Le modèle d'apprentissage de MLY est spécifiquement développé pour la formation en entreprise et formé uniquement sur la base de commentaires obtenus dans des sondages sur la formation authentiques. MLY analyse les commentaires et identifie les thèmes majeurs, fournit une analyse nuancée des sentiments, met en évidence les recommandations et fait ressortir les alertes des commentaires qui requièrent une attention immédiate. Toutes ces capacités vous aident à découvrir des problèmes cachés et des corrélations qui pourraient autrement passer inaperçus dans une analyse quantitative plus traditionnelle.

MLY analyse les données qualitatives et les résume en informations quantitatives telles que les sentiments, les alertes, les recommandations et les sujets. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), MLY peut reconnaître des modèles cachés et des corrélations dans les données, les regrouper et les classer, et, en traitant de plus en plus de données, apprendre et s'améliorer en permanence.

Explorance utilise une approche d'apprentissage automatique supervisée pour former MLY. Cela garantit que MLY n'est entraîné qu'avec des commentaires qui ont été formellement approuvés via un processus interne d'annotation à l'aveugle. Dans le cadre de ce processus, trois annotateurs travaillent indépendamment les uns des autres, et le commentaire résultant n'est approuvé que si les trois annotateurs sont unanimement d'accord sur l'interprétation.

Les principaux atouts de MLY sont sa catégorisation spécialisée et ses informations exploitables. Conçue pour comprendre l'expérience des étudiants et des employés, l'analyse permet d'obtenir des informations plus ciblées et plus pertinentes, avec des thèmes et une terminologie spécifiques au sujet. En outre, MLY permet d'exploiter les informations grâce à ses modèles de recommandations et d'alertes, qui fournissent un point de départ pour les thèmes les plus importants qui ressortent des données.

Explorance MLY est indépendant de la source et peut analyser n'importe quel type de texte écrit. Tous les commentaires fournis par des canaux officiels peuvent être évalués à l'aide de la solution d'IA, y compris les sondages auprès des employés, les sondages d'opinion, les suivis des assemblées générales et les commentaires partagés sur des sites tiers tels que Glassdoor, les plateformes de médias sociaux et bien plus encore.

Les employés sont plus susceptibles de partager leurs commentaires sur des sites tiers, ce qui rend une solution indépendante de la source d'autant plus précieuse. Elle vous permet de capturer la voix authentique de vos employés au-delà du feedback direct que vous recueillez peut-être déjà à l'interne.