有几家公司声称提供基于人工智能的服务情绪分析解决方案企业,特别是他们市场营销以及产品开发部门。事实上，一些最大的科技公司正在为大中型企业提供这些解决方案。我们发现这些解决方案是有帮助的至少有下列业务问题之一的公司:
- 为一个品牌配备数字影响力
- 客户分析的声音
- 报告潜在客户对营销活动的看法
什么营销人员和商业领袖应该知道
情感分析是一种能力自然语言处理，一种人工智能。它可以让公司搜索社交媒体、一般网络和他们的待办事项客户支持他们的潜在客户和客户对他们的品牌和产品的看法。这反过来可以使公司创造广告和产品，他们的前景和客户会喜欢，从而增加了转化率的营销活动。
我们惊讶地发现，一些最大的科技公司正在提供情绪分析解决方案，包括亚马逊、微软和IBM。尽管微软在人工智能方面不像亚马逊、谷歌和Facebook那样出名，但在人工智能方面，它们仍然比许多声称提供人工智能解决方案、却没有任何数据科学人才支持的初创企业值得信赖得多。
Meltwater公司似乎也有几位数据科学家，不过值得注意的是，他们的许多数据科学家都是今年招聘的。这包括他们的数据科学产品负责人，杰克Clearman。他在2017年获得剑桥大学实验心理学博士学位。他似乎没有多少数据或机器学习方面的商业经验，尽管他所受的教育当然是统计学领域。
Clearman在那些声称提供人工智能解决方案的公司里，满足了我们对数据科学人才的标准，但是他最近的雇佣，加上他手下的那些数据科学家，似乎表明融水只是最近才开始进入人工智能领域。这并没有错，但我们相信，商业领袖们应该知道，在与那些声称在做人工智能的老牌公司打交道时，他们可能面临的挑战。
许多大型企业雇佣数据科学人才只是为了表明他们在做人工智能，以显示自己处于前沿。通常情况下，这些数据科学家在最初雇佣他们之后的几个月里什么都不做，因为雇佣他们的公司只是用了一个时髦的词。我们绝不是说这是融水的情况，但它很可能是。我们无法在他们的LinkedIn页面上证实这一点。
一般来说，我们希望看到公司的数据科学家从公司成立之初就在那里，或者至少在公司成立之初就在那里，就像现在的情况一样基于人工智能的公司例如谷歌，Facebook和Amazon。
尽管如此，Meltwater实际上雇佣了一些具有必要学术背景的数据科学家。许多人至少拥有计算机科学或统计领域的硕士学位。我们审查声称提供人工智能解决方案的公司的标准在我们的深入执行指南中列出，如何削减通过人工智能炒作 - 三个简单的“规则大拇指。”
亚马逊、IBM、微软和Meltwater:我们很少发现一个部门、行业或商业问题中，声称要做人工智能的顶级公司是如此之大的科技公司。这对商业领袖和市场营销人员来说是个好兆头，他们希望利用情绪分析软件更好地了解客户，让他们创造更多定制营销活动建立更好的产品市场匹配。
为一个品牌配备数字影响力
IBM
IBM提供了沃森音调分析仪该公司表示，这可能会有所帮助各行业营销人员了解人们如何看待他们的品牌使用情绪分析。
IBM索赔营销可以将软件集成到客户公司的社交媒体账户或其他接收客户反馈的地方。
我们可以推断软件背后的机器学习模型被训练来自社交媒体的成千上万的文本片段涉及品牌和产品的客户体验。这文本数据会被贴上了一个消极或积极的经验，也由品牌或产品的问题。的标签文本数据然后通过软件的机器学习算法运行。这就训练了算法来识别文本链人类的大脑，可以解释为积极或消极的情绪是显示在社交媒体帖子。
音调分析仪这样就可以浏览公共社交媒体上的帖子，而t该软件背后的算法将能够做到这一点确定哪个产品或品牌正在被谈论，以及每个帖子背后的情绪。然后系统提供列出所有上传的社交媒体帖子的主题和基调。这将使客户公司了解他们的客户是如何看待他们的。
不幸的是，我们找不到演示如何做的视频音调分析仪的工作原理。
IBM声称有帮助有影响为品牌营销活动匹配数字影响力。有影响力的综合IBM的软件观察他们在社交媒体上的表现。根据案例研究，影响能够检查47个影响者的性格特征。这些信息有助于确定影响者的个性是否与他们所宣传的品牌相匹配。
IBM还列出了法律和麦克斯·凯尔森作为一些他们过去的客户。
客户分析的声音
亚马逊
亚马逊提供了一个叫软件亚马逊的理解该公司表示，这可能会有所帮助众多行业的营销人员分析客户的社交媒体数据，找出人们对他们品牌的感觉使用情绪分析。亚马逊索赔营销能够使用该软件来确定他们的潜在客户在社交媒体上谈论哪些产品。
我们可以推断软件背后的机器学习模型被训练成千上万的客户评论、社交媒体帖子和电子邮件的片段，所有这些都会涉及对产品和品牌客户的意见都习惯了。这文本数据会被贴上标签根据“失望”或“满意”等类别，以及谈论的是哪些产品。
它们还必须标明它们是用哪种语言写的。的标签文本数据然后通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别人们可能理解为的文本链关于产品的评论是显示在社交媒体帖子。
亚马逊理解然后可以运行通过社会媒体，和t他的算法背后的软件将能够确定用哪种语言谈论哪些产品，以及讨论产品的语气。
亚马逊没有关于如何演示视频情绪分析软件的工作原理。此外,亚马逊不提供任何案例研究报告成功与他们的软件。
亚马逊还列出了ClearView Social, Infor和Elementum作为一些他们过去的客户。
微软Azure
微软Azure提供了一个叫软件微软的认知服务文本分析API该公司表示，这可能会有所帮助零售公司利用客户反馈数据来推动产品开发使用情绪分析。
我们可以推断软件背后的机器学习模型被训练成千上万条基于文本的客户反馈涉及消费产品和品牌体验。这文本数据会被贴上了一种积极的或消极的体验，除了那些品牌和产品在文章的片段中被讨论。的标签文本数据然后通过软件的机器学习算法运行。这就训练了算法来识别文本链人类的大脑，可以解释为书面表达客户对品牌或产品的体验是显示在电子邮件、社交媒体帖子或客户评论的形式。
认知服务文本分析API可以在各种社交媒体平台上运行，而且该软件背后的算法将能够做到这一点确定每个反馈片段的情绪，以及谈论的是什么产品。然后系统提供结构到数据，以便它可以显示与适当的标签公司。这可以为产品开发提供一种更快的反馈度量方法。
微软Azure没有视频演示微软认知服务是如何工作的吗，它也是不提供任何案例研究报告成功与他们认知服务文本分析API。
微软Azure还列出了东邦和安联作为一些它过去的客户使用了认知服务的文本分析API软件。
报告潜在客户对营销活动的看法
融水
融水提供了一个同名的软件它声称能帮助什么零售公司报告社交媒体上的品牌知名度和数字营销活动的投资回报率使用基于自然语言处理的情感分析。
我们可以推断软件背后的机器学习模型被训练来自客户的数千个社交媒体数据点，比如一条tweet、Facebook状态或Instagram帖子。这些涉及到公司当前营销计划中的产品、品牌和关键短语。这文本数据会被贴上了积极或消极的情绪，以及哪个产品或倡议被讨论在推特或状态。的标签文本数据然后通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法“理解”人们可能理解的文本链一个品牌的正面或负面体验是显示在社交媒体帖子。
客户公司可以将Meltwater的软件部署到各种社交媒体平台上t该软件背后的算法将能够做到这一点确定帖子背后的情绪，以及每个帖子中都在讨论哪些品牌或产品。然后系统提供客户最常谈论的营销活动的哪些方面的数据。这可以通过展示客户与数字营销的互动，帮助企业确定数字营销的效果如何。
融水没有关于如何演示视频它的软件的工作原理。
融水声称有帮助万斯证明其数字营销举措的效果，进而改善公司的沟通。车使用融水的软件分析社交媒体数据，包括他们的在线广告。公司的营销部门需要证明他们的数字营销计划正在产生ROI，以便从上层管理部门获得更好的数字广告预算。根据案例研究，Vans能够生产报告，显示他们是如何从他们的数字营销活动获得的投资回报率。这有助于该公司的数字营销提供足够的预算带宽。
融水还列出了AutoTrader.co.ca，时装革命，和Stats SA作为一些他们过去的客户。
杰克·克利曼(Jack Clearman)是Meltwater公司数据科学产品部门的负责人。他拥有剑桥大学实验心理学博士学位。他于2018年6月加入公司。蒂姆·巴登是Meltwater的数据科学高级主管。他拥有牛津大学的哲学博士学位，相当于博士学位。
标题图片来源:mikemacmarketing
