جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
تتمتع شركتك بإمكانية الوصول إلى العديد من مصادر البيانات التي تحتوي على مدخلات من العملاء والمستهلكين والعاملين والموردين وغيرهم. تحمل هذه البيانات غير المهيكلة المفتاح للوصول إلى أهداف تجربة العملاء الخاصة بك ، ولكن تقييمها بنجاح يتطلب حلولًا متخصصة.
تقدم تقنية تحليلات النص تقنية آلية لتحليل وعرض بيانات النص غير المهيكلة للقياسات النوعية. ضع في اعتبارك تلقي معلومات قابلة للتنفيذ من كل وسائل التواصل الاجتماعي النشر والبريد الإلكتروني ورسالة الدردشة وإصدار التذكرة والاستبيان.
تمكّن التحليلات النصية شركتك من اكتشاف المزيد حول ما يقوله العملاء ويفكرون فيه ويشعرون به أثناء تفاعلهم مع سلعك وخدماتك.
في هذا المنشور ، سننظر عن كثب في تحليلات النص ، وكيف تعمل ، والاختلافات بين تحليلات النص واستخراج النصوص ، بالإضافة إلى فوائدها ، وحالات الاستخدام ، والتحديات ، وغير ذلك الكثير.
إذن ، ما هي تحليلات النص؟
تحليلات النص هي طريقة لاشتقاق المعنى من البيانات غير المنظمة ، مثل الاتصالات والنصوص المكتوبة ، من أجل قياس عوامل مثل ملاحظات المستخدم ، وآراء المستهلكين ، وتقييمات المنتجات ، والمقاييس الأخرى.
إنها طريقة لتحويل الكثير من البيانات غير المهيكلة إلى شيء يمكن دراسته ، بمعنى آخر.
عند تحليل المقالات والتغريدات ومنشورات الوسائط الاجتماعية والمراجعات والتعليقات وأنواع الكتابة الأخرى ، تستخدم العديد من الشركات التحليلات النصية لتطبيق تقنيات وخوارزميات التعلم الآلي لاستخراج المعنى وجمع المعلومات.
أنواع تحليلات النص
لم يتم إنشاء جميع التحليلات النصية على قدم المساواة. يمكن تقسيم تحليلات النص ، مثل المجال الأوسع لتحليلات الأعمال ، إلى عدة مجالات بناءً على الوظيفة والنتائج. عادةً ما يتم تصنيف تقنيات تحليل النص إلى ثلاث مجموعات:
التحليلات الوصفية
تتمحور إجراءات تحليلات النص في هذه المنطقة حول إعداد التقارير. يتم أخذ البيانات من نص غير منظم ، مع إعطاء شكل منطقي ، ويتم فحصها لمعرفة الاتجاهات. يمكن ربط الموضوعات والموضوعات الأساسية معًا لتقديم رؤية أوضح للمزاج العام للمستخدم وأنماط التسوق والمزيد بمرور الوقت.
التحليلات التنبؤية
التحليلات التنبؤية يركز على توقع الأحداث المستقبلية. يتم التقاط المواد غير المهيكلة وتحليلها في تحليلات النص التنبئي مع وضع هذه النتيجة في الاعتبار.
يساعد هذا الشكل من التحليلات الشركات في إنتاج توقعات دقيقة لإدارة المخزون وسلوك الشراء وحتى تجنب المخاطر.
يعد استخدام تذاكر دعم العملاء المفتوحة لتحديد العدد الأمثل للموظفين للاستمرار تحت الطلب لنوع معين من المساعدة المتخصصة مثالاً على قابلية تطبيق التحليلات التنبؤية في بيئة مركز الاتصال.
تحليلات وصفية
يمكن أن تكون تحليلات النص إلزامية أيضًا من خلال المساعدة في تطوير خطة احتياطية لأحداث مستقبلية معينة. يستخدم هذا النوع من نهج التحليلات التحليلات التنبؤية لإبلاغ التقييمات بشكل أفضل.
نظرًا للفائدة المتأصلة في هذا النوع من التحليلات ، سواء أكانت نصية أم غير ذلك ، فهي مفضلة كثيرًا بين المديرين التنفيذيين في الشركة الذين يحاولون تعزيز حصتهم في السوق من علامتهم التجارية.
تحليلات النص مقابل التنقيب عن النص
لفهم تحليلات النص حقًا ، يجب أن تكون أيضًا على دراية بتعدين النص ومعالجة اللغة الطبيعية. استخراج النص يستخرج المعلومات من كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة.
بدون هذه التقنية ، سيتعين عليك فحص المدخلات النصية يدويًا وتحديد ما إذا كانت عالية الجودة. بمجرد استخراج هذه البيانات في بيانات منظمة ، يمكن تقييمها للكشف عن رؤى قيمة.
يمكن لتحليلات النص إنشاء تقارير وإبراز الاتجاهات المثيرة للاهتمام ومنح الشركات أدوات جديدة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
تُستخدم طرق معالجة اللغة الطبيعية على نطاق واسع في التنقيب عن النصوص وتحليلات النصوص. إنه نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على تحويل اللغة البشرية إلى تنسيق يمكن قراءته بواسطة الكمبيوتر.
لا يُطلب من المستخدم النهائي معرفة كلمات رئيسية معينة أو بناء جملة حتى يتمكن الكمبيوتر من الطرف الآخر من تفسير طلبه. بدلاً من ذلك ، تتولى معالجة اللغة الطبيعية.
تستخدم هذه التقنية نموذجًا للتعلم من البيانات التي يتم توفيرها لها. تزداد دقة وملاءمة رؤاها بمرور الوقت ، وهو شكل من أشكال آلة التعلم .
كيف تعمل تحليلات النص؟
تبدأ طريقة تحليل النص بجمع كميات هائلة من البيانات النصية. بناءً على اتساع نطاق مشروعك والموارد المتاحة ، يمكنك الاستفادة من تعليقات الوسائط الاجتماعية أو محتوى موقع الويب أو الكتب أو الاستطلاعات المنظمة أو التعليقات أو سجلات الهاتف.
يمكنك العمل مع مجموعة واحدة من البيانات أو فحص العديد من الموارد المجمعة. يمكن أن يشتمل نظام تحليلات النص أيضًا على أدوات التنقيب عن النص التي تسمح له بالبدء في فرز هذه البيانات.
في ظروف معينة ، يمكنك الجمع بين طريقتين أو أكثر للحصول على مجموعات البيانات المستخرجة المطلوبة لتحديد موقع المعلومات ذات الصلة. يعد تقسيم العبارة وترميز النص وتخصيص اللغة أمثلة على ما يحدث في هذه المرحلة من العملية.
يمكن لقدرة معالجة اللغة الطبيعية للبرنامج تغيير البيانات بعدة طرق ، مثل تصنيفها وتجميعها وتصنيفها. يمكن اتخاذ المرحلة التالية لأداة تحليلات النص عند الانتهاء من المعالجة الأساسية منخفضة المستوى.
كثيرا ما تستخدم هذه التقنية للقيام به تحليل المشاعر على دفعة من البيانات. يمكن للمنصة تحديد مستوى رضا العميل والموضوعات التي يتحمس لها والتعليقات المهمة على تجربة العميل. للتأكد من الرسالة الحقيقية الموجودة داخل النص ، فإنه يحلل القواعد والسياق المحيط.
يمكن لعملك استخدام التحليلات النصية لتعدين مجموعات البيانات الكبيرة التي يستحيل تقييمها يدويًا للحصول على بيانات بحثية مفيدة.
يمكن استخدام هذه المعلومات لتوجيه تطوير المنتج وتخصيص الميزانية وممارسات خدمة العملاء ومبادرات التسويق وعدد من الوظائف الأخرى.
تحتاج فقط إلى الانخراط في البداية لتطوير نماذج التعلم وتزويد النظام بمصادر البيانات ، ثم وصف في النهاية كيفية تعامل تحليلات النص مع البيانات لأن غالبية هذه العملية مؤتمتة.
تقنيات تحليلات النص
تجميع الكلمات
غالبًا ما تعطي مجموعة الكلمات نظرة ثاقبة أكثر من عبارة واحدة. على سبيل المثال ، إذا جمعت عبارات "النفقات" و "باهظة الثمن" و "الشهرية" ، فقد تفترض بشكل معقول أن العديد من العملاء يعتقدون أن التكاليف الشهرية لأحد منتجاتك أو خدماتك باهظة الثمن. ومع ذلك ، يمكنك دائمًا عرض التعليقات الفردية لإلقاء نظرة فاحصة.
تردد الكلمات
هذه تحليلات نصية في أبسط صورها ، حيث يتم حصر الموضوعات (مثل الأسعار ، والخدمة ، والحساب ، وما إلى ذلك) وترتيبها اعتمادًا على التكرار الذي تتم الإشارة إليه بها. هذا مفيد في العثور بسرعة على الموضوعات والصعوبات المتكررة التي تظهر بين زوار موقعك.
تحليل المشاعر
تحليلات المشاعر هي طريقة مستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تمكن المستخدمين من تقييم مدى جدية الملاحظات بناءً على استخدام المصطلحات الإيجابية والسلبية والحيادية بالإضافة إلى المشاعر المرتبطة بالعبارات المستخدمة بشكل متكرر.
أنت الآن تفهم تواتر وتجميع عبارات معينة بفضل الاستراتيجيات السابقة ، ولكن هل هذه التعليقات إيجابية أم غير مواتية أم محايدة؟
لا ينبغي أن يكون اكتساب نظرة ثاقبة للمشاعر مشكلة إذا كان لديك الأداة الصحيحة في مكانها ، ولحسن الحظ بالنسبة لك ، يميل عملاؤك إلى مشاركة آرائهم حول القضايا التي يهتمون بها بشدة.
تصنيف النص
إنها تقنية NLP (معالجة اللغة الطبيعية) الأكثر فائدة لأنها مستقلة عن اللغة. يمكنه فرز أي بيانات وترتيبها وتقسيمها تقريبًا. يسمح تصنيف النص بتعيين علامات أو فئات محددة مسبقًا للبيانات غير المهيكلة.
يشمل تصنيف النص تحليل المشاعر ونمذجة الموضوع واللغة وتحديد النوايا.
نمذجة الموضوع
تساعد نمذجة الموضوع في تصنيف المواد بناءً على موضوعات معينة. تعد نمذجة الموضوع أقل تخصيصًا وتساعد على استيعاب النصوص المتنوعة والأفكار المجردة المتكررة. فئات نمذجة الموضوع وتخصيص نسبة مئوية أو عدد الكلمات في كل نص لموضوع معين.
التعرف على الكيانات المسماة
التعرف على الكيانات المسماة يساعد في تحديد الأسماء في مجموعات البيانات. اعتبر الأرقام التي يسبقها "INR" نقدية ؛ بالمثل ، "السيدة" أو "السيد" أو "السيدة" متبوعًا بكلمة أو أكثر من الكلمات الكبيرة هو على الأرجح اسم الشخص.
المشكلة الرئيسية هي أنه في حين أن بعض الأسماء تصف الفئات الرئيسية مثل الموقع الجغرافي أو الاسم أو القيمة النقدية ، فإن البعض الآخر لا يفعل ذلك ، مما يسبب الكثير من الالتباس.
المميزات
- مساعدة المنظمات في فهم اتجاهات العملاء وأداء المنتج وجودة الخدمة. يؤدي هذا إلى اتخاذ قرارات أسرع ، وتحسين معلومات الأعمال ، وزيادة الإنتاجية ، وتوفير التكاليف.
- يساعد الحكومات والكيانات السياسية في اتخاذ القرارات من خلال معرفة الاتجاهات والمواقف العامة في المجتمع.
- يسمح للعلماء بفحص كمية كبيرة من المواد الموجودة مسبقًا بسرعة ، واستخراج ما هو وثيق الصلة بدراستهم. هذا يسرع التقدم العلمي.
- من خلال تصنيف المعلومات المتشابهة ، يمكنك تحسين أنظمة توصية محتوى المستخدم.
- تساعد المناهج التحليلية للنص في تحسين محركات البحث وأنظمة استرجاع المعلومات ، مما يؤدي إلى سرعة أكبر تجارب المستخدم.
استخدم حالات
تحليل وسائل الاعلام الاجتماعية
بصرف النظر عن كونها وسيلة للبقاء على اتصال ، تطورت وسائل التواصل الاجتماعي أيضًا إلى منصة للعلامات التجارية والتسويق. يتحدث العملاء عن شركاتهم المفضلة ويشاركون تجاربهم على وسائل التواصل الاجتماعي.
يساعد استخدام أدوات تحليل النص لإجراء تحليل المشاعر على بيانات وسائل التواصل الاجتماعي على تحديد المشاعر الإيجابية والسلبية للمستخدمين تجاه المنتجات / الخدمات ، فضلاً عن تأثير الشركات وعلاقاتها مع المستهلكين.
علاوة على ذلك ، يمكن أن يساعد تحليل وسائل التواصل الاجتماعي الشركات على بناء الثقة مع عملائها.
المبيعات والتسويق
التنقيب هو أسوأ كابوس لمندوب المبيعات. تبذل فرق المبيعات قصارى جهدها لزيادة المبيعات والأداء. تعمل أدوات تحليل النص على أتمتة هذه الوظيفة اليدوية مع تقديم رؤى أساسية وذات صلة لتعزيز التسويق.
تُستخدم روبوتات المحادثة للرد على استفسارات المستهلكين في الوقت الفعلي. يساعد تحليل هذه البيانات موظفي المبيعات في التنبؤ بفرصة شراء المستهلك للمنتج ، والقيام بالتسويق والإعلان المستهدفين ، وإجراء تحسينات على المنتج.
ذكاء الأعمال
يمكن للشركات استخدام تحليل البيانات لتحديد "ما الذي يحدث؟" لكنك تكافح لتحديد "لماذا يحدث هذا؟"
تساعد تطبيقات تحليلات النص المؤسسات في استخراج السياق من البيانات الرقمية واستنتاج سبب حدوث السيناريو أو حدوثه أو احتمال حدوثه في المستقبل.
على سبيل المثال ، تؤثر مجموعة متنوعة من الأشياء على أداء المبيعات. بينما يوفر تحليل البيانات أرقامًا رقمية ، يمكن أن تساعد أساليب تحليل النص في تحديد سبب انخفاض الأداء أو ارتفاعه.
وفي الختام
تمكّن تحليلات النص الشركات من تحديد المعلومات المفيدة من مجموعة واسعة من مصادر البيانات ، من طلبات خدمة العملاء إلى تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي.
يمكن لتحليلات النص العثور على أنماط واتجاهات ورؤى قابلة للتنفيذ من خلال الجمع بين نتائج تحليل النص واستخدام أدوات ذكاء الأعمال لتحويل الإحصائيات إلى تقارير وتصورات سهلة الفهم.
بعد تقييم تعليقات العملاء أو مراجعة محتوى طلبات دعم العملاء باستخدام أدوات تحليل النص ، يمكنك استخدام التحليلات النصية لمساعدتك في الكشف عن فرص التحسين وتعديل منتجك أو خدمتك وفقًا لمتطلبات العميل وتوقعاته.
اترك تعليق