Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Yritykselläsi on pääsy useisiin tietolähteisiin, jotka sisältävät asiakkaiden, kuluttajien, työntekijöiden, myyjien ja muiden syötteitä. Tämä jäsentelemätön data on avain asiakaskokemustavoitteidesi saavuttamiseen, mutta sen onnistunut arviointi edellyttää erikoisratkaisuja.
Tekstianalytiikkatekniikka on automatisoitu tekniikka strukturoimattoman tekstidatan analysoimiseksi ja näyttämiseksi laadullisia mittareita varten. Harkitse toimivan tiedon saamista jokaiselta sosiaalinen media posti, sähköposti, chat-viesti, lippu ja kysely.
Tekstianalytiikan avulla yrityksesi saa lisätietoja siitä, mitä asiakkaat sanovat, ajattelevat ja tuntevat, kun he ovat vuorovaikutuksessa tavaroidesi ja palveluidesi kanssa.
Tässä viestissä tarkastelemme tarkasti tekstianalytiikkaa, sen toimintaa, eroja tekstianalytiikan ja tekstin louhinnan välillä sekä sen etuja, käyttötapauksia, haasteita ja paljon muuta.
Joten mitä on tekstianalytiikka?
Tekstianalytiikka on menetelmä, jolla saadaan merkityksiä jäsentämättömästä tiedosta, kuten kirjallisesta viestinnästä ja tekstistä, jotta voidaan mitata tekijöitä, kuten käyttäjien palautetta, kuluttajien mielipiteitä, tuotearvioita ja muita mittareita.
Se on menetelmä, jolla voidaan muuttaa paljon jäsentämätöntä dataa tutkittavaksi, toisin sanoen.
Analysoidessaan artikkeleita, twiittejä, sosiaalisen median julkaisuja, arvosteluja, kommentteja ja muita kirjoituksia, monet yritykset käyttävät tekstianalytiikkaa soveltaakseen koneoppimistekniikoita ja -algoritmeja merkityksen poimimiseen ja tiedon keräämiseen.
Tekstianalyysin tyypit
Kaikki tekstianalyysit eivät ole samanarvoisia. Tekstianalytiikka, kuten laajempi liiketoimintaanalytiikan alue, voidaan jakaa useisiin alueisiin toiminnan ja tulosten perusteella. Tekstianalyysitekniikat luokitellaan yleensä kolmeen ryhmään:
Kuvaava analyysi
Tämän alueen tekstianalyysimenetelmät keskittyvät raportointiin. Tiedot otetaan jäsentämättömästä tekstistä, annetaan looginen muoto ja tutkitaan trendejä. Aiheita ja perusteemoja voidaan linkittää yhteen, jotta saadaan selkeämpi kuva käyttäjien yleisestä mielialasta, ostostavoista ja muusta ajan mittaan.
Ennakoiva Analytics
Ennustava analyysi keskittyy ennakoimaan tulevia tapahtumia. Strukturoimaton materiaali kaapataan ja analysoidaan ennakoivassa tekstianalytiikassa tätä lopputulosta ajatellen.
Tämä analytiikan muoto auttaa yrityksiä tuottamaan tarkkoja ennusteita varastonhallinnasta, ostokäyttäytymisestä ja jopa riskien välttämisestä.
Avointen asiakastukilippujen käyttäminen optimaalisen työntekijöiden määrän tunnistamiseksi tietyntyyppisen erikoisavun päivystykseen on esimerkki ennakoivan analytiikan soveltuvuudesta yhteyskeskusympäristössä.
Reseptilääke
Tekstianalytiikka voi myös olla ohjeellinen auttamalla varmuuskopiointisuunnitelman kehittämisessä tiettyjä tulevia tapahtumia varten. Tämän tyyppinen analytiikan lähestymistapa käyttää ennakoivaa analytiikkaa arvioiden arvioinnin parantamiseksi.
Tämän tyyppisen analytiikan luontaisen hyödyllisyyden vuoksi, olipa kyseessä teksti tai muu, se on usein suosiossa yritysten johtajien keskuudessa, jotka yrittävät lisätä brändinsä markkinaosuutta.
Tekstianalytiikka vs tekstin louhinta
Jotta voisit todella ymmärtää tekstin analytiikkaa, sinun on myös tunnettava tekstin louhinta ja luonnollisen kielen käsittely. Tekstinlouhinta poimii tietoa valtavista määristä jäsentämätöntä dataa.
Ilman tätä tekniikkaa sinun on seulottava tekstisyötteet manuaalisesti ja määritettävä, ovatko ne laadukkaita. Kun nämä tiedot on purettu strukturoiduksi dataksi, niitä voidaan arvioida arvokkaiden oivallusten paljastamiseksi.
Tekstianalytiikka voi luoda raportteja, tuoda esiin mielenkiintoisia trendejä ja antaa yrityksille uusia työkaluja datalähtöisten päätösten tekemiseen.
Luonnollisen kielen käsittelymenetelmiä käytetään laajasti tekstin louhinnassa ja tekstianalytiikassa. Se on eräänlainen tekoäly pystyy muuttamaan ihmisten kielen tietokoneella luettavaan muotoon.
Loppukäyttäjän ei tarvitse tietää tiettyjä avainsanoja tai syntaksia, jotta toisessa päässä oleva tietokone voisi tulkita hänen pyyntönsä. Sen sijaan luonnollisen kielen käsittely ottaa vallan.
Tämä tekniikka käyttää mallia oppiakseen sille toimitetuista tiedoista. Sen oivallusten tarkkuus ja relevanssi kasvavat ajan myötä, mikä on eräs muoto koneoppiminen prosessiin.
Miten tekstianalytiikka toimii?
Tekstianalytiikkamenetelmä alkaa valtavien tekstitietojen keräämisellä. Projektin laajuudesta ja käytettävissä olevista resursseista riippuen voit hyödyntää sosiaalisen median kommentteja, verkkosivuston sisältöä, kirjoja, järjestettyjä kyselyitä, palautetta tai puhelinmuistioita.
Voit työskennellä yhden tietokokoelman kanssa tai tutkia useita yhdistettyjä resursseja. Tekstianalyysijärjestelmä voi sisältää myös tekstinlouhintatyökaluja, joiden avulla se voi alkaa lajitella näitä tietoja.
Tietyissä olosuhteissa voit yhdistää kahta tai useampaa menetelmää saadaksesi poimitut tietojoukot, joita tarvitaan olennaisten tietojen löytämiseen. Lausun purkaminen, tekstin tokenointi ja kielen mukauttaminen ovat kaikki esimerkkejä siitä, mitä prosessin tässä vaiheessa tapahtuu.
Ohjelmiston luonnollisen kielen käsittelykyky voi muuttaa tietoja monin eri tavoin, kuten merkitsemällä, ryhmittelemällä ja luokittelemalla niitä. Tekstianalytiikkatyökalun seuraava vaihe voidaan ottaa, kun perustavanlaatuinen matalan tason käsittely on valmis.
Tätä tekniikkaa käytetään usein tunteiden analyysi dataerässä. Alustalla voidaan määrittää asiakkaan tyytyväisyystaso, innostuneet aiheet ja merkittävä palaute asiakaskokemuksesta. Tekstin sisältämän todellisen viestin selvittämiseksi se analysoi kielioppia ja ympäröivää kontekstia.
Yrityksesi voi käyttää tekstianalytiikkaa louhiakseen suuria tietojoukkoja, joista on mahdotonta manuaalisesti arvioida hyödyllisiä tutkimustietoja.
Näitä tietoja voidaan käyttää ohjaamaan tuotekehitystä, budjetin kohdentamista, asiakaspalvelukäytäntöjä, markkinointialoitteita ja monia muita toimintoja.
Sinun tarvitsee vain ryhtyä aluksi kehittämään oppimismalleja ja toimittamaan järjestelmään tietolähteet, ja sitten lopuksi kuvailemaan, kuinka tekstianalytiikka käsitteli dataa, koska suurin osa tästä prosessista on automatisoitu.
Tekstianalyysitekniikat
Sanojen ryhmittely
Sanakokoelma voi usein antaa enemmän tietoa kuin yksi lause. Jos esimerkiksi yhdistät lauseet "kulut", "kallis" ja "kuukausittaiset", saatat kohtuudella olettaa, että monet asiakkaat uskovat, että tuotteesi tai palvelusi kuukausikustannukset ovat liian kalliita. Voit kuitenkin aina tarkastella yksittäisiä kommentteja tarkemmin.
Sanojen taajuus
Tämä on tekstianalytiikkaa yksinkertaisimmillaan, jossa aiheet (esim. hinnoittelu, palvelu, tili jne.) lasketaan yhteen ja luokitellaan sen mukaan, kuinka usein niihin viitataan. Tämä auttaa löytämään nopeasti usein kävijöiden keskuudessa esiin tulleita teemoja ja vaikeuksia.
Sentiment-analyysi
Sentimenttianalytiikka on Natural Language Processingissa (NLP) käytetty menetelmä, jonka avulla käyttäjät voivat arvioida palautteen vakavuutta positiivisten, negatiivisten ja neutraalien termien käytön sekä usein käytettyihin ilmauksiin liittyvän tunteen perusteella.
Ymmärrät nyt tiettyjen lauseiden esiintymistiheyden ja ryhmittelyn edellisten strategioiden ansiosta, mutta onko tämä palaute suotuisaa, epäsuotuisaa vai neutraalia?
Tunnelman ymmärtämisen ei pitäisi olla ongelma, jos sinulla on oikea väline, koska onneksi kuluttajasi ovat taipuvaisia jakamaan mielipiteensä asioista, joista he ovat erittäin tärkeitä.
Tekstiluokittelu
Se on edullisin NLP (Natural Language Processing) -tekniikka, koska se on kielestä riippumaton. Se voi lajitella, järjestää ja segmentoida melkein mitä tahansa dataa. Tekstin luokittelu mahdollistaa strukturoimattomien tietojen liittämisen ennalta määrättyihin tunnisteisiin tai luokkiin.
Tekstin luokittelu kattaa tunteiden analyysin, aiheen mallintamisen, kielen ja aikomusten tunnistamisen.
Aiheen mallintaminen
Aihemallinnus auttaa materiaalien luokittelussa tiettyjen teemojen perusteella. Aihemallinnus on vähemmän henkilökohtaista ja auttaa sulattamaan erilaisia tekstejä ja abstrakteja toistuvia ideoita. Aihemallinnus luokittelee ja määrittää kunkin tekstin sanojen prosenttiosuuden tai lukumäärän tiettyyn aiheeseen.
Nimeltään entiteetin tunnustaminen
Nimeltään entiteetin tunnustaminen auttaa tunnistamaan substantiivit tietojoukoissa. Pidä numeroita, joita edeltää 'INR', rahamääräisinä; samoin "Ms." tai "Mr." tai "rouva". jota seuraa yksi tai useampi iso sana, on todennäköisesti henkilön nimi.
Suurin ongelma on, että vaikka tietyt substantiivit kuvaavat keskeisiä luokkia, kuten maantieteellinen sijainti, nimi tai rahallinen arvo, toiset eivät, mikä aiheuttaa paljon sekaannusta.
Hyödyt
- Auta organisaatioita ymmärtämään asiakastrendejä, tuotteiden suorituskykyä ja palvelun laatua. Tämä johtaa nopeampaan päätöksentekoon, parempaan liiketoimintatietoon, korkeampaan tuottavuuteen ja kustannussäästöihin.
- Auttaa hallituksia ja poliittisia tahoja tekemään päätöksiä tuntemalla laajat suuntaukset ja asenteet yhteiskunnassa.
- Antaa tutkijoille mahdollisuuden seuloa nopeasti läpi suuren määrän jo olemassa olevaa materiaalia ja poimia sen, mikä on olennaista heidän tutkimukselleen. Tämä nopeuttaa tieteellistä kehitystä.
- Luokittelemalla samankaltaisia tietoja voit parantaa käyttäjien sisällön suositusjärjestelmiä.
- Tekstianalyyttiset lähestymistavat auttavat parantamaan hakukoneita ja tiedonhakujärjestelmiä, mikä johtaa nopeammin käyttäjäkokemuksia.
Käyttötapaukset
Sosiaalisen median analyysi
Sen lisäksi, että sosiaalinen media on yhteydenpitoväline, se on kehittynyt myös brändäyksen ja markkinoinnin alustaksi. Asiakkaat keskustelevat suosikkiyrityksistään ja jakavat kokemuksiaan sosiaalisessa mediassa.
Tekstianalytiikkatyökalujen käyttäminen tunneanalyysin tekemiseen sosiaalisen median datasta auttaa tunnistamaan käyttäjien positiiviset ja negatiiviset tunteet tuotteita/palveluita kohtaan sekä yritysten vaikutuksen ja suhteet kuluttajiin.
Lisäksi sosiaalisen median analyysi voi auttaa yrityksiä luomaan luottamusta asiakkaidensa kanssa.
Myynti
Prospektointi on myyjän pahin painajainen. Myyntitiimit tekevät kaikkensa lisätäkseen myyntiä ja suorituskykyä. Tekstin analytiikkatyökalut automatisoivat tämän manuaalisen työn ja antavat tärkeitä ja olennaisia oivalluksia markkinoinnin edistämiseksi.
Chatbotteja käytetään vastaamaan kuluttajien tiedusteluihin reaaliajassa. Näiden tietojen analysointi auttaa myyntihenkilöstöä ennustamaan kuluttajan mahdollisuutta ostaa tuotteen, tekemään kohdemarkkinointia ja mainontaa sekä tekemään tuoteparannuksia.
Business Intelligence
Yritykset voivat käyttää data-analyysiä selvittääkseen "mitä tapahtuu?" mutta yrittää selvittää "miksi tämä tapahtuu?"
Tekstianalytiikkasovellukset auttavat organisaatioita poimimaan kontekstin numeerisista tiedoista ja päättelemään, miksi skenaario on tapahtunut, tapahtuu tai voi tapahtua tulevaisuudessa.
Esimerkiksi myyntitulokseen vaikuttavat monet asiat. Vaikka data-analyysi tarjoaa numeerisia lukuja, tekstianalytiikan lähestymistavat voivat auttaa määrittämään, miksi suorituskyky on heikentynyt tai kasvanut.
Yhteenveto
Tekstianalytiikan avulla yritykset voivat tunnistaa hyödyllistä tietoa useista tietolähteistä asiakaspalvelupyynnöistä sosiaalisen median vuorovaikutukseen.
Tekstianalytiikka voi löytää malleja, trendejä ja käyttökelpoisia oivalluksia yhdistämällä tekstianalyysin tulokset ja käyttämällä business intelligence -työkaluja muuntamalla tilastot helposti ymmärrettäviksi raporteiksi ja visualisoinneiksi.
Kun olet arvioinut asiakkaiden kommentteja tai tarkastellut asiakastukipyyntöjen sisältöä tekstianalyysityökaluilla, voit käyttää tekstianalytiikkaa auttamaan sinua löytämään parannusmahdollisuudet ja mukauttamaan tuotteesi tai palvelusi asiakkaasi vaatimuksiin ja odotuksiin.
Jätä vastaus