Detecteu sentiment positiu, negatiu i neutral en trucades de clients, entrevistes de recerca, respostes d'enquestes i qualsevol dada de text o multimèdia. Speak analitza el to emocional automàticament, identifica el sentiment a nivell de parlant i fa un seguiment de com els punts de vista canvien entre conversations i conjunts de dades al llarg del temps.
Puja àudio, vídeo o text de qualsevol font. Speak es connecta amb Zoom, Teams, Meet i milers de fluxos de treball via Zapier per a análisis de sentiment automàtic.
La majoria d'eines de sentiment només gestionen text. Speak detecta sentiment en gravacions d'àudio, contingut de vídeo i text escrit, i després et proporciona panells de control, AI Chat i exportacions per actuar sobre el que trobes.
Detecta to, emoció i actitud en converses enregistrades. Speak transcriu el teu àudio i analitza el sentiment a nivell de frase, de manera que pots identificar on les trucades es tornen positives o negatives i localitzar els moments que més importa.
Analitzeu el sentiment del contingut de vídeo amb context complet del parlant. Carregueu entrevistes gravades, grups de discussió o presentacions i Speak processa la pista d’àudio, identifica parlants i mapeja el sentiment a través de tota la línia de temps de la conversa.
Processeu respostes d’enquestes, ressenyes de clients, tiquets de suport i qualsevol feedback escrit a escala. Enganxeu o carregueu dades de text i Speak classifica automàticament el sentiment, donant-vos una vista estructurada de les actituds a través de milers de respostes.
Feu seguiment de com el sentiment canvia al llarg d’una conversa única o d’un conjunt de dades complet. Veieu on una trucada de client gira de la frustració a la resolució, o com evolucionen les actituds dels participants al llarg d’un estudi de recerca de diverses setmanes. Visualitzeu tendències amb gràfics integrats.
Compareu sentiment entre diferents parlants en la mateixa conversa. Enteneu com es sent cada participant al llarg d'una trucada, identifiqueu qui va expressar preocupacions i vegeu com les preguntes de l'entrevistador van influir en les actituds dels entrevistats.
Fes preguntes com “Quan el sentiment es va tornar negatiu en aquesta trucada?” o “Quines entrevistes tenien les respostes més positives sobre el producte?” AI Chat et permet consultar patrons de sentiment entre fitxers individuals o tota la teva biblioteca utilitzant Claude, Gemini o GPT.
Comprèn quins temes generen respostes positives o negatives. Speak connecta l’extracció de paraules clau amb puntuacions de sentiment, de manera que pots veure que les mencions de “preus” es correlacionen amb sentiment negatiu mentre que “incorporació” tendeix a ser positiva en tot el teu conjunt de dades.
Visualitza tendències de sentiment amb gràfics, comparacions i vistes agregades. Veu la distribució global de sentiment en un projecte, compara sentiment entre diferents grups de parlants i segueix com els sentiments canvien setmana a setmana o mes a mes.
Descarrega resultats de sentiment com a CSV, genera informes o connecta via API per a anàlisi posterior. Porta les dades de sentiment de Speak als teus eines de BI, plataformes de recerca o panells personalitzats. Tots els punts de dades són exportables i estructurats per a la integració.
Investigadors, equips de CX, líders de vendes i analistes utilitzen Speak per entendre el to emocional i les actituds a través de conversacions i dades de text. Aquí es com l'anàlisi de sentiment impulsa millors decisions.
Detecta frustració, satisfacció i senyals de cancel·lació en trucades de suport i èxit. Identifica quines trucades necessiten seguiment immediat, fes seguiment de tendències de sentiment al llarg del temps i dóna a l’equip visibilitat basada en dades sobre com els clients realment senten la teva producció.
Mesura les actituds dels participants i les respostes emocionals entre entrevistes qualitatives. En lloc de confiar en impressions subjectives, utilitza puntuacions de sentiment automatitzades per identificar quins temes van generar les reaccions més fortes i compara les respostes entre participants.
Processa respostes d’enquestes obertes a escala sense llegir cada resposta individualment. Speak classifica el sentiment entre milers de respostes de text, ressalta els comentaris més positius i negatius, i et dóna vistes de sentiment agregades per pregunta o segment.
Identifica on els negocis es tornen positius o negatius durant converses de vendes. Rastreja patrons de sentiment al llarg de les crides del teu equip per entendre què fan diferent els millors rendiments, detecta moments d’objecció i construeix programes de coaching basats en dades de conversa real.
Feu seguiment del sentiment en mencions de marca, cobertura mediàtica, aparicions en podcasts i entrevistes de premsa. Pugeu o transcriviu contingut mediàtic i veieu com es discuteix la vostra marca, si la cobertura és positiva o negativa, i com canvia el sentiment al llarg del temps.
Analitza el sentiment en sessions de retroacció, assemblees ciutadanes i entrevistes de sortida. Comprèn com es senten els empleats sobre les decisions del lideratge, la cultura de l’empresa i els canvis en el lloc de treball sense confiar només en puntuacions d’enquesta estructurades que perden la matisació de les converses reals.
Les eines de sentiment dedicades gestionen només text. Les eines generals de transcripció ignoren completament el sentiment. Speak combina transcripció, anàlisi de sentiment multiorigen i IA flexible en una única plataforma construïda per a equips que treballen amb dades de conversa real.
Analitza sentiment en àudio, vídeo i text en una sola plataforma. La majoria d'eines de sentiment només funcionen amb text, la qual cosa significa que necessites transcriure gravacions per separat abans de poder analitzar’les. Speak gestiona tot el procés des de mitjans en brut fins a conclusions de sentiment sense passos addicionals o eines.
Tria Claude, Gemini o GPT per a tasques de sentiment. Els diferents models gestionen la subtilesa, la sàtira i el context cultural de manera diferent. Speak et dóna la flexibilitat de triar el model que funciona millor per al teu tipus de dades específic i als teus objectius d'anàlisi.
L’anàlisi de polaritat simple es perd la complexitat de les converses reals. Speak detecta senyals emocionals matisats en tota la conversa, ajudant’t a entendre no només si algú és positiu o negatiu, sinó com la seva actitud canvia al llarg de la discussió i per què.
Segueix els patrons de sentiment durant mesos de dades, múltiples projectes o diferents equips. Compara distribucions de sentiment entre segments de clients, monitora com els canvis de productes afecten les actituds dels usuaris i construeix vistes longitudinals que les eines d’análisi de fitxer únic no poden proporcionar.
Sense pas separat per passar de gravació a sentiment. Speak transcriu el teu àudio i vídeo amb etiquetes de parlant, aleshores executa automàticament l’anàlisi de sentiment a la transcripció. Puj un arxiu i obtén resultats de sentiment sense cosir múltiples eines.
Configureu AI Agents per processar automàticament les enregistraments entrants, executar anàlisi de sentiment, generar informes de resum i distribuir les troballes al vostre equip. En lloc de revisar manualment cada trucada o entrevista, deixeu que els agents gestionin el treball d'anàlisi repetitiu.
Crea un compte de Speak gratuït i penja els teus fitxers directament, enganxa contingut de text, o connecta el teu calendari per a gravacions automàtiques de reunions. Speak accepta tots els formats majors d'àudio i vídeo juntament amb documents de text i fitxers CSV.
Els fitxers d’àudio i vídeo es transcriuen amb etiquetes d’orador utilitzant el motor de transcripció que trieu. Les dades de text s’ingereixen directament. Tot el contingut es prepara per a análisi NLP sense cap preprocessament manual de la vostra part.
Speak executa anàlisi de sentiment a través del teu contingut, puntuant sentiment positiu, negatiu i neutre a nivell de frase. L’agregació a nivell d’orador mostra com les actituds de cada participant es comparen, i l’anàlisi temporal revela com el sentiment canvia al llarg d’una conversa.
Veure distribucions de sentiment, tendències al llarg del temps i correlacions de sentiment de paraules clau al vostre panell d'anàlisi. Utilitzeu AI Chat per fer preguntes com “Quines trucades tenien el sentiment més negatiu sobre preus?” o “Com van canviar les actituds dels participants entre la sessió u i la sessió tres?”
Descarrega dades de sentiments com a CSV, genera informes o comparteix conclusions amb el teu equip a través de les funcions de col’laboració de Speak. Configura exportacions automatitzades mitjançant Zapier o utilitza l’API per alimentar les dades de sentiments a la teva pila d’anàlitiques existent.
L'anàlisi de sentiments és el procés d'identificar i classificar el to emocional darrere d'un contingut de text, àudio o vídeo. En la seva forma més simple, l'anàlisi de sentiments classifica el contingut com positiu, negatiu o neutre. En la seva forma més avançada, detecta senyals emocionals matisats, rastreja com les actituds canvien al llarg del temps, i connecta patrons de sentiments a temes específics, interlocutors i resultats empresarials.
Per a empreses i investigadors, l'anàlisi de sentiment ha passat de ser interessant a tenir a ser una part central de com comprenen clients, participants i mercats. Els equips d'experiència del client l'utilitzen per monitorar el sentiment de les trucades i detectar risc de fuita. Els investigadors la utilitzen per mesurar actituds de participants en dozenes d'entrevistes. Els equips de producte la utilitzen per entendre com se senten els usuaris sobre els canvis de funcionalitat. El fil conductor és que l'anàlisi de sentiment converteix reaccions humanes subjectives en dades estructurades i mesurables.
Les primeres eines d'anàlisi de sentiment es basaven en regles basades en paraules clau i simples diccionaris de puntuació. Una paraula com “terrible” obtindria una puntuació negativa, “fantàstic” obtindria una puntuació positiva, i l'eina faria la mitjana dels resultats. Aquest enfocament va perdre l'ironia, el context i les maneres complexes en què les persones realment expressen opinions en conversacions.
L’anàlisi de sentiment moderna alimentada per IA utilitza models de llenguatge gran que entenen context, to i matís. Aquests models poden detectar que “Això és només gran” podria ser sarcàstic depenent del context que l’envolta. Gestionen negacions, espavilacions i sentiment mixt dins d’una única frase. I funcionen en múltiples idiomes, fent que l’anàlisi de sentiment multilingüe sigui pràctic per a equips globals. Parla et dóna accés a Claude, Gemini i GPT per a tasques de sentiments, perquè puguis triar el model que gestioni millor les teves dades específiques.
La majoria d'eines d'anàlisi del sentiment van ser construïdes només per a text. Enganxes tweets, ressenyes o respostes d'enquesta i obtenus una puntuació de polaritat. Però els senyals de sentiment més rics sovint viuen en converses, no en text escrit. La manera com la veu de quelcú canvia durant una trucada amb client, el moment que un participant de recerca dubta abans de respondre, el canvi de to quan una perspectiva de vendes escolta el teu preu. Aquests senyals es perden quan només analitzes text.
Speak està dissenyat per a equips que necessiten anàlisi de sentiment a través d'àudio, vídeo i text. En lloc de transcriure enregistraments en una eina i executar anàlisi de textos En un altre cas, pujeu els vostres mitjans i obteniu transcripció més anàlisi de sentiments en un únic flux de treball. Això és important perquè elimina la fricció. Com menys passos entre dades en brut i anàlisi, més probable és que el vostre equip utilitzi realment l'eina de manera consistent.
El valor de l’anàlisi de sentiments no és la puntuació de sentiments en si. Són les decisions que prens basant-te en aquesta puntuació. Quan un equip de CX veu que el sentiments negatiu es dispara durant discussions de preus en més de 200 trucades, això és un senyal per revisar la comunicació de preus. Quan un investigador veu que els participants consistentment expressen frustració sobre un pas de flux de treball específic, això és comentari de producte accionable. Quan un líder de vendes veu que els millors executors mantenen un sentiments positiu un 40% més de temps en trucades que els reps mitjans, això es converteix en una oportunitat de coaching.
Speak’s Agents d'IA Feu-ho encara més pràctic automatitzant la monitorització del sentiment. En lloc de revisar manualment cada gravació, podeu configurar agents per marcar trucades on el sentiment negatiu superi un llindar, generar informes de sentiment setmanals entre les converses del vostre equip, o alertar-vos quan les tendències de sentiment canvien en una direcció específica.
Quan evaluïn les eines d'anàlisi de sentiments, considereu com el vostre equip treballa realment amb dades. Si només analitzeu text, una eina de només text pot ser suficient. Però si les vostres dades inclouen gravacions de trucades, entrevistes de recerca, contingut de vídeo, o una barreja de tipus de mitjans, necessiteu una plataforma que maneji tot el conducte des de la gravació en brut fins a la perspectiva de sentiments. Busqueu anàlisi a nivell de parlant, seguiment de sentiments temporal, la capacitat de consultar resultats amb AI, i opcions d'exportació que s'ajustin als vostres fluxos de treball existents. Speak està construït per a aquesta segona categoria: equips que necessiten anàlisi de sentiments en cada tipus de conversa i dades de text que recopilen.
“Vam passar de setmanes d'anàlisi de qualitat a un dia. Fàcil d'utilitzar, fàcil d'implementar i el suport ha estat increïble.”
Connor H. Analista de dades, revisió de G2
“"Alta precisió, suport multilingüe i anàlisi perspicaç. Integracions amb Google i Zapier facilitar l'optimització de tot plegat."”
Volker B. Director d'operacions, revisió de G2
“Abans passava entre 45 i 30 minuts transcrivint notes. Ara ho faig en...» segons, i estic escrivint en qüestió de minuts.”
Ted H. Propietari de l'empresa, ressenya de G2
“"Faig servir Speak in francès i anglès per a reunions de fins a dues hores. Estalvia temps i augmenta la precisió dels meus informes.”
Francesc L. Assessor financer, revisió de G2
“"Uneix reunions, registres, documents i resumeix. No em perdo punts importants i m'estalvia molt de temps."”
Ercan T. Desenvolupament empresarial, revisió de G2
“"És fàcil d'utilitzar i puc contactar amb l'equip que hi ha darrere del producte. És valuós parlar amb un humà real.”
Marc B. Director mèdic, revisió de G2
Preguntes freqüents sobre l’anàlisi de sentiments, com funciona la detecció de sentiments amb IA, i com Speak maneja l’anàlisi de sentiments d’àudio, vídeo i text.
L'anàlisi de sentiment és el procés d'utilitzar processament del llenguatge natural per identificar i classificar el to emocional del contingut de text, àudio o vídeo. Típicament classifica el contingut com a positiu, negatiu o neutre, encara que les eines més avançades detecten emocions matisades i fan seguiment de com el sentiment canvia al llarg del temps. Els negocis utilitzen l'anàlisi de sentiment per entendre les actituds dels clients, mesurar les reaccions dels participants en la recerca, monitoritzar la percepció de la marca i identificar patrons en grans volums de dades de conversa.
L'anàlisis de sentiment de l'IA utilitza grans models de llenguatge entrenats amb grans quantitats de text per a entendre context, to i significat. A diferència dels enfocaments més antics basats en paraules clau que simplement comptaven paraules positives i negatives, els models d'IA moderns entenen la sarcasme, la negació, la limitació i el sentiment mixt dins la mateixa frase. Speak et proporciona accés a Claude, Gemini i models GPT per a tasques de sentiment, perquè pots triar el model que millor manegi el teu tipus de dada específic i idioma.
Sí. Speak gestiona l'anàlisi de sentiment en dades d'àudio, vídeo i text en una sola plataforma. Per a arxius d'àudio i vídeo, Speak primer transcriu el contingut amb etiquetes d'orador, després executa l'anàlisi de sentiment en la transcripció a nivell de frase i d'orador. Això significa que pots carregar una trucada de client gravada, entrevista de recerca o grup de discussió i obtenir informacions de sentiment sense necessitat d'una eina de transcripció separada. El contingut de text com respostes d'enquestes i ressenyes es pot carregar o enganxar directament.
La precisió depèn de la qualitat de les dades d'entrada, l'idioma i la complexitat del contingut. Els models d'IA moderns gestionen molt bé el sentiment directe i són cada vegada més capaços amb sarcasme, emocions barrejades i matissos culturals. Speak millora la precisió oferint múltiples models d'IA, perquè puguis provar quin model funciona millor per al teu cas d'ús específic. Per a dades d'àudio i vídeo, la qualitat de la transcripció també importa, per això Speak ofereix múltiples motors de transcripció optimitzats per a diferents condicions d'enregistrament.
Sí. Speak proporciona anàlisis temporal de sentiment en dos nivells. Dins d'una sola gravació o document, pots veure com el sentiment es desplaça de principi a final, identificant els moments exactes on una conversa es va tornar positiva o negativa. En un conjunt de dades, pots rastrejar tendències de sentiment agregats al llarg de setmanes o mesos per a monitorar com les actituds del client, les reaccions dels participants o l'implicació dels empleats evolucionen amb el temps. Ambdues vistes estan disponibles al panell d'anàlisis.
Sí. Mentre que la puntuació bàsica de polaritat (positiva, negativa, neutral) és la base, els models de IA de Speak poden identificar senyals emocionals més matisats en converses. Usant AI Chat, podeu fer preguntes específiques sobre to emocional, dubte, entusiasme, frustració o confiança en tot el vostre conjunt de dades. L'enfocament multi-model significa que podeu aprofitar les diferents fortaleses de IA per a diferents tipus d'anàlisi emocional.
Sí. Speak suporta transcripció i anàlisi en múltiples llengües. Els models d'IA disponibles a través de Speak manejen anàlisi del sentiment en llengües mundials majors, fent-ho pràctic per a equips de recerca globals, programes d'experiència del client multinacionals, i qualsevol flux de treball que impliqui dades multilingües. La selecció del motor de transcripció també importa per a la precisió multilingüe, i Speak ofereix opcions de motor optimitzades per a diferents llengües.
Les eines d'anàlisi de sentiments dedicades com MonkeyLearn, Lexalytics o IBM Watson NLU es construeixen per a l'anàlisi només de text i sovint requereixen integració tècnica. Speak és diferent de tres maneres. En primer lloc, gestiona àudio i vídeo de manera nativa, de manera que no necessiteu un pipeline de transcripció separat. En segon lloc, proporciona una plataforma d'anàlisi completa amb taulers de control, AI Chat i característiques de col·laboració en lloc de només una API. En tercer lloc, ofereix AI multi-model de manera que no esteu limitats al model de sentiments d'un únic proveïdor. Per a equips que treballen amb dades de conversa i no només text, Speak proporciona un flux de treball més complet.
Pujeu les vostres dades d’àudio, vídeo o text i obteniu anàlisis de sentiment en minuts. Seguiu les actituds al llarg del temps, compareu sentiment entre parlants i conjunts de dades, i utilitzeu AI Chat per explorar patrons en tota la vostra biblioteca.
Creeu un compte gratuït, penjeu la vostra primera gravació o fitxer de text i veureu els resultats de sentiment immediatament. Obtingueu accés complet a panells de control, AI Chat i exportacions durant la vostra prova de 7 dies.
Necessites ajuda per a configurar fluxos de treball d’anàlisi de sentiment per a la teva organització? Ajudem els equips a configurar canonades d’anàlisi automatitzades, integrar’se amb eines existents i construir informes personalitzats. Reserva una consulta per a començar. Explora tot el de Speak Eines d'IA per a fitxers d'àudio, inclosa la transcripció, l'extracció de paraules clau i la detecció de temes juntament amb l'anàlisi de sentiment.
English English
Español
Français
Italiano
العربية
Português do Brasil
Nederlands
Deutsch
עִבְרִית
Русский
日本語
Polski
Čeština
Українська
Slovenščina
Svenska
Ελληνικά
Norsk bokmål
简体中文
Türkçe
Català
Magyar
한국어
Slovenčina
Suomi