一个专门构建的评论分析解决方案
使用蓝色机器学习(BlueML)解决方案,在几秒钟内深入分析您的开放文本评论。现在,您可以了解对学生和员工最重要的是什么,并立即获得更多可操作的见解,以简化您的决策。







有针对性地获得更深入的见解。
大多数评论分析工具使用通用的一刀切方法,通常基于客户体验机器学习模型。然而,当你观察员工或学生的旅程时,他们是由围绕经验和学习的特定组件组成的。
使用BlueML,您可以利用三个专门的模型,这些模型将沿着学生和员工的旅程,准确地消费和分析来自每个区域的评论,为您提供特定于上下文的分类。
SLC学生
学习
分类
- 质量/交货
- 订婚
- 阅读
- 实验室
- 教程/车间
- 困难
经济共同体员工
经验
分类
- 工作负载
- 工作与生活的平衡
- 工作保障
- 在家工作
- 歧视
- 多样性
语言学校的员工
学习
分类
- 教练
- 课堂参与
- 学习活动
- 培训材料
- 预期/目标
- 软件
在评论分类之外更进一步。
BlueML包括几个支持模型,可以帮助您更深入地挖掘开放文本注释,从而获得需要的上下文,帮助您阐明盲点。
极性
在员工评论中准确地了解整体情绪(非常消极,消极,中性,积极,非常积极,模棱两可)
情绪
了解员工和学生在评论中所表达的情绪(喜悦、悲伤、厌恶、愤怒、内疚、羞耻、恐惧)。
建议
超越类别,找出评论是否是一个形成性的前瞻性建议,告诉你应该开始、停止和继续做什么。
预测指标
查看员工和学生反馈的模式,发现员工的行为,这样你就可以在任何问题发生之前采取行动。
自动得到所有你需要的解释。
BlueML仪表板是一个交互式的“评论优先”分析工具,可以让你实时地对数据进行切片和切分。现在,你可以为领导者提供他们需要的洞察,以识别趋势、挑战和机会。轻松地将主题与类别、行为、情绪和建议关联起来。根据任何标准(部门、年龄、性别等)对评论进行细分分析,以更准确地了解真正的评论内容。
是什么让BlueML与众不同?
BlueML使用为员工和学生旅程构建的专有机器学习模型,包括真实的评论和场景。这是什么意思?这意味着BlueML模型将随着时间的推移不断学习和改进,为您提供尽可能丰富的见解。它可以用于Blue体验管理平台或其他解决方案中捕获的任何评论。
它的突出特点
多个模型
使用BlueML专业模型(经济共同体,语言学校的,SLC,极性,建议)。
深入分析
自动捕获、分类、分析和预测开放文本评论-无论是来自内部调查和/或外部网站。
发现趋势
超越情绪,确定评论是否与关键的学习和人力资源主题相关,以更好地理解最常见的主题和趋势。
丰富的见解
利用对每个评论的多个属性和类别的支持,可以获得更具体和更深入的见解。
专门的主题
访问模型涵盖100多个学习和人力资源验证类别,并使用超过700,000条真实评论建模。
交叉制表
根据任何人口统计或基于响应的上下文过滤BlueML见解,并对数据进行分组,以确定评论中的模式、趋势和相关性。
出口分析
导出一个特定属性的分析结果,仅导出已分类的评论,或将所有分析文本导出到excel工作表中。2022卡塔尔世界杯抽签
第三方集成
BlueML仪表盘可以集成到所有的Blue解决方案中,但也可以作为一个独立的应用程序。

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