结合ML的定量和定性见解
bt365手机app的AI和ML实现旨在消除重复性任务，同时让人类专注于细微差别, 高认知任务. 我们专有的ML模型是在大量独特的对话和行为数据上进行训练的，这些数据已经通过 bt365手机app平台 在过去的十年.
从参与者质量控制到情绪和意图分析, 我们将我们的ML模型嵌入到洞察发现和分析工作流程中，以加快关键洞察的时间.
交互式路径流
基于最近在数据挖掘方面的研究， 交互式路径流 聚合跨多个参与者会话的交互数据，以可视化客户旅程, 表面意外行为, 并引导您到达客户旅程中的关键时刻.
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即时的洞察力
即时的洞察力 通过自动识别模式驱动高效的测试后分析, 异常, 以及贡献者会议之间的相关性. 可以使用自定义标记将发现映射到交互式路径流中的客户意图或目标.
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关键字映射
相似的关键词会根据整体情绪(积极的)自动分组, 负, 或者中性)来确定主题. 与每个关键字相关的高亮卷轴被分组在一起，以便您可以直接深入了解每个情绪背后的原因.
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点击地图
通过单击映射快速了解客户交互模式. 发现他们正在使用哪些网页元素，或者获得他们与单个屏幕元素的每次交互的详细列表. 点击地图将所有贡献者的数据聚合到一个可视化中，以便更快地分析和共享.
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观众质量保证和表演管理
每一个 贡献者—用户测试网络的参与者—在他们加入用户测试贡献者网络之前进行评估，以确保 高质量的会议结果. 机器学习模型也被用于加速接受和纳入高质量的贡献者，这些贡献者经常收到像您这样的客户的4星或5星评论.
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使用ML加速洞察提取
自然语言处理
计算机视觉
情绪分析
行为分析
目的分析
