INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
Jou maatskappy het toegang tot verskeie databronne wat insette van kliënte, verbruikers, werkers, verskaffers en ander bevat. Hierdie ongestruktureerde data hou die sleutel tot die bereiking van u kliënte-ervaringdoelwitte, maar om dit suksesvol te evalueer, vereis spesialisoplossings.
Teksanalise-tegnologie bied 'n outomatiese tegniek vir die ontleding en vertoon van ongestruktureerde teksdata vir kwalitatiewe maatstawwe. Oorweeg dit om uitvoerbare inligting van elkeen af te ontvang sosiale media pos, e-pos, kletsboodskap, uitreikkaartjie en opname.
Teksanalise stel jou maatskappy in staat om meer te ontdek oor wat kliënte sê, dink en voel terwyl hulle met jou goedere en dienste omgaan.
In hierdie pos sal ons noukeurig kyk na teksanalise, hoe dit werk, die verskille tussen teksanalise en teksontginning, sowel as die voordele daarvan, gebruiksgevalle, uitdagings en nog baie meer.
So, wat is teksanalise?
Teksanalise is 'n metode om betekenis te verkry uit ongestruktureerde data, soos geskrewe kommunikasie en teks, om faktore soos gebruikerterugvoer, verbruikersmenings, produkgraderings en ander maatstawwe te meet.
Dit is 'n metode om baie ongestruktureerde data te omskep in iets wat bestudeer kan word, met ander woorde.
Wanneer artikels, twiets, plasings op sosiale media, resensies, opmerkings en ander soorte skryfwerk ontleed word, gebruik baie firmas teksanalise om masjienleertegnieke en algoritmes toe te pas om betekenis te onttrek en inligting in te samel.
Tipes teksanalise
Nie alle teksanalise is gelyk geskep nie. Teksanalise, soos die breër gebied van besigheidsanalise, kan in verskeie areas verdeel word gebaseer op funksie en uitkomste. Teksontledingstegnieke word gewoonlik in drie groepe geklassifiseer:
Beskrywende analise
Teksontledingsprosedures in hierdie area sentreer rondom verslagdoening. Data word uit ongestruktureerde teks geneem, logiese vorm gegee en vir tendense ondersoek. Onderwerpe en basiese temas kan aan mekaar gekoppel word om 'n duideliker siening van algehele gebruikerbui, inkopiepatrone en meer oor tyd te bied.
Voorspellende Analytics
Voorspellende ontleding fokus op die projektering van toekomstige gebeure. Ongestruktureerde materiaal word vasgelê en ontleed in voorspellende teksanalise met hierdie eindresultaat in gedagte.
Hierdie vorm van analise help firmas om akkurate projeksies vir voorraadbestuur, aankoopgedrag en selfs risikovermyding te produseer.
Die gebruik van oop kliëntedienskaartjies om die optimale aantal werknemers te identifiseer om op roep te bly vir 'n sekere gespesialiseerde soort bystand, is 'n voorbeeld van voorspellende analise se toepaslikheid in 'n kontaksentrum-omgewing.
Voorskrifanalise
Teksanalise kan ook voorskriftelik wees deur te help met die ontwikkeling van 'n rugsteunplan vir bepaalde toekomstige gebeurtenisse. Hierdie soort analitiese benadering maak gebruik van voorspellende analise om evaluerings beter in te lig.
As gevolg van die inherente bruikbaarheid van hierdie tipe analise, hetsy teks of andersins, word dit gereeld bevoordeel onder maatskappybestuurders wat probeer om hul handelsmerk se markaandeel te verbeter.
Teksanalise vs teksontginning
Om teksanalise werklik te begryp, moet jy ook vertroud wees met teksontginning en natuurlike taalverwerking. Teksontginning onttrek inligting uit enorme hoeveelhede ongestruktureerde data.
Sonder hierdie tegniek sal jy tekstuele invoere met die hand moet skerm en bepaal of dit van hoë gehalte is. Sodra hierdie data in gestruktureerde data onttrek is, kan dit geëvalueer word om waardevolle insigte te ontbloot.
Teksanalise kan verslae genereer, interessante neigings uitlig en maatskappye nuwe gereedskap gee om data-gedrewe besluite te neem.
Natuurlike taalverwerkingsmetodes word wyd gebruik in teksontginning en teksanalise. Dit is 'n tipe van kunsmatige intelligensie in staat om menslike taal na 'n rekenaarleesbare formaat om te skakel.
Die eindgebruiker hoef nie sekere sleutelwoorde of sintaksis te ken sodat die rekenaar aan die ander kant hul versoek kan interpreteer nie. In plaas daarvan neem natuurlike taalverwerking oor.
Hierdie tegnologie gebruik 'n model om te leer uit die data wat aan dit verskaf word. Die akkuraatheid en relevansie van sy insigte groei met tyd, wat 'n vorm van die machine learning proses.
Hoe werk teksanalise?
Die teksanalise-metode begin met die versameling van enorme hoeveelhede teksdata. Afhangende van die breedte van jou projek en die beskikbare hulpbronne, kan jy uit sosiale media-opmerkings, webwerf-inhoud, boeke, georganiseerde opnames, terugvoer of telefoonrekords put.
Jy kan met 'n enkele versameling data werk of talle saamgevoegde hulpbronne ondersoek. Die teksanalisestelsel kan ook teksontginningsnutsmiddels insluit wat dit toelaat om hierdie data te begin sorteer.
In sekere omstandighede kan jy twee of meer metodes kombineer om die onttrekde datastelle te verkry wat nodig is om relevante inligting op te spoor. Om die frase af te breek, die teks te teken en die taal aan te pas is alles voorbeelde van wat in hierdie stadium van die proses gebeur.
Die sagteware se natuurlike taalverwerkingsvermoë kan die data op 'n verskeidenheid maniere verander, soos om dit te etiketteer, te groepeer en te kategoriseer. Die volgende stadium vir die teksanalise-instrument kan geneem word wanneer die fundamentele, lae-vlak verwerking voltooi is.
Hierdie tegniek word gereeld gebruik om te doen sentiment analise op 'n bondel data. Die platform kan 'n kliënt se vlak van tevredenheid, die onderwerpe waaroor hulle entoesiasties is, en beduidende terugvoer oor die kliënt-ervaring bepaal. Om die ware boodskap in die teks vas te stel, ontleed dit die grammatika en omliggende konteks.
Jou besigheid kan teksanalise gebruik om groot datastelle te ontgin wat onmoontlik is om handmatig te assesseer vir nuttige navorsingsdata.
Hierdie inligting kan gebruik word om produkontwikkeling, begrotingstoewysing, kliëntedienspraktyke, bemarkingsinisiatiewe en 'n aantal ander funksies te lei.
Jy hoef net aan die begin betrokke te raak om die leermodelle te ontwikkel en die stelsel van databronne te voorsien, en dan aan die einde te beskryf hoe teksanalise die data hanteer het omdat die meerderheid van hierdie proses geoutomatiseer is.
Teksanalise tegnieke
Woordgroepering
'n Versameling woorde kan dikwels meer insig gee as 'n enkele frase. Byvoorbeeld, as jy die frases "uitgawes", "duur" en "maandeliks" saamstel, kan jy redelikerwys aanvaar dat baie kliënte glo dat die maandelikse koste vir een van jou produkte of dienste te duur is. U kan egter altyd die individuele opmerkings bekyk om nader te kyk.
Woordfrekwensie
Dit is teksanalise op sy mees basiese, waar vakke (bv. pryse, diens, rekening, ens.) getel en gerangskik word na gelang van die frekwensie waarmee daar verwys word. Dit is nuttig om vinnig gereelde temas en probleme te vind wat onder jou besoekers na vore kom.
Sentimentanalise
Sentimentanalise is 'n metode wat in Natuurlike Taalverwerking (NLP) gebruik word wat gebruikers in staat stel om die erns van terugvoer te evalueer op grond van die gebruik van positiewe, negatiewe en neutrale terme sowel as die sentiment wat met frases wat gereeld gebruik word, verbind word.
Jy verstaan nou die frekwensie en groepering van bepaalde frases danksy die voorafgaande strategieë, maar is hierdie terugvoer gunstig, ongunstig of neutraal?
Om insig in sentiment te kry behoort nie 'n probleem te wees as jy die korrekte instrument in plek het nie, want, gelukkig vir jou, is jou verbruikers geneig om hul menings te deel oor kwessies waaroor hulle baie omgee.
Teksklassifikasie
Dit is die mees voordelige NLP (Natural Language Processing) tegnologie aangesien dit taal-onafhanklik is. Dit kan byna enige data sorteer, rangskik en segmenteer. Tekskategorisering laat toe dat ongestruktureerde data aan voorafbepaalde etikette of kategorieë toegeken word.
Tekskategorisering sluit sentimentanalise, onderwerpmodellering, taal en voorneme-identifikasie in.
Onderwerpmodellering
Onderwerpmodellering help met die kategorisering van materiale gebaseer op sekere temas. Onderwerpmodellering is minder verpersoonlik en help om diverse tekste en abstrakte herhalende idees te verteer. Onderwerp modellering kategorieë en ken 'n persentasie of telling van woorde in elke teks aan 'n sekere onderwerp toe.
Benoemde entiteitsherkenning
Benoemde entiteitsherkenning help met die identifisering van naamwoorde in datastelle. Beskou getalle voorafgegaan deur 'INR' as geldelik; insgelyks, "Mev." of "Mnr." of “Mev.” gevolg deur een of meer hoofwoorde is heel waarskynlik 'n persoon se naam.
Die hoofkwessie is dat, terwyl sekere selfstandige naamwoorde sleutelkategorieë soos geografiese ligging, naam of geldwaarde beskryf, ander nie, wat baie verwarring veroorsaak.
Voordele
- Help organisasies om kliëntetendense, produkprestasie en diensgehalte te verstaan. Dit lei tot vinniger besluitneming, verbeterde besigheidsinligting, hoër produktiwiteit en kostebesparings.
- Help regerings en politieke entiteite om besluite te neem deur breë tendense en houdings in die samelewing te ken.
- Laat skoliere toe om vinnig deur 'n groot hoeveelheid voorafbestaande materiaal te sif en onttrek wat relevant is vir hul studie. Dit versnel wetenskaplike vooruitgang.
- Deur soortgelyke inligting te klassifiseer, kan jy gebruikersinhoudaanbevelingstelsels verbeter.
- Teksanalitiese benaderings help met die verbetering van soekenjins en inligtingherwinningstelsels, wat lei tot vinniger gebruikerservarings.
Gebruik gevalle
Sosiale media analise
Behalwe dat dit 'n manier is om verbind te bly, het sosiale media ook ontwikkel tot 'n platform vir handelsmerk en bemarking. Kliënte gesels oor hul gunsteling maatskappye en deel hul ervarings op sosiale media.
Die gebruik van teksanalise-instrumente om sentimentontleding op sosiale media-data te doen, help om die positiewe en negatiewe gevoelens van gebruikers teenoor produkte/dienste te identifiseer, sowel as die invloed en verhoudings van maatskappye met hul verbruikers.
Verder kan sosiale media-analise maatskappye help om vertroue by hul kliënte te skep.
Verkope
Prospektering is 'n verkoopspersoon se ergste nagmerrie. Verkoopspanne doen elke poging om verkope en prestasie te verhoog. Teksanalise-nutsgoed outomatiseer hierdie handmatige taak terwyl dit noodsaaklike en relevante insigte gee om die bemarking te koester.
Chatbots word gebruik om intyds op verbruikersnavrae te reageer. Die ontleding van hierdie data help die verkoopspersoneel om die kans te voorspel dat 'n verbruiker 'n produk sal koop, teikenbemarking en -advertensies te doen en produkverbeterings aan te bring.
Business Intelligence
Besighede kan data-analise gebruik om te bepaal "wat gebeur?" maar sukkel om vas te stel "waarom gebeur dit?"
Teksanalise-toepassings help organisasies om konteks uit numeriese data te onttrek en te redeneer waarom 'n scenario plaasgevind het, plaasvind of in die toekoms kan voorkom.
Byvoorbeeld, 'n verskeidenheid dinge beïnvloed verkoopsprestasie. Terwyl data-analise numeriese syfers verskaf, kan teksontledingsbenaderings help om te bepaal hoekom daar 'n vermindering of styging in prestasie is.
Gevolgtrekking
Teksanalise stel besighede in staat om nuttige inligting uit 'n wye reeks databronne te identifiseer, van kliëntediensversoeke tot sosiale media-interaksies.
Teksanalise kan patrone, neigings en uitvoerbare insigte vind deur die resultate van teksanalise te kombineer en besigheidsintelligensie-nutsmiddels te gebruik om die statistieke om te skakel in maklik verstaanbare verslae en visualiserings.
Nadat u kliënte se opmerkings geëvalueer het of die inhoud van kliëntediensversoeke met teksanalise-nutsmiddels nagegaan het, kan u teksanalise gebruik om u te help om kanse vir verbetering te ontdek en u produk of diens aan te pas by u kliënt se vereistes en verwagtinge.
Lewer Kommentaar