Kaundan[Itago][Ipakita]
Ang imong kompanya adunay access sa daghang mga gigikanan sa datos nga adunay sulud gikan sa mga kliyente, konsumedor, trabahante, vendor, ug uban pa. Kining unstructured data naghupot sa yawe sa pagkab-ot sa imong mga tumong sa kasinatian sa customer, apan malampuson nga pagtimbang-timbang niini nanginahanglan mga espesyalista nga solusyon.
Ang teknolohiya sa pag-analisa sa teksto nagpresentar sa usa ka awtomatiko nga teknik alang sa pag-analisar ug pagpakita sa wala’y istruktura nga datos sa teksto alang sa kwalitatibo nga mga lakang. Ikonsiderar ang pagdawat og aksyon nga impormasyon gikan sa matag usa social media post, email, chat message, issue ticket, ug survey.
Ang pag-analisa sa teksto makapahimo sa imong kompanya nga makadiskubre ug dugang bahin sa kung unsa ang gisulti, gihunahuna, ug gibati sa mga kostumer samtang nakig-uban sila sa imong mga butang ug serbisyo.
Niini nga post, atong tan-awon pag-ayo ang text analytics, kung giunsa kini paglihok, ang mga kalainan tali sa text analytics ug text mining, ingon man ang mga benepisyo niini, mga kaso sa paggamit, mga hagit, ug daghan pa.
Busa, unsa ang text analytics?
Ang pag-analisa sa teksto usa ka pamaagi sa pagkuha sa kahulogan gikan sa wala matukod nga datos, sama sa sinulat nga komunikasyon ug teksto, aron masusi ang mga hinungdan sama sa feedback sa gumagamit, opinyon sa mga konsumedor, rating sa produkto, ug uban pang mga sukatan.
Kini usa ka pamaagi alang sa pagbag-o sa daghang wala ma-istruktura nga datos nga mahimong tun-an, sa ato pa.
Kung nag-analisa sa mga artikulo, tweet, post sa social media, rebyu, komento, ug uban pang mga klase sa pagsulat, daghang mga kompanya ang naggamit mga analytics sa teksto aron magamit ang mga teknik sa pagkat-on sa makina ug mga algorithm aron makuha ang kahulugan ug magtigum og kasayuran.
Mga tipo sa Text Analytics
Dili tanan nga analitika sa teksto gihimo nga managsama. Text analytics, sama sa mas lapad nga natad sa business analytics, mahimong bahinon ngadto sa pipila ka mga dapit base sa function ug resulta. Ang mga teknik sa pag-analisar sa teksto kasagarang giklasipikar sa tulo ka grupo:
Mahulagwayong Analytics
Ang mga pamaagi sa pag-analisar sa teksto sa kini nga lugar nakasentro sa pagreport. Ang datos gikuha gikan sa wala matukod nga teksto, gihatag nga lohikal nga porma, ug gisusi alang sa mga uso. Ang mga topiko ug mga batakang tema mahimong madugtong aron maghatag ug mas klaro nga pagtan-aw sa kinatibuk-ang mood sa user, mga pattern sa pagpamalit, ug daghan pa sa paglabay sa panahon.
Tagna nga Analytics
Mga pagpanagna sa pagpanagna nagtutok sa pagplano sa umaabot nga mga panghitabo. Ang dili istruktura nga materyal gikuha ug gisusi sa predictive text analytics uban niini nga resulta sa hunahuna.
Kini nga porma sa analytics nagtabang sa mga kompanya sa paghimo og tukma nga mga projection alang sa pagdumala sa imbentaryo, pamatasan sa pagpalit, ug bisan ang paglikay sa peligro.
Ang paggamit sa bukas nga mga tiket sa suporta sa kostumer aron mahibal-an ang labing kaayo nga gidaghanon sa mga empleyado aron mapadayon ang on-call alang sa usa ka piho nga matang sa tabang usa ka pananglitan sa pagkagamit sa predictive analytics sa usa ka palibot sa contact center.
Gireseta nga Analytics
Ang pag-analisa sa teksto mahimo usab nga preskriptibo pinaagi sa pagtabang sa paghimo sa usa ka backup nga plano alang sa partikular nga umaabot nga mga panghitabo. Kini nga matang sa pamaagi sa pag-analisa naggamit sa predictive analytics aron mas maayo nga mahibal-an ang mga ebalwasyon.
Tungod sa kinaiyanhon nga kapuslanan sa kini nga klase sa analytics, teksto man o kung dili, kini kanunay nga gipaboran sa mga ehekutibo sa kompanya nga naningkamot nga mapauswag ang bahin sa merkado sa ilang brand.
Text analytics Vs Text mining
Aron tinuod nga masabtan ang analitika sa teksto, kinahanglan nga pamilyar ka usab sa pagmina sa teksto ug pagproseso sa natural nga sinultian. Ang pagmina sa teksto nagkuha sa impormasyon gikan sa daghang gidaghanon sa wala matukod nga datos.
Kung wala kini nga teknik, kinahanglan nimo nga mano-mano nga i-screen ang mga input sa teksto ug mahibal-an kung kini adunay taas nga kalidad. Sa higayon nga kini nga datos makuha na ngadto sa structured nga datos, mahimo kini nga masusi aron mahibal-an ang bililhon nga mga panabut.
Ang pag-analisa sa teksto mahimo’g makamugna mga taho, ipasiugda ang makapaikag nga mga uso, ug hatagan ang mga kompanya og bag-ong mga himan aron makahimo mga desisyon nga gipadagan sa datos.
Ang natural nga mga pamaagi sa pagproseso sa pinulongan kaylap nga gigamit sa text mining ug text analytics. Kini usa ka matang sa artipisyal nga intelligence nga makahimo sa pagkabig sa pinulongan sa tawo ngadto sa usa ka format nga mabasa sa kompyuter.
Ang end user dili kinahanglan nga makahibalo sa piho nga mga keyword o syntax aron ang kompyuter sa pikas tumoy makahubad sa ilang hangyo. Hinuon, ang natural nga pagproseso sa pinulongan ang mopuli.
Kini nga teknolohiya naggamit ug modelo aron makat-on gikan sa datos nga gihatag niini. Ang katukma ug kalambigitan sa mga panabut niini motubo sa panahon, nga usa ka porma sa pagkat-on sa makina proseso.
Giunsa ang pag-analisar sa teksto?
Ang pamaagi sa pag-analisa sa teksto nagsugod sa pagkolekta sa daghang mga datos sa teksto. Depende sa gilapdon sa imong proyekto ug sa mga kapanguhaan nga magamit, mahimo kang makakuha gikan sa mga komento sa social media, sulod sa website, mga libro, organisado nga mga survey, feedback, o mga rekord sa telepono.
Mahimo kang magtrabaho sa usa ka koleksyon sa datos o magsusi sa daghang mga aggregated resources. Ang sistema sa pag-analisa sa teksto mahimo usab nga maglakip sa mga himan sa pagmina sa teksto nga nagtugot niini sa pagsugod sa paghan-ay niini nga datos.
Sa pipila ka mga kahimtang, mahimo nimong ikombinar ang duha o daghan pa nga mga pamaagi aron makuha ang gikuha nga mga set sa datos nga gikinahanglan aron makit-an ang angay nga kasayuran. Ang pagbungkag sa hugpong sa mga pulong, pag-tokenize sa teksto, ug pag-customize sa pinulongan mao ang tanan nga mga pananglitan sa kung unsa ang mahitabo niining yugto sa proseso.
Ang katakus sa pagproseso sa natural nga lengguwahe sa software mahimong magbag-o sa datos sa lainlaing mga paagi, sama sa pag-label, paggrupo, ug pag-categorize niini. Ang mosunod nga yugto alang sa text analytics tool mahimong makuha kung ang sukaranan, ubos nga lebel nga pagproseso mahuman na.
Kini nga teknik kanunay nga gigamit sa pagbuhat pagtuki sa sentimento sa usa ka batch sa datos. Ang plataporma makadeterminar sa lebel sa katagbawan sa usa ka kliyente, sa mga hilisgutan nga ilang gikaikagan, ug mahinungdanong feedback sa kasinatian sa kustomer. Aron matino ang tinuod nga mensahe nga anaa sa sulod sa teksto, kini nag-analisar sa gramatika ug sa palibot nga konteksto.
Ang imong negosyo makagamit sa text analytics sa pagmina sa dagkong mga set sa datos nga imposible nga manu-mano nga masusi alang sa mapuslanong datos sa panukiduki.
Kini nga impormasyon mahimong magamit sa paggiya sa pagpalambo sa produkto, alokasyon sa badyet, mga pamaagi sa serbisyo sa kustomer, mga inisyatibo sa pagpamaligya, ug uban pang mga gimbuhaton.
Kinahanglan ka lang nga moapil sa sinugdanan aron mapalambo ang mga modelo sa pagkat-on ug mahatagan ang sistema sa mga gigikanan sa datos, ug dayon sa katapusan ihulagway kung giunsa pagdumala sa text analytics ang datos tungod kay ang kadaghanan sa kini nga proseso awtomatiko.
Mga teknik sa pag-analisar sa teksto
Paggrupo sa Pulong
Ang usa ka koleksyon sa mga pulong kasagaran makahatag og dugang nga panabut kay sa usa ka hugpong sa mga pulong. Pananglitan, kung imong hiusahon ang mga hugpong sa mga pulong nga "gastos," "mahal," ug "binulan," mahimo nimong hunahunaon nga daghang mga kliyente ang nagtuo nga ang binulan nga gasto alang sa usa sa imong mga produkto o serbisyo mahal kaayo. Bisan pa, mahimo nimong tan-awon kanunay ang indibidwal nga mga komento aron masusi pag-ayo.
Kadaghanon sa Pulong
Kini mao ang text analytics sa pinaka-basic niini, diin ang mga subject (pananglitan, pagpresyo, serbisyo, account, ug uban pa) gi-tally ug giranggo depende sa frequency diin sila gi-refer. Makatabang kini alang sa dali nga pagpangita sa kanunay nga mga tema ug mga kalisud nga mitumaw sa imong mga bisita.
Pagtuki sa sentimento
Ang pag-analisa sa sentimento usa ka pamaagi nga gigamit sa Natural Language Processing (NLP) nga nagtugot sa mga tiggamit sa pagtimbang-timbang sa kaseryoso sa feedback base sa paggamit sa positibo, negatibo, ug neyutral nga mga termino ingon man ang sentimento nga konektado sa kanunay nga gigamit nga mga hugpong sa mga pulong.
Nasabtan na nimo ang kasubsob ug paggrupo sa partikular nga mga hugpong sa mga pulong salamat sa nag-una nga mga estratehiya, apan kini ba nga feedback paborable, dili paborable, o neyutral?
Ang pagbaton ug pagsabot sa sentimento dili angay problema kung naa kay saktong instrumento kay, maayo na lang para nimo, ang imong mga konsumidor hilig nga mopaambit sa ilang mga opinyon sa mga isyu nga ilang giatiman pag-ayo.
Klasipikasyon sa teksto
Kini ang labing mapuslanon nga teknolohiya sa NLP (Natural Language Processing) tungod kay kini independente sa pinulongan. Mahimo kini maghan-ay, maghan-ay, ug magbahin sa halos bisan unsang datos. Ang pagkategorya sa teksto nagtugot sa wala ma-istruktura nga datos nga ma-assign nga gitakda nang daan nga mga tag o mga kategorya.
Ang pagkategorya sa teksto naglangkob sa pagtuki sa sentimento, pagmodelo sa hilisgutan, pinulongan, ug pag-ila sa tuyo.
Pagmodelo sa Hilisgutan
Mga tabang sa pagmodelo sa topiko sa pagkategorya sa mga materyales base sa piho nga mga tema. Ang pagmodelo sa topiko dili kaayo personal ug makatabang sa paghilis sa lainlaing mga teksto ug abstract nga nagbalikbalik nga mga ideya. Ang mga kategorya sa pagmodelo sa hilisgutan ug naghatag usa ka porsyento o ihap sa mga pulong sa matag teksto sa usa ka piho nga hilisgutan.
Giila ang Pagkilala sa Entidad
Giila ang Pagkilala sa Entidad nagtabang sa pag-ila sa mga nombre sa mga set sa datos. Hunahunaa ang mga numero nga giunhan sa 'INR' nga kwarta; parehas, "Ms." o “Mr.” o “Mrs.” nga gisundan sa usa o labaw pa nga kapital nga mga pulong mao ang lagmit nga ngalan sa usa ka tawo.
Ang nag-unang isyu mao nga, samtang ang pipila ka mga nombre naghulagway sa mahinungdanong mga kategoriya sama sa geographic nga lokasyon, ngalan, o kantidad sa kwarta, ang uban wala, nga hinungdan sa daghang kalibog.
Kaayohan
- Tabangi ang mga organisasyon sa pagsabut sa mga uso sa kustomer, pasundayag sa produkto, ug kalidad sa serbisyo. Nagdala kini sa mas paspas nga paghimog desisyon, gipaayo nga impormasyon sa negosyo, mas taas nga produktibidad, ug makadaginot sa gasto.
- Nagtabang sa mga gobyerno ug politikal nga mga entidad sa paghimo og mga desisyon pinaagi sa pagkahibalo sa halapad nga mga uso ug mga kinaiya sa katilingban.
- Gitugotan ang mga eskolar nga dali nga mag-ayag sa daghang kantidad sa nauna nga materyal, pagkuha kung unsa ang angay sa ilang pagtuon. Gipadali niini ang pag-uswag sa siyensya.
- Pinaagi sa pagklasipikar sa parehas nga kasayuran, mahimo nimong mapaayo ang mga sistema sa rekomendasyon sa sulud sa gumagamit.
- Ang text analytic approaches makatabang sa pagpalambo sa mga search engine ug information retrieval system, nga miresulta sa mas paspas mga kasinatian sa tiggamit.
Paggamit sa mga kaso
Pagtuki sa Social Media
Gawas nga usa ka paagi sa pagpabiling konektado, ang social media nahimo usab nga plataporma alang sa pagmarka ug pagpamaligya. Nag-chat ang mga kustomer bahin sa ilang mga paboritong kompanya ug gipaambit ang ilang mga kasinatian sa social media.
Ang paggamit sa mga himan sa pag-analisa sa teksto aron mahimo ang pag-analisar sa sentimento sa datos sa social media makatabang sa pag-ila sa positibo ug negatibo nga mga pagbati sa mga tiggamit sa mga produkto / serbisyo, ingon man ang impluwensya ug relasyon sa mga kompanya sa ilang mga konsumedor.
Dugang pa, ang pag-analisar sa social media makatabang sa mga kompanya sa paghimo og pagsalig sa ilang mga kostumer.
Pagbaligya ug Marketing
Ang pagpangita mao ang pinakagrabe nga damgo sa usa ka salesperson. Ang mga sales team naghimo sa matag pagsulay aron madugangan ang halin ug pasundayag. Ang mga gamit sa pag-analisa sa teksto nag-automate sa kini nga manwal nga trabaho samtang naghatag hinungdanon ug may kalabotan nga mga panabut aron mapalambo ang pagpamaligya.
Gigamit ang mga chatbot aron pagtubag sa mga pangutana sa mga konsumedor sa tinuud nga oras. Ang pag-analisar sa kini nga datos nagtabang sa mga kawani sa pagpamaligya sa pagtagna sa higayon sa usa ka konsumedor nga mopalit usa ka produkto, paghimo sa target nga pagpamaligya ug pag-anunsyo, ug paghimo sa mga pagpaayo sa produkto.
Business Intelligence
Mahimong gamiton sa mga negosyo ang pag-analisar sa datos aron mahibal-an ang "unsay nahitabo?" apan nanlimbasug sa pagtino "nganong nahitabo kini?"
Ang mga aplikasyon sa text analytics nagtabang sa mga organisasyon sa pagkuha sa konteksto gikan sa numerical data ug pagpangatarungan kung nganong nahitabo ang usa ka senaryo, nahitabo o mahimong mahitabo sa umaabot..
Pananglitan, ang lainlaing mga butang nag-impluwensya sa pasundayag sa pagpamaligya. Samtang ang pagtuki sa datos naghatag ug numerical nga mga numero, ang text analytics approach makatabang sa pagtino kon nganong adunay pagkunhod o spike sa performance.
Panapos
Ang pag-analisa sa teksto nagtugot sa mga negosyo sa pag-ila sa mapuslanon nga kasayuran gikan sa daghang mga gigikanan sa datos, gikan sa mga hangyo sa serbisyo sa kostumer hangtod sa mga interaksyon sa social media.
Ang text analytics makapangita og mga pattern, uso, ug actionable nga mga insight pinaagi sa paghiusa sa mga resulta sa text analysis ug paggamit sa business intelligence tools aron ma-convert ang statistics ngadto sa sayon sabton nga mga report ug visualizations.
Pagkahuman sa pagtimbang-timbang sa mga komento sa kustomer o pagrepaso sa sulud sa mga hangyo sa suporta sa kostumer gamit ang mga himan sa pag-analisar sa teksto, mahimo nimong gamiton ang analytics sa teksto aron matabangan ka nga makit-an ang mga higayon sa pag-uswag ug ipasibo ang imong produkto o serbisyo sa mga kinahanglanon ug gilauman sa imong kliyente.
Leave sa usa ka Reply