Sisukord[Peida][Näita]
Teie ettevõttel on juurdepääs mitmele andmeallikale, mis sisaldavad klientide, tarbijate, töötajate, hankijate ja teiste sisendit. Need struktureerimata andmed on teie kliendikogemuse eesmärkide saavutamise võti, kuid nende edukaks hindamiseks on vaja spetsiaalseid lahendusi.
Tekstianalüütika tehnoloogia pakub automatiseeritud tehnikat struktureerimata tekstiandmete analüüsimiseks ja kuvamiseks kvalitatiivsete mõõtmiste jaoks. Kaaluge kõigi käest kasuliku teabe saamist Sotsiaalse meedia postitus, e-kiri, vestlussõnum, väljasta pilet ja küsitlus.
Tekstianalüütika võimaldab teie ettevõttel rohkem teada saada, mida kliendid teie kaupade ja teenustega suhtlemisel räägivad, mõtlevad ja tunnevad.
Selles postituses vaatleme lähemalt tekstianalüütikat, selle toimimist, tekstianalüütika ja tekstikaevandamise erinevusi, samuti selle eeliseid, kasutusjuhtumeid, väljakutseid ja palju muud.
Niisiis, mis on tekstianalüütika?
Tekstianalüütika on meetod tähenduse tuletamiseks struktureerimata andmetest, nagu kirjalik suhtlus ja tekst, et hinnata selliseid tegureid nagu kasutajate tagasiside, tarbijate arvamused, tootehinnangud ja muud mõõdikud.
See on meetod paljude struktureerimata andmete muutmiseks millekski, mida saab uurida, teisisõnu.
Artiklite, säutsude, sotsiaalmeedia postituste, arvustuste, kommentaaride ja muude kirjutiste analüüsimisel kasutavad paljud ettevõtted tekstianalüütikat, et rakendada tähenduse eraldamiseks ja teabe kogumiseks masinõppetehnikaid ja -algoritme.
Tekstianalüüsi tüübid
Kõik tekstianalüütikad ei ole võrdsed. Tekstianalüütika, nagu ka ärianalüütika laiem valdkond, võib funktsiooni ja tulemuste põhjal jagada mitmeks valdkonnaks. Tekstianalüüsi tehnikad liigitatakse tavaliselt kolme rühma:
Kirjeldav analüüs
Selle piirkonna tekstianalüütilised protseduurid keskenduvad aruandlusele. Andmed võetakse struktureerimata tekstist, antakse loogiline vorm ja uuritakse suundumusi. Teemasid ja põhiteemasid saab omavahel siduda, et pakkuda selgemat ülevaadet kasutaja üldisest meeleolust, ostuharjumustest ja muust aja jooksul.
Ennustav analüüs
Ennustav analüüs keskendub tulevaste sündmuste prognoosimisele. Struktureerimata materjali püütakse ja analüüsitakse ennustavas tekstianalüütikas seda lõpptulemust silmas pidades.
See analüütika vorm aitab ettevõtetel koostada täpseid prognoose varude juhtimise, ostukäitumise ja isegi riskide vältimise kohta.
Avatud klienditoe piletite kasutamine, et tuvastada optimaalne töötajate arv, kes peavad teatud tüüpi abi saamiseks valves olema, on näide ennustava analüütika rakendatavusest kontaktikeskuse keskkonnas.
Ettekirjutusanalüüs
Tekstianalüütika võib olla ka ettekirjutav, aidates välja töötada teatud tulevaste juhtumite jaoks varuplaani. Selline analüütiline lähenemisviis kasutab ennustavat analüütikat, et hinnanguid paremini teavitada.
Seda tüüpi analüütika, olgu see siis tekst või muu kasulikkuse tõttu, eelistavad seda sageli ettevõtte juhid, kes püüavad oma kaubamärgi turuosa suurendada.
Tekstianalüütika vs tekstikaevandamine
Tekstianalüütika tõeliseks mõistmiseks peate olema tuttav ka teksti kaevandamise ja loomuliku keele töötlemisega. Tekstikaevandamine eraldab teavet tohutul hulgal struktureerimata andmetest.
Ilma selle tehnikata peaksite tekstisisendeid käsitsi sõeluma ja kindlaks tegema, kas need on kvaliteetsed. Kui need andmed on struktureeritud andmeteks ekstraheeritud, saab neid hinnata, et avastada väärtuslikke teadmisi.
Tekstianalüütika võib koostada aruandeid, tõsta esile huvitavaid suundumusi ja anda ettevõtetele uusi tööriistu andmepõhiste otsuste tegemiseks.
Loomuliku keele töötlemise meetodeid kasutatakse laialdaselt tekstikaevanduses ja tekstianalüütikas. See on teatud tüüpi tehisintellekti võimeline teisendama inimkeelt arvutiga loetavasse vormingusse.
Lõppkasutaja ei pea teadma teatud märksõnu ega süntaksit, et teises otsas olev arvuti saaks nende taotlust tõlgendada. Selle asemel võtab võimust loomuliku keele töötlemine.
See tehnoloogia kasutab talle edastatavatest andmetest õppimiseks mudelit. Selle arusaamade täpsus ja asjakohasus kasvavad ajaga, mis on üks vorme masinõpe protsessi.
Kuidas tekstianalüütika töötab?
Tekstianalüütika meetod algab tohutute tekstiandmete kogumisega. Sõltuvalt teie projekti ulatusest ja saadaolevatest ressurssidest saate kasutada sotsiaalmeedia kommentaare, veebisaidi sisu, raamatuid, korraldatud küsitlusi, tagasisidet või telefonikõnesid.
Saate töötada ühe andmekoguga või uurida arvukalt koondatud ressursse. Tekstianalüütikasüsteem võib sisaldada ka tekstikaevandamise tööriistu, mis võimaldavad alustada andmete sortimist.
Teatud asjaoludel võite kombineerida kahte või enamat meetodit, et hankida asjakohase teabe leidmiseks vajalikud eraldatud andmekogumid. Fraasi tükeldamine, teksti märgistamine ja keele kohandamine on kõik näited sellest, mis protsessi selles etapis toimub.
Tarkvara loomuliku keele töötlemise võimalus võib andmeid mitmel viisil muuta, näiteks märgistada, rühmitada ja kategoriseerida. Tekstianalüüsi tööriista järgmise etapi saab läbida, kui põhiline madalatasemeline töötlemine on lõppenud.
Seda tehnikat kasutatakse sageli sentiment analüüs andmete kogumi kohta. Platvorm võib määrata kliendi rahulolu taseme, teemad, millest ta on entusiastlik, ja olulist tagasisidet kliendikogemusele. Tekstis sisalduva tõelise sõnumi kindlakstegemiseks analüüsib see grammatikat ja ümbritsevat konteksti.
Teie ettevõte saab kasutada tekstianalüütikat suurte andmekogumite kaevandamiseks, mida on võimatu käsitsi hinnata kasulike uurimisandmete saamiseks.
Seda teavet saab kasutada tootearenduse, eelarve jaotamise, klienditeeninduse tavade, turundusalgatuste ja paljude muude funktsioonide juhtimiseks.
Peate lihtsalt alguses tegelema õppemudelite väljatöötamisega ja süsteemi andmeallikatega varustamiseks ning lõpus kirjeldama, kuidas tekstianalüütika andmeid käsitles, kuna suurem osa sellest protsessist on automatiseeritud.
Tekstianalüüsi tehnikad
Sõnade rühmitamine
Sõnade kogum võib sageli anda rohkem teavet kui üks fraas. Näiteks kui panete kokku fraasid "kulud", "kallis" ja "igakuine", võite mõistlikult eeldada, et paljud kliendid usuvad, et teie toote või teenuse igakuised kulud on liiga kulukad. Siiski saate alati vaadata üksikuid kommentaare, et neid lähemalt vaadata.
Sõnade sagedus
See on kõige elementaarsem tekstianalüütika, kus teemad (nt hinnakujundus, teenus, konto jne) loetletakse ja järjestatakse vastavalt sellele, kui sageli neile viidatakse. See aitab kiiresti leida sagedasi teemasid ja raskusi, mis teie külastajate seas esile kerkivad.
Sentimentide analüüs
Sentimentanalüütika on loomuliku keele töötlemise (NLP) meetod, mis võimaldab kasutajatel hinnata tagasiside tõsidust positiivsete, negatiivsete ja neutraalsete terminite kasutamise ning sageli kasutatavate fraasidega seotud tunde põhjal.
Tänu eelnevatele strateegiatele saate nüüd aru konkreetsete fraaside sagedusest ja rühmitusest, kuid kas see tagasiside on soodne, ebasoodne või neutraalne?
Tundlikkusest ülevaate saamine ei tohiks olla probleem, kui teil on õige vahend, sest teie õnneks on teie tarbijad valmis jagama oma arvamust küsimustes, millest nad väga hoolivad.
Teksti liigitus
See on kõige soodsam NLP (loomuliku keele töötlemise) tehnoloogia, kuna see on keelest sõltumatu. See võib sortida, korrastada ja segmentida peaaegu kõiki andmeid. Teksti kategoriseerimine võimaldab struktureerimata andmetele määrata etteantud sildid või kategooriad.
Teksti kategoriseerimine hõlmab sentimentide analüüsi, teemade modelleerimist, keele ja kavatsuste tuvastamist.
Teema modelleerimine
Teema modelleerimine aitab materjalide kategoriseerida teatud teemade alusel. Teemade modelleerimine on vähem isikupärastatud ja aitab seedida erinevaid tekste ja abstraktseid korduvaid ideid. Teemade modelleerimine kategooriad ja määrab igas tekstis teatud teemale protsendi või sõnade arvu.
Nimega üksuse tunnustamine
Nimega üksuse tunnustamine aitab andmekogudes nimisõnu tuvastada. Arve, mille ees on 'INR', on rahalised; samamoodi "pr." või "Hr." või "proua." millele järgneb üks või mitu suurt sõna, on tõenäoliselt inimese nimi.
Peamine probleem seisneb selles, et kuigi teatud nimisõnad kirjeldavad võtmekategooriaid, nagu geograafiline asukoht, nimi või rahaline väärtus, teised seda ei tee, mis tekitab palju segadust.
kasu
- Aidake organisatsioonidel mõista klientide trende, toote toimivust ja teenuse kvaliteeti. See toob kaasa kiirema otsuste tegemise, parema äriteabe, suurema tootlikkuse ja kulude kokkuhoiu.
- Aitab valitsustel ja poliitilistel üksustel teha otsuseid, teades ühiskonna laiaulatuslikke suundumusi ja hoiakuid.
- Võimaldab teadlastel kiiresti läbi sõeluda suure hulga olemasolevaid materjale, eraldades selle, mis on nende uurimistöö jaoks asjakohane. See kiirendab teaduse arengut.
- Sarnase teabe klassifitseerimisega saate täiustada kasutajate sisu soovitamise süsteeme.
- Tekstianalüütilised lähenemisviisid aitavad täiustada otsingumootoreid ja teabeotsingusüsteeme, mille tulemuseks on kiirem kasutajakogemused.
Kasuta juhtudel
Sotsiaalmeedia analüüs
Lisaks ühenduse säilitamise vahendile on sotsiaalmeedia arenenud ka brändingu ja turunduse platvormiks. Kliendid vestlevad oma lemmikettevõtetest ja jagavad oma kogemusi sotsiaalmeedias.
Tekstianalüütika tööriistade kasutamine sotsiaalmeedia andmete tundeanalüüsi tegemiseks aitab tuvastada kasutajate positiivseid ja negatiivseid tundeid toodete/teenuste suhtes, samuti ettevõtete mõju ja suhteid nende tarbijatega.
Lisaks võib sotsiaalmeedia analüüs aidata ettevõtetel luua klientidega usaldust.
Müük
Uuringute otsimine on müüja halvim õudusunenägu. Müügimeeskonnad teevad kõik endast oleneva, et suurendada müüki ja jõudlust. Tekstianalüütika tööriistad automatiseerivad selle käsitsitöö, pakkudes samal ajal olulist ja asjakohast teavet turunduse edendamiseks.
Vestlusboteid kasutatakse tarbijapäringutele reaalajas vastamiseks. Nende andmete analüüsimine aitab müügipersonalil ennustada võimalust, et tarbija ostab toote, teeb sihtturundust ja -reklaami ning teeb toote parendusi.
Ärianalüüs
Ettevõtted saavad kasutada andmeanalüüsi, et teha kindlaks, mis toimub? kuid on raske kindlaks teha "miks see juhtub?"
Tekstianalüütika rakendused aitavad organisatsioonidel numbrilistest andmetest konteksti välja võtta ja arutleda, miks stsenaarium on toimunud, toimub või võib tulevikus tekkida..
Näiteks mõjutavad müügitulemust mitmesugused asjad. Kuigi andmeanalüüs pakub arvulisi arvandmeid, võivad tekstianalüütilised lähenemisviisid aidata kindlaks teha, miks jõudlus väheneb või suureneb.
Järeldus
Tekstianalüütika võimaldab ettevõtetel tuvastada kasulikku teavet paljudest andmeallikatest, alates klienditeeninduse taotlustest kuni sotsiaalmeedia suhtlusteni.
Tekstianalüütika võib leida mustreid, suundumusi ja praktilisi teadmisi, kombineerides tekstianalüüsi tulemusi ja kasutades äriteabe tööriistu, et teisendada statistika hõlpsasti mõistetavateks aruanneteks ja visualiseeringuteks.
Pärast klientide kommentaaride hindamist või klienditoe taotluste sisu tekstianalüüsi tööriistadega ülevaatamist saate kasutada tekstianalüütikat, mis aitab teil leida võimalusi täiustamiseks ja kohandada oma toodet või teenust vastavalt kliendi vajadustele ja ootustele.
Jäta vastus