論文の概要: Linguistic Elements of Engaging Customer Service Discourse on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12801v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 18:49:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:27:00.739851
• Title: Linguistic Elements of Engaging Customer Service Discourse on Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける顧客サービス談話の言語的要素
• Authors: Sonam Singh and Anthony Rios
• Abstract要約: 我々は,共感,心理言語的特徴,対話タグ,メトリクスなどの言語内容とスタイル的側面を分析した。 本稿では,初期顧客とブランド投稿を用いてエンゲージメントを予測できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.6970199179668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Customers are rapidly turning to social media for customer support. While brand agents on these platforms are motivated and well-intentioned to help and engage with customers, their efforts are often ignored if their initial response to the customer does not match a specific tone, style, or topic the customer is aiming to receive. The length of a conversation can reflect the effort and quality of the initial response made by a brand toward collaborating and helping consumers, even when the overall sentiment of the conversation might not be very positive. Thus, through this study, we aim to bridge this critical gap in the existing literature by analyzing language's content and stylistic aspects such as expressed empathy, psycho-linguistic features, dialogue tags, and metrics for quantifying personalization of the utterances that can influence the engagement of an interaction. This paper demonstrates that we can predict engagement using initial customer and brand posts.
• Abstract（参考訳）: 顧客は顧客サポートのために急速にソーシャルメディアに目を向けている。 これらのプラットフォーム上のブランドエージェントは、顧客を支援し、関与するためのモチベーションと意図に富んでいるが、顧客に対する最初の反応が、顧客が受け取る特定のトーン、スタイル、トピックと一致しない場合、その取り組みは無視されることが多い。 会話の長さは、たとえ会話の全体的な感情があまり肯定的でないとしても、消費者の協力と支援に向けてブランドが行った最初の反応の努力と質を反映します。 そこで本研究では,既存の文献におけるこの重要なギャップを,表現された共感,心理言語的特徴,対話タグ,発話の個人化を定量化するための指標など,言語の内容やスタイリスティックな側面を解析することによって橋渡しすることを目的とする。 本稿では、初期顧客とブランド投稿を用いてエンゲージメントを予測できることを実証する。

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