mẫu ngôn ngữ và cảm xúc của khách hàng.
- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs): Giúp xác định những sắc thái tinh tế mà các mô hình ML truyền thống hoặc cơ bản gặp khó khăn. Chúng có thể hiểu ngôn ngữ của cuộc hội thoại, phản hồi gián tiếp, sự mơ hồ, v.v.
📌 Ví dụ: Một công ty nhận được hàng nghìn đánh giá ứng dụng mỗi tháng. Sử dụng các thuật toán phân tích cảm xúc bằng AI, họ tự động thu thập, làm sạch và phân tích từng đánh giá để trích xuất cảm xúc ẩn chứa bên trong.
Ví dụ, nếu một đánh giá của người dùng nói: “Ứng dụng liên tục gặp lỗi vì một lý do nào đó,” AI sẽ gắn nhãn nó là cảm xúc tiêu cực. Tương tự, một đánh giá như “Thật sự thích giao diện của ứng dụng” sẽ được phân loại là cảm xúc tích cực.
AI cũng xác định các chủ đề lặp lại trong đánh giá của người dùng, chẳng hạn như “hiệu suất chậm” hoặc “dễ sử dụng”, để cho thấy những yếu tố nào ảnh hưởng đến cảm xúc của khách hàng trên quy mô lớn.
Các công nghệ này cùng nhau phân loại phản hồi vào các danh mục cảm xúc phổ biến sau:
- Cảm xúc tích cực: “Cập nhật này đã giúp tôi tiết kiệm được ba giờ công việc hôm nay”
- Cảm xúc tiêu cực: “Ứng dụng bị treo mỗi khi tôi mở cài đặt”
- Cảm xúc trung lập: “Làm thế nào để xuất dữ liệu từ bảng điều khiển của tôi?”
- Cảm xúc hỗn hợp: “Tính năng này rất tuyệt, nhưng chi phí đăng ký quá cao”
- Cảm xúc: Các mô hình phân tích cảm xúc nâng cao có thể xác định các cảm xúc cụ thể như sự bực bội, tính cấp bách, sự tự tin, sự do dự hoặc rủi ro.
Tại sao phân tích cảm xúc lại quan trọng?
“Tại sao phân tích cảm xúc lại quan trọng? Liệu việc đang theo dõi các chỉ số trải nghiệm khách hàng (CX) hoặc đề cập trên mạng xã hội có đủ không?”
Câu trả lời là KHÔNG, và đây là ba lý do chính:
- Để tránh suy đoán: Bạn thấy 10 bình luận tích cực trong hàng bình luận trên mạng xã hội và cho rằng mọi người đều yêu thích sản phẩm mới của bạn. Điều bạn bỏ qua là 30 bình luận tiêu cực bị ẩn sâu trong chủ đề bình luận. Phân tích cảm xúc xem xét tất cả ý kiến để cung cấp cho bạn cảm xúc tổng thể chính xác.
- Để định lượng phản hồi mở: Phân tích cảm xúc chuyển đổi dữ liệu không cấu trúc thành những thông tin có thể đo lường và có ý nghĩa. Nó cho bạn biết khách hàng cảm thấy như thế nào và cách cảm xúc của họ thay đổi theo thời gian, qua các kênh khác nhau hoặc xung quanh các cập nhật cụ thể.
- Để có cái nhìn sâu sắc hơn: Cảm xúc tiêu cực không phải lúc nào cũng thể hiện dưới dạng những phàn nàn rõ ràng. Ví dụ, “Nó ổn, nhưng tôi mong đợi nhiều hơn” thể hiện sự thất vọng mà không cần phải chỉ trích trực tiếp. Những cảm xúc tinh tế này dễ bị bỏ qua nếu không có giải pháp phân tích cảm xúc phù hợp.
🧠 Thông tin thú vị: Trước khi máy tính ra đời, các nhà nghiên cứu thế kỷ 19 đã thực hiện phân tích cảm xúc thủ công bằng cách đếm từ trong các văn bản tôn giáo và văn học. Họ đang theo dõi tần suất xuất hiện của các thuật ngữ cảm xúc cụ thể để phát hiện các mô hình đạo đức và sự thay đổi cảm xúc trong diễn ngôn công cộng. Điều này tương tự như những gì AI có thể làm trong vài mili giây ngày nay.
Cách hoạt động của phân tích cảm xúc bằng AI
Phân tích cảm xúc dựa trên AI thường bao gồm ba giai đoạn. Chúng bao gồm:
Giai đoạn 1: Thu thập dữ liệu
Các hệ thống AI thu thập dữ liệu từ các nguồn như đánh giá của khách hàng, phiếu hỗ trợ, cuộc hội thoại chat, khảo sát, email, nền tảng mạng xã hội, v.v.
Mục tiêu là tập trung dữ liệu không cấu trúc này để AI có thể xử lý nó một cách nhất quán.
Nhưng văn bản này chưa sẵn sàng để phân tích. Vì vậy, chúng ta chuyển sang giai đoạn 2. 👇
Giai đoạn 2: Chuẩn bị dữ liệu
Phản hồi thô chứa các lỗi chính tả, biểu tượng cảm xúc, ngôn ngữ thông tục và các ký tự không liên quan có thể làm gián đoạn các thuật toán phân tích cảm xúc.
Vậy, AI trước tiên sẽ làm sạch và chuẩn hóa phản hồi đã thu thập. Điều này bao gồm:
- Loại bỏ nhiễu: Loại bỏ thẻ HTML, URL, ký tự đặc biệt và từ dừng (ví dụ: “the”, “is” hoặc “and”)
- Chuẩn hóa văn bản: Chuyển đổi tất cả văn bản sang chữ thường; sửa các lỗi chính tả phổ biến để “GREAT,” “Greeaattt,” và “gr8” được nhận diện là cùng một nội dung.
- Tokenization: Chia câu thành các từ riêng lẻ hoặc token.
Dữ liệu đã được xử lý này hiện đã sẵn sàng cho giai đoạn 3. 👇
Giai đoạn 3: Ứng dụng thuật toán AI
Có ba phương pháp chính để thực hiện phân tích cảm xúc bằng AI. Sau khi dữ liệu đã được làm sạch, bạn có thể sử dụng một trong các phương pháp sau:
1. Phân tích cảm xúc dựa trên quy tắc
Các hệ thống AI tuân theo các quy tắc đã được định sẵn và từ điển cảm xúc (chúng chứa các từ đã được gắn nhãn trước là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập).
Vì vậy, nếu một tin nhắn chứa nhiều chỉ số tiêu cực hơn tích cực, nó sẽ được phân loại là tiêu cực.
Mặc dù phương pháp này nhanh chóng, các mô hình AI gặp khó khăn trong việc nắm bắt ngữ cảnh hoặc những chi tiết ẩn trong văn bản vì chúng phải hoạt động trong các quy tắc nghiêm ngặt, đã được định sẵn. Điều này có thể dẫn đến việc phân loại cảm xúc không chính xác.
📌 Ví dụ: Một mô hình AI đặt nhãn “Cập nhật này thật tuyệt… nếu bạn thích lỗi” là cảm xúc tích cực chỉ vì nó chứa chỉ số tích cực “tuyệt vời”, hoàn toàn bỏ qua giọng điệu mỉa mai.
2. Phân tích cảm xúc dựa trên học máy
Trong phân tích cảm xúc bằng machine learning, các mô hình machine learning được đào tạo trên hàng triệu ví dụ văn bản được gắn nhãn bởi con người. Theo thời gian, chúng học cách các từ, cụm từ và cấu trúc câu kết hợp để thể hiện cảm xúc.
Phương pháp này chính xác hơn nhiều so với phân tích cảm xúc dựa trên quy tắc. Tuy nhiên, độ chính xác cuối cùng phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đào tạo và việc tinh chỉnh mô hình liên tục.
📌 Ví dụ: Một mô hình AI đặt nhãn “Tính năng này tuyệt vời” là tích cực, mặc dù “tuyệt vời” thường là một từ mang nghĩa tiêu cực.
3. Phương pháp kết hợp
Hầu hết các công cụ phân tích cảm xúc hiện đại đều sử dụng phương pháp kết hợp, kết hợp logic dựa trên quy tắc với các thuật toán học sâu.
Trong khi các quy tắc đảm bảo tính nhất quán cho các mẫu đã biết hoặc thuật ngữ chuyên ngành, ML xử lý các sắc thái, biến thể, giọng điệu cảm xúc, cách diễn đạt không chính thức và các trường hợp đặc biệt.
👀 Bạn có biết? Sainsbury’s từng chính thức đổi tên bánh Tiger Bread thành Giraffe Bread sau khi một cô bé 3 tuổi viết thư cho rằng nó trông giống một con hươu cao cổ hơn. Bức thư đã thu hút sự chú ý lớn, dẫn đến một chiến dịch đổi tên bánh.
Bằng cách lắng nghe đánh giá của một em bé, Sainsbury đã tạo ra một khoảnh khắc tiếp thị viral, cho thấy sức mạnh của việc thừa nhận cảm xúc của khách hàng.
4 Loại Phân tích Cảm xúc
AI có thể phân tích cảm xúc ở các mức độ sâu và ý định khác nhau, tùy thuộc vào những gì bạn muốn hiểu.
Dưới đây là bốn loại kỹ thuật phân tích cảm xúc chính:
- Phân tích cảm xúc chi tiết: Cung cấp độ chính xác cao hơn cho các nhãn cảm xúc cơ bản. Thay vì chia thành ba mức độ, nó sử dụng thang điểm 5 mức: Rất tích cực, Tích cực, Trung lập, Tiêu cực và Rất tiêu cực.
- Phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh (ABSA): Tập trung vào cách mọi người cảm nhận về các khía cạnh cụ thể của sản phẩm, dịch vụ hoặc trải nghiệm của bạn. Sau đó, nó tính toán điểm cảm xúc cho các thành phần này. Ví dụ, “Chất lượng sản phẩm rất tốt, nhưng việc giao hàng bị chậm trễ” được đánh giá trên hai khía cạnh—chất lượng sản phẩm (tích cực) và tốc độ giao hàng (tiêu cực).
- Phân tích cảm xúc: Vượt ra ngoài phân cực cảm xúc để xác định các cảm xúc cụ thể được thể hiện trong văn bản, chẳng hạn như sự bực bội, hào hứng, bối rối, nhẹ nhõm, tin tưởng và tức giận. Việc biết chính xác cảm xúc mà khách hàng của bạn đang cảm nhận sẽ thay đổi cách bạn phải trả lời.
- Phân tích ý định: Giúp xác định mục đích của tin nhắn/phản hồi. Tức là liệu đó là khiếu nại, truy vấn, lời khen, đề xuất hay ý định mua hàng. Ví dụ, “Tôi đang xem xét các lựa chọn khác nếu tình hình không cải thiện” cho thấy ý định rời bỏ.
🧠 Thú vị: Thuật ngữ “Phân tích cảm xúc ” lần đầu tiên xuất hiện trong một bài báo năm 2003 của Nasukawa và Yi. “Khai thác ý kiến” cũng xuất hiện trong cùng năm đó trong một bài báo của Dave, Lawrence và Pennock. Mặc dù hiện nay đã trở thành một ngành công nghiệp lớn, thuật ngữ này mới chỉ có tuổi đời chưa đầy hai thập kỷ!
Nguồn dữ liệu cho phân tích cảm xúc
Phân tích dữ liệu từ chỉ một nguồn sẽ không cung cấp bức tranh đầy đủ về nhận thức thương hiệu, sự hài lòng của khách hàng hoặc xu hướng thị trường (bất kỳ điều gì bạn muốn đo lường).
Để có những phân tích sâu hơn, bạn cần thu thập dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau. Các kênh này bao gồm:
Mạng xã hội
Các cuộc hội thoại trên mạng xã hội cung cấp phân tích không qua lọc, thời gian thực về nhận thức của công chúng.
⭐ Nguồn dữ liệu cần phân tích:
- Twitter (X): Đề cập đến thương hiệu, hashtag đang thịnh hành, tweet và phản hồi trực tiếp.
- Instagram: Bình luận trên bài đăng và video ngắn, sử dụng biểu tượng cảm xúc, dấu hiệu cảm xúc, tin nhắn trực tiếp (DM), v.v.
- Facebook: Đăng bình luận, trả lời và thảo luận trong nhóm.
- Reddit: Phản hồi lặp lại (khiếu nại/khen ngợi), cảm xúc ở cấp độ chủ đề, ý kiến tùy chỉnh về các chủ đề ngách, và sự thay đổi giọng điệu trong các cuộc thảo luận dài.
Đánh giá sản phẩm
Các nền tảng đánh giá sản phẩm cung cấp phản hồi chi tiết về sự hài lòng của người dùng/khách hàng, chất lượng sản phẩm, trải nghiệm trực tiếp và danh tiếng tổng thể của thương hiệu.
⭐ Nguồn dữ liệu cần phân tích:
- Các trang web thương mại điện tử: Thu thập dữ liệu từ các nền tảng bán lẻ lớn như Amazon hoặc eBay, cũng như phần đánh giá sản phẩm trên trang web của chính bạn.
- Cửa hàng ứng dụng: Nếu bạn có một doanh nghiệp tập trung vào di động hoặc sản phẩm kỹ thuật số, hãy theo dõi đánh giá của người dùng trên App Store của iOS và Google Play Store.
- Các danh bạ B2B: Phân tích đánh giá trực tuyến trên G2, Capterra và TrustRadius nếu bạn bán phần mềm hoặc dịch vụ chuyên nghiệp.
- Danh sách địa phương: Các doanh nghiệp truyền thống cần tập trung vào việc thu thập phản hồi mở từ Google Maps và Yelp.
Trò chuyện hỗ trợ khách hàng
Các cuộc hội thoại hỗ trợ tiết lộ cảm xúc thực sự của khách hàng trong tình huống căng thẳng—khi họ cần sự trợ giúp nhất. Sử dụng những thông tin quý giá này để ưu tiên các tính năng sản phẩm và cải thiện chất lượng phản hồi.
⭐ Nguồn dữ liệu cần phân tích:
- Công cụ trò chuyện trực tuyến: Thu thập dữ liệu trò chuyện từ các nền tảng như Intercom, Zendesk Chat, LiveChat, v.v., để xem nơi người dùng gặp khó khăn và cách tâm trạng của họ thay đổi khi bạn hỗ trợ trò chuyện hỗ trợ.
- Tiện ích trò chuyện trong ứng dụng: Thu thập thông tin từ các tiện ích trò chuyện được tích hợp trực tiếp vào phần mềm của bạn để hiểu cảm xúc của khách hàng tại thời điểm sử dụng.
- Chatbots: Phân tích nhật ký từ các bot tự động hóa của bạn để xác định những điểm yếu trong phản hồi của chúng.
Email, phiếu yêu cầu, khảo sát
Email, phiếu yêu cầu và khảo sát thu thập phản hồi khách hàng một cách có chủ đích và suy ngẫm. Khác với các cuộc trò chuyện thời gian thực, các kênh này cho phép người dùng có không gian để giải thích trải nghiệm của họ một cách chi tiết.
⭐ Nguồn dữ liệu cần phân tích:
- Email: Các tin nhắn được gửi đến hộp thư hỗ trợ và phản hồi của bạn. Khách hàng thường mô tả các vấn đề, kỳ vọng và sự không hài lòng tại đây.
- Phiếu hỗ trợ khách hàng: Phân tích mô tả phiếu và tin nhắn theo dõi từ các công cụ như Freshdesk hoặc Jira Service Management. Phù hợp nhất để theo dõi các vấn đề lặp lại.
- Phản hồi khảo sát mở: Thu thập phản hồi khảo sát định tính từ các câu hỏi CSAT, khảo sát NPS, v.v. Giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu số hoặc dữ liệu có cấu trúc.
Ghi chú CRM và cuộc gọi bán hàng
Các công cụ này giúp nắm bắt cảm xúc của khách hàng trong các cuộc hội thoại về mua hàng, onboarding, gia hạn và mở rộng dịch vụ. Chúng là yếu tố quan trọng để hiểu cảm xúc của khách hàng tiềm năng và sức khỏe lâu dài của tài khoản.
⭐ Nguồn dữ liệu cần phân tích:
- Cuộc gọi thoại: Phân tích âm thanh của các cuộc gọi hỗ trợ và bán hàng để xác định tông cảm xúc thực sự của khách hàng.
- Ghi chú CRM: Xem qua các ghi chú của nhân viên bán hàng và nhân viên hỗ trợ để phát hiện các xu hướng cảm xúc ẩn.
- Giao tiếp nội bộ: Khách hàng thường chia sẻ phản hồi nội bộ (ví dụ: bằng cách để lại bình luận trên tài sản thiết kế). Hãy xem xét và phân tích dữ liệu này thường xuyên.
Lợi ích của việc sử dụng AI cho phân tích cảm xúc
Dưới đây là bốn lý do tại sao bạn nên sử dụng phân tích cảm xúc dựa trên AI:
- Xử lý khối lượng phản hồi mà các nhà phân tích con người không thể: AI có thể xử lý hàng nghìn đánh giá, trò chuyện, email, bình luận trên mạng xã hội, v.v., liên tục trong vài giây. Điều này giúp nhóm của bạn tập trung vào việc thực hiện hành động thay vì đọc đánh giá, phân loại chúng hoặc chuẩn bị báo cáo phân tích cảm xúc.
- Theo dõi sức khỏe thương hiệu theo thời gian thực: Hầu hết các công cụ phân tích cảm xúc AI phân tích phản hồi của khách hàng ngay khi nó được tạo ra. Bạn có thể theo dõi sự thay đổi cảm xúc trong các sự kiện ra mắt sản phẩm, sự cố hoặc chiến dịch thay vì phải chờ đợi hàng tháng để dữ liệu được thu thập.
- Phân tích đa ngôn ngữ quy mô lớn: Không cần thuê các nhà phân tích đa ngôn ngữ. Các mô hình AI có thể phân tích cảm xúc trên nhiều ngôn ngữ cùng lúc, giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên phản hồi toàn cầu.
- Công việc nhất quán trên tất cả các kênh: Phân tích cảm xúc thủ công dễ bị ảnh hưởng bởi thiên vị cá nhân. Ngược lại, AI áp dụng cùng một logic phân tích cảm xúc cho mạng xã hội, đánh giá, trò chuyện, email, khảo sát và ghi chú CRM.
📮 ClickUp Insight: 62% số người tham gia khảo sát của chúng tôi tin tưởng vào các công cụ AI trò chuyện như ChatGPT và Claude. Giao diện chatbot quen thuộc và khả năng đa dạng của chúng—tạo nội dung, phân tích dữ liệu và nhiều hơn nữa—có thể là lý do khiến chúng trở nên phổ biến trong nhiều vai trò và ngành nghề khác nhau.
Tuy nhiên, nếu người dùng phải chuyển sang tab khác để hỏi AI mỗi lần, các chi phí liên quan đến việc chuyển đổi tab và chuyển đổi ngữ cảnh sẽ tích lũy theo thời gian.
Nhưng không phải với ClickUp Brain. Nó được tích hợp trực tiếp vào Không gian Làm việc của bạn, hiểu rõ công việc bạn đang thực hiện, có thể hiểu các lệnh văn bản thuần túy và cung cấp câu trả lời cực kỳ phù hợp với công việc của bạn! Trải nghiệm sự cải thiện gấp đôi về năng suất với ClickUp!
Thách thức và Giới hạn khi sử dụng AI cho phân tích cảm xúc
Tuy nhiên, việc sử dụng AI cho phân tích cảm xúc cũng có những hạn chế tiềm ẩn:
- Vấn đề bảo mật dữ liệu: Để phân tích cảm xúc, các mô hình AI cần truy cập vào các cuộc trò chuyện, email và tin nhắn của khách hàng. Nếu dữ liệu này không được xử lý cẩn thận (che giấu hoặc ẩn danh), bạn có thể đối mặt với rủi ro tuân thủ và các hình phạt pháp lý.
- Sự thiên vị trong dữ liệu đào tạo: AI học từ dữ liệu quá khứ, và dữ liệu đó không phải lúc nào cũng trung lập. Nếu dữ liệu chỉ đại diện cho một nhóm người, thì AI sẽ gặp khó khăn trong việc hiểu ngôn ngữ lóng/giọng nói và đưa ra kết quả sai lệch.
- Mất bối cảnh: AI thường đọc phản hồi trong một môi trường cách ly, không có bối cảnh. Vì vậy, nó có thể nhầm lẫn một câu nói mỉa mai như “Cảm ơn nhiều!” với một lời khen chân thành vì nó không biết đơn đặt hàng của khách hàng vừa bị hủy.
🧠 Thú vị: Vào khoảng năm 1750 TCN, một người đàn ông Mesopotamia tên là Nanni đã viết một bức thư khiếu nại gay gắt trên một tấm đất sét gửi cho thương nhân Ea-nasir. Ông ta rất tức giận vì bị bán đồng chất lượng kém và người đưa tin của ông ta bị đối xử thô lỗ. Đây được công nhận chính thức là bức thư khiếu nại của khách hàng cổ xưa nhất trong lịch sử.
Ví dụ và các trường hợp ứng dụng thực tế của phân tích cảm xúc bằng AI
Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu nhanh các cách mà các thương hiệu có thể sử dụng AI để phân tích cảm xúc:
1. Quản lý danh tiếng thương hiệu
Các thương hiệu sử dụng mô hình AI để đang theo dõi:
- Tình cảm tiêu cực về thương hiệu đang gia tăng
- Các chủ đề thường được nhắc đến
- Phản ứng của công chúng đối với các bài đăng trên mạng xã hội, chiến dịch, sự kiện ra mắt, ưu đãi, cập nhật, v.v. của bạn.
- Cảm xúc của khách hàng so với các đối thủ cạnh tranh hàng đầu và thị phần tiếng nói.
Điều này giúp bạn điều chỉnh nội dung chiến dịch, thu hẹp khoảng cách với đối thủ cạnh tranh và tận dụng các xu hướng mới nổi.
📌 Ví dụ: Một thương hiệu đồ ăn vặt sử dụng cảnh báo AI thời gian thực để theo dõi các hashtag đang nổi lên. Họ phát hiện sự thay đổi tích cực trong cảm xúc hướng đến "đồ ăn vặt hoài niệm thập niên 90" và nhanh chóng đăng một meme mang phong cách retro. Bài đăng trở nên viral vì nó hoàn toàn phù hợp với tâm trạng hiện tại của khán giả, đẩy mạnh sự nhận diện thương hiệu một cách đáng kể.
2. Nâng cao trải nghiệm hỗ trợ
Sử dụng AI trong dịch vụ khách hàng có thể nâng cao hiệu quả tổng thể của đội ngũ hỗ trợ và từ đó cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Bằng cách thu thập cảm xúc của khách hàng từ các phiếu hỗ trợ, cuộc gọi hoặc cuộc trò chuyện, bạn có thể:
- Đánh dấu các khách hàng có cảm xúc tiêu cực và ưu tiên giải quyết các vấn đề của họ.
- Cung cấp các gợi ý thời gian thực cho nhân viên của bạn để hỗ trợ khách hàng tốt hơn.
- Tự động chuyển khách hàng đến nhân viên hỗ trợ khi tương tác với chatbot trở nên tiêu cực.
📌 Ví dụ: Một nhà cung cấp dịch vụ SaaS sử dụng AI để quét các phiếu yêu cầu đến để phát hiện "sự bực bội" hoặc "ý định hủy dịch vụ". Các tin nhắn từ khách hàng giận dữ sẽ tự động được đẩy lên đầu danh sách chờ cho các nhân viên chăm sóc khách hàng cấp cao. Điều này đảm bảo các vấn đề quan trọng được giải quyết ngay lập tức, ngăn chặn người dùng không hài lòng hủy đăng ký dịch vụ.
Nếu bạn đang phân vân không biết cách sử dụng AI cho dịch vụ khách hàng, chúng tôi đã tạo video này dành cho bạn.
3. Kiểm tra mức độ hài lòng của nhân viên
Đang theo dõi cảm xúc của nhân viên thông qua các biểu mẫu nội bộ, phỏng vấn khi nghỉ việc, khảo sát mức độ gắn kết và các cuộc khảo sát nhanh là điều vô cùng quan trọng.
Với các thuật toán phân tích cảm xúc bằng AI, bạn có thể:
- Đánh giá phản ứng tức thì đối với các quy tắc và chính sách nội bộ mới.
- Phát hiện mệt mỏi cảm xúc hoặc sự không hài lòng của nhân viên
- Phân tích dữ liệu nghỉ việc trong nhiều năm để tìm ra nguyên nhân thực sự khiến nhân viên rời đi.
📌 Ví dụ: Sau khi công bố chính sách quay trở lại văn phòng, một công ty sử dụng AI để phân loại phản hồi nội bộ của nhân viên. AI xác định rằng "áp lực di chuyển" là yếu tố chính gây ra cảm xúc tiêu cực. Công ty chuyển sang mô hình làm việc linh hoạt, thành công trong việc duy trì tinh thần cao và giữ chân nhân tài.
4. Nâng cao quá trình phát triển sản phẩm
Các cuộc khảo sát đã đóng và đánh giá sao chỉ cung cấp cho bạn một phần thông tin về sản phẩm của bạn. Thông tin thực sự nằm trong các câu trả lời mở trong các cuộc khảo sát phản hồi sản phẩm, dữ liệu từ các công cụ nghiên cứu thị trường và phản hồi không qua lọc.
Bằng cách chạy phân tích cảm xúc dựa trên AI trên các phản hồi này, bạn có thể:
- Phát hiện các tính năng gây phiền toái trong sản phẩm của đối thủ cạnh tranh và đề xuất các giải pháp tốt hơn.
- Xử lý hàng trăm bình luận của người dùng thử nghiệm beta ngay lập tức để tìm ra cơ hội cải thiện.
- Hiểu rõ sở thích của khách hàng và phát triển sản phẩm của bạn cho phù hợp.
📌 Ví dụ: Trước khi ra mắt chính thức, một công ty phần mềm thực hiện phân tích cảm xúc trên phản hồi của người dùng từ 100 người thử nghiệm beta. AI cho thấy rằng trong khi bảng điều khiển mới là “hấp dẫn”, thì hệ thống điều hướng lại “khó hiểu”. Nhóm đã điều chỉnh bố cục trước khi ra mắt công khai, đảm bảo một quá trình ra mắt suôn sẻ và tích cực.
Các công cụ phân tích cảm xúc AI tốt nhất
Trước khi đi vào chi tiết về cách triển khai phân tích cảm xúc bằng AI, hãy cùng điểm qua bốn công cụ hàng đầu giúp quá trình này trở nên cực kỳ đơn giản:
1. Brandwatch (phù hợp nhất cho việc theo dõi mạng xã hội)
Brandwatch là công cụ theo dõi mạng xã hội giúp bạn theo dõi các cuộc hội thoại trực tuyến để thu thập thông tin hữu ích. Bạn có thể tìm kiếm qua hàng triệu bài đăng, phân loại chúng vào các nhóm tùy chỉnh, phân tích cảm xúc của khách hàng bằng AI và chia sẻ báo cáo trực tiếp với nhóm của mình.
Tính năng chính
- Kết nối với phạm vi rộng của các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm LinkedIn, Reddit, TikTok, Facebook, Instagram, X, v.v.
- Sử dụng Iris, trợ lý AI thế hệ mới của Brandwatch, để tự động phân tích hàng nghìn cuộc hội thoại và phát hiện xu hướng cảm xúc.
- Tải lên dữ liệu của riêng bạn để phân tích cảm xúc trong các tập dữ liệu tùy chỉnh ngoài dữ liệu xã hội/công khai.
Giá cả của Brandwatch
- Giá cả tùy chỉnh
2. CloudTalk (phù hợp nhất cho phân tích giọng nói)
CloudTalk là nền tảng trung tâm cuộc gọi dựa trên đám mây, hỗ trợ cuộc gọi toàn cầu và cung cấp các trợ lý giọng nói AI cho dịch vụ hỗ trợ cuộc gọi 24/7.
Nó cũng cung cấp trí tuệ cuộc hội thoại dựa trên AI: bạn có thể ghi chép cuộc gọi theo thời gian thực, tự động gắn thẻ từ khóa/cảm xúc và tạo tóm tắt có thể tìm kiếm với truy cập bản ghi chép chỉ bằng một cú nhấp chuột.
Tính năng chính
- Phát hiện cảm xúc của khách hàng trong cuộc gọi bằng cách phân tích giọng điệu, tần số, mẫu ngôn ngữ và từ ngữ được chuyển đổi thành văn bản theo thời gian thực.
- Tổng hợp cảm xúc theo nhân viên, nhóm, khoảng thời gian hoặc vấn đề.
- Kết nối phân tích cảm xúc/chủ đề với bảng điểm của nhân viên để cải thiện quá trình huấn luyện.
Giá cả của CloudTalk
- Gói cơ bản: $34/người/tháng
- Cần thiết: $39/người/tháng
- Chuyên gia: $69/người/tháng
3. ClickUp (phù hợp nhất cho quản lý công việc + phân tích cảm xúc)
ClickUp, ứng dụng toàn diện cho công việc, kết hợp quản lý dự án, thu thập phản hồi và phân tích cảm xúc.
Bạn có thể tạo và chia sẻ biểu mẫu khảo sát trực tiếp trong ClickUp, tích hợp với các công cụ bên ngoài để thu thập dữ liệu xã hội, hoặc thậm chí tải lên bộ dữ liệu tùy chỉnh của riêng bạn để phân tích.
ClickUp Brain, trợ lý AI tích hợp sẵn của nền tảng, tóm tắt các phản hồi định tính dài, phát hiện cảm xúc với độ chính xác cao, nhận diện các chủ đề lặp lại và thậm chí làm sạch dữ liệu phản hồi thô.
Bạn cũng có thể quản lý quy trình phân tích cảm xúc và theo dõi tiến độ ngay trên cùng một nền tảng. Ví dụ: kết nối ClickUp với Jira để đồng bộ hóa vé hỗ trợ, sử dụng các tự động hóa không cần mã để chuyển đổi các vé đó thành công việc, và sử dụng ClickUp Brain để gắn thẻ cảm xúc tự động.
Tính năng chính
- Tạo biểu mẫu khảo sát với ClickUp Forms, sử dụng các mẫu có sẵn (hoặc tạo từ đầu) để thu thập phản hồi hoặc dữ liệu nghiên cứu thị trường.
- Sử dụng ClickUp Brain để tóm tắt phản ứng cảm xúc, xác định điểm yếu, soạn thảo phản hồi thấu hiểu và phát hiện những thay đổi tinh tế trong cảm xúc.
- Tạo các bảng điều khiển tùy chỉnh theo vai trò để chia sẻ thông tin với các nhóm hoặc bộ phận khác nhau.
- Triển khai các quy tắc tự động hóa cơ bản và nâng cao để tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu và phân tích cảm xúc của bạn.
Giá cả của ClickUp
👀 Bạn có biết? ClickUp cam kết 100% bảo mật quyền riêng tư của bạn. Nó không bao giờ sử dụng dữ liệu không gian làm việc của bạn để đào tạo mô hình AI, đảm bảo dữ liệu của bạn luôn được bảo vệ.
Cách triển khai phân tích cảm xúc bằng AI vào quy trình làm việc của bạn
Lựa chọn công cụ phân tích cảm xúc AI là một chuyện. Triển khai nó vào quy trình làm việc của bạn lại là chuyện khác.
Điều cuối cùng bạn muốn là làm gián đoạn các hoạt động hiện tại hoặc làm phức tạp quá trình làm việc của nhóm.
ClickUp đơn giản hóa quy trình này bằng cách tập trung công việc hàng ngày và phân tích cảm xúc vào một không gian làm việc AI tích hợp duy nhất. Nó cung cấp nhiều tính năng để tối ưu hóa toàn bộ quy trình phân tích cảm xúc mà không gây ra sự cản trở cho quy trình làm việc hiện tại của bạn.
Nói cách khác, hãy cùng tìm hiểu qua năm bước để triển khai phân tích cảm xúc bằng AI và xem ClickUp hỗ trợ như thế nào trong từng bước:
Bước 1: Thu thập và làm sạch dữ liệu văn bản
Bắt đầu bằng cách xác định tất cả các nguồn dữ liệu cần phân tích. Ví dụ, nếu bạn muốn đo lường mức độ hài lòng của khách hàng, bạn có thể thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, phiếu hỗ trợ và đánh giá sản phẩm.
Đừng chỉ thu thập văn bản thô. Luôn thu thập metadata xung quanh giúp xác định ý nghĩa của cảm xúc, chẳng hạn như:
- Dấu thời gian (để theo dõi cảm xúc theo thời gian)
- Kênh hoặc nền tảng (mạng xã hội, hỗ trợ, email, đánh giá)
- Địa điểm hoặc khu vực (nếu có sẵn)
- Loại người dùng hoặc cấp độ (miễn phí so với trả phí, mới so với lâu năm)
- Cấu trúc tin nhắn (bài đăng, phản hồi, bình luận, cập nhật vé)
Tiếp theo, loại bỏ tên, số điện thoại, địa chỉ email, ID tài khoản và bất kỳ thông tin nhận dạng nhạy cảm nào khác để tuân thủ quy định.
Cuối cùng, làm sạch văn bản để các mô hình AI có thể xử lý dễ dàng. Điều này chủ yếu bao gồm loại bỏ các bản sao trùng lặp, chuẩn hóa biểu tượng cảm xúc và các dạng viết tắt, cũng như khắc phục các vấn đề về định dạng.
ClickUp hỗ trợ như thế nào?
Tập trung dữ liệu là cách duy nhất để có được chế độ xem tổng quan chính xác về cảm xúc của khách hàng. ClickUp loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công bằng cách chuyển phản hồi trực tiếp vào Không gian Làm việc ClickUp.
Để bắt đầu, bạn có thể tạo các biểu mẫu thu thập phản hồi cho các cuộc khảo sát, NPS/CSAT, yêu cầu hỗ trợ và nhiều hơn nữa bằng cách sử dụng ClickUp Forms.
Tùy chỉnh giao diện biểu mẫu để phù hợp với phong cách thương hiệu của bạn, cài đặt logic điều kiện để hiển thị các câu hỏi liên quan và kích hoạt tạo/lập công việc tự động hóa cho mỗi phản hồi được gửi.
Hoặc sử dụng tích hợp ClickUp để tự động nhập dữ liệu từ các công cụ bên ngoài (như CRM, bảng tính hoặc các nền tảng khảo sát khác) vào ClickUp. Điều này đảm bảo rằng tất cả dữ liệu của bạn—cho dù từ biểu mẫu, email hay ứng dụng của bên thứ ba—đều được tập trung tại một nơi.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Để phân tích cảm xúc trong các cuộc họp và ghi chú giọng nói, hãy thử sử dụng ClickUp AI Notetaker. Nó tham gia vào các cuộc họp của bạn (Zoom, Teams, Google Meet), ghi lại chúng và tự động tạo bản ghi chép và tóm tắt để phân tích.
Khi đã có dữ liệu thô trong tay, hãy sử dụng ClickUp Tags để phân loại phản hồi vào các danh mục như “khiếu nại”, “tính năng sản phẩm” hoặc “thanh toán”. Vì các thẻ được gắn với các không gian cụ thể, nhóm marketing và hỗ trợ có thể quản lý các thẻ cảm xúc tùy chỉnh của mình mà không làm lộn xộn chế độ xem của nhau.
Cuối cùng, sử dụng ClickUp Brain để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích. Chỉ cần đề cập @Brain trong một công việc hoặc tài liệu để:
- Tóm tắt các chủ đề phản hồi dài và lan man, đồng thời làm nổi bật các chủ đề chính.
- Loại bỏ các phản hồi trùng lặp hoặc không liên quan làm sai lệch dữ liệu của bạn.
- Chuyển đổi phản hồi lộn xộn thành định dạng nhất quán và chuyên nghiệp.
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Tự động hóa hoàn toàn quy trình phân tích cảm xúc của bạn bằng sức mạnh kép của ClickUp Automations + AI Super Agents.
Thiết lập các quy trình tự động hóa đơn giản dựa trên quy tắc để:
- Tự động gắn thẻ phản hồi ngay khi nó được thu thập.
- Kích hoạt Trigger Brain để tự động phân loại, làm sạch và chuẩn hóa các phản hồi lộn xộn.
- Tạo công việc trực tiếp từ phản hồi biểu mẫu và tự động phân công cho người/nhóm phù hợp.
Thực tế, bạn cũng có thể cài đặt một trợ lý AI chuyên dụng để thực hiện toàn bộ quy trình phân tích cảm xúc thay cho bạn.
📌 Ví dụ: Xây dựng một Trợ lý AI Phân tích Cảm xúc Hỗ trợ Khách hàng trong ClickUp để theo dõi các cuộc trò chuyện hỗ trợ 24/7. Nó phát hiện khách hàng đang bực bội trong thời gian thực, soạn thảo các phản hồi thấu hiểu và đề xuất các giải pháp thực tế trước khi nhân viên hỗ trợ con người can thiệp.
Bước 2. Chọn mô hình hoặc công cụ
Có hai cách để phân tích cảm xúc văn bản bằng AI:
- Sử dụng công cụ phân tích cảm xúc sẵn có: Phù hợp cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB), startup và chuyên gia độc lập muốn có một thiết lập nhanh chóng, tiết kiệm chi phí với ít yêu cầu kỹ thuật.
- Sử dụng mô hình AI tùy chỉnh: Phù hợp nhất cho các tổ chức muốn phân tích dữ liệu với ngôn ngữ chuyên ngành, thuật ngữ nội bộ và các tín hiệu cảm xúc phức tạp.
ClickUp hỗ trợ như thế nào?
ClickUp Brain là trợ lý AI luôn sẵn sàng của bạn, cung cấp nhiều tính năng (hoặc phương pháp) để phân tích cảm xúc. Bạn có thể:
- Tự động điền nhãn cảm xúc: Sử dụng ClickUp AI Fields để phân loại ngay lập tức các phiếu yêu cầu hoặc phản hồi biểu mẫu. Hệ thống phân tích nội dung và tự động điền điểm cảm xúc, tóm tắt hoặc các danh mục tùy chỉnh dựa trên hướng dẫn cụ thể của bạn.
- Trò chuyện với Brain: Gọi @Brain trực tiếp vào các công việc, trò chuyện và tài liệu của bạn để phân tích cảm xúc ngay lập tức.
- Sử dụng các mô hình AI bên ngoài tại một nơi duy nhất: ClickUp Brain MAX, ứng dụng máy tính, cung cấp cho bạn sức mạnh của các mô hình hàng đầu như GPT, Gemini, Claude, Deepseek, v.v., tất cả trong một nền tảng. Chuyển đổi giữa chúng bất cứ lúc nào dựa trên độ phức tạp của phản hồi để phân tích tùy chỉnh.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng Trường Tùy chỉnh ClickUp để tạo các danh mục cảm xúc cụ thể như Tiêu cực, Rất tích cực, Bực bội, v.v. Điều này giúp bạn dễ dàng lọc khối lượng công việc và ưu tiên những khách hàng cần sự hỗ trợ của bạn nhất.
Bước 3. Đào tạo hoặc tinh chỉnh (nếu cần thiết)
Nếu bạn đang lựa chọn hoặc xây dựng mô hình AI tùy chỉnh cho phân tích cảm xúc, bạn phải đào tạo nó trên các tập dữ liệu tùy chỉnh trước tiên.
Việc cần làm là lấy một mẫu gồm 500-1000 phản hồi. Gán nhãn cho chúng là Tích cực, Tiêu cực hoặc Trung lập (hoặc bất kỳ danh mục nào khác mà bạn muốn đào tạo mô hình).
Nếu đối tượng của bạn sử dụng nhiều ẩn dụ hoặc thuật ngữ chuyên ngành, hãy bao gồm những ví dụ đó vào tập dữ liệu đào tạo. Bạn muốn AI nhận diện các trường hợp đặc biệt, học hỏi từ chúng và cải thiện khả năng phân tích của mình.
Thực hiện kiểm tra xác thực trên 100 mẫu phản hồi mới để đánh giá độ chính xác của mô hình. Tinh chỉnh thêm nếu cần thiết.
ClickUp hỗ trợ như thế nào?
ClickUp Brain cung cấp quyền truy cập bảo mật, thời gian thực vào toàn bộ không gian làm việc của bạn — bao gồm các công việc, tài liệu, bình luận, tin nhắn trò chuyện và thậm chí dữ liệu được truyền vào từ các công cụ tích hợp.
Nó đã được đào tạo dựa trên ngôn ngữ, ngữ cảnh và quy trình làm việc độc đáo của tổ chức bạn. Bạn không cần phải mất hàng giờ để gắn nhãn phản hồi hoặc xây dựng bộ dữ liệu đào tạo tùy chỉnh.
Và trong trường hợp bạn cần nhanh chóng tìm kiếm một phản hồi cụ thể, tài liệu hoặc bất kỳ thứ gì khác, hãy sử dụng ClickUp Enterprise Search. Với thanh tìm kiếm duy nhất, bạn có thể tìm kiếm mọi thứ trên toàn bộ không gian làm việc và tất cả các ứng dụng kết nối chỉ trong nháy mắt.
⭐ Bonus: Chán ngán việc phải gõ nhãn cảm xúc, lời nhắc hoặc quy tắc tùy chỉnh cho phân tích?
Hãy thử tính năng Talk-to-Text của ClickUp để quản lý phân tích của bạn ngay cả khi đang di chuyển.
- Dictate nhãn: Tạo nhanh các danh mục cảm xúc hoặc làm sạch phản hồi mà không cần chạm vào bàn phím.
- Tinh chỉnh lệnh: Nói to các lệnh AI tùy chỉnh của bạn. ClickUp sẽ chuyển đổi lời nói của bạn thành các lệnh được định dạng đẹp mắt, có dấu câu đầy đủ để AI thực thi.
- Cập nhật từ vựng: Thêm các thuật ngữ chuyên ngành vào từ điển cảm xúc của bạn chỉ bằng giọng nói.
Thật tuyệt vời, phải không? Tìm hiểu thêm về Talk-to-Văn bản tại đây 👇
Bước 4. Tích hợp với bảng điều khiển/CRM
Thiết lập bảng điều khiển để biến phân tích thành những thông tin có ý nghĩa, hấp dẫn về mặt hình ảnh mà các bên liên quan có thể sử dụng.
Bạn cũng có thể tích hợp trực tiếp các thông tin phân tích cảm xúc vào hệ thống CRM của mình. Điều này cho phép nhóm bán hàng và nhóm hỗ trợ khách hàng xem thông tin cảm xúc cùng với hồ sơ khách hàng, tài khoản, phiếu yêu cầu hoặc giao dịch.
Tiếp theo, cài đặt cảnh báo để phát hiện các dấu hiệu như sự gia tăng cảm xúc tiêu cực, sự thất vọng lặp đi lặp lại hoặc sự sụt giảm đột ngột về cảm xúc trong các tính năng cụ thể, các đợt ra mắt sản phẩm, v.v.
Cuối cùng, sử dụng những thông tin này để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và hoàn thiện vòng phản hồi.
ClickUp hỗ trợ như thế nào?
Bảng điều khiển ClickUp là trung tâm điều khiển của bạn để hiển thị phân tích cảm xúc và xu hướng phản hồi. Bạn có thể tạo bảng điều khiển tùy chỉnh với hơn 20 tiện ích kéo và thả, mỗi tiện ích đều lấy dữ liệu trực tiếp từ không gian làm việc của bạn:
- Biểu đồ đường và cột: Theo dõi xu hướng cảm xúc theo thời gian, hiển thị các đỉnh và đáy, hoặc so sánh cảm xúc giữa các kênh, sản phẩm hoặc nhóm.
- Biểu đồ tròn và biểu đồ donut: Hiển thị phân phối của phản hồi tích cực, tiêu cực và trung lập chỉ trong nháy mắt.
- Bảng điểm: Nổi bật các chỉ số quan trọng như điểm cảm xúc trung bình, số lượng phản hồi hoặc tỷ lệ nâng cấp.
Vì các bảng điều khiển được tích hợp trực tiếp vào không gian làm việc của bạn, bạn có thể dễ dàng chia sẻ thông tin với nhóm, cài đặt các chế độ xem dựa trên vai trò cho các bên liên quan khác nhau và đào sâu vào chi tiết chỉ với một cú nhấp chuột.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Đặt thẻ AI bên cạnh bảng điều khiển của bạn để có thêm bối cảnh và giải thích. Chúng hoạt động như một nhà phân tích tích hợp sẵn, tự động giải thích dữ liệu hiển thị trong các tiện ích của bạn và đưa ra những thông tin quan trọng nhất.
Ví dụ: “Top 3 lý do dẫn đến cảm xúc tiêu cực trong tuần này” hoặc “Các chủ đề tích cực đang nổi lên.”
Bước 5. Theo dõi độ chính xác và tinh chỉnh.
Thường xuyên kiểm tra lại các thẻ cảm xúc để đảm bảo chúng vẫn phù hợp với các sản phẩm hiện tại và giọng điệu thương hiệu của bạn. Nếu bạn đang đào tạo các mô hình tùy chỉnh, hãy cập nhật dữ liệu đào tạo và quy tắc một cách kịp thời.
Đừng coi thường sức mạnh của việc kiểm tra thủ công. Hãy so sánh định kỳ kết quả của AI với phân tích thủ công để ngăn chặn sự thay đổi mô hình và duy trì độ chính xác.
Tương lai của phân tích cảm xúc bằng AI
Trong tương lai, phân tích cảm xúc bằng AI sẽ tập trung vào dự đoán ý định và hành động tiếp theo thay vì chỉ phân tích cảm xúc hiện tại. Chúng ta cũng sẽ chứng kiến sự cải thiện đáng kể về độ chính xác của mô hình trong việc hiểu rõ cảm xúc phức tạp của con người.
Dưới đây là một cái nhìn nhanh:
- Phân tích đa phương thức: AI sẽ kết hợp văn bản, giọng điệu, biểu cảm khuôn mặt và ngôn ngữ cơ thể để nhận diện chính xác cảm xúc của khách hàng. Vì vậy, nếu khách hàng nói “Tôi ổn” trong khi nhíu mày, AI sẽ gắn thẻ đó là cảm xúc tiêu cực.
- Bối cảnh siêu địa phương hóa: Các mô hình tương lai sẽ có khả năng nắm bắt tốt hơn các sắc thái văn hóa và ngôn ngữ địa phương. Chúng sẽ hiểu rằng một cụm từ cụ thể ở London có thể mang ý nghĩa cảm xúc hoàn toàn khác biệt ở Dubai hoặc Singapore, giúp các thương hiệu toàn cầu tránh hiểu lầm phản hồi địa phương.
- Dự đoán ý định: Thay vì đánh dấu cảm xúc sau khi sự việc xảy ra, AI sẽ dự đoán sự thay đổi tâm trạng để dự đoán hành động tiếp theo của người dùng.
Tự động hóa phân tích cảm xúc với ClickUp AI
Sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích cảm xúc và tình cảm phức tạp của con người nghe có vẻ như một điều viển vông. Nhưng điều đó là hoàn toàn khả thi, thực tế và đối thủ cạnh tranh của bạn có thể đã đang sử dụng nó.
ClickUp AI mang phân tích cảm xúc trực tiếp vào Không gian Làm việc ClickUp, loại bỏ việc chuyển đổi ngữ cảnh và sự phức tạp của nhiều công cụ.
Bạn có thể phân tích hàng nghìn bình luận, phản hồi khảo sát, thảo luận trên diễn đàn, bản ghi âm giọng nói hoặc cuộc họp, và nhiều hơn nữa tại một nơi duy nhất – nơi phần còn lại của công việc của bạn được thực hiện.
Đăng ký miễn phí ngay hôm nay để bắt đầu!
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
Phân tích cảm xúc xác định thái độ tổng thể (tích cực, tiêu cực, trung lập) trong văn bản, trong khi phát hiện cảm xúc đi sâu hơn để nhận diện các cảm xúc cụ thể như vui vẻ, giận dữ, buồn bã hoặc sợ hãi. Phát hiện cảm xúc cung cấp những thông tin chi tiết hơn so với phân tích cảm xúc cơ bản.
Phân tích cảm xúc thường chính xác đối với văn bản đơn giản, nhưng độ chính xác có thể giảm khi gặp giọng điệu mỉa mai, ngôn ngữ thông tục hoặc ngôn ngữ phức tạp. Kết quả sẽ được cải thiện với dữ liệu chất lượng cao và các mô hình AI nhận thức ngữ cảnh, nhưng không có hệ thống nào là hoàn hảo. Tốt nhất là thực hiện các đánh giá định kỳ bởi con người để kiểm tra độ chính xác của kết quả AI.
Có nhiều mô hình AI sẵn có cho phân tích cảm xúc. Lựa chọn của bạn phụ thuộc vào chế độ phức tạp của phản hồi (văn bản, giọng nói, hình ảnh), các vấn đề về bảo mật dữ liệu và mức độ trưởng thành của mô hình. ClickUp Brain là mô hình AI cấp doanh nghiệp được tùy chỉnh theo ngữ cảnh không gian làm việc của bạn. Vì vậy, bạn sẽ nhận được phân tích cảm xúc chính xác và phù hợp mà không cần thiết lập kỹ thuật hay đào tạo thủ công.
Tất nhiên! ClickUp Brain hỗ trợ phân tích cảm xúc bằng nhiều ngôn ngữ, giúp bạn dễ dàng phân tích phản hồi từ các nhóm hoặc khách hàng trên toàn cầu.
AI có thể phát hiện sự mỉa mai trong một số trường hợp, đặc biệt là với các mô hình tiên tiến và đủ bối cảnh, nhưng đây vẫn là một công việc đầy thách thức. Sự mỉa mai thường dựa vào giọng điệu hoặc các tín hiệu văn hóa mà AI khó có thể hiểu được, do đó việc phát hiện không phải lúc nào cũng đáng tin cậy.
Phân tích cảm xúc được sử dụng rộng rãi trong các ngành như tiếp thị, dịch vụ khách hàng, tài chính, bán lẻ, y tế, truyền thông và chính trị. Nó giúp các tổ chức theo dõi danh tiếng thương hiệu, phân tích phản hồi của khách hàng, cải thiện sản phẩm và đưa ra quyết định kinh doanh.