Artiwise Analytics

Artiwise Analytics; yapay zeka, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknikleri ile çalışan bulut tabanlı veri analitiği platformudur. Kullanışlı ara yüzleri ile, yazılı metin içerikleri veya müşterinin sesi gibi yapısal olmayan tüm verilerinizi kısa zamanda raporlayıp aksiyon alabileceğiniz yapısal hale dönüştürür.

Müşteri Deneyimi'nde Artiwise

Firmalar ürün ve hizmetlerini doğru analiz etmek istiyorsa hedefleri 360 derece müşteri analizi olmalı ancak bu tür bir analiz için yalnızca CRM’deki verilerle rapor alınması yeterli değil, bunun yanında birçok yazılı içerik bulunuyor. Bunları CRM sisteminizle entegre edip ortak bir çözüm sunmanız gerekiyor. Konuşma, şikâyet verileri, açık uçlu anket verileri gibi yapısal olmayan veriler de analiz edilmeli ve firmalar müşterilerinin hangi segmentte olduğunu, ürünlerinin sınıf dağılımlarını ve neler yapmak istediğini anlamalı.

İTÜ Teknokent’te AR&GE çalışmalarını gerçekleştiren Artiwise, kendi mühendis kadrosuyla ürünlerini geliştirmektedir. Artiwise ile makine öğrenmesi ve doğal dil işleme tekniklerini kullanarak müşteri içgörüsünü (customer insight), internet sitelerini, sosyal medya verilerini, konuşma verisini veya yazılı anket içeriklerini tek platformdan analiz edebilirsiniz.

 

Artiwise ile Tek Platformda 360 Derece Analiz Yaparak

Müşterilerinizden gelen yorumların fonksiyon ve sınıf dağılımını görebilirsiniz

Olumsuz dönüş yapan müşterilerinizi tespit edip aksiyon alabilirsiniz

Ürün ve hizmetlere ait yorumların duygu dağılımını marka, model, lokasyon gibi alt detaylara kırarak alabilirsiniz

Günlük olarak müşterilerinizin öne çıkan konularını tespit edebilirsiniz

Duygu Analizi

Markanız, hizmetleriniz, ürünleriniz vb. hakkındaki yorumların duygu analizini yapın. %90 ve üzeri başarı oranıyla duyguları yakalayın.

Öne Çıkan Söylemler

Çalışma alanınızda konuşulan konuları yakından takip edin, pazarda ve müşterileriniz ile iletişimde söz sahibi olun.

Sınıflandırma

Yazılı verilerinizi platform üzerinde oluşturduğunuz kendi veri modelinize göre sınıflandırın.

Kök Neden Analizi

Müşterilerinizden gelen verileri sınıflandırdıktan sonra her sınıfa ait öne çıkan söylemleri ve problemleri kök neden analizi ile tespit edin.

Kümeleme

Yapısal olmayan verilerinizi yapısal hale getirin. Sınıflarınızı ve segmentlerinizi belirleyin.

Varlık Tespiti

Büyük metinlerdeki kişi, kurum, lokasyon vb. varlık isimlerini analiz edin.