Змест[Схаваць][Паказаць]
Ваша кампанія мае доступ да некалькіх крыніц даных, якія змяшчаюць інфармацыю ад кліентаў, спажыўцоў, работнікаў, пастаўшчыкоў і іншых. Гэтыя неструктураваныя даныя з'яўляюцца ключом да дасягнення вашых мэт узаемадзеяння з кліентамі, але для іх паспяховай ацэнкі патрэбны спецыяльныя рашэнні.
Тэхналогія аналізу тэксту прадстаўляе аўтаматызаваны метад аналізу і адлюстравання неструктураваных тэкставых даных для якасных вымярэнняў. Падумайце аб атрыманні дзейснай інфармацыі ад кожнага сацыяльныя медыя паведамленне, электронная пошта, паведамленне ў чаце, выдача білетаў і апытанне.
Тэкставая аналітыка дазваляе вашай кампаніі даведацца больш пра тое, што кліенты кажуць, думаюць і адчуваюць, калі яны ўзаемадзейнічаюць з вашымі таварамі і паслугамі.
У гэтай публікацыі мы ўважліва разгледзім аналітыку тэксту, як яна працуе, адрозненні паміж аналітыкай тэксту і здабычай тэксту, а таксама яе перавагі, варыянты выкарыстання, праблемы і многае іншае.
Такім чынам, што такое тэкставая аналітыка?
Аналітыка тэксту - гэта метад атрымання сэнсу з неструктураваных даных, такіх як пісьмовыя паведамленні і тэкст, каб ацаніць такія фактары, як водгукі карыстальнікаў, меркаванні спажыўцоў, рэйтынгі прадуктаў і іншыя паказчыкі.
Іншымі словамі, гэта метад пераўтварэння вялікай колькасці неструктураваных даных у тое, што можна вывучаць.
Пры аналізе артыкулаў, твітаў, паведамленняў у сацыяльных сетках, аглядаў, каментарыяў і іншых відаў пісьма многія фірмы выкарыстоўваюць тэкставую аналітыку для прымянення метадаў машыннага навучання і алгарытмаў для вылучэння сэнсу і збору інфармацыі.
Віды тэкставай аналітыкі
Не ўся тэкставая аналітыка роўная. Тэкставая аналітыка, як і больш шырокая сфера бізнес-аналітыкі, можа быць падзелена на некалькі абласцей у залежнасці ад функцый і вынікаў. Метады аналізу тэксту звычайна класіфікуюцца на тры групы:
Апісальная аналітыка
Працэдуры аналізу тэксту ў гэтай галіне сканцэнтраваны вакол справаздачнасці. Дадзеныя бяруцца з неструктураванага тэксту, ім надаецца лагічная форма і правяраюцца тэндэнцыі. Тэмы і асноўныя тэмы могуць быць звязаны паміж сабой, каб прапанаваць больш дакладнае ўяўленне аб агульным настроі карыстальніка, мадэлях пакупак і многае іншае з цягам часу.
Predictive Analytics
прагнастычная аналітыка факусуюць на праецыраванні будучых падзей. Неструктураваны матэрыял фіксуецца і аналізуецца ў прагнастычнай аналітыцы тэксту з улікам гэтага канчатковага выніку.
Гэтая форма аналітыкі дапамагае фірмам складаць дакладныя прагнозы для кіравання запасамі, пакупніцкіх паводзінаў і нават пазбягання рызыкі.
Прыкладам дастасавальнасці прагнастычнай аналітыкі ў асяроддзі кантакт-цэнтра з'яўляецца выкарыстанне адкрытых білетаў падтрымкі кліентаў для вызначэння аптымальнай колькасці супрацоўнікаў, якія будуць дзяжурыць па выкліку для пэўнага віду спецыялізаванай дапамогі.
Дакладная аналітыка
Тэкставая аналітыка таксама можа быць прадпісвальнай, дапамагаючы ў распрацоўцы рэзервовага плана для пэўных будучых выпадкаў. Гэты від аналітычнага падыходу выкарыстоўвае прагнастычную аналітыку для лепшай інфармаванасці ацэнак.
З-за неад'емнай карыснасці гэтага тыпу аналітыкі, незалежна ад таго, тэкставая ці іншая, яна часта карыстаецца перавагай сярод кіраўнікоў кампаній, якія спрабуюць павялічыць долю свайго брэнда на рынку.
Аналітыка тэксту супраць майнинга тэксту
Каб па-сапраўднаму зразумець аналітыку тэксту, вы таксама павінны быць знаёмыя з здабычай тэксту і апрацоўкай натуральнай мовы. Тэкставы аналіз здабывае інфармацыю з велізарнай колькасці неструктураваных дадзеных.
Без гэтага метаду вам трэба было б уручную правяраць тэкставыя ўводы і вызначаць, ці яны высокай якасці. Пасля таго, як гэтыя даныя былі выняты ў структураваныя даныя, іх можна ацаніць, каб выявіць каштоўную інфармацыю.
Тэкставая аналітыка можа ствараць справаздачы, вылучаць цікавыя тэндэнцыі і даваць кампаніям новыя інструменты для прыняцця рашэнняў на аснове дадзеных.
Метады апрацоўкі натуральнай мовы шырока выкарыстоўваюцца ў здабычы тэксту і аналітыцы тэксту. Гэта разнавіднасць штучны інтэлект здольны пераўтварыць чалавечую мову ў фармат, які чытаецца кампутарам.
Канчатковаму карыстальніку не патрабуецца ведаць пэўныя ключавыя словы або сінтаксіс, каб кампутар на іншым канцы мог інтэрпрэтаваць іх запыт. Замест гэтага бярэ на сябе апрацоўка натуральнай мовы.
Гэтая тэхналогія выкарыстоўвае мадэль для вывучэння дадзеных, якія ёй перадаюць. Дакладнасць і рэлевантнасць яго разумення растуць з часам, што з'яўляецца адной з формаў навучанне з дапамогай машыны працэсу.
Як працуе тэкставая аналітыка?
Метад аналізу тэксту пачынаецца са збору велізарнай колькасці тэкставых дадзеных. У залежнасці ад шырыні вашага праекта і даступных рэсурсаў, вы можаце выкарыстоўваць каментарыі ў сацыяльных сетках, змесціва вэб-сайтаў, кнігі, арганізаваныя апытанні, водгукі або запісы тэлефанаванняў.
Вы можаце працаваць з адной калекцыяй даных або вывучаць мноства агрэгаваных рэсурсаў. Сістэма тэкставай аналітыкі таксама можа ўключаць інструменты здабычы тэксту, якія дазваляюць пачаць сарціроўку гэтых даных.
У пэўных абставінах вы можаце аб'яднаць два або больш метадаў для атрымання вынятых набораў даных, неабходных для пошуку адпаведнай інфармацыі. Разбіўка фразы, токенізацыя тэксту і налада мовы - усё гэта прыклады таго, што адбываецца на гэтай стадыі працэсу.
Магчымасць апрацоўкі натуральнай мовы праграмнага забеспячэння можа змяняць даныя рознымі спосабамі, напрыклад, пазначаць, групаваць і класіфікаваць іх. Наступны этап для інструмента аналізу тэксту можа быць зроблены, калі скончана фундаментальная нізкаўзроўневая апрацоўка.
Гэтая тэхніка часта выкарыстоўваецца для выканання аналіз настрояў на пакет даных. Платформа можа вызначыць узровень задаволенасці кліента, прадметы, якімі яны захапляюцца, і значную зваротную сувязь аб кліенцкім досведзе. Каб вызначыць сапраўднае паведамленне, якое змяшчаецца ў тэксце, ён аналізуе граматыку і навакольны кантэкст.
Ваш бізнес можа выкарыстоўваць тэкставую аналітыку для здабывання вялікіх набораў даных, якія немагчыма ўручную ацаніць на прадмет карысных даных даследаванняў.
Гэтая інфармацыя можа быць выкарыстана для кіраўніцтва распрацоўкай прадуктаў, размеркаваннем бюджэту, метадамі абслугоўвання кліентаў, маркетынгавымі ініцыятывамі і шэрагам іншых функцый.
Вам проста трэба заняцца ў пачатку распрацоўкай мадэляў навучання і забеспячэннем сістэмы крыніцамі даных, а затым у канцы апісаць, як тэкставая аналітыка апрацоўвае даныя, таму што большая частка гэтага працэсу аўтаматызавана.
Прыёмы аналізу тэксту
Групоўка слоў
Набор слоў часта можа даць больш разумення, чым адна фраза. Напрыклад, калі вы злучыце фразы «выдаткі», «дорага» і «штомесяц», вы можаце разумна выказаць здагадку, што многія кліенты лічаць штомесячныя выдаткі на адзін з вашых прадуктаў ці паслуг занадта дарагімі. Тым не менш, вы заўсёды можаце праглядзець асобныя каментарыі, каб больш уважліва паглядзець.
Частата слоў
Гэта тэкставая аналітыка ў самым простым выглядзе, дзе прадметы (напрыклад, цэны, паслугі, рахункі і г.д.) падлічваюцца і ранжыруюцца ў залежнасці ад частаты, з якой яны спасылаюцца. Гэта карысна для хуткага пошуку частых тэм і цяжкасцей, якія ўзнікаюць у вашых наведвальнікаў.
Аналіз пачуццяў
Аналітыка пачуццяў - гэта метад, які выкарыстоўваецца ў апрацоўцы натуральнай мовы (NLP), які дазваляе карыстальнікам ацэньваць сур'ёзнасць зваротнай сувязі на аснове выкарыстання пазітыўных, негатыўных і нейтральных тэрмінаў, а таксама настрояў, звязаных з часта выкарыстоўванымі фразамі.
Цяпер вы разумееце частату і групоўку пэўных фраз дзякуючы папярэднім стратэгіям, але гэтая зваротная сувязь спрыяльная, неспрыяльная ці нейтральная?
Атрыманне разумення настрояў не павінна быць праблемай, калі ў вас ёсць правільны інструмент, бо, на ваша шчасце, вашы спажыўцы схільныя дзяліцца сваім меркаваннем па пытаннях, якія іх вельмі хвалююць.
Класіфікацыя тэксту
Гэта найбольш выгадная тэхналогія NLP (апрацоўка натуральнай мовы), паколькі яна не залежыць ад мовы. Ён можа сартаваць, упарадкоўваць і сегментаваць практычна любыя даныя. Катэгарызацыя тэксту дазваляе прысвойваць загадзя вызначаныя тэгі або катэгорыі неструктураваным дадзеным.
Катэгарызацыя тэксту ўключае ў сябе аналіз пачуццяў, тэматычнае мадэляванне, мову і ідэнтыфікацыю намераў.
Мадэляванне тэмы
Тэматычнае мадэляванне дапамагае ў катэгарызацыі матэрыялаў на аснове пэўных тэм. Тэматычнае мадэляванне менш персаналізаванае і дапамагае засвойваць разнастайныя тэксты і абстрактныя ідэі, якія паўтараюцца. Прадметнае мадэляванне катэгорый і прысвойвае працэнт або колькасць слоў у кожным тэксце для пэўнай тэмы.
Прызнанне названай сутнасці
Прызнанне названай сутнасці дапамагае ідэнтыфікаваць назоўнікі ў наборах даных. Лічбы, перад якімі стаіць "INR", лічыце грашовымі; гэтак жа, "Ms." або «містэр» або «місіс» пасля аднаго або некалькіх вялікіх слоў, хутчэй за ўсё, імя чалавека.
Асноўная праблема заключаецца ў тым, што ў той час як некаторыя назоўнікі апісваюць ключавыя катэгорыі, такія як геаграфічнае месцазнаходжанне, імя або грашовая вартасць, іншыя гэтага не робяць, што выклікае вялікую блытаніну.
льготы
- Дапамога арганізацыям у разуменні тэндэнцый кліентаў, прадукцыйнасці прадукцыі і якасці паслуг. Гэта прыводзіць да больш хуткага прыняцця рашэнняў, паляпшэння дзелавой інфармацыі, павышэння прадукцыйнасці і эканоміі сродкаў.
- Дапамагае ўрадам і палітычным структурам прымаць рашэнні, ведаючы шырокія тэндэнцыі і адносіны ў грамадстве.
- Дазваляе навукоўцам хутка праглядаць вялікую колькасць ужо існуючага матэрыялу, выбіраючы тое, што мае дачыненне да іх даследавання. Гэта паскарае навуковы прагрэс.
- Класіфікуючы падобную інфармацыю, вы можаце палепшыць сістэмы рэкамендацый кантэнту для карыстальнікаў.
- Тэкставыя аналітычныя падыходы дапамагаюць удасканальваць пошукавыя сістэмы і сістэмы пошуку інфармацыі, што прыводзіць да больш хуткага карыстацкі досвед.
Выпадкі прымянення
Аналіз сацыяльных сетак
Акрамя таго, што сацыяльныя сеткі з'яўляюцца сродкам заставацца на сувязі, яны таксама ператварыліся ў платформу для брэндынгу і маркетынгу. Кліенты размаўляюць аб сваіх любімых кампаніях і дзеляцца сваім вопытам у сацыяльных сетках.
Выкарыстанне інструментаў тэкставай аналітыкі для аналізу настрояў у сацыяльных сетках дапамагае вызначыць пазітыўныя і адмоўныя пачуцці карыстальнікаў да прадуктаў/паслуг, а таксама ўплыў і ўзаемаадносіны кампаній з іх спажыўцамі.
Акрамя таго, аналіз сацыяльных сетак можа дапамагчы кампаніям стварыць давер сваіх кліентаў.
Продажы і маркетынг
Пошук - самы страшны кашмар прадаўца. Каманды продажаў робяць усё магчымае, каб павялічыць продажы і прадукцыйнасць. Інструменты тэкставай аналітыкі аўтаматызуюць гэтую ручную працу, адначасова даючы істотную і актуальную інфармацыю для развіцця маркетынгу.
Чат-боты выкарыстоўваюцца для адказу на запыты спажыўцоў у рэжыме рэальнага часу. Аналіз гэтых даных дапамагае гандлёваму персаналу прагназаваць шанцы спажыўца набыць прадукт, праводзіць мэтавы маркетынг і рэкламу, а таксама ўдасканальваць прадукт.
Business Intelligence
Кампаніі могуць выкарыстоўваць аналіз дадзеных, каб вызначыць, "што адбываецца?" але цяжка вызначыць, "чаму гэта адбываецца?"
Праграмы тэкставай аналітыкі дапамагаюць арганізацыям здабываць кантэкст з лікавых даных і разважаць, чаму сцэнар адбыўся, мае месца або можа адбыцца ў будучыні.
Напрыклад, розныя рэчы ўплываюць на эфектыўнасць продажаў. У той час як аналіз дадзеных дае лікавыя лічбы, метады аналітыкі тэксту могуць дапамагчы вызначыць, чаму адбываецца зніжэнне або ўсплёск прадукцыйнасці.
заключэнне
Тэкставая аналітыка дазваляе прадпрыемствам ідэнтыфікаваць карысную інфармацыю з шырокага спектру крыніц даных, ад запытаў абслугоўвання кліентаў да ўзаемадзеяння ў сацыяльных сетках.
Тэкставая аналітыка можа знаходзіць заканамернасці, тэндэнцыі і дзейную інфармацыю, аб'ядноўваючы вынікі аналізу тэксту і выкарыстоўваючы інструменты бізнес-аналітыкі для пераўтварэння статыстыкі ў простыя для разумення справаздачы і візуалізацыі.
Пасля ацэнкі каментарыяў кліентаў або прагляду зместу запытаў кліентаў у службу падтрымкі з дапамогай інструментаў аналізу тэксту вы можаце выкарыстоўваць аналітыку тэксту, каб дапамагчы вам выявіць шанцы на паляпшэнне і адаптаваць ваш прадукт ці паслугу да патрабаванняў і чаканняў кліента.
Пакінуць каментар