Snowshaker

モデリング**
構造化されていないテキスト データから隠れた洞察と関連トピックを明らかにします。新たなトレンド、問題点、好みを特定し、データに基づく意思決定を可能にします。

エンティティ認識

テキスト データから人物、組織、場所などの主要なエンティティを抽出し、より適切な意思決定を促進します。

名前付きエンティティ認識

会社名、ブランド、地理的な場所などの名前付きエンティティを識別して分類し、より正確な分析を行います。

エンティティの曖昧性解消

類似した名前を持つ複数のエンティティを分離し、テキストを正確に理解できるようにします。

関係抽出

エンティティ間のつながりと関係を明らかにし、複雑な問題を明らかにして、より適切な意思決定を促進します。

ユース ケースとアプリケーション

顧客インサイト

顧客からのフィードバック、レビュー、感情分析にリアルタイムでアクセスして、競争で優位に立つことができます。

市場調査

Snowshaker の強力なテキスト分析機能を使用して、新たなトレンドを発見し、市場のギャップを特定し、競合他社の有効性を分析します。

製品開発

フィードバック、感情、トピック モデリングを分析して、製品が顧客の期待に応えられるようにします。

マーケティングと広告

データに基づく洞察を活用して、マーケティング キャンペーンを最適化し、顧客ターゲティングを改善し、メッセージの有効性を高めます。

競合情報

ブランド言及、感情、感情分析を追跡して、競争で優位に立つことができます。

独自のセールス ポイント

ツールと簡単に統合

Snowshaker を既存のビジネス ワークフローやツールとシームレスに統合して、��ムーズなデータ交換とコラボレーションを実現します。

拡張性と柔軟性

Snowshaker を特定のニーズに簡単に適応させ、ビジネスの進化に合わせてスケールアップまたはスケールダウンできます。

.cutthroat学習

Snowshakerの適応学習テクノロジーを活用して、テキスト分析機能を継続的に改善します。

トップレベルのカスタマーサポート

必要なときにいつでも専門家のサポートを受けられます。