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团队可以发现收集到的反馈中的主题和主题，并利用它们进一步增强体验。它还提供了丰富的客户元数据，用于构建理想的客户角色。 客户支持中的 FitBit 文本分析 Fitbit是最大的可穿戴健身设备生产商之一，它跟踪客户在各种社交媒体平台上的活动。该公司的 Twitter 页面上充斥着客户评论、帖子和支持团队的回复。


考虑到客户参与的庞大数量，该团队利用先进的文本挖掘技术对投诉进行分类。目标是跟踪主要问题，以查看它们是否与活动跟踪、设计、技术规格或应用程序交互性有关。 首先，数据被整合到电子表格中，然后输入文本分析引擎进行进一步分析。系统解析数据以将相似的评论分组并用相关主题标记它们。 然后，根据每个投诉或问题的严重性和在 加纳电报数据 客户推文中的出现情况对其进行评分。


这些数据帮助 Fitbit Inc. 加以解决。这项研究还有助于追踪新发布产品的性能以及客户对新产品的看法。 这是将反馈转化为有价值的客户见解的好方法。 如何在调查活动中实施文本和情感分析 在文本和情感分析的众多应用中，我们希望强调客户反馈分析的重要性。 如果您正在考虑通过调查活动实现客户反馈循环，那么结合文本和情感分析是一种改变游戏规则的方法，可以快速关闭反馈循环并获得可操作的见解。


步骤 1：获取合适的反馈工具 成功的客户反馈循环的基础在于选择合适的调查工具，以有效地捕获和汇编文本响应。精心设计的开放式问题调查鼓励客户分享详细的上下文反馈，从而促进彻底的文本分析。 值得一提的调查工具之一是Qualaroo，它以用户友好的界面和强大的功能而闻名。它是进行调查以了解客户反馈精髓的绝佳选择。