Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Vaša kompanija ima pristup nekoliko izvora podataka koji sadrže podatke klijenata, potrošača, radnika, dobavljača i drugih. Ovi nestrukturirani podaci drže ključ za postizanje ciljeva vašeg korisničkog iskustva, ali njihova uspješna procjena zahtijeva specijalizirana rješenja.
Tehnologija analize teksta predstavlja automatizovanu tehniku za analizu i prikaz nestrukturiranih tekstualnih podataka za kvalitativne mere. Razmislite o primanju korisnih informacija od svakog društvenih medija objava, e-pošta, poruka za ćaskanje, izdavanje tiketa i anketa.
Analitika teksta omogućava vašoj kompaniji da otkrije više o tome šta kupci govore, misle i osjećaju dok komuniciraju s vašim proizvodima i uslugama.
U ovom ćemo postu pomno pogledati analitiku teksta, kako ona funkcionira, razlike između analitike teksta i rudarenja teksta, kao i njene prednosti, slučajeve upotrebe, izazove i još mnogo toga.
Dakle, šta je tekstualna analitika?
Analitika teksta je metoda za izvođenje značenja iz nestrukturiranih podataka, kao što su pisana komunikacija i tekst, kako bi se izmjerili faktori kao što su povratne informacije korisnika, mišljenja potrošača, ocjene proizvoda i druge metrike.
Drugim riječima, to je metoda za transformaciju mnogo nestrukturiranih podataka u nešto što se može proučavati.
Kada analiziraju članke, tvitove, objave na društvenim mrežama, recenzije, komentare i druge vrste pisanja, mnoge firme koriste analitiku teksta kako bi primijenile tehnike i algoritme mašinskog učenja za izdvajanje značenja i prikupljanje informacija.
Vrste analitike teksta
Nisu sve analitike teksta stvorene jednake. Analitika teksta, kao i šire područje poslovne analitike, može se podijeliti u nekoliko područja na osnovu funkcije i ishoda. Tehnike analitike teksta obično se dijele u tri grupe:
Opisna analitika
Procedure tekstualne analize u ovoj oblasti usredsređene su na izveštavanje. Podaci se uzimaju iz nestrukturiranog teksta, dobijaju logičku formu i ispituju trendove. Teme i osnovne teme mogu se povezati zajedno kako bi se ponudio jasniji prikaz ukupnog raspoloženja korisnika, obrazaca kupovine i još mnogo toga tokom vremena.
Prediktivna analitika
Prediktivna analitika fokusira se na projektovanje budućih pojava. Nestrukturirani materijal se hvata i analizira u prediktivnoj analitici teksta imajući na umu ovaj krajnji rezultat.
Ovaj oblik analitike pomaže firmama u izradi tačnih projekcija za upravljanje zalihama, ponašanje pri kupovini, pa čak i izbjegavanje rizika.
Korišćenje otvorenih tiketa za korisničku podršku za identifikaciju optimalnog broja zaposlenih za održavanje dežurstva za određenu specijalizovanu vrstu pomoći je primer primenljivosti prediktivne analitike u okruženju kontakt centra.
Preskriptivna analitika
Analitika teksta takođe može biti preskriptivna tako što pomaže u razvoju rezervnog plana za određene buduće pojave. Ova vrsta analitičkog pristupa koristi prediktivnu analitiku za bolje informisanje evaluacija.
Zbog inherentne korisnosti ove vrste analitike, bilo tekstualne ili druge, često je favorizovana među rukovodiocima kompanija koji pokušavaju da povećaju tržišni udeo svog brenda.
Analitika teksta protiv rudarenja teksta
Da biste istinski shvatili analitiku teksta, morate biti upoznati i s rudarenjem teksta i obradom prirodnog jezika. Iskopavanje teksta izvlači informacije iz ogromnih količina nestrukturiranih podataka.
Bez ove tehnike, morali biste ručno pregledati tekstualne unose i utvrditi da li su visokog kvaliteta. Kada se ovi podaci izdvoje u strukturirane podatke, mogu se procijeniti kako bi se otkrili vrijedni uvidi.
Analitika teksta može generirati izvještaje, istaći zanimljive trendove i dati kompanijama nove alate za donošenje odluka na temelju podataka.
Metode obrade prirodnog jezika se široko koriste u rudarenju teksta i analitici teksta. To je vrsta umjetne inteligencije sposoban da konvertuje ljudski jezik u kompjuterski čitljiv format.
Krajnji korisnik ne mora znati određene ključne riječi ili sintaksu kako bi kompjuter na drugom kraju protumačio njihov zahtjev. Umjesto toga preuzima obrada prirodnog jezika.
Ova tehnologija koristi model za učenje iz podataka koji joj se dostavljaju. Točnost i relevantnost njegovih uvida raste s vremenom, što je oblik mašinsko učenje proces.
Kako radi analitika teksta?
Metoda tekstualne analize počinje prikupljanjem ogromnih količina tekstualnih podataka. Ovisno o širini vašeg projekta i dostupnim resursima, možete crpiti iz komentara na društvenim mrežama, sadržaja web stranice, knjiga, organiziranih anketa, povratnih informacija ili telefonskih zapisa.
Možete raditi s jednom kolekcijom podataka ili ispitati brojne agregirane resurse. Sistem za analizu teksta takođe može uključiti alate za rudarenje teksta koji mu omogućavaju da započne sortiranje ovih podataka.
U određenim okolnostima, možete kombinirati dvije ili više metoda za dobivanje izdvojenih skupova podataka potrebnih za lociranje relevantnih informacija. Rastavljanje fraze, označavanje teksta i prilagođavanje jezika su primjeri onoga što se dešava u ovoj fazi procesa.
Mogućnost obrade prirodnog jezika softvera može promijeniti podatke na različite načine, kao što su označavanje, grupiranje i kategorizacija. Sljedeća faza za alat za analizu teksta može se pristupiti kada se završi osnovna obrada niskog nivoa.
Ova tehnika se često koristi za izvođenje analiza raspoloženja na skup podataka. Platforma može odrediti nivo zadovoljstva klijenta, teme za koje su oduševljeni i značajne povratne informacije o korisničkom iskustvu. Da bi se utvrdila prava poruka sadržana u tekstu, analizira se gramatika i okolni kontekst.
Vaše poslovanje može koristiti tekstualnu analitiku za prikupljanje velikih skupova podataka koje je nemoguće ručno procijeniti radi korisnih istraživačkih podataka.
Ove informacije se mogu koristiti za usmjeravanje razvoja proizvoda, raspodjelu budžeta, prakse korisničke podrške, marketinške inicijative i niz drugih funkcija.
Potrebno je samo da se angažujete na početku kako biste razvili modele učenja i opskrbili sistem izvorima podataka, a zatim na kraju opisali kako je tekstualna analitika rukovala podacima jer je većina ovog procesa automatizirana.
Tehnike analize teksta
Grupiranje riječi
Zbirka riječi često može dati više uvida od jedne fraze. Na primjer, ako spojite izraze "troškovi", "skupi" i "mjesečni", mogli biste razumno pretpostaviti da mnogi klijenti vjeruju da su mjesečni troškovi za jedan od vaših proizvoda ili usluga preskupi. Međutim, uvijek možete pogledati pojedinačne komentare kako biste ih bolje pogledali.
Frekvencija riječi
Ovo je najosnovnija analitika teksta, gdje se subjekti (npr. cijene, usluga, račun, itd.) zbrajaju i rangiraju ovisno o učestalosti na koje se pozivaju. Ovo je korisno za brzo pronalaženje čestih tema i poteškoća koje se pojavljuju među vašim posjetiteljima.
Analiza raspoloženja
Analitika sentimenta je metoda koja se koristi u procesu obrade prirodnog jezika (NLP) koja omogućava korisnicima da procijene ozbiljnost povratnih informacija na osnovu upotrebe pozitivnih, negativnih i neutralnih termina, kao i osjećaja povezanog s često korištenim frazama.
Sada razumijete učestalost i grupiranje određenih fraza zahvaljujući prethodnim strategijama, ali da li je ova povratna informacija povoljna, nepovoljna ili neutralna?
Stjecanje uvida u osjećaje ne bi trebao biti problem ako imate ispravan instrument jer su, na vašu sreću, vaši potrošači skloni dijeliti svoje mišljenje o pitanjima do kojih im je stalo.
Klasifikacija teksta
To je najpovoljnija NLP (Obrada prirodnog jezika) tehnologija jer je nezavisna od jezika. Može sortirati, urediti i segmentirati gotovo sve podatke. Kategorizacija teksta omogućava da se nestrukturiranim podacima dodijele unaprijed određene oznake ili kategorije.
Kategorizacija teksta obuhvata analizu osjećaja, modeliranje tema, jezik i identifikaciju namjere.
Modeliranje tema
Modeliranje tema pomaže u kategorizaciji materijala na osnovu određenih tema. Modeliranje tema je manje personalizirano i pomaže u varenju različitih tekstova i apstraktnih ideja koje se ponavljaju. Modeliranje predmeta kategorije i dodjeljuje postotak ili broj riječi u svakom tekstu određenoj temi.
Prepoznavanje imenovanog entiteta
Prepoznavanje imenovanog entiteta pomaže u identifikaciji imenica u skupovima podataka. Smatrajte da su brojevi kojima prethodi 'INR' novčani; slično, "gđa." ili "g." ili "gospođa." iza koje slijedi jedna ili više velikih riječi je najvjerovatnije ime osobe.
Glavni problem je u tome što, dok određene imenice opisuju ključne kategorije kao što su geografska lokacija, ime ili novčana vrijednost, druge ne, što izaziva veliku zabunu.
prednosti
- Pomozite organizacijama u razumijevanju trendova kupaca, performansi proizvoda i kvaliteta usluga. To dovodi do bržeg donošenja odluka, poboljšanih poslovnih informacija, veće produktivnosti i uštede troškova.
- Pomaže vladama i političkim subjektima da donose odluke poznavajući široke trendove i stavove u društvu.
- Omogućava naučnicima da brzo probiju veliku količinu već postojećeg materijala, izdvajajući ono što je relevantno za njihovo proučavanje. Ovo ubrzava naučni napredak.
- Klasifikacijom sličnih informacija možete poboljšati sisteme za preporuku korisničkog sadržaja.
- Pristupi tekstualne analize pomažu u poboljšanju pretraživača i sistema za pronalaženje informacija, što rezultira bržim korisnička iskustva.
Koristite slučajeve
Analiza društvenih medija
Osim što su način da ostanete povezani, društveni mediji su također evoluirali u platformu za brendiranje i marketing. Kupci razgovaraju o svojim omiljenim kompanijama i dijele svoja iskustva na društvenim mrežama.
Korištenje alata za analizu teksta za analizu sentimenta na podacima društvenih medija pomaže u prepoznavanju pozitivnih i negativnih osjećaja korisnika prema proizvodima/uslugama, kao i utjecaja i odnosa kompanija sa svojim potrošačima.
Nadalje, analiza društvenih medija može pomoći kompanijama da stvore povjerenje kod svojih kupaca.
prodaja i marketing
Prospekcija je najgora noćna mora prodavca. Prodajni timovi na sve načine pokušavaju povećati prodaju i učinak. Alati za analizu teksta automatizuju ovaj ručni posao, dok daju bitne i relevantne uvide za negovanje marketinga.
Chatbotovi se koriste za odgovaranje na upite potrošača u realnom vremenu. Analiziranje ovih podataka pomaže prodajnom osoblju u predviđanju šanse potrošača da kupi proizvod, radi ciljanog marketinga i reklamiranja i poboljšanja proizvoda.
Business Intelligence
Preduzeća mogu koristiti analizu podataka kako bi utvrdila „šta se dešava?“ ali se borite da utvrdite "zašto se ovo dešava?"
Aplikacije za analizu teksta pomažu organizacijama u izdvajanju konteksta iz brojčanih podataka i zaključivanju zašto se scenarij dogodio, događa ili bi se mogao dogoditi u budućnosti.
Na primjer, razne stvari utiču na uspješnost prodaje. Dok analiza podataka daje numeričke brojke, pristupi tekstualne analitike mogu pomoći da se utvrdi zašto je došlo do smanjenja ili povećanja performansi.
zaključak
Analitika teksta omogućava preduzećima da identifikuju korisne informacije iz širokog spektra izvora podataka, od zahteva za korisničku podršku do interakcija na društvenim mrežama.
Analitika teksta može pronaći obrasce, trendove i praktične uvide kombinovanjem rezultata analize teksta i upotrebom alata poslovne inteligencije za pretvaranje statistike u lako razumljive izvještaje i vizualizacije.
Nakon procjene komentara kupaca ili pregleda sadržaja zahtjeva za korisničku podršku pomoću alata za analizu teksta, možete koristiti analizu teksta da vam pomogne da otkrijete šanse za poboljšanje i prilagodite svoj proizvod ili uslugu zahtjevima i očekivanjima vašeg klijenta.
Ostavite odgovor