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Ihr Unternehmen hat Zugriff auf mehrere Datenquellen, die Eingaben von Kunden, Verbrauchern, Mitarbeitern, Lieferanten und anderen enthalten. Diese unstrukturierten Daten sind der Schlüssel zum Erreichen Ihrer Kundenerfahrungsziele, aber ihre erfolgreiche Auswertung erfordert spezielle Lösungen.
Die Textanalysetechnologie stellt eine automatisierte Technik zum Analysieren und Anzeigen unstrukturierter Textdaten für qualitative Maßnahmen dar. Erwägen Sie, umsetzbare Informationen von allen zu erhalten Social Media Post, E-Mail, Chat-Nachricht, Ticket ausstellen und Umfrage.
Mithilfe von Textanalysen kann Ihr Unternehmen mehr darüber erfahren, was Kunden sagen, denken und fühlen, wenn sie mit Ihren Waren und Dienstleistungen interagieren.
In diesem Beitrag werden wir uns die Textanalyse, ihre Funktionsweise, die Unterschiede zwischen Textanalyse und Textmining sowie ihre Vorteile, Anwendungsfälle, Herausforderungen und vieles mehr genau ansehen.
Also, was ist Textanalyse?
Textanalyse ist eine Methode zur Ableitung von Bedeutung aus unstrukturierten Daten wie schriftlichen Mitteilungen und Texten, um Faktoren wie Benutzerfeedback, Verbrauchermeinungen, Produktbewertungen und andere Metriken zu messen.
Mit anderen Worten, es ist eine Methode, um viele unstrukturierte Daten in etwas zu verwandeln, das untersucht werden kann.
Bei der Analyse von Artikeln, Tweets, Social-Media-Beiträgen, Rezensionen, Kommentaren und anderen Arten des Schreibens setzen viele Unternehmen Textanalysen ein, um maschinelle Lerntechniken und Algorithmen anzuwenden, um Bedeutungen zu extrahieren und Informationen zu sammeln.
Arten der Textanalyse
Nicht alle Textanalysen sind gleich. Die Textanalyse kann, wie der breitere Bereich der Geschäftsanalyse, je nach Funktion und Ergebnissen in mehrere Bereiche unterteilt werden. Textanalysetechniken werden normalerweise in drei Gruppen eingeteilt:
Beschreibende Analytik
Textanalyseverfahren in diesem Bereich konzentrieren sich auf die Berichterstellung. Daten werden aus unstrukturiertem Text entnommen, in logische Form gebracht und auf Trends hin untersucht. Themen und grundlegende Themen können miteinander verknüpft werden, um einen klareren Überblick über die allgemeine Benutzerstimmung, Einkaufsmuster und mehr im Laufe der Zeit zu bieten.
Vorausschauende Analytik
Predictive Analytics konzentriert sich auf die Projektion zukünftiger Ereignisse. Unstrukturiertes Material wird mit Blick auf dieses Endergebnis in Predictive Text Analytics erfasst und analysiert.
Diese Form der Analyse unterstützt Unternehmen bei der Erstellung genauer Prognosen für die Bestandsverwaltung, das Kaufverhalten und sogar die Risikovermeidung.
Die Verwendung offener Kunden-Support-Tickets zur Ermittlung der optimalen Anzahl von Mitarbeitern, die für eine bestimmte spezialisierte Art von Unterstützung auf Abruf bereitgehalten werden sollen, ist ein Beispiel für die Anwendbarkeit von Predictive Analytics in einer Contact-Center-Umgebung.
Prescriptive Analytics
Die Textanalyse könnte auch präskriptiv sein, indem sie bei der Entwicklung eines Backup-Plans für bestimmte zukünftige Ereignisse hilft. Diese Art von Analytics-Ansatz verwendet Predictive Analytics, um Bewertungen besser zu informieren.
Aufgrund der inhärenten Nützlichkeit dieser Art von Analysen, sei es Text- oder andere, wird sie häufig von Unternehmensleitern bevorzugt, die versuchen, den Marktanteil ihrer Marke zu erhöhen.
Textanalyse vs. Textmining
Um Text Analytics wirklich zu verstehen, müssen Sie auch mit Text Mining und Natural Language Processing vertraut sein. Text Mining extrahiert Informationen aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten.
Ohne diese Technik müssten Sie Texteingaben manuell überprüfen und feststellen, ob sie von hoher Qualität sind. Sobald diese Daten in strukturierte Daten extrahiert wurden, können sie ausgewertet werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Textanalysen können Berichte erstellen, interessante Trends hervorheben und Unternehmen neue Werkzeuge an die Hand geben, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind im Text Mining und in der Textanalyse weit verbreitet. Es ist eine Art künstliche Intelligenz in der Lage, die menschliche Sprache in ein computerlesbares Format umzuwandeln.
Der Endbenutzer muss keine bestimmten Schlüsselwörter oder Syntax kennen, damit der Computer am anderen Ende seine Anfrage interpretieren kann. Stattdessen übernimmt die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Diese Technologie verwendet ein Modell, um aus den Daten zu lernen, die ihr zugeführt werden. Die Genauigkeit und Relevanz seiner Erkenntnisse wächst mit der Zeit, was eine Form der ist Maschinelles Lernen verarbeiten.
Wie funktioniert Textanalyse?
Die Methode der Textanalyse beginnt mit der Erhebung enormer Mengen an Textdaten. Abhängig von der Breite Ihres Projekts und den verfügbaren Ressourcen können Sie auf Kommentare in sozialen Medien, Website-Inhalte, Bücher, organisierte Umfragen, Feedback oder Telefonaufzeichnungen zurückgreifen.
Sie können mit einer einzigen Datensammlung arbeiten oder zahlreiche aggregierte Ressourcen untersuchen. Das Textanalysesystem kann auch Text-Mining-Tools enthalten, die es ihm ermöglichen, mit dem Sortieren dieser Daten zu beginnen.
Unter bestimmten Umständen können Sie zwei oder mehr Methoden kombinieren, um die extrahierten Datensätze zu erhalten, die zum Auffinden relevanter Informationen erforderlich sind. Das Aufschlüsseln des Satzes, das Tokenisieren des Textes und das Anpassen der Sprache sind Beispiele dafür, was in dieser Phase des Prozesses passiert.
Die natürliche Sprachverarbeitungsfunktion der Software kann die Daten auf vielfältige Weise ändern, z. B. durch Kennzeichnen, Gruppieren und Kategorisieren. Die folgende Phase für das Textanalysetool kann durchgeführt werden, wenn die grundlegende Verarbeitung auf niedriger Ebene abgeschlossen ist.
Diese Technik wird häufig verwendet, um dies zu tun Sentiment-Analyse auf einem Stapel von Daten. Die Plattform kann den Zufriedenheitsgrad eines Kunden, die Themen, für die er sich begeistert, und aussagekräftiges Feedback zum Kundenerlebnis ermitteln. Um die wahre Botschaft des Textes zu ermitteln, analysiert es die Grammatik und den umgebenden Kontext.
Ihr Unternehmen kann Textanalysen verwenden, um große Datensätze, die manuell nicht ausgewertet werden können, nach nützlichen Forschungsdaten zu durchsuchen.
Diese Informationen können verwendet werden, um Produktentwicklung, Budgetzuweisung, Kundendienstpraktiken, Marketinginitiativen und eine Reihe anderer Funktionen zu steuern.
Sie müssen sich nur am Anfang engagieren, um die Lernmodelle zu entwickeln und das System mit Datenquellen zu versorgen, und dann am Ende beschreiben, wie die Textanalyse mit den Daten umgegangen ist, da der Großteil dieses Prozesses automatisiert ist.
Techniken der Textanalyse
Wortgruppierung
Eine Sammlung von Wörtern kann oft mehr Aufschluss geben als ein einzelner Satz. Wenn Sie beispielsweise die Ausdrücke „Ausgaben“, „teuer“ und „monatlich“ zusammenstellen, könnten Sie davon ausgehen, dass viele Kunden die monatlichen Kosten für eines Ihrer Produkte oder Dienstleistungen für zu hoch halten. Sie können jedoch jederzeit die einzelnen Kommentare anzeigen, um einen genaueren Blick darauf zu werfen.
Worthäufigkeit
Dies ist Textanalyse in ihrer grundlegendsten Form, bei der Themen (z. B. Preisgestaltung, Service, Konto usw.) gezählt und je nach Häufigkeit, mit der auf sie verwiesen wird, in eine Rangfolge gebracht werden. Dies ist hilfreich, um häufige Themen und Schwierigkeiten, die bei Ihren Besuchern auftreten, schnell zu finden.
Stimmungsanalyse
Sentiment Analytics ist eine Methode der Natural Language Processing (NLP), die es Benutzern ermöglicht, die Ernsthaftigkeit von Feedback basierend auf der Verwendung positiver, negativer und neutraler Begriffe sowie der mit häufig verwendeten Phrasen verbundenen Stimmung zu bewerten.
Dank der vorangegangenen Strategien verstehen Sie jetzt die Häufigkeit und Gruppierung bestimmter Phrasen, aber ist dieses Feedback günstig, ungünstig oder neutral?
Es sollte kein Problem sein, einen Einblick in die Stimmung zu erhalten, wenn Sie über das richtige Instrument verfügen, da Ihre Verbraucher zu Ihrem Glück dazu neigen, ihre Meinung zu Themen zu teilen, die ihnen sehr am Herzen liegen.
Textklassifizierung
Es ist die vorteilhafteste NLP-Technologie (Natural Language Processing), da sie sprachunabhängig ist. Es kann fast alle Daten sortieren, anordnen und segmentieren. Die Textkategorisierung ermöglicht es, unstrukturierten Daten vordefinierte Tags oder Kategorien zuzuweisen.
Die Textkategorisierung umfasst Stimmungsanalyse, Themenmodellierung, Sprache und Absichtserkennung.
Themenmodellierung
Die Themenmodellierung hilft bei der Kategorisierung von Materialien basierend auf bestimmten Themen. Die Themenmodellierung ist weniger personalisiert und hilft, verschiedene Texte und abstrakte wiederkehrende Ideen zu verarbeiten. Die Themenmodellierung kategorisiert und weist einem bestimmten Thema einen Prozentsatz oder eine Anzahl von Wörtern in jedem Text zu.
Anerkennung benannter Entitäten
Anerkennung benannter Entitäten hilft bei der Identifizierung von Substantiven in Datensätzen. Betrachten Sie Zahlen mit vorangestelltem „INR“ als monetär; ebenso „Ms.“ oder "Herr." oder "Frau." gefolgt von einem oder mehreren großen Wörtern ist höchstwahrscheinlich der Name einer Person.
Das Hauptproblem ist, dass, während bestimmte Substantive Schlüsselkategorien wie geografische Lage, Name oder Geldwert beschreiben, andere dies nicht tun, was viel Verwirrung stiftet.
Benefits
- Unterstützen Sie Organisationen beim Verständnis von Kundentrends, Produktleistung und Servicequalität. Dies führt zu einer schnelleren Entscheidungsfindung, verbesserten Geschäftsinformationen, höherer Produktivität und Kosteneinsparungen.
- Hilft Regierungen und politischen Einheiten, Entscheidungen zu treffen, indem sie allgemeine Trends und Einstellungen in der Gesellschaft kennt.
- Ermöglicht Gelehrten, eine große Menge an bereits vorhandenem Material schnell zu sichten und das zu extrahieren, was für ihr Studium relevant ist. Das beschleunigt den wissenschaftlichen Fortschritt.
- Indem Sie ähnliche Informationen klassifizieren, können Sie Empfehlungssysteme für Benutzerinhalte verbessern.
- Textanalytische Ansätze helfen bei der Verbesserung von Suchmaschinen und Informationsabrufsystemen, was zu schnelleren Ergebnissen führt Benutzererfahrungen.
Anwendungsszenarien
Social-Media-Analyse
Social Media ist nicht nur ein Mittel, um in Verbindung zu bleiben, sondern hat sich auch zu einer Plattform für Branding und Marketing entwickelt. Kunden chatten über ihre Lieblingsunternehmen und teilen ihre Erfahrungen in den sozialen Medien.
Die Verwendung von Textanalyse-Tools zur Stimmungsanalyse von Social-Media-Daten hilft dabei, die positiven und negativen Gefühle der Benutzer gegenüber Produkten/Dienstleistungen sowie den Einfluss und die Beziehungen von Unternehmen zu ihren Verbrauchern zu identifizieren.
Darüber hinaus kann die Social-Media-Analyse Unternehmen dabei helfen, Vertrauen bei ihren Kunden aufzubauen.
Vertrieb & Marketing
Prospektion ist der schlimmste Albtraum eines Verkäufers. Vertriebsteams unternehmen alles, um Umsatz und Leistung zu steigern. Textanalyse-Tools automatisieren diese manuelle Arbeit und liefern gleichzeitig wichtige und relevante Erkenntnisse zur Förderung des Marketings.
Chatbots werden verwendet, um Verbraucheranfragen in Echtzeit zu beantworten. Die Analyse dieser Daten hilft dem Verkaufspersonal dabei, die Wahrscheinlichkeit eines Verbraucherkaufs eines Produkts vorherzusagen, gezieltes Marketing und Werbung zu betreiben und Produktverbesserungen vorzunehmen.
Geschäftsanalytik
Unternehmen können mithilfe von Datenanalysen feststellen, „was passiert?“. aber kämpfen, um festzustellen, "warum passiert das?"
Textanalyseanwendungen unterstützen Unternehmen dabei, Kontext aus numerischen Daten zu extrahieren und zu begründen, warum ein Szenario eingetreten ist, eingetreten ist oder in Zukunft eintreten könnte.
Beispielsweise beeinflussen verschiedene Dinge die Verkaufsleistung. Während die Datenanalyse numerische Zahlen liefert, können Textanalyseansätze dabei helfen, festzustellen, warum es zu einer Leistungsminderung oder -spitze kommt.
Zusammenfassung
Textanalysen ermöglichen es Unternehmen, nützliche Informationen aus einer Vielzahl von Datenquellen zu identifizieren, von Kundendienstanfragen bis hin zu Interaktionen in sozialen Medien.
Die Textanalyse kann Muster, Trends und umsetzbare Erkenntnisse finden, indem sie die Ergebnisse der Textanalyse kombiniert und Business-Intelligence-Tools einsetzt, um die Statistiken in leicht verständliche Berichte und Visualisierungen umzuwandeln.
Nachdem Sie Kundenkommentare ausgewertet oder den Inhalt von Kundensupportanfragen mit Textanalysetools überprüft haben, können Sie Textanalysen verwenden, um Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken und Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung an die Anforderungen und Erwartungen Ihrer Kunden anzupassen.
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