Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
A túa empresa ten acceso a varias fontes de datos que conteñen entradas de clientes, consumidores, traballadores, provedores e outros. Estes datos non estruturados son a clave para acadar os seus obxectivos de experiencia do cliente, pero para avaliar con éxito é necesario solucións especializadas.
A tecnoloxía de análise de textos presenta unha técnica automatizada para analizar e mostrar datos de texto non estruturados para medidas cualitativas. Considere recibir información útil de todos medios sociais publicación, correo electrónico, mensaxe de chat, ticket de emisión e enquisa.
A análise de textos permítelle á túa empresa descubrir máis sobre o que os clientes din, pensan e senten mentres interactúan cos teus bens e servizos.
Nesta publicación, analizaremos de preto a análise de textos, como funciona, as diferenzas entre a análise de textos e a minería de textos, así como os seus beneficios, casos de uso, desafíos e moito máis.
Entón, que é a análise de textos?
A análise de textos é un método para derivar o significado de datos non estruturados, como comunicacións escritas e texto, co fin de medir factores como os comentarios dos usuarios, as opinións dos consumidores, as valoracións dos produtos e outras métricas.
É un método para transformar moitos datos non estruturados en algo que se pode estudar, noutras palabras.
Ao analizar artigos, chíos, publicacións en redes sociais, recensións, comentarios e outros tipos de escritura, moitas empresas empregan a análise de textos para aplicar técnicas e algoritmos de aprendizaxe automática para extraer significado e recompilar información.
Tipos de análise de texto
Non todas as análises de texto se crean iguais. A análise de textos, como o ámbito máis amplo da analítica empresarial, pódese dividir en varias áreas en función da función e dos resultados. As técnicas de análise de textos adoitan clasificarse en tres grupos:
Análise descritiva
Os procedementos de análise de textos nesta área céntranse na elaboración de informes. Os datos son extraídos de texto non estruturado, dáselles forma lóxica e son examinados para buscar tendencias. Pódense vincular temas e temas básicos para ofrecer unha visión máis clara do estado de ánimo xeral do usuario, os patróns de compra e moito máis ao longo do tempo.
Análise preditivo
Analíticas predictivas céntrase en proxectar acontecementos futuros. O material non estruturado captúrase e analízase en análise de textos preditivos tendo en conta este resultado final.
Esta forma de análise axuda ás empresas a producir proxeccións precisas para a xestión de inventarios, o comportamento de compra e mesmo para evitar riscos.
O uso de tickets de atención ao cliente abertos para identificar o número óptimo de empregados para manter a garda para un determinado tipo de asistencia especializada é un exemplo da aplicabilidade das análises preditivas nun ambiente de centro de contacto.
Análise prescritiva
A análise de textos tamén pode ser prescritiva ao axudar no desenvolvemento dun plan de copia de seguridade para acontecementos futuros concretos. Este tipo de enfoque analítico emprega análise preditiva para informar mellor as avaliacións.
Debido á utilidade inherente deste tipo de análise, xa sexa de texto ou doutro tipo, é frecuentemente favorecida entre os directivos das empresas que intentan mellorar a cota de mercado da súa marca.
Análise de texto vs minería de textos
Para comprender realmente a análise de textos, tamén debes estar familiarizado coa minería de textos e o procesamento da linguaxe natural. A minería de textos extrae información de enormes cantidades de datos non estruturados.
Sen esta técnica, tería que filtrar manualmente as entradas textuais e determinar se son de alta calidade. Unha vez que estes datos foron extraídos en datos estruturados, pódense avaliar para descubrir información valiosa.
A análise de textos pode xerar informes, destacar tendencias interesantes e ofrecer ás empresas novas ferramentas para tomar decisións baseadas en datos.
Os métodos de procesamento da linguaxe natural son amplamente utilizados na minería de textos e na análise de textos. É un tipo de intelixencia artificial capaz de converter a linguaxe humana nun formato lexible por ordenador.
O usuario final non está obrigado a coñecer determinadas palabras clave ou sintaxe para que o ordenador do outro extremo interprete a súa solicitude. Pola contra, o procesamento da linguaxe natural toma o relevo.
Esta tecnoloxía emprega un modelo para aprender dos datos que se lle proporcionan. A precisión e relevancia das súas ideas crecen co tempo, que é unha forma de aprendizaxe de máquina proceso.
Como funciona a análise de textos?
O método de análise de textos comeza coa recollida de enormes cantidades de datos de texto. Dependendo da amplitude do seu proxecto e dos recursos dispoñibles, pode extraer comentarios de redes sociais, contido do sitio web, libros, enquisas organizadas, comentarios ou rexistros de teléfono.
Pode traballar cunha única colección de datos ou examinar numerosos recursos agregados. O sistema de análise de textos tamén pode incluír ferramentas de minería de texto que lle permiten comezar a ordenar estes datos.
En determinadas circunstancias, pode combinar dous ou máis métodos para obter os conxuntos de datos extraídos necesarios para localizar información relevante. Descompoñer a frase, tokenizar o texto e personalizar a linguaxe son exemplos do que acontece nesta fase do proceso.
A capacidade de procesamento da linguaxe natural do software pode cambiar os datos de varias formas, como etiquetalos, agrupalos e categorizalos. A seguinte etapa para a ferramenta de análise de textos pódese realizar cando remate o procesamento de baixo nivel fundamental.
Esta técnica úsase con frecuencia para facer análise de sentimentos nun lote de datos. A plataforma pode determinar o nivel de satisfacción dun cliente, os temas polos que están entusiasmados e comentarios significativos sobre a experiencia do cliente. Para comprobar a verdadeira mensaxe contida no texto, analiza a gramática e o contexto circundante.
A túa empresa pode usar a análise de texto para extraer grandes conxuntos de datos que son imposibles de avaliar manualmente para obter datos útiles de investigación.
Esta información pódese utilizar para guiar o desenvolvemento do produto, a asignación orzamentaria, as prácticas de atención ao cliente, as iniciativas de mercadotecnia e outras funcións.
Só cómpre comprometerse ao principio para desenvolver os modelos de aprendizaxe e proporcionar ao sistema fontes de datos e, ao final, describir como a analítica de textos manexou os datos porque a maior parte deste proceso está automatizado.
Técnicas de análise de textos
Agrupación de palabras
Unha colección de palabras moitas veces pode dar máis información que unha única frase. Por exemplo, se xuntas as frases "gastos", "caro" e "mensual", podes asumir razoablemente que moitos clientes cren que os custos mensuais dun dos teus produtos ou servizos son demasiado caros. Non obstante, sempre podes ver os comentarios individuais para ollar máis de cerca.
Frecuencia de palabras
Esta é a análise de texto no seu máis básico, onde os temas (por exemplo, prezos, servizo, conta, etc.) son contabilizados e clasificados dependendo da frecuencia coa que se fai referencia. Isto é útil para atopar rapidamente temas e dificultades frecuentes que xorden entre os teus visitantes.
Análise de sentimentos
A análise de sentimentos é un método usado no procesamento da linguaxe natural (PNL) que permite aos usuarios avaliar a gravidade da retroalimentación baseándose no uso de termos positivos, negativos e neutros, así como o sentimento relacionado con frases de uso frecuente.
Agora comprendes a frecuencia e a agrupación de frases particulares grazas ás estratexias anteriores, pero este feedback é favorable, desfavorable ou neutro?
Adquirir información sobre o sentimento non debería ser un problema se tes o instrumento correcto xa que, afortunadamente para ti, os teus consumidores están inclinados a compartir as súas opinións sobre cuestións que lles preocupan moito.
Clasificación de textos
É a tecnoloxía NLP (Natural Language Processing) máis vantaxosa xa que é independente da linguaxe. Pode ordenar, organizar e segmentar case calquera dato. A categorización de texto permite que os datos non estruturados se lles asignen etiquetas ou categorías predeterminadas.
A categorización do texto engloba a análise de sentimentos, a modelización de temas, a linguaxe e a identificación de intencións.
Modelado de temas
A modelización de temas axuda á categorización de materiais en función de determinados temas. O modelado de temas é menos personalizado e axuda a dixerir textos diversos e ideas abstractas recorrentes. O modelado de materias clasifica e asigna unha porcentaxe ou reconto de palabras en cada texto a un determinado tema.
Recoñecemento de entidades nomeadas
Recoñecemento de entidades nomeadas axuda na identificación de substantivos en conxuntos de datos. Considere que os números precedidos de "INR" son monetarios; do mesmo xeito, "Sra." ou "Sr." ou "Señora". seguido dunha ou máis palabras en maiúscula é o máis probable o nome dunha persoa.
O principal problema é que, aínda que certos substantivos describen categorías clave como localización xeográfica, nome ou valor monetario, outros non o fan, o que provoca moita confusión.
Beneficios
- Axudar ás organizacións a comprender as tendencias dos clientes, o rendemento do produto e a calidade do servizo. Isto leva a unha toma de decisións máis rápida, unha mellor información comercial, unha maior produtividade e un aforro de custos.
- Axuda aos gobernos e ás entidades políticas a tomar decisións coñecendo tendencias e actitudes amplas na sociedade.
- Permite aos estudosos examinar rapidamente unha gran cantidade de material preexistente, extraendo o que é pertinente para o seu estudo. Isto acelera o progreso científico.
- Ao clasificar información similar, pode mellorar os sistemas de recomendación de contidos dos usuarios.
- Os enfoques analíticos de texto axudan a mellorar os motores de busca e os sistemas de recuperación de información, resultando experiencias de usuario.
Casos de uso
Análise de redes sociais
Ademais de ser un medio para permanecer conectado, as redes sociais tamén se converteron nunha plataforma de marca e mercadotecnia. Os clientes conversan sobre as súas empresas favoritas e comparten as súas experiencias nas redes sociais.
O uso de ferramentas de análise de texto para facer análise de sentimentos sobre os datos das redes sociais axuda a identificar os sentimentos positivos e negativos dos usuarios cara aos produtos/servizos, así como a influencia e as relacións das empresas cos seus consumidores.
Ademais, a análise das redes sociais pode axudar ás empresas a crear confianza cos seus clientes.
Vendas e mercadotecnia
A prospección é o peor pesadelo dun vendedor. Os equipos de vendas fan todo o posible por aumentar as vendas e o rendemento. As ferramentas de análise de textos automatizan este traballo manual ao tempo que proporcionan información esencial e relevante para fomentar o marketing.
Os chatbots úsanse para responder ás consultas dos consumidores en tempo real. A análise destes datos axúdalle ao persoal de vendas a prever a posibilidade de que un consumidor compre un produto, realice mercadotecnia e publicidade de destino e mellora o produto.
Business Intelligence
As empresas poden usar a análise de datos para determinar "que está a suceder?" pero loita por determinar "por que está a suceder isto?"
As aplicacións de análise de textos axudan ás organizacións a extraer contexto de datos numéricos e a razoar por que ocorreu, está a ocorrer ou pode ocorrer un escenario no futuro..
Por exemplo, unha variedade de cousas inflúen no rendemento das vendas. Aínda que a análise de datos proporciona cifras numéricas, os enfoques de análise de textos poden axudar a determinar por que hai unha redución ou un aumento no rendemento.
Conclusión
A análise de textos permite ás empresas identificar información útil dunha gran variedade de fontes de datos, desde solicitudes de atención ao cliente ata interaccións nas redes sociais.
A análise de textos pode atopar patróns, tendencias e información útil combinando os resultados da análise de textos e empregando ferramentas de intelixencia empresarial para converter as estatísticas en informes e visualizacións fáciles de entender.
Despois de avaliar os comentarios dos clientes ou de revisar o contido das solicitudes de atención ao cliente con ferramentas de análise de texto, podes utilizar a análise de texto para axudarche a descubrir posibilidades de mellora e axustar o teu produto ou servizo aos requisitos e expectativas do teu cliente.
Deixe unha resposta