Obsah[Skrýt][Ukázat]
Vaše společnost má přístup k několika zdrojům dat obsahujícím vstupy od klientů, spotřebitelů, pracovníků, dodavatelů a dalších. Tato nestrukturovaná data jsou klíčem k dosažení vašich cílů zákaznické zkušenosti, ale jejich úspěšné vyhodnocení vyžaduje specializovaná řešení.
Technologie textové analýzy představuje automatizovanou techniku pro analýzu a zobrazování nestrukturovaných textových dat pro kvalitativní měření. Zvažte přijímání užitečných informací od všech sociální média příspěvek, e-mail, chatová zpráva, vydání lístku a průzkum.
Analýza textu umožňuje vaší společnosti zjistit více o tom, co zákazníci říkají, myslí a cítí při interakci s vaším zbožím a službami.
V tomto příspěvku se podrobně podíváme na analýzu textu, jak funguje, na rozdíly mezi analýzou textu a dolováním textu a také na její výhody, případy použití, výzvy a mnoho dalšího.
Co je tedy textová analytika?
Textová analýza je metoda pro odvozování významu z nestrukturovaných dat, jako je písemná komunikace a text, za účelem měření faktorů, jako je zpětná vazba od uživatelů, názory spotřebitelů, hodnocení produktů a další metriky.
Je to metoda pro transformaci mnoha nestrukturovaných dat na něco, co lze studovat, jinými slovy.
Při analýze článků, tweetů, příspěvků na sociálních sítích, recenzí, komentářů a dalších typů psaní mnoho firem využívá textovou analýzu k aplikaci technik strojového učení a algoritmů k extrakci významu a shromažďování informací.
Typy textové analýzy
Ne všechny analýzy textu jsou stejné. Textovou analýzu, stejně jako širší oblast obchodní analýzy, lze rozdělit do několika oblastí na základě funkce a výsledků. Techniky textové analýzy se obvykle dělí do tří skupin:
Popisná analýza
Postupy textové analýzy se v této oblasti soustředí na reporting. Data jsou přebírána z nestrukturovaného textu, mají logickou formu a zkoumají se na trendy. Témata a základní témata lze propojit a nabídnout tak v průběhu času jasnější pohled na celkovou náladu uživatelů, nákupní vzorce a další.
Prediktivní analýza
Prediktivní analytika se zaměřuje na projekci budoucích událostí. Nestrukturovaný materiál je zachycen a analyzován v prediktivní textové analýze s ohledem na tento konečný výsledek.
Tato forma analýzy pomáhá firmám vytvářet přesné projekce pro řízení zásob, nákupní chování a dokonce i vyhýbání se rizikům.
Příkladem použitelnosti prediktivní analýzy v prostředí kontaktního centra je použití otevřených lístků zákaznické podpory k identifikaci optimálního počtu zaměstnanců pro udržení pohotovosti pro určitý specializovaný druh pomoci.
Předepsaná analýza
Analytika textu může být také normativní tím, že pomáhá při vývoji plánu zálohování pro konkrétní budoucí události. Tento druh analytického přístupu využívá prediktivní analytiku k lepší informovanosti hodnocení.
Vzhledem k vlastní užitečnosti tohoto typu analýzy, ať už textové nebo jiné, je často upřednostňována mezi manažery společností, kteří se snaží zvýšit podíl své značky na trhu.
Analýza textu versus těžba textu
Abyste skutečně pochopili analýzu textu, musíte být také obeznámeni s dolováním textu a zpracováním přirozeného jazyka. Text mining extrahuje informace z obrovského množství nestrukturovaných dat.
Bez této techniky byste museli ručně procházet textové vstupy a zjišťovat, zda jsou vysoce kvalitní. Jakmile jsou tato data extrahována do strukturovaných dat, lze je vyhodnotit a odhalit cenné poznatky.
Textová analýza může generovat zprávy, zdůrazňovat zajímavé trendy a poskytnout společnostem nové nástroje k rozhodování na základě dat.
Metody zpracování přirozeného jazyka jsou široce používány v textovém dolování a textové analýze. Jedná se o typ umělá inteligence schopný převést lidskou řeč do počítačem čitelného formátu.
Koncový uživatel nemusí znát určitá klíčová slova nebo syntaxi, aby počítač na druhém konci mohl interpretovat jejich požadavek. Místo toho nastupuje zpracování přirozeného jazyka.
Tato technologie využívá model, který se učí z dat, která jsou jí dodána. Přesnost a relevance jeho poznatků roste s časem, což je forma strojové učení proces.
Jak funguje textová analytika?
Metoda textové analýzy začíná shromažďováním obrovského množství textových dat. V závislosti na šíři vašeho projektu a dostupných zdrojích můžete čerpat z komentářů na sociálních sítích, obsahu webových stránek, knih, organizovaných průzkumů, zpětné vazby nebo telefonních záznamů.
Můžete pracovat s jednou sbírkou dat nebo zkoumat četné agregované zdroje. Systém pro analýzu textu může také obsahovat nástroje pro dolování textu, které mu umožňují začít třídit tato data.
Za určitých okolností můžete zkombinovat dvě nebo více metod k získání extrahovaných datových sad potřebných k nalezení relevantních informací. Rozdělení fráze, tokenizace textu a přizpůsobení jazyka jsou příklady toho, co se děje v této fázi procesu.
Schopnost zpracování přirozeného jazyka softwaru může měnit data různými způsoby, jako je označování, seskupování a kategorizace. Po dokončení základního nízkoúrovňového zpracování lze provést následující fázi nástroje pro analýzu textu.
Tato technika se často používá analýza sentimentu na dávce dat. Platforma dokáže určit míru spokojenosti klienta, témata, která jsou nadšená, a významnou zpětnou vazbu ohledně zákaznické zkušenosti. Aby zjistil skutečné poselství obsažené v textu, analyzuje gramatiku a okolní kontext.
Vaše firma může pomocí textové analýzy těžit velké datové sady, které není možné ručně vyhodnotit pro užitečná výzkumná data.
Tyto informace lze využít k vedení vývoje produktu, přidělování rozpočtu, postupům zákaznických služeb, marketingovým iniciativám a řadě dalších funkcí.
Stačí se na začátku zapojit, abyste vyvinuli modely učení a dodali systému zdroje dat, a pak na konci popište, jak textová analytika zacházela s daty, protože většina tohoto procesu je automatizovaná.
Techniky textové analýzy
Seskupování slov
Sbírka slov může často poskytnout lepší přehled než jedna fráze. Pokud například dáte dohromady fráze „výdaje“, „drahý“ a „měsíční“, můžete důvodně předpokládat, že mnoho klientů se domnívá, že měsíční náklady na jeden z vašich produktů nebo služeb jsou příliš drahé. Vždy si však můžete prohlédnout jednotlivé komentáře, abyste se na ně podívali blíže.
Frekvence slov
Jedná se o nejzákladnější textovou analýzu, kde se předměty (např. ceny, služba, účet atd.) sečtou a seřadí v závislosti na frekvenci, se kterou se na ně odkazuje. To je užitečné pro rychlé nalezení častých témat a problémů, které se objevují mezi vašimi návštěvníky.
Analýza sentimentu
Sentiment analytics je metoda používaná v Natural Language Processing (NLP), která umožňuje uživatelům vyhodnotit závažnost zpětné vazby na základě použití pozitivních, negativních a neutrálních výrazů a také sentimentu spojeného s často používanými frázemi.
Díky předchozím strategiím nyní rozumíte frekvenci a seskupování konkrétních frází, ale je tato zpětná vazba příznivá, nepříznivá nebo neutrální?
Získat vhled do sentimentu by neměl být problém, pokud máte na místě správný nástroj, protože naštěstí pro vás vaši spotřebitelé mají sklon sdílet své názory na záležitosti, které je hluboce zajímají.
Klasifikace textu
Je to nejvýhodnější technologie NLP (Natural Language Processing), protože je jazykově nezávislá. Dokáže třídit, uspořádat a segmentovat téměř jakákoli data. Kategorizace textu umožňuje nestrukturovaným datům přiřadit předem určené značky nebo kategorie.
Kategorizace textu zahrnuje analýzu sentimentu, modelování témat, identifikaci jazyka a záměru.
Téma modelování
Tématické modelování pomáhá při kategorizaci materiálů na základě určitých témat. Modelování témat je méně personalizované a pomáhá strávit různé texty a abstraktní opakující se myšlenky. Předmět modelování kategorií a přiřazuje procento nebo počet slov v každém textu k určitému tématu.
Uznání pojmenované entity
Uznání pojmenované entity pomáhá při identifikaci podstatných jmen v souborech dat. Čísla, jimž předchází „INR“, považujte za peněžní; podobně "paní." nebo "Pan." nebo "paní." následované jedním nebo více velkými slovy je s největší pravděpodobností jméno osoby.
Hlavním problémem je, že zatímco některá podstatná jména popisují klíčové kategorie, jako je zeměpisná poloha, jméno nebo peněžní hodnota, jiná nikoli, což způsobuje spoustu zmatků.
Výhody
- Pomozte organizacím pochopit zákaznické trendy, výkonnost produktů a kvalitu služeb. To vede k rychlejšímu rozhodování, lepším obchodním informacím, vyšší produktivitě a úspoře nákladů.
- Pomáhá vládám a politickým subjektům přijímat rozhodnutí tím, že zná široké trendy a postoje ve společnosti.
- Umožňuje vědcům rychle prosít velké množství již existujícího materiálu a extrahovat to, co je relevantní pro jejich studium. To urychluje vědecký pokrok.
- Klasifikací podobných informací můžete zlepšit systémy doporučení uživatelského obsahu.
- Textové analytické přístupy pomáhají zlepšovat vyhledávače a systémy vyhledávání informací, což vede k rychlejšímu uživatelské zkušenosti.
Případy užití
Analýza sociálních médií
Kromě toho, že jsou sociální média prostředkem, jak zůstat ve spojení, se také vyvinula v platformu pro branding a marketing. Zákazníci chatují o svých oblíbených společnostech a sdílejí své zkušenosti na sociálních sítích.
Použití nástrojů textové analýzy k analýze sentimentu na datech sociálních médií pomáhá identifikovat pozitivní a negativní pocity uživatelů vůči produktům/službám, stejně jako vliv a vztahy společností s jejich spotřebiteli.
Kromě toho může analýza sociálních médií pomoci společnostem vytvořit důvěru u svých zákazníků.
prodej a marketing
Prospecting je nejhorší noční můra prodejce. Prodejní týmy se ze všech sil snaží zvýšit prodej a výkon. Nástroje pro analýzu textu automatizují tuto manuální práci a zároveň poskytují základní a relevantní poznatky pro podporu marketingu.
Chatboti se používají k odpovědi na dotazy spotřebitelů v reálném čase. Analýza těchto dat pomáhá prodejnímu personálu předpovídat šanci, že si spotřebitel koupí produkt, provádět cílený marketing a reklamu a provádět vylepšení produktu.
Business Intelligence
Firmy mohou pomocí analýzy dat určit, „co se děje?“ ale snaží se určit „proč se to děje?“
Aplikace pro analýzu textu pomáhají organizacím extrahovat kontext z numerických dat a zdůvodňovat, proč k určitému scénáři došlo, nastává nebo může nastat v budoucnu..
Například výkonnost prodeje ovlivňuje celá řada věcí. Zatímco analýza dat poskytuje číselná čísla, přístupy textové analýzy mohou pomoci určit, proč došlo ke snížení nebo nárůstu výkonu.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Textová analýza umožňuje podnikům identifikovat užitečné informace ze široké škály zdrojů dat, od požadavků zákaznických služeb až po interakce na sociálních sítích.
Textová analytika dokáže najít vzory, trendy a užitečné poznatky tím, že kombinuje výsledky textové analýzy a využívá nástroje business intelligence k převodu statistik do snadno srozumitelných sestav a vizualizací.
Po vyhodnocení připomínek zákazníků nebo zkontrolování obsahu požadavků na zákaznickou podporu pomocí nástrojů pro analýzu textu můžete využít textovou analýzu, která vám pomůže odhalit šance na zlepšení a upravit váš produkt nebo službu podle požadavků a očekávání vašeho klienta.
Napsat komentář