Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Η εταιρεία σας έχει πρόσβαση σε πολλές πηγές δεδομένων που περιέχουν στοιχεία από πελάτες, καταναλωτές, εργαζόμενους, προμηθευτές και άλλους. Αυτά τα αδόμητα δεδομένα κρατούν το κλειδί για την επίτευξη των στόχων εμπειρίας πελατών, αλλά η επιτυχής αξιολόγησή τους απαιτεί εξειδικευμένες λύσεις.
Η τεχνολογία ανάλυσης κειμένου παρουσιάζει μια αυτοματοποιημένη τεχνική για την ανάλυση και την εμφάνιση μη δομημένων δεδομένων κειμένου για ποιοτικές μετρήσεις. Εξετάστε το ενδεχόμενο να λαμβάνετε πληροφορίες σχετικά με την ενέργεια από κάθε άτομο social media ανάρτηση, email, μήνυμα συνομιλίας, έκδοση εισιτηρίου και έρευνα.
Τα αναλυτικά στοιχεία κειμένου επιτρέπουν στην εταιρεία σας να ανακαλύψει περισσότερα για το τι λένε, σκέφτονται και αισθάνονται οι πελάτες καθώς αλληλεπιδρούν με τα αγαθά και τις υπηρεσίες σας.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε προσεκτικά την ανάλυση κειμένου, τον τρόπο λειτουργίας της, τις διαφορές μεταξύ της ανάλυσης κειμένου και της εξόρυξης κειμένου, καθώς και τα οφέλη της, τις περιπτώσεις χρήσης, τις προκλήσεις και πολλά άλλα.
Λοιπόν, τι είναι η ανάλυση κειμένου;
Η ανάλυση κειμένου είναι μια μέθοδος εξαγωγής νοήματος από μη δομημένα δεδομένα, όπως γραπτές επικοινωνίες και κείμενο, προκειμένου να μετρηθούν παράγοντες όπως τα σχόλια των χρηστών, οι απόψεις των καταναλωτών, οι αξιολογήσεις προϊόντων και άλλες μετρήσεις.
Είναι μια μέθοδος για τη μετατροπή πολλών μη δομημένων δεδομένων σε κάτι που μπορεί να μελετηθεί, με άλλα λόγια.
Κατά την ανάλυση άρθρων, tweets, αναρτήσεων μέσων κοινωνικής δικτύωσης, κριτικών, σχολίων και άλλων τύπων γραφής, πολλές εταιρείες χρησιμοποιούν ανάλυση κειμένου για να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και αλγόριθμους για την εξαγωγή νοήματος και τη συλλογή πληροφοριών.
Τύποι ανάλυσης κειμένου
Δεν δημιουργούνται όλα τα αναλυτικά στοιχεία κειμένου ίσα. Η ανάλυση κειμένου, όπως και η ευρύτερη σφαίρα της επιχειρηματικής ανάλυσης, μπορεί να χωριστεί σε διάφορους τομείς με βάση τη λειτουργία και τα αποτελέσματα. Οι τεχνικές ανάλυσης κειμένου ταξινομούνται συνήθως σε τρεις ομάδες:
Περιγραφική ανάλυση
Οι διαδικασίες ανάλυσης κειμένου σε αυτήν την περιοχή επικεντρώνονται στην αναφορά. Τα δεδομένα λαμβάνονται από μη δομημένο κείμενο, δίνεται λογική μορφή και εξετάζονται για τάσεις. Τα θέματα και τα βασικά θέματα μπορούν να συνδεθούν μεταξύ τους για να προσφέρουν μια πιο ξεκάθαρη εικόνα της συνολικής διάθεσης των χρηστών, των μοτίβων αγορών και πολλά άλλα με την πάροδο του χρόνου.
Προγνωστικό Analytics
Προγνωστική ανάλυση επικεντρώνεται στην προβολή μελλοντικών περιστατικών. Το μη δομημένο υλικό συλλαμβάνεται και αναλύεται σε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία κειμένου έχοντας κατά νου αυτό το τελικό αποτέλεσμα.
Αυτή η μορφή αναλυτικών στοιχείων βοηθά τις εταιρείες να παράγουν ακριβείς προβλέψεις για τη διαχείριση αποθεμάτων, την αγοραστική συμπεριφορά, ακόμη και την αποφυγή κινδύνου.
Η χρήση ανοιχτών δελτίων υποστήριξης πελατών για τον προσδιορισμό του βέλτιστου αριθμού εργαζομένων για τη διατήρηση σε εφημερία για ένα συγκεκριμένο είδος εξειδικευμένης βοήθειας είναι ένα παράδειγμα εφαρμογής της προγνωστικής ανάλυσης σε περιβάλλον κέντρου επικοινωνίας.
Προκαταρκτική ανάλυση
Η ανάλυση κειμένου θα μπορούσε επίσης να είναι προδιαγραφική βοηθώντας στην ανάπτυξη ενός εφεδρικού σχεδίου για συγκεκριμένα μελλοντικά συμβάντα. Αυτό το είδος αναλυτικής προσέγγισης χρησιμοποιεί προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για την καλύτερη ενημέρωση των αξιολογήσεων.
Λόγω της εγγενούς χρησιμότητας αυτού του τύπου αναλυτικών στοιχείων, είτε με κείμενο είτε με άλλο τρόπο, ευνοείται συχνά από τα στελέχη της εταιρείας που προσπαθούν να ενισχύσουν το μερίδιο αγοράς της επωνυμίας τους.
Αναλύσεις κειμένου εναντίον εξόρυξης κειμένου
Για να κατανοήσετε πραγματικά την ανάλυση κειμένου, πρέπει επίσης να είστε εξοικειωμένοι με την εξόρυξη κειμένου και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Η εξόρυξη κειμένου εξάγει πληροφορίες από τεράστιες ποσότητες μη δομημένων δεδομένων.
Χωρίς αυτήν την τεχνική, θα έπρεπε να ελέγξετε με μη αυτόματο τρόπο τις εισόδους κειμένου και να προσδιορίσετε εάν είναι υψηλής ποιότητας. Μόλις αυτά τα δεδομένα εξαχθούν σε δομημένα δεδομένα, μπορούν να αξιολογηθούν για να αποκαλυφθούν πολύτιμες πληροφορίες.
Η ανάλυση κειμένου μπορεί να δημιουργήσει αναφορές, να τονίσει ενδιαφέρουσες τάσεις και να δώσει στις εταιρείες νέα εργαλεία για να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων.
Οι μέθοδοι επεξεργασίας φυσικής γλώσσας χρησιμοποιούνται ευρέως στην εξόρυξη κειμένου και στην ανάλυση κειμένου. Είναι ένας τύπος τεχνητή νοημοσύνη ικανό να μετατρέψει την ανθρώπινη γλώσσα σε μορφή αναγνώσιμη από υπολογιστή.
Ο τελικός χρήστης δεν απαιτείται να γνωρίζει ορισμένες λέξεις-κλειδιά ή σύνταξη προκειμένου ο υπολογιστής στο άλλο άκρο να ερμηνεύσει το αίτημά του. Αντίθετα, η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας αναλαμβάνει.
Αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιεί ένα μοντέλο για να μάθει από τα δεδομένα που της παρέχονται. Η ακρίβεια και η συνάφεια των γνώσεών του αυξάνονται με το χρόνο, που είναι μια μορφή του μάθηση μηχανής διαδικασία.
Πώς λειτουργεί η ανάλυση κειμένου;
Η μέθοδος ανάλυσης κειμένου ξεκινά με τη συλλογή τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων κειμένου. Ανάλογα με το εύρος του έργου σας και τους διαθέσιμους πόρους, μπορείτε να αντλήσετε από σχόλια μέσων κοινωνικής δικτύωσης, περιεχόμενο ιστότοπου, βιβλία, οργανωμένες έρευνες, σχόλια ή αρχεία τηλεφώνου.
Μπορείτε να εργαστείτε με μία μόνο συλλογή δεδομένων ή να εξετάσετε πολλούς συγκεντρωτικούς πόρους. Το σύστημα ανάλυσης κειμένου μπορεί επίσης να περιλαμβάνει εργαλεία εξόρυξης κειμένου που του επιτρέπουν να ξεκινήσει την ταξινόμηση αυτών των δεδομένων.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, μπορείτε να συνδυάσετε δύο ή περισσότερες μεθόδους για να αποκτήσετε τα εξαγόμενα σύνολα δεδομένων που απαιτούνται για τον εντοπισμό σχετικών πληροφοριών. Η ανάλυση της φράσης, η δημιουργία διακριτικών του κειμένου και η προσαρμογή της γλώσσας είναι όλα παραδείγματα του τι συμβαίνει σε αυτό το στάδιο της διαδικασίας.
Η ικανότητα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας του λογισμικού μπορεί να αλλάξει τα δεδομένα με διάφορους τρόπους, όπως η επισήμανση, η ομαδοποίηση και η κατηγοριοποίησή τους. Το επόμενο στάδιο για το εργαλείο ανάλυσης κειμένου μπορεί να πραγματοποιηθεί όταν ολοκληρωθεί η βασική, χαμηλού επιπέδου επεξεργασία.
Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται συχνά για να γίνει Ανάλυση συναίσθημα σε μια παρτίδα δεδομένων. Η πλατφόρμα μπορεί να καθορίσει το επίπεδο ικανοποίησης του πελάτη, τα θέματα για τα οποία είναι ενθουσιώδης και τη σημαντική ανατροφοδότηση σχετικά με την εμπειρία του πελάτη. Για να εξακριβώσει το αληθινό μήνυμα που περιέχεται στο κείμενο, αναλύει τη γραμματική και το περιβάλλον.
Η επιχείρησή σας μπορεί να χρησιμοποιήσει αναλυτικά στοιχεία κειμένου για την εξόρυξη μεγάλων συνόλων δεδομένων που είναι αδύνατο να αξιολογηθούν με μη αυτόματο τρόπο για χρήσιμα ερευνητικά δεδομένα.
Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να καθοδηγήσουν την ανάπτυξη προϊόντων, την κατανομή του προϋπολογισμού, τις πρακτικές εξυπηρέτησης πελατών, τις πρωτοβουλίες μάρκετινγκ και μια σειρά από άλλες λειτουργίες.
Απλώς πρέπει να ασχοληθείτε στην αρχή για να αναπτύξετε τα μοντέλα εκμάθησης και να προμηθεύσετε το σύστημα με πηγές δεδομένων και, στη συνέχεια, στο τέλος να περιγράψετε πώς η ανάλυση κειμένου χειρίστηκε τα δεδομένα, επειδή η πλειοψηφία αυτής της διαδικασίας είναι αυτοματοποιημένη.
Τεχνικές ανάλυσης κειμένου
Ομαδοποίηση λέξεων
Μια συλλογή λέξεων μπορεί συχνά να δώσει περισσότερες πληροφορίες από μια μεμονωμένη φράση. Για παράδειγμα, αν συνδυάσετε τις φράσεις "έξοδα", "ακριβά" και "μηνιαία", μπορεί εύλογα να υποθέσετε ότι πολλοί πελάτες πιστεύουν ότι το μηνιαίο κόστος για ένα από τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες σας είναι πολύ δαπανηρό. Ωστόσο, μπορείτε πάντα να δείτε τα μεμονωμένα σχόλια για να δείτε πιο προσεκτικά.
Συχνότητα Λέξεων
Αυτή είναι η πιο βασική της ανάλυση κειμένου, όπου τα θέματα (π.χ., τιμολόγηση, υπηρεσία, λογαριασμός κ.λπ.) καταλογίζονται και ταξινομούνται ανάλογα με τη συχνότητα με την οποία αναφέρονται. Αυτό είναι χρήσιμο για την ταχεία εύρεση συχνών θεμάτων και δυσκολιών που εμφανίζονται στους επισκέπτες σας.
Ανάλυση συναισθημάτων
Η ανάλυση συναισθήματος είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιείται στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) που επιτρέπει στους χρήστες να αξιολογούν τη σοβαρότητα των σχολίων με βάση τη χρήση θετικών, αρνητικών και ουδέτερων όρων, καθώς και το συναίσθημα που συνδέεται με φράσεις που χρησιμοποιούνται συχνά.
Καταλαβαίνετε τώρα τη συχνότητα και την ομαδοποίηση συγκεκριμένων φράσεων χάρη στις προηγούμενες στρατηγικές, αλλά είναι αυτή η ανατροφοδότηση ευνοϊκή, δυσμενής ή ουδέτερη;
Η απόκτηση εικόνας για το συναίσθημα δεν θα πρέπει να αποτελεί πρόβλημα εάν διαθέτετε το σωστό εργαλείο, καθώς, ευτυχώς για εσάς, οι καταναλωτές σας έχουν την τάση να μοιράζονται τις απόψεις τους για θέματα που τους ενδιαφέρουν πολύ.
Κείμενο ταξινόμησης
Είναι η πιο συμφέρουσα τεχνολογία NLP (Natural Language Processing) αφού είναι ανεξάρτητη από τη γλώσσα. Μπορεί να ταξινομήσει, να τακτοποιήσει και να τμηματοποιήσει σχεδόν οποιαδήποτε δεδομένα. Η κατηγοριοποίηση κειμένου επιτρέπει την αντιστοίχιση μη δομημένων δεδομένων σε προκαθορισμένες ετικέτες ή κατηγορίες.
Η κατηγοριοποίηση κειμένου περιλαμβάνει την ανάλυση συναισθημάτων, τη μοντελοποίηση θεμάτων, τη γλώσσα και τον προσδιορισμό προθέσεων.
Θέμα μοντελοποίησης
Η μοντελοποίηση θεμάτων βοηθά στην κατηγοριοποίηση των υλικών με βάση ορισμένα θέματα. Η μοντελοποίηση θεμάτων είναι λιγότερο εξατομικευμένη και βοηθά στην αφομοίωση διαφορετικών κειμένων και αφηρημένων ιδεών που επαναλαμβάνονται. Κατηγορίες μοντελοποίησης θεμάτων και εκχωρεί ένα ποσοστό ή πλήθος λέξεων σε κάθε κείμενο σε ένα συγκεκριμένο θέμα.
Αναγνωρισμένη οντότητα
Αναγνωρισμένη οντότητα βοηθά στην αναγνώριση των ουσιαστικών σε σύνολα δεδομένων. Θεωρήστε ότι οι αριθμοί που προηγούνται του 'INR' είναι χρηματικοί. ομοίως, «Κυρία». ή «κ.» ή «Κυρία». ακολουθούμενο από μία ή περισσότερες κεφαλαίες λέξεις είναι πιθανότατα το όνομα ενός ατόμου.
Το κύριο ζήτημα είναι ότι, ενώ ορισμένα ουσιαστικά περιγράφουν βασικές κατηγορίες όπως η γεωγραφική τοποθεσία, το όνομα ή η χρηματική αξία, άλλα όχι, γεγονός που προκαλεί μεγάλη σύγχυση.
Oφέλη
- Βοηθήστε τους οργανισμούς να κατανοήσουν τις τάσεις των πελατών, την απόδοση των προϊόντων και την ποιότητα των υπηρεσιών. Αυτό οδηγεί σε ταχύτερη λήψη αποφάσεων, βελτιωμένες επιχειρηματικές πληροφορίες, υψηλότερη παραγωγικότητα και εξοικονόμηση κόστους.
- Βοηθά τις κυβερνήσεις και τις πολιτικές οντότητες να λαμβάνουν αποφάσεις γνωρίζοντας τις γενικές τάσεις και συμπεριφορές στην κοινωνία.
- Επιτρέπει στους μελετητές να ψάξουν γρήγορα μια μεγάλη ποσότητα προϋπάρχοντος υλικού, εξάγοντας ό,τι είναι σχετικό με τη μελέτη τους. Αυτό επιταχύνει την επιστημονική πρόοδο.
- Με την ταξινόμηση παρόμοιων πληροφοριών, μπορείτε να βελτιώσετε τα συστήματα προτάσεων περιεχομένου χρήστη.
- Οι αναλυτικές προσεγγίσεις κειμένου βοηθούν στη βελτίωση των μηχανών αναζήτησης και των συστημάτων ανάκτησης πληροφοριών, με αποτέλεσμα την ταχύτερη εμπειρίες χρηστών.
Χρήση περιπτώσεις
Ανάλυση μέσων κοινωνικής δικτύωσης
Εκτός από ένα μέσο για να παραμείνετε συνδεδεμένοι, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης έχουν επίσης εξελιχθεί σε πλατφόρμα για το branding και το μάρκετινγκ. Οι πελάτες συζητούν για τις αγαπημένες τους εταιρείες και μοιράζονται τις εμπειρίες τους στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.
Η χρήση εργαλείων ανάλυσης κειμένου για την ανάλυση συναισθήματος στα δεδομένα των μέσων κοινωνικής δικτύωσης βοηθά στον εντοπισμό των θετικών και αρνητικών συναισθημάτων των χρηστών για προϊόντα/υπηρεσίες, καθώς και για την επιρροή και τις σχέσεις των εταιρειών με τους καταναλωτές τους.
Επιπλέον, η ανάλυση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να δημιουργήσουν εμπιστοσύνη με τους πελάτες τους.
Πωλήσεις
Η αναζήτηση είναι ο χειρότερος εφιάλτης ενός πωλητή. Οι ομάδες πωλήσεων κάνουν κάθε προσπάθεια να αυξήσουν τις πωλήσεις και την απόδοση. Τα εργαλεία ανάλυσης κειμένου αυτοματοποιούν αυτήν τη μη αυτόματη εργασία, ενώ παρέχουν ουσιαστικές και σχετικές πληροφορίες για την προώθηση του μάρκετινγκ.
Τα chatbots χρησιμοποιούνται για να απαντούν σε ερωτήματα καταναλωτών σε πραγματικό χρόνο. Η ανάλυση αυτών των δεδομένων βοηθά το προσωπικό πωλήσεων να προβλέψει την πιθανότητα αγοράς ενός προϊόντος από έναν καταναλωτή, να πραγματοποιήσει στοχευμένο μάρκετινγκ και διαφήμιση και να βελτιώσει το προϊόν.
Business Intelligence
Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ανάλυση δεδομένων για να προσδιορίσουν "τι συμβαίνει;" αλλά αγωνίζεστε να προσδιορίσετε «γιατί συμβαίνει αυτό;»
Οι εφαρμογές ανάλυσης κειμένου βοηθούν τους οργανισμούς να εξάγουν το πλαίσιο από αριθμητικά δεδομένα και να εξηγούν γιατί έχει συμβεί, συμβαίνει ή μπορεί να συμβεί ένα σενάριο στο μέλλον.
Για παράδειγμα, διάφορα πράγματα επηρεάζουν την απόδοση των πωλήσεων. Ενώ η ανάλυση δεδομένων παρέχει αριθμητικά στοιχεία, οι προσεγγίσεις ανάλυσης κειμένου μπορούν να βοηθήσουν στον προσδιορισμό του γιατί υπάρχει μείωση ή απότομη αύξηση στην απόδοση.
Συμπέρασμα
Η ανάλυση κειμένου δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να εντοπίζουν χρήσιμες πληροφορίες από ένα ευρύ φάσμα πηγών δεδομένων, από αιτήματα εξυπηρέτησης πελατών έως αλληλεπιδράσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης.
Τα αναλυτικά στοιχεία κειμένου μπορούν να βρουν μοτίβα, τάσεις και χρήσιμες πληροφορίες συνδυάζοντας τα αποτελέσματα της ανάλυσης κειμένου και χρησιμοποιώντας εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας για τη μετατροπή των στατιστικών σε ευνόητες αναφορές και απεικονίσεις.
Αφού αξιολογήσετε τα σχόλια πελατών ή ελέγξετε το περιεχόμενο των αιτημάτων υποστήριξης πελατών με εργαλεία ανάλυσης κειμένου, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αναλυτικά στοιχεία κειμένου για να σας βοηθήσουν να ανακαλύψετε πιθανότητες βελτίωσης και να προσαρμόσετε το προϊόν ή την υπηρεσία σας στις απαιτήσεις και τις προσδοκίες του πελάτη σας.
Αφήστε μια απάντηση