Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
La vostra empresa té accés a diverses fonts de dades que contenen aportacions de clients, consumidors, treballadors, venedors i altres. Aquestes dades no estructurades són la clau per assolir els vostres objectius d'experiència del client, però avaluar-les amb èxit requereix solucions especialitzades.
La tecnologia d'anàlisi de text presenta una tècnica automatitzada per analitzar i mostrar dades de text no estructurades per a mesures qualitatives. Penseu en rebre informació útil de tots mitjans de comunicació social publicació, correu electrònic, missatge de xat, tiquet d'emissió i enquesta.
L'anàlisi de text permet a la vostra empresa descobrir més coses sobre el que els clients diuen, pensen i senten mentre interactuen amb els vostres béns i serveis.
En aquesta publicació, veurem de prop l'anàlisi de text, com funciona, les diferències entre l'anàlisi de text i la mineria de text, així com els seus avantatges, casos d'ús, reptes i molt més.
Aleshores, què és l'anàlisi de textos?
L'anàlisi de text és un mètode per obtenir el significat de dades no estructurades, com ara comunicacions escrites i text, per tal de mesurar factors com els comentaris dels usuaris, les opinions dels consumidors, les valoracions dels productes i altres mètriques.
És un mètode per transformar moltes dades no estructurades en alguna cosa que es pugui estudiar, en altres paraules.
Quan analitzen articles, tuits, publicacions a les xarxes socials, ressenyes, comentaris i altres tipus d'escriptura, moltes empreses utilitzen l'anàlisi de text per aplicar tècniques i algorismes d'aprenentatge automàtic per extreure significat i recopilar informació.
Tipus d'anàlisi de text
No totes les analítiques de text són iguals. L'anàlisi de text, com l'àmbit més ampli de l'anàlisi empresarial, es pot dividir en diverses àrees en funció de la funció i els resultats. Les tècniques d'anàlisi de textos solen classificar-se en tres grups:
Analítica descriptiva
Els procediments d'anàlisi de textos en aquesta àrea es centren al voltant dels informes. Les dades es prenen de text no estructurat, es donen una forma lògica i s'examinen les tendències. Els temes i els temes bàsics es poden enllaçar per oferir una visió més clara de l'estat d'ànim general dels usuaris, els patrons de compra i molt més al llarg del temps.
Analítica predictiva
Analítica predictiva se centra a projectar successos futurs. El material no estructurat es captura i s'analitza en l'anàlisi predictiva de text tenint en compte aquest resultat final.
Aquesta forma d'anàlisi ajuda les empreses a produir projeccions precises per a la gestió d'inventaris, el comportament de compra i fins i tot per evitar riscos.
L'ús de tiquets oberts d'assistència al client per identificar el nombre òptim d'empleats per mantenir de guàrdia per a un determinat tipus d'assistència especialitzada és un exemple d'aplicabilitat de l'anàlisi predictiva en un entorn de centre de contacte.
Anàlisi prescriptiva
L'anàlisi de text també podria ser prescriptiu ajudant en el desenvolupament d'un pla de còpia de seguretat per a successos futurs concrets. Aquest tipus d'enfocament analític utilitza l'anàlisi predictiva per informar millor les avaluacions.
A causa de la utilitat inherent d'aquest tipus d'anàlisi, ja sigui de text o d'una altra manera, sovint es veu afavorida entre els directius de les empreses que intenten millorar la quota de mercat de la seva marca.
Anàlisi de text vs mineria de text
Per comprendre realment l'anàlisi de text, també heu d'estar familiaritzat amb la mineria de text i el processament del llenguatge natural. La mineria de textos extreu informació d'enormes quantitats de dades no estructurades.
Sense aquesta tècnica, hauríeu de seleccionar manualment les entrades de text i determinar si són d'alta qualitat. Una vegada que aquestes dades s'han extret en dades estructurades, es poden avaluar per descobrir coneixements valuosos.
L'anàlisi de text pot generar informes, destacar tendències interessants i oferir a les empreses noves eines per prendre decisions basades en dades.
Els mètodes de processament del llenguatge natural s'utilitzen àmpliament en la mineria de textos i l'anàlisi de textos. És un tipus de intel·ligència artificial capaç de convertir el llenguatge humà a un format llegible per ordinador.
L'usuari final no està obligat a conèixer certes paraules clau o sintaxi perquè l'ordinador de l'altre extrem interpreti la seva sol·licitud. En canvi, el processament del llenguatge natural es fa càrrec.
Aquesta tecnologia utilitza un model per aprendre de les dades que se li proporcionen. La precisió i la rellevància de les seves idees creixen amb el temps, que és una forma de màquina d'aprenentatge procés.
Com funciona l'anàlisi de textos?
El mètode d'anàlisi de text comença amb la recollida d'enormes quantitats de dades de text. Depenent de l'amplitud del vostre projecte i dels recursos disponibles, podeu extreure comentaris de les xarxes socials, contingut del lloc web, llibres, enquestes organitzades, comentaris o registres telefònics.
Podeu treballar amb una única col·lecció de dades o examinar nombrosos recursos agregats. El sistema d'anàlisi de text també pot incloure eines de mineria de text que li permeten començar a ordenar aquestes dades.
En determinades circumstàncies, podeu combinar dos o més mètodes per obtenir els conjunts de dades extrets necessaris per localitzar la informació rellevant. Desglossar la frase, marcar el text i personalitzar l'idioma són exemples del que passa en aquesta etapa del procés.
La capacitat de processament del llenguatge natural del programari pot canviar les dades de diverses maneres, com ara etiquetar-les, agrupar-les i categoritzar-les. L'etapa següent per a l'eina d'anàlisi de text es pot fer quan s'hagi acabat el processament fonamental de baix nivell.
Aquesta tècnica s'utilitza sovint per fer anàlisi del sentiment sobre un lot de dades. La plataforma pot determinar el nivell de satisfacció d'un client, els temes que els entusiasmen i una retroalimentació significativa sobre l'experiència del client. Per determinar el veritable missatge contingut dins del text, analitza la gramàtica i el context circumdant.
La vostra empresa pot utilitzar l'anàlisi de text per extreure grans conjunts de dades que són impossibles d'avaluar manualment per obtenir dades de recerca útils.
Aquesta informació es pot utilitzar per guiar el desenvolupament del producte, l'assignació del pressupost, les pràctiques d'atenció al client, les iniciatives de màrqueting i una sèrie d'altres funcions.
Només cal que us comprometeu al principi per desenvolupar els models d'aprenentatge i proveir el sistema de fonts de dades i, al final, descriure com l'anàlisi de text gestiona les dades perquè la majoria d'aquest procés està automatitzat.
Tècniques d'anàlisi de textos
Agrupació de paraules
Una col·lecció de paraules sovint pot donar més informació que una sola frase. Per exemple, si ajunteu les frases "despeses", "cars" i "mensuals", podríeu suposar raonablement que molts clients creuen que els costos mensuals d'un dels vostres productes o serveis són massa cars. Tanmateix, sempre podeu veure els comentaris individuals per veure'ls més de prop.
Freqüència de paraules
Es tracta de l'anàlisi de text en el seu aspecte més bàsic, on els temes (per exemple, preus, servei, compte, etc.) es compten i es classifiquen en funció de la freqüència amb què es fa referència. Això és útil per trobar ràpidament temes i dificultats freqüents que sorgeixen entre els vostres visitants.
Anàlisi de sentiments
L'anàlisi de sentiments és un mètode utilitzat en el processament del llenguatge natural (NLP) que permet als usuaris avaluar la gravetat dels comentaris basats en l'ús de termes positius, negatius i neutres, així com el sentiment relacionat amb frases d'ús freqüent.
Ara enteneu la freqüència i l'agrupació de frases concretes gràcies a les estratègies anteriors, però aquesta retroalimentació és favorable, desfavorable o neutral?
Conèixer els sentiments no hauria de ser un problema si disposeu de l'instrument correcte, ja que, afortunadament per a vosaltres, els vostres consumidors s'inclinen a compartir les seves opinions sobre temes que els preocupen profundament.
Classificació de textos
És la tecnologia NLP (Natural Language Processing) més avantatjosa ja que és independent del llenguatge. Pot ordenar, organitzar i segmentar gairebé qualsevol dada. La categorització de text permet que les dades no estructurades se'ls assignin etiquetes o categories predeterminades.
La categorització del text inclou l'anàlisi de sentiments, el modelatge de temes, el llenguatge i la identificació d'intencions.
Modelatge temàtic
El modelatge de temes ajuda a categoritzar els materials basats en determinats temes. El modelatge de temes és menys personalitzat i ajuda a digerir textos diversos i idees abstractes recurrents. El modelatge de temes classifica i assigna un percentatge o recompte de paraules de cada text a un tema determinat.
Reconeixement d'entitats anomenades
Reconeixement d'entitats anomenades ajuda a la identificació de substantius en conjunts de dades. Considereu que els números precedits de "INR" són monetaris; de la mateixa manera, "Sra." o "Sr." o "Sra." seguit d'una o més paraules majúscules és molt probable que el nom d'una persona.
El problema principal és que, mentre que certs substantius descriuen categories clau com ara la ubicació geogràfica, el nom o el valor monetari, d'altres no, la qual cosa provoca molta confusió.
Beneficis
- Ajudar a les organitzacions a comprendre les tendències dels clients, el rendiment del producte i la qualitat del servei. Això comporta una presa de decisions més ràpida, una millora de la informació empresarial, una major productivitat i un estalvi de costos.
- Ajuda els governs i les entitats polítiques a prendre decisions coneixent les tendències i actituds àmplies de la societat.
- Permet als estudiosos examinar ràpidament una gran quantitat de material preexistent i extreure allò que és rellevant per al seu estudi. Això accelera el progrés científic.
- Si classifiqueu informació similar, podeu millorar els sistemes de recomanació de contingut d'usuari.
- Els enfocaments analítics de text ajuden a millorar els motors de cerca i els sistemes de recuperació d'informació, donant com a resultat experiències d'usuari.
Utilitza cases
Anàlisi de xarxes socials
A més de ser un mitjà per mantenir-se connectat, les xarxes socials també s'han convertit en una plataforma de marca i màrqueting. Els clients xerren sobre les seves empreses preferides i comparteixen les seves experiències a les xarxes socials.
L'ús d'eines d'anàlisi de text per fer anàlisis de sentiments a les dades de les xarxes socials ajuda a identificar els sentiments positius i negatius dels usuaris cap als productes/serveis, així com la influència i les relacions de les empreses amb els seus consumidors.
A més, l'anàlisi de xarxes socials pot ajudar les empreses a crear confiança amb els seus clients.
Vendes
La prospecció és el pitjor malson d'un venedor. Els equips de vendes fan tot el possible per augmentar les vendes i el rendiment. Les eines d'anàlisi de text automatitzen aquest treball manual alhora que ofereixen informació essencial i rellevant per alimentar el màrqueting.
Els chatbots s'utilitzen per respondre a les consultes dels consumidors en temps real. L'anàlisi d'aquestes dades ajuda el personal de vendes a predir les possibilitats que un consumidor compri un producte, a realitzar màrqueting i publicitat objectiu i a millorar el producte.
Business Intelligence
Les empreses poden utilitzar l'anàlisi de dades per determinar "què està passant?" però lluita per determinar "per què passa això?"
Les aplicacions d'anàlisi de text ajuden les organitzacions a extreure context de dades numèriques i a raonar per què s'ha produït, s'està produint o pot passar un escenari en el futur..
Per exemple, una varietat de coses influeixen en el rendiment de les vendes. Tot i que l'anàlisi de dades proporciona xifres numèriques, els enfocaments d'anàlisi de text poden ajudar a determinar per què hi ha una reducció o un augment del rendiment.
Conclusió
L'anàlisi de text permet a les empreses identificar informació útil d'una àmplia gamma de fonts de dades, des de sol·licituds d'atenció al client fins a interaccions a les xarxes socials.
L'anàlisi de text pot trobar patrons, tendències i coneixements útils combinant els resultats de l'anàlisi de text i utilitzant eines d'intel·ligència empresarial per convertir les estadístiques en informes i visualitzacions fàcils d'entendre.
Després d'avaluar els comentaris dels clients o revisar el contingut de les sol·licituds d'atenció al client amb eines d'anàlisi de text, podeu utilitzar l'anàlisi de text per ajudar-vos a descobrir possibilitats de millora i ajustar el vostre producte o servei als requisits i expectatives del vostre client.
Deixa un comentari