Съдържание[Крия][Покажи]
Вашата компания има достъп до няколко източника на данни, съдържащи данни от клиенти, потребители, работници, доставчици и други. Тези неструктурирани данни съдържат ключа за постигане на вашите цели за клиентско изживяване, но успешното им оценяване изисква специализирани решения.
Технологията за анализ на текст представлява автоматизирана техника за анализиране и показване на неструктурирани текстови данни за качествени мерки. Помислете за получаване на полезна информация от всеки социална медия публикация, имейл, съобщение в чата, издаване на билет и проучване.
Текстовият анализ позволява на вашата компания да открие повече за това, което клиентите казват, мислят и чувстват, докато взаимодействат с вашите стоки и услуги.
В тази публикация ще разгледаме отблизо текстовия анализ, как работи, разликите между текстовия анализ и извличането на текст, както и неговите предимства, случаи на употреба, предизвикателства и много повече.
И така, какво е текстов анализ?
Текстовият анализ е метод за извличане на значение от неструктурирани данни, като писмени комуникации и текст, за да се преценят фактори като потребителска обратна връзка, потребителски мнения, продуктови оценки и други показатели.
Това е метод за трансформиране на много неструктурирани данни в нещо, което може да се изучава, с други думи.
Когато анализират статии, туитове, публикации в социални медии, рецензии, коментари и други видове писане, много фирми използват текстови анализи, за да прилагат техники за машинно обучение и алгоритми за извличане на смисъл и събиране на информация.
Видове текстов анализ
Не всички текстови анализи са еднакви. Текстовият анализ, подобно на по-широката област на бизнес анализа, може да бъде разделен на няколко области въз основа на функция и резултати. Техниките за анализ на текст обикновено се класифицират в три групи:
Описателен анализ
Процедурите за анализ на текст в тази област са съсредоточени около докладването. Данните се вземат от неструктуриран текст, придава им се логическа форма и се изследват за тенденции. Темите и основните теми могат да бъдат свързани заедно, за да предложат по-ясна представа за цялостното потребителско настроение, моделите на пазаруване и други с течение на времето.
Предсказуем анализ
Прогнозна аналитичност се фокусира върху проектирането на бъдещи събития. Неструктурираният материал се улавя и анализира в анализа на предсказуем текст, като се има предвид този краен резултат.
Тази форма на анализ помага на фирмите да изготвят точни прогнози за управление на инвентара, поведение при покупка и дори избягване на риск.
Използването на отворени билети за поддръжка на клиенти за идентифициране на оптималния брой служители, които да поддържат готовност за определен специализиран вид помощ, е пример за приложимостта на предсказуемия анализ в среда на контактен център.
Анализ на предписанията
Текстовият анализ може също да бъде предписващ, като подпомага разработването на резервен план за конкретни бъдещи събития. Този вид аналитичен подход използва предсказуем анализ, за да информира по-добре оценките.
Поради присъщата полезност на този тип анализ, независимо дали е текстов или друг, той често е предпочитан сред ръководителите на компании, които се опитват да увеличат пазарния дял на своята марка.
Анализ на текст срещу копаене на текст
За да разберете истински текстовия анализ, трябва да сте запознати и с извличането на текст и обработката на естествения език. Извличането на текст извлича информация от огромни количества неструктурирани данни.
Без тази техника ще трябва ръчно да преглеждате текстови входове и да определяте дали са с високо качество. След като тези данни бъдат извлечени в структурирани данни, те могат да бъдат оценени, за да се разкрият ценни прозрения.
Текстовият анализ може да генерира отчети, да подчертае интересни тенденции и да даде на компаниите нови инструменти за вземане на решения, базирани на данни.
Методите за обработка на естествен език се използват широко в извличането на текст и анализа на текста. Това е вид на изкуствен интелект способен да преобразува човешкия език в компютърно четим формат.
От крайния потребител не се изисква да знае определени ключови думи или синтаксис, за да може компютърът от другата страна да интерпретира тяхната заявка. Вместо това обработката на естествен език поема.
Тази технология използва модел, за да се учи от данните, които са му предоставени. Точността и уместността на неговите прозрения нарастват с времето, което е форма на машинно обучение процес.
Как работи текстовият анализ?
Методът за текстов анализ започва със събирането на огромни количества текстови данни. В зависимост от обхвата на вашия проект и наличните ресурси, можете да черпите от коментари в социалните медии, съдържание на уебсайтове, книги, организирани проучвания, обратна връзка или телефонни записи.
Можете да работите с една колекция от данни или да изследвате множество обобщени ресурси. Системата за анализ на текст може също да включва инструменти за копаене на текст, които й позволяват да започне сортирането на тези данни.
При определени обстоятелства можете да комбинирате два или повече метода, за да получите извлечените набори от данни, необходими за намиране на подходяща информация. Разбиването на фразата, токенизирането на текста и персонализирането на езика са примери за това какво се случва на този етап от процеса.
Възможността за обработка на естествения език на софтуера може да промени данните по различни начини, като етикетиране, групиране и категоризиране. Следващият етап за инструмента за анализ на текст може да бъде предприет, когато приключи основната обработка на ниско ниво.
Тази техника често се използва за анализ на чувствата върху пакет от данни. Платформата може да определи нивото на удовлетвореност на клиента, темите, от които той е ентусиазиран, и значителна обратна връзка за потребителското изживяване. За да установи истинското послание, съдържащо се в текста, той анализира граматиката и заобикалящия контекст.
Вашият бизнес може да използва текстови анализи, за да извлича големи набори от данни, които е невъзможно да се оценят ръчно за полезни данни за изследване.
Тази информация може да се използва за насочване на разработването на продукти, разпределяне на бюджета, практики за обслужване на клиенти, маркетингови инициативи и редица други функции.
Просто трябва да се ангажирате в началото, за да разработите моделите за обучение и да снабдите системата с източници на данни, а след това в края да опишете как текстовите анализи са обработвали данните, тъй като по-голямата част от този процес е автоматизиран.
Техники за анализ на текст
Групиране на думи
Колекция от думи често може да даде повече представа от една фраза. Например, ако съберете изразите „разходи“, „скъпо“ и „месечно“, можете разумно да предположите, че много клиенти смятат, че месечните разходи за един от вашите продукти или услуги са твърде скъпи. Винаги обаче можете да видите отделните коментари, за да ги разгледате по-отблизо.
Честота на думите
Това е анализ на текст в най-основния му вид, където теми (напр. ценообразуване, услуга, акаунт и т.н.) се събират и класират в зависимост от честотата, с която се препращат. Това е полезно за бързо намиране на често срещани теми и трудности, които възникват сред вашите посетители.
Анализ на настроението
Анализът на настроението е метод, използван в обработката на естествен език (NLP), който позволява на потребителите да оценят сериозността на обратната връзка въз основа на използването на положителни, отрицателни и неутрални термини, както и настроенията, свързани с често използвани фрази.
Вече разбирате честотата и групирането на конкретни фрази благодарение на предходните стратегии, но дали тази обратна връзка е благоприятна, неблагоприятна или неутрална?
Получаването на представа за настроенията не би трябвало да е проблем, ако разполагате с правилния инструмент, тъй като, за ваше щастие, вашите потребители са склонни да споделят мненията си по въпроси, които ги вълнуват дълбоко.
Класификация на текста
Това е най-изгодната NLP (обработка на естествен език) технология, тъй като е независима от езика. Може да сортира, подрежда и сегментира почти всякакви данни. Текстовата категоризация позволява на неструктурираните данни да бъдат присвоени предварително определени тагове или категории.
Категоризацията на текста включва анализ на настроението, моделиране на теми, език и идентифициране на намеренията.
Моделиране на тема
Моделирането на теми помага при категоризирането на материали въз основа на определени теми. Моделирането на теми е по-малко персонализирано и помага за усвояването на различни текстове и абстрактни повтарящи се идеи. Моделирането на обекти се категоризира и присвоява процент или брой думи във всеки текст към определена тема.
Разпознаване на име на обект
Разпознаване на име на обект помага при идентифицирането на съществителни имена в набори от данни. Считайте, че числата, предшествани от „INR“, са парични; по същия начин, „Ms.“ или „г-н“ или „г-жа“ последвано от една или повече главни думи е най-вероятно името на човек.
Основният проблем е, че докато някои съществителни описват ключови категории като географско местоположение, име или парична стойност, други не го правят, което причинява много объркване.
Ползи
- Помогнете на организациите да разберат тенденциите на клиентите, производителността на продукта и качеството на услугата. Това води до по-бързо вземане на решения, подобрена бизнес информация, по-висока производителност и спестяване на разходи.
- Помага на правителствата и политическите субекти да вземат решения, като познава широките тенденции и нагласи в обществото.
- Позволява на учените бързо да пресеят голямо количество вече съществуващ материал, извличайки това, което е подходящо за тяхното изследване. Това ускорява научния прогрес.
- Чрез класифициране на подобна информация можете да подобрите системите за препоръчване на потребителско съдържание.
- Подходите за анализ на текст спомагат за подобряването на търсачките и системите за извличане на информация, което води до по-бързо потребителски изживявания.
Защо OEE рипортинг?
Анализ на социалните медии
Освен като средство за поддържане на връзка, социалните медии се превърнаха и в платформа за брандиране и маркетинг. Клиентите разговарят за любимите си компании и споделят своя опит в социалните медии.
Използването на инструменти за анализ на текст за извършване на анализ на настроенията върху данните от социалните медии помага да се идентифицират положителните и отрицателните чувства на потребителите към продукти/услуги, както и влиянието и взаимоотношенията на компаниите с техните потребители.
Освен това анализът на социалните медии може да помогне на компаниите да създадат доверие у своите клиенти.
продажби и маркетинг
Проучването е най-лошият кошмар на продавача. Търговските екипи полагат всички усилия да увеличат продажбите и ефективността. Инструментите за анализ на текст автоматизират тази ръчна работа, като същевременно дават съществени и подходящи прозрения за поддържане на маркетинга.
Чатботовете се използват за отговор на потребителски запитвания в реално време. Анализирането на тези данни помага на търговския персонал да предвиди шанса потребителят да закупи продукт, да прави целеви маркетинг и реклама и да прави подобрения на продукта.
Business Intelligence
Бизнесът може да използва анализ на данни, за да определи „какво се случва?“ но се борят да определят „защо се случва това?“
Приложенията за анализ на текст помагат на организациите да извличат контекст от числови данни и да разсъждават защо даден сценарий се е случил, възниква или може да се случи в бъдеще.
Например различни неща влияят на ефективността на продажбите. Докато анализът на данните предоставя цифрови цифри, подходите за текстов анализ могат да помогнат да се определи защо има намаление или скок в производителността.
Заключение
Текстовият анализ позволява на бизнеса да идентифицира полезна информация от широк набор от източници на данни, от заявки за обслужване на клиенти до взаимодействия в социалните медии.
Текстовият анализ може да открие модели, тенденции и приложими прозрения чрез комбиниране на резултатите от анализ на текст и използване на инструменти за бизнес разузнаване, за да преобразува статистиката в лесни за разбиране отчети и визуализации.
След като оцените коментарите на клиентите или прегледате съдържанието на заявките за поддръжка на клиенти с инструменти за анализ на текст, можете да използвате анализ на текст, за да ви помогне да откриете шансове за подобрение и да коригирате вашия продукт или услуга към изискванията и очакванията на вашия клиент.
Оставете коментар