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Votre entreprise a accès à plusieurs sources de données contenant des entrées de clients, consommateurs, travailleurs, fournisseurs et autres. Ces données non structurées sont essentielles pour atteindre vos objectifs d'expérience client, mais leur évaluation réussie nécessite des solutions spécialisées.
La technologie d'analyse de texte présente une technique automatisée d'analyse et d'affichage de données textuelles non structurées pour des mesures qualitatives. Envisagez de recevoir des informations exploitables de chaque réseaux sociaux publication, e-mail, message de chat, ticket d'émission et enquête.
L'analyse de texte permet à votre entreprise d'en savoir plus sur ce que les clients disent, pensent et ressentent lorsqu'ils interagissent avec vos biens et services.
Dans cet article, nous examinerons de près l'analyse de texte, son fonctionnement, les différences entre l'analyse de texte et l'exploration de texte, ainsi que ses avantages, ses cas d'utilisation, ses défis et bien plus encore.
Alors, qu'est-ce que l'analyse de texte ?
L'analyse de texte est une méthode permettant de tirer un sens de données non structurées, telles que des communications écrites et du texte, afin d'évaluer des facteurs tels que les commentaires des utilisateurs, les opinions des consommateurs, les évaluations des produits et d'autres mesures.
C'est une méthode pour transformer beaucoup de données non structurées en quelque chose qui peut être étudié, en d'autres termes.
Lors de l'analyse d'articles, de tweets, de publications sur les réseaux sociaux, de critiques, de commentaires et d'autres types d'écriture, de nombreuses entreprises utilisent l'analyse de texte pour appliquer des techniques et des algorithmes d'apprentissage automatique afin d'extraire du sens et de collecter des informations.
Types d'analyse de texte
Toutes les analyses de texte ne sont pas créées égales. L'analyse de texte, comme le domaine plus large de l'analyse commerciale, peut être divisée en plusieurs domaines en fonction de la fonction et des résultats. Les techniques d'analyse de texte sont généralement classées en trois groupes :
Analyse descriptive
Les procédures d'analyse de texte dans ce domaine sont centrées sur les rapports. Les données sont tirées d'un texte non structuré, sous une forme logique, et examinées pour les tendances. Les sujets et les thèmes de base peuvent être liés pour offrir une vue plus claire de l'humeur générale des utilisateurs, des habitudes d'achat et plus encore au fil du temps.
Analyses prédictives
Analyses prédictives se concentre sur la projection des événements futurs. Le matériel non structuré est capturé et analysé dans l'analyse de texte prédictive avec ce résultat final à l'esprit.
Cette forme d'analyse aide les entreprises à produire des projections précises pour la gestion des stocks, le comportement d'achat et même la prévention des risques.
L'utilisation de tickets d'assistance client ouverts pour identifier le nombre optimal d'employés à maintenir sur appel pour un certain type d'assistance spécialisée est un exemple de l'applicabilité de l'analyse prédictive dans un environnement de centre de contact.
Analyse prescriptive
L'analyse de texte pourrait également être prescriptive en aidant à l'élaboration d'un plan de sauvegarde pour des événements futurs particuliers. Ce type d'approche analytique utilise l'analyse prédictive pour mieux éclairer les évaluations.
En raison de l'utilité inhérente de ce type d'analyse, qu'elle soit textuelle ou autre, elle est souvent privilégiée par les dirigeants d'entreprise qui tentent d'améliorer la part de marché de leur marque.
Analyse de texte vs exploration de texte
Pour vraiment saisir l'analyse de texte, vous devez également être familiarisé avec l'exploration de texte et le traitement du langage naturel. L'exploration de texte extrait des informations à partir d'énormes quantités de données non structurées.
Sans cette technique, vous devriez filtrer manuellement les entrées textuelles et déterminer si elles sont de haute qualité. Une fois que ces données ont été extraites en données structurées, elles peuvent être évaluées pour découvrir des informations précieuses.
L'analyse de texte peut générer des rapports, mettre en évidence des tendances intéressantes et donner aux entreprises de nouveaux outils pour prendre des décisions basées sur les données.
Les méthodes de traitement du langage naturel sont largement utilisées dans l'exploration de texte et l'analyse de texte. C'est un type de intelligence artificielle capable de convertir le langage humain en un format lisible par ordinateur.
L'utilisateur final n'est pas tenu de connaître certains mots clés ou la syntaxe pour que l'ordinateur à l'autre bout interprète sa demande. Au lieu de cela, le traitement du langage naturel prend le relais.
Cette technologie utilise un modèle pour apprendre des données qui lui sont fournies. La précision et la pertinence de ses idées augmentent avec le temps, ce qui est une forme de machine learning processus.
Comment fonctionne l'analyse de texte ?
La méthode d'analyse de texte commence par la collecte d'énormes quantités de données textuelles. Selon l'ampleur de votre projet et les ressources disponibles, vous pouvez tirer parti des commentaires des médias sociaux, du contenu du site Web, des livres, des sondages organisés, des commentaires ou des enregistrements téléphoniques.
Vous pouvez travailler avec une seule collection de données ou examiner de nombreuses ressources agrégées. Le système d'analyse de texte peut également inclure des outils d'exploration de texte qui lui permettent de commencer à trier ces données.
Dans certaines circonstances, vous pouvez combiner deux ou plusieurs méthodes pour obtenir les ensembles de données extraites nécessaires pour localiser les informations pertinentes. Décomposer la phrase, symboliser le texte et personnaliser la langue sont tous des exemples de ce qui se passe à ce stade du processus.
La capacité de traitement du langage naturel du logiciel peut modifier les données de diverses manières, telles que l'étiquetage, le regroupement et la catégorisation. L'étape suivante pour l'outil d'analyse de texte peut être franchie lorsque le traitement fondamental de bas niveau est terminé.
Cette technique est fréquemment utilisée pour faire l'analyse des sentiments sur un lot de données. La plateforme peut déterminer le niveau de satisfaction d'un client, les sujets qui l'intéressent et les retours significatifs sur l'expérience client. Pour déterminer le vrai message contenu dans le texte, il analyse la grammaire et le contexte environnant.
Votre entreprise peut utiliser l'analyse de texte pour extraire de grands ensembles de données impossibles à évaluer manuellement pour des données de recherche utiles.
Ces informations peuvent être utilisées pour guider le développement de produits, l'allocation budgétaire, les pratiques de service client, les initiatives marketing et un certain nombre d'autres fonctions.
Il vous suffit de vous engager au début pour développer les modèles d'apprentissage et fournir au système des sources de données, puis à la fin décrire comment l'analyse de texte a traité les données car la majorité de ce processus est automatisée.
Techniques d'analyse de texte
Groupement de mots
Une collection de mots peut souvent donner plus de perspicacité qu'une seule phrase. Par exemple, si vous associez les expressions « dépenses », « coûteux » et « mensuel », vous pouvez raisonnablement supposer que de nombreux clients pensent que les coûts mensuels de l'un de vos produits ou services sont trop élevés. Cependant, vous pouvez toujours consulter les commentaires individuels pour les regarder de plus près.
Fréquence des mots
Il s'agit de l'analyse de texte dans sa forme la plus élémentaire, où les sujets (par exemple, la tarification, le service, le compte, etc.) sont comptabilisés et classés en fonction de la fréquence à laquelle ils sont référencés. Ceci est utile pour trouver rapidement des thèmes fréquents et des difficultés qui émergent parmi vos visiteurs.
Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments est une méthode utilisée dans le traitement du langage naturel (TLN) qui permet aux utilisateurs d'évaluer la gravité des commentaires en fonction de l'utilisation de termes positifs, négatifs et neutres, ainsi que du sentiment lié aux expressions fréquemment utilisées.
Vous comprenez maintenant la fréquence et le regroupement de certaines phrases grâce aux stratégies précédentes, mais ce retour est-il favorable, défavorable ou neutre ?
Obtenir un aperçu du sentiment ne devrait pas être un problème si vous disposez du bon instrument car, heureusement pour vous, vos consommateurs sont enclins à partager leurs opinions sur des questions qui les préoccupent profondément.
Classification de texte
C'est la technologie NLP (Natural Language Processing) la plus avantageuse car elle est indépendante de la langue. Il peut trier, organiser et segmenter presque toutes les données. La catégorisation de texte permet d'attribuer des balises ou des catégories prédéterminées à des données non structurées.
La catégorisation de texte englobe l'analyse des sentiments, la modélisation des sujets, la langue et l'identification de l'intention.
Modélisation de sujets
La modélisation des sujets aide à la catégorisation des matériaux en fonction de certains thèmes. La modélisation des sujets est moins personnalisée et aide à digérer des textes divers et des idées abstraites récurrentes. Modéliser les catégories de sujet et attribue un pourcentage ou un nombre de mots dans chaque texte à un certain sujet.
Reconnaissance d'entité nommée
Reconnaissance d'entité nommée aide à l'identification des noms dans les ensembles de données. Considérez les nombres précédés de « INR » comme monétaires ; de même, "Mme." ou « Monsieur ». ou « Mme ». suivi d'un ou plusieurs mots majuscules est très probablement le nom d'une personne.
Le principal problème est que, alors que certains noms décrivent des catégories clés telles que l'emplacement géographique, le nom ou la valeur monétaire, d'autres ne le font pas, ce qui cause beaucoup de confusion.
Avantages
- Aider les organisations à comprendre les tendances des clients, les performances des produits et la qualité des services. Cela conduit à une prise de décision plus rapide, à de meilleures informations commerciales, à une productivité accrue et à des économies de coûts.
- Aide les gouvernements et les entités politiques à prendre des décisions en connaissant les grandes tendances et les attitudes de la société.
- Permet aux chercheurs de passer rapidement au crible une grande quantité de matériel préexistant, en extrayant ce qui est pertinent pour leur étude. Cela accélère le progrès scientifique.
- En classant des informations similaires, vous pouvez améliorer les systèmes de recommandation de contenu utilisateur.
- Les approches d'analyse de texte contribuent à l'amélioration des moteurs de recherche et des systèmes de recherche d'informations, ce qui permet d'accélérer expériences utilisateurs.
Les cas d'utilisation
Analyse des médias sociaux
En plus d'être un moyen de rester connecté, les médias sociaux sont également devenus une plate-forme pour l'image de marque et le marketing. Les clients discutent de leurs entreprises préférées et partagent leurs expériences sur les réseaux sociaux.
L'utilisation d'outils d'analyse de texte pour effectuer une analyse des sentiments sur les données des médias sociaux permet d'identifier les sentiments positifs et négatifs des utilisateurs envers les produits/services, ainsi que l'influence et les relations des entreprises avec leurs consommateurs.
De plus, l'analyse des médias sociaux peut aider les entreprises à créer un climat de confiance avec leurs clients.
Ventes & Marketing
La prospection est le pire cauchemar d'un commercial. Les équipes commerciales mettent tout en œuvre pour augmenter les ventes et les performances. Les outils d'analyse de texte automatisent ce travail manuel tout en fournissant des informations essentielles et pertinentes pour nourrir le marketing.
Les chatbots sont utilisés pour répondre aux demandes des consommateurs en temps réel. L'analyse de ces données aide le personnel de vente à prédire la probabilité qu'un consommateur achète un produit, à faire du marketing et de la publicité ciblés et à apporter des améliorations au produit.
Business Intelligence
Les entreprises peuvent utiliser l'analyse des données pour déterminer « que se passe-t-il ? mais vous avez du mal à déterminer "pourquoi cela se produit-il?"
Les applications d'analyse de texte aident les organisations à extraire le contexte des données numériques et à déterminer pourquoi un scénario s'est produit, se produit ou pourrait se produire à l'avenir.
Par exemple, une variété de choses influencent la performance des ventes. Alors que l'analyse des données fournit des chiffres numériques, les approches d'analyse de texte peuvent aider à déterminer pourquoi il y a une réduction ou un pic de performances.
Conclusion
L'analyse de texte permet aux entreprises d'identifier des informations utiles à partir d'un large éventail de sources de données, des demandes de service client aux interactions sur les réseaux sociaux.
L'analyse de texte peut trouver des modèles, des tendances et des informations exploitables en combinant les résultats de l'analyse de texte et en utilisant des outils d'informatique décisionnelle pour convertir les statistiques en rapports et visualisations faciles à comprendre.
Après avoir évalué les commentaires des clients ou examiné le contenu des demandes d'assistance client avec des outils d'analyse de texte, vous pouvez utiliser l'analyse de texte pour vous aider à découvrir les possibilités d'amélioration et à ajuster votre produit ou service aux exigences et aux attentes de votre client.
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