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

下载BlueML手册

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。

我们一直在你身边。

作为长期合作伙伴,Explorance将比任何人都带您走得更远:

  • 高度参与的文化

  • 24小时(24/7)世界级的支持

  • 以价值为本的顾问及项目管理

  • 一个由高等教育和L&D领导者组成的多元化社区

从学生和员工的评论中获得更有力的见解。

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