فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
شرکت شما به چندین منبع داده حاوی ورودی مشتریان، مصرف کنندگان، کارگران، فروشندگان و دیگران دسترسی دارد. این داده های ساختار نیافته کلید دستیابی به اهداف تجربه مشتری شما را دارند، اما ارزیابی موفقیت آمیز آن نیازمند راه حل های تخصصی است.
فن آوری تجزیه و تحلیل متن یک تکنیک خودکار برای تجزیه و تحلیل و نمایش داده های متنی بدون ساختار برای اندازه گیری های کیفی ارائه می دهد. دریافت اطلاعات عملی از هر کدام را در نظر بگیرید رسانه های اجتماعی پست، ایمیل، پیام چت، صدور بلیط و نظرسنجی.
تجزیه و تحلیل متن شرکت شما را قادر می سازد تا در مورد آنچه مشتریان می گویند، فکر می کنند و احساس می کنند، در تعامل با کالاها و خدمات شما اطلاعات بیشتری کسب کند.
در این پست، تجزیه و تحلیل متن، نحوه عملکرد آن، تفاوت های تجزیه و تحلیل متن و متن کاوی و همچنین مزایای آن، موارد استفاده، چالش ها و موارد دیگر را از نزدیک بررسی خواهیم کرد.
بنابراین، تجزیه و تحلیل متن چیست؟
تجزیه و تحلیل متن روشی برای استخراج معنا از داده های بدون ساختار، مانند ارتباطات نوشتاری و متن، به منظور سنجش عواملی مانند بازخورد کاربر، نظرات مصرف کننده، رتبه بندی محصول و سایر معیارها است.
به عبارت دیگر، این روشی برای تبدیل بسیاری از داده های بدون ساختار به چیزی است که قابل مطالعه باشد.
هنگام تجزیه و تحلیل مقالات، توییتها، پستهای رسانههای اجتماعی، بررسیها، نظرات و انواع دیگر نوشتهها، بسیاری از شرکتها از تجزیه و تحلیل متن برای استفاده از تکنیکها و الگوریتمهای یادگیری ماشین برای استخراج معنا و جمعآوری اطلاعات استفاده میکنند.
انواع تجزیه و تحلیل متن
همه تحلیل های متنی یکسان ایجاد نمی شوند. تجزیه و تحلیل متن، مانند قلمرو گسترده تر تجزیه و تحلیل کسب و کار، می تواند به چندین حوزه بر اساس عملکرد و نتایج تقسیم شود. تکنیک های تجزیه و تحلیل متن معمولاً به سه گروه طبقه بندی می شوند:
تحلیلی توصیفی
رویه های تجزیه و تحلیل متن در این منطقه حول محور گزارش است. دادهها از متن بدون ساختار گرفته میشوند، شکل منطقی داده میشوند و برای روندها بررسی میشوند. موضوعات و مضامین اصلی را می توان با هم مرتبط کرد تا دید واضح تری از حالت کلی کاربر، الگوهای خرید و موارد دیگر در طول زمان ارائه دهد.
تجزیه و تحلیل پیش بینی
تجزیه و تحلیل پیش بینی بر پیش بینی رویدادهای آینده تمرکز می کند. مطالب بدون ساختار با در نظر گرفتن این نتیجه نهایی در تجزیه و تحلیل متن پیشگویانه ضبط و تجزیه و تحلیل می شود.
این شکل از تجزیه و تحلیل به شرکت ها در تولید پیش بینی های دقیق برای مدیریت موجودی، رفتار خرید و حتی اجتناب از ریسک کمک می کند.
استفاده از بلیطهای باز پشتیبانی مشتری برای شناسایی تعداد بهینه کارمندان برای نگهداری از نوع خاصی از کمک تخصصی، نمونهای از کاربرد تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده در محیط مرکز تماس است.
تجزیه و تحلیل تجویزی
تجزیه و تحلیل متن همچنین می تواند با کمک به توسعه یک طرح پشتیبان برای رویدادهای آینده خاص تجویز کند. این نوع رویکرد تحلیلی از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای اطلاع رسانی بهتر ارزیابی ها استفاده می کند.
به دلیل سودمندی ذاتی این نوع تجزیه و تحلیل، چه متنی و چه غیر متنی، اغلب در بین مدیران شرکت که تلاش می کنند سهم بازار برند خود را افزایش دهند، مورد توجه قرار می گیرد.
تجزیه و تحلیل متن در مقابل متن کاوی
برای درک واقعی تجزیه و تحلیل متن، باید با متن کاوی و پردازش زبان طبیعی نیز آشنا باشید. متن کاوی اطلاعات را از حجم عظیمی از داده های بدون ساختار استخراج می کند.
بدون این تکنیک، باید ورودی های متنی را به صورت دستی غربال کنید و تعیین کنید که آیا کیفیت بالایی دارند یا خیر. هنگامی که این داده ها در داده های ساختاریافته استخراج شدند، می توان آن ها را برای کشف بینش های ارزشمند ارزیابی کرد.
تجزیه و تحلیل متن می تواند گزارش ها را تولید کند، روندهای جالب را برجسته کند و به شرکت ها ابزارهای جدیدی را برای تصمیم گیری مبتنی بر داده ارائه دهد.
روش های پردازش زبان طبیعی به طور گسترده در متن کاوی و تجزیه و تحلیل متن استفاده می شود. یک نوع است هوش مصنوعی قادر به تبدیل زبان انسان به قالبی قابل خواندن توسط کامپیوتر است.
کاربر نهایی نیازی به دانستن کلمات کلیدی یا نحو خاصی ندارد تا کامپیوتر طرف دیگر درخواست آنها را تفسیر کند. در عوض، پردازش زبان طبیعی کار را به دست می گیرد.
این فناوری از مدلی برای یادگیری از داده هایی که به آن ارائه می شود استفاده می کند. دقت و ارتباط بینشهای آن با گذشت زمان افزایش مییابد، که نوعی از آن است فراگیری ماشین روند.
تجزیه و تحلیل متن چگونه کار می کند؟
روش تجزیه و تحلیل متن با جمع آوری حجم عظیمی از داده های متنی آغاز می شود. بسته به وسعت پروژه و منابع موجود، میتوانید از نظرات رسانههای اجتماعی، محتوای وبسایت، کتابها، نظرسنجیهای سازمانیافته، بازخورد یا سوابق تلفنی استفاده کنید.
شما می توانید با یک مجموعه واحد از داده ها کار کنید یا منابع انبوه متعددی را بررسی کنید. سیستم تجزیه و تحلیل متن همچنین می تواند شامل ابزارهای متن کاوی باشد که به آن امکان می دهد مرتب سازی این داده ها را آغاز کند.
در شرایط خاص، ممکن است دو یا چند روش را برای به دست آوردن مجموعه داده های استخراج شده مورد نیاز برای مکان یابی اطلاعات مرتبط ترکیب کنید. شکستن عبارت، توکن کردن متن و سفارشی کردن زبان همگی نمونه هایی از اتفاقاتی هستند که در این مرحله از فرآیند اتفاق می افتد.
قابلیت پردازش زبان طبیعی این نرم افزار می تواند داده ها را به روش های مختلفی مانند برچسب گذاری، گروه بندی و دسته بندی آن ها تغییر دهد. مرحله زیر برای ابزار تجزیه و تحلیل متن زمانی انجام می شود که پردازش پایه و سطح پایین به پایان برسد.
این تکنیک اغلب برای انجام استفاده می شود تجزیه و تحلیل احساسات روی دسته ای از داده ها این پلتفرم میتواند سطح رضایت مشتری، موضوعاتی که در مورد آنها مشتاق است و بازخورد قابل توجهی در مورد تجربه مشتری تعیین کند. برای تعیین پیام واقعی موجود در متن، گرامر و زمینه اطراف آن را تجزیه و تحلیل می کند.
کسب و کار شما می تواند از تجزیه و تحلیل متن برای استخراج مجموعه داده های بزرگی استفاده کند که ارزیابی دستی برای داده های تحقیقاتی مفید غیرممکن است.
این اطلاعات می تواند برای هدایت توسعه محصول، تخصیص بودجه، شیوه های خدمات مشتری، ابتکارات بازاریابی و تعدادی از عملکردهای دیگر مورد استفاده قرار گیرد.
شما فقط باید در ابتدا درگیر توسعه مدل های یادگیری و تامین منابع داده به سیستم باشید و سپس در پایان توضیح دهید که تجزیه و تحلیل متن چگونه داده ها را مدیریت می کند زیرا اکثر این فرآیند خودکار است.
تکنیک های تجزیه و تحلیل متن
گروه بندی کلمات
مجموعه ای از کلمات اغلب می تواند بینش بیشتری نسبت به یک عبارت بدهد. برای مثال، اگر عبارات «هزینهها»، «گرانقیمت» و «ماهانه» را کنار هم قرار دهید، ممکن است به طور منطقی فرض کنید که بسیاری از مشتریان معتقدند هزینههای ماهانه یکی از محصولات یا خدمات شما بسیار پرهزینه است. با این حال، همیشه می توانید نظرات فردی را مشاهده کنید تا نگاه دقیق تری داشته باشید.
فرکانس کلمه
این تجزیه و تحلیل متن در ابتدایی ترین حالت آن است، که در آن موضوعات (به عنوان مثال، قیمت گذاری، خدمات، حساب، و غیره) با توجه به فرکانس ارجاع آنها محاسبه و رتبه بندی می شوند. این برای یافتن سریع مضامین مکرر و مشکلاتی که در بین بازدیدکنندگان شما ظاهر می شود مفید است.
تجزیه و تحلیل احساسات
تجزیه و تحلیل احساسات روشی است که در پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار می گیرد که کاربران را قادر می سازد تا جدیت بازخورد را بر اساس استفاده از عبارات مثبت، منفی و خنثی و همچنین احساسات مرتبط با عبارات پرکاربرد ارزیابی کنند.
شما اکنون فراوانی و گروه بندی عبارات خاص را به لطف استراتژی های قبلی درک می کنید، اما آیا این بازخورد مطلوب، نامطلوب یا خنثی است؟
اگر ابزار صحیح را در اختیار دارید، به دست آوردن بینش در احساسات نباید مشکلی ایجاد کند، زیرا خوشبختانه برای شما، مصرف کنندگان شما تمایل دارند نظرات خود را در مورد موضوعاتی که عمیقاً به آنها اهمیت می دهند به اشتراک بگذارند.
طبقه بندی متن
از آنجایی که مستقل از زبان است، این فناوری سودمندترین NLP (پردازش زبان طبیعی) است. می تواند تقریباً هر داده ای را مرتب، مرتب و بخش بندی کند. طبقهبندی متن به دادههای بدون ساختار اجازه میدهد تا برچسبها یا دستههای از پیش تعیینشده اختصاص داده شوند.
طبقهبندی متن شامل تحلیل احساسات، مدلسازی موضوع، زبان و شناسایی هدف میشود.
مدل سازی موضوع
مدلسازی موضوعی به دستهبندی مواد بر اساس موضوعات خاص کمک میکند. مدلسازی موضوع کمتر شخصیسازی شده است و به هضم متون متنوع و ایدههای انتزاعی که تکرار میشوند کمک میکند. مدل سازی موضوع دسته بندی می شود و درصد یا تعداد کلمات هر متن را به موضوع خاصی اختصاص می دهد.
شناسایی نهاد
شناسایی نهاد به شناسایی اسم ها در مجموعه داده ها کمک می کند. اعدادی که قبل از «INR» قرار دارند را پولی در نظر بگیرید. به همین ترتیب، "خانم" یا "آقا" یا "خانم" پس از یک یا چند کلمه بزرگ به احتمال زیاد نام یک فرد است.
مسئله اصلی این است که، در حالی که برخی از اسمها دستههای کلیدی مانند موقعیت جغرافیایی، نام یا ارزش پولی را توصیف میکنند، برخی دیگر این کار را نمیکنند، که باعث سردرگمی زیادی میشود.
مزایا
- به سازمان ها در درک روندهای مشتری، عملکرد محصول و کیفیت خدمات کمک کنید. این منجر به تصمیم گیری سریعتر، بهبود اطلاعات تجاری، بهره وری بالاتر و صرفه جویی در هزینه می شود.
- به دولت ها و نهادهای سیاسی کمک می کند تا با آگاهی از روندها و نگرش های گسترده در جامعه تصمیم بگیرند.
- به محققان اجازه می دهد تا به سرعت مقدار زیادی از مطالب از قبل موجود را غربال کنند و آنچه را که مربوط به مطالعه آنها است استخراج کنند. این امر پیشرفت علمی را سرعت می بخشد.
- با طبقه بندی اطلاعات مشابه، می توانید سیستم های توصیه محتوای کاربر را بهبود ببخشید.
- رویکردهای تحلیلی متن به بهبود موتورهای جستجو و سیستمهای بازیابی اطلاعات کمک میکنند و در نتیجه سریعتر میشوند. تجربیات کاربر.
موارد استفاده
تحلیل رسانه های اجتماعی
رسانه های اجتماعی جدا از اینکه وسیله ای برای حفظ ارتباط هستند، به پلتفرمی برای برندسازی و بازاریابی نیز تبدیل شده اند. مشتریان در مورد شرکت های مورد علاقه خود چت می کنند و تجربیات خود را در رسانه های اجتماعی به اشتراک می گذارند.
استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل متن برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات در داده های رسانه های اجتماعی به شناسایی احساسات مثبت و منفی کاربران نسبت به محصولات/خدمات و همچنین تأثیر و روابط شرکت ها با مصرف کنندگان کمک می کند.
علاوه بر این، تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی می تواند به شرکت ها کمک کند تا با مشتریان خود اعتماد ایجاد کنند.
فروش و بازاریابی
جستجوگر بدترین کابوس یک فروشنده است. تیم های فروش تمام تلاش خود را برای افزایش فروش و عملکرد می کنند. ابزارهای تجزیه و تحلیل متن، این کار دستی را خودکار می کنند و در عین حال بینش های ضروری و مرتبط را برای پرورش بازاریابی ارائه می دهند.
چت بات ها برای پاسخگویی به سوالات مصرف کننده در زمان واقعی استفاده می شوند. تجزیه و تحلیل این داده ها به کارکنان فروش در پیش بینی شانس خرید یک محصول توسط مصرف کننده، انجام بازاریابی و تبلیغات هدفمند و بهبود محصول کمک می کند.
اطلاعات کسب و کار
کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل داده ها برای تعیین اینکه "چه اتفاقی در حال رخ دادن است؟" استفاده کنند. اما در تلاش برای تعیین اینکه "چرا این اتفاق می افتد؟"
برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل متن به سازمان ها کمک می کند تا زمینه را از داده های عددی استخراج کنند و دلیل وقوع یک سناریو، رخ دادن یا ممکن است در آینده را بیان کنند..
به عنوان مثال، موارد مختلفی بر عملکرد فروش تأثیر می گذارد. در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها ارقام عددی را ارائه می دهد، رویکردهای تجزیه و تحلیل متن می تواند به تعیین علت کاهش یا افزایش عملکرد کمک کند.
نتیجه
تجزیه و تحلیل متن به کسب و کارها امکان می دهد اطلاعات مفید را از طیف گسترده ای از منابع داده، از درخواست های خدمات مشتری گرفته تا تعاملات رسانه های اجتماعی شناسایی کنند.
تجزیه و تحلیل متن می تواند الگوها، روندها و بینش های عملی را با ترکیب نتایج تجزیه و تحلیل متن و استفاده از ابزارهای هوش تجاری برای تبدیل آمار به گزارش ها و تجسم های قابل درک پیدا کند.
پس از ارزیابی نظرات مشتریان یا بررسی محتوای درخواستهای پشتیبانی مشتری با ابزارهای تحلیل متن، میتوانید از تجزیه و تحلیل متن استفاده کنید تا به شما کمک کند شانسهای بهبود را کشف کنید و محصول یا خدمات خود را با نیازها و انتظارات مشتری تنظیم کنید.
پاسخ دهید