સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
તમારી કંપની પાસે ક્લાયંટ, ઉપભોક્તા, કામદારો, વિક્રેતાઓ અને અન્ય લોકોના ઇનપુટ ધરાવતા ઘણા ડેટા સ્ત્રોતોની ઍક્સેસ છે. આ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા તમારા ગ્રાહક અનુભવના લક્ષ્યો સુધી પહોંચવાની ચાવી ધરાવે છે, પરંતુ તેનું સફળતાપૂર્વક મૂલ્યાંકન કરવા માટે નિષ્ણાત ઉકેલોની જરૂર પડે છે.
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ ટેક્નોલોજી ગુણાત્મક પગલાં માટે અસંરચિત ટેક્સ્ટ ડેટાનું વિશ્લેષણ અને પ્રદર્શિત કરવા માટે સ્વચાલિત તકનીક રજૂ કરે છે. દરેક પાસેથી કાર્યવાહી કરવા યોગ્ય માહિતી મેળવવાનો વિચાર કરો સામાજિક મીડિયા પોસ્ટ, ઈમેલ, ચેટ મેસેજ, ઈશ્યૂ ટિકિટ અને સર્વે.
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ તમારી કંપનીને ગ્રાહકો શું કહે છે, વિચારે છે અને અનુભવે છે તે વિશે વધુ શોધવા માટે સક્ષમ કરે છે કારણ કે તેઓ તમારા સામાન અને સેવાઓ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે.
આ પોસ્ટમાં, અમે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ, તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે, ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ અને ટેક્સ્ટ માઇનિંગ વચ્ચેના તફાવતો, તેમજ તેના ફાયદા, ઉપયોગના કેસ, પડકારો અને ઘણું બધું નજીકથી જોઈશું.
તો, ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ શું છે?
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ એ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાંથી અર્થ મેળવવા માટેની પદ્ધતિ છે, જેમ કે લેખિત સંદેશાવ્યવહાર અને ટેક્સ્ટ, વપરાશકર્તા પ્રતિસાદ, ઉપભોક્તા અભિપ્રાયો, ઉત્પાદન રેટિંગ્સ અને અન્ય મેટ્રિક્સ જેવા પરિબળોને માપવા માટે.
તે ઘણા બધા અસંરચિત ડેટાને એવી કોઈ વસ્તુમાં રૂપાંતરિત કરવાની પદ્ધતિ છે જેનો અભ્યાસ કરી શકાય છે, બીજા શબ્દોમાં.
લેખો, ટ્વીટ્સ, સોશિયલ મીડિયા પોસ્ટ્સ, સમીક્ષાઓ, ટિપ્પણીઓ અને અન્ય પ્રકારનાં લેખનનું વિશ્લેષણ કરતી વખતે, ઘણી કંપનીઓ અર્થ કાઢવા અને માહિતી એકત્રિત કરવા માટે મશીન લર્નિંગ તકનીકો અને અલ્ગોરિધમ્સ લાગુ કરવા માટે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરે છે.
ટેક્સ્ટ ઍનલિટિક્સના પ્રકાર
બધા ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ સમાન બનાવવામાં આવતા નથી. વ્યાપાર વિશ્લેષણના વ્યાપક ક્ષેત્રની જેમ ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણને કાર્ય અને પરિણામોના આધારે કેટલાક ક્ષેત્રોમાં વિભાજિત કરી શકાય છે. ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ તકનીકોને સામાન્ય રીતે ત્રણ જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે:
વર્ણનાત્મક એનાલિટિક્સ
આ વિસ્તારની ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ પ્રક્રિયાઓ રિપોર્ટિંગની આસપાસ કેન્દ્રિત છે. ડેટા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટમાંથી લેવામાં આવે છે, લોજિકલ સ્વરૂપ આપવામાં આવે છે, અને વલણો માટે તપાસવામાં આવે છે. એકંદરે વપરાશકર્તાના મૂડ, શોપિંગ પેટર્ન અને વધુ સમય સાથે વધુ સ્પષ્ટ દૃશ્ય પ્રદાન કરવા માટે વિષયો અને મૂળભૂત થીમ્સને એકસાથે લિંક કરી શકાય છે.
આગાહીયુક્ત એનાલિટિક્સ
આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણો ભવિષ્યની ઘટનાઓના પ્રોજેક્ટ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ અંતિમ પરિણામને ધ્યાનમાં રાખીને અનુમાનિત ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સમાં અસંગઠિત સામગ્રીને કબજે કરવામાં આવે છે અને તેનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે.
વિશ્લેષણનું આ સ્વરૂપ ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટ, ખરીદીની વર્તણૂક અને જોખમ ટાળવા માટે સચોટ અંદાજો ઉત્પન્ન કરવામાં કંપનીઓને મદદ કરે છે.
ચોક્કસ વિશિષ્ટ પ્રકારની સહાય માટે ઓન-કોલ જાળવવા માટે કર્મચારીઓની શ્રેષ્ઠ સંખ્યાને ઓળખવા માટે ઓપન ગ્રાહક સપોર્ટ ટિકિટનો ઉપયોગ કરવો એ સંપર્ક કેન્દ્રના વાતાવરણમાં અનુમાનિત એનાલિટિક્સની લાગુ થવાનું ઉદાહરણ છે.
પ્રિસ્ક્રિપ્ટીવ Analyનલિટિક્સ
ચોક્કસ ભવિષ્યની ઘટનાઓ માટે બેકઅપ પ્લાનના વિકાસમાં સહાય કરીને ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ પણ પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ હોઈ શકે છે. આ પ્રકારનો વિશ્લેષણાત્મક અભિગમ મૂલ્યાંકનને વધુ સારી રીતે જાણ કરવા માટે અનુમાનિત વિશ્લેષણોનો ઉપયોગ કરે છે.
આ પ્રકારના વિશ્લેષણની સહજ ઉપયોગિતાને કારણે, પછી ભલે તે ટેક્સ્ટ હોય કે અન્યથા, તે તેમની બ્રાન્ડના બજાર હિસ્સાને વધારવાનો પ્રયાસ કરતા કંપનીના એક્ઝિક્યુટિવ્સમાં વારંવાર પસંદ કરવામાં આવે છે.
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ વિ ટેક્સ્ટ માઇનિંગ
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સને સાચી રીતે સમજવા માટે, તમારે ટેક્સ્ટ માઇનિંગ અને કુદરતી ભાષાની પ્રક્રિયાથી પણ પરિચિત હોવા જોઈએ. ટેક્સ્ટ માઇનિંગ અસંરચિત ડેટાની વિશાળ માત્રામાંથી માહિતી મેળવે છે.
આ ટેકનિક વિના, તમારે મેન્યુઅલી ટેક્સ્ચ્યુઅલ ઇનપુટ્સને સ્ક્રીન કરવા પડશે અને તે નક્કી કરવું પડશે કે તે ઉચ્ચ ગુણવત્તાના છે કે નહીં. એકવાર આ ડેટાને સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટામાં એક્સટ્રેક્ટ કરવામાં આવ્યા પછી, મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિને ઉજાગર કરવા માટે તેનું મૂલ્યાંકન કરી શકાય છે.
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ રિપોર્ટ્સ જનરેટ કરી શકે છે, રસપ્રદ વલણો પ્રકાશિત કરી શકે છે અને કંપનીઓને ડેટા આધારિત નિર્ણયો લેવા માટે નવા સાધનો આપી શકે છે.
પ્રાકૃતિક ભાષા પ્રક્રિયા પદ્ધતિઓનો વ્યાપકપણે ટેક્સ્ટ માઇનિંગ અને ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સમાં ઉપયોગ થાય છે. તે એક પ્રકાર છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ માનવ ભાષાને કમ્પ્યુટર-વાંચી શકાય તેવા ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવામાં સક્ષમ.
અંતિમ વપરાશકર્તાને તેમની વિનંતીનું અર્થઘટન કરવા માટે બીજા છેડે કમ્પ્યુટર માટે અમુક કીવર્ડ્સ અથવા સિન્ટેક્સ જાણવાની જરૂર નથી. તેના બદલે, કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા હાથ ધરે છે.
આ ટેક્નોલોજી તેને પૂરા પાડવામાં આવતા ડેટામાંથી શીખવા માટે એક મોડેલનો ઉપયોગ કરે છે. તેની આંતરદૃષ્ટિની ચોકસાઈ અને સુસંગતતા સમય સાથે વધે છે, જેનું એક સ્વરૂપ છે મશીન શિક્ષણ પ્રક્રિયા
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ કેવી રીતે કામ કરે છે?
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ પદ્ધતિ પ્રચંડ માત્રામાં ટેક્સ્ટ ડેટાના સંગ્રહ સાથે શરૂ થાય છે. તમારા પ્રોજેક્ટની પહોળાઈ અને ઉપલબ્ધ સંસાધનોના આધારે, તમે સોશિયલ મીડિયા ટિપ્પણીઓ, વેબસાઇટ સામગ્રી, પુસ્તકો, સંગઠિત સર્વેક્ષણો, પ્રતિસાદ અથવા ફોન રેકોર્ડ્સમાંથી ડ્રો કરી શકો છો.
તમે ડેટાના એક સંગ્રહ સાથે કામ કરી શકો છો અથવા અસંખ્ય એકીકૃત સંસાધનોની તપાસ કરી શકો છો. ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ સિસ્ટમમાં ટેક્સ્ટ માઇનિંગ ટૂલ્સનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે જે તેને આ ડેટાને સૉર્ટ કરવાનું શરૂ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ચોક્કસ સંજોગોમાં, તમે સંબંધિત માહિતી શોધવા માટે જરૂરી એક્સટ્રેક્ટેડ ડેટા સેટ્સ મેળવવા માટે બે અથવા વધુ પદ્ધતિઓને જોડી શકો છો. શબ્દસમૂહને તોડવું, ટેક્સ્ટને ટોકનાઇઝ કરવું અને ભાષાને કસ્ટમાઇઝ કરવી એ પ્રક્રિયાના આ તબક્કે શું થાય છે તેના બધા ઉદાહરણો છે.
સોફ્ટવેરની પ્રાકૃતિક ભાષાની પ્રક્રિયા કરવાની ક્ષમતા ડેટાને વિવિધ રીતે બદલી શકે છે, જેમ કે લેબલીંગ, ગ્રુપીંગ અને તેનું વર્ગીકરણ. જ્યારે મૂળભૂત, નિમ્ન-સ્તરની પ્રક્રિયા પૂર્ણ થાય ત્યારે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ ટૂલ માટે નીચેનો તબક્કો લઈ શકાય છે.
આ તકનીકનો વારંવાર ઉપયોગ કરવામાં આવે છે ભાવના વિશ્લેષણ ડેટાના બેચ પર. પ્લેટફોર્મ ગ્રાહકના સંતોષનું સ્તર, તેઓ જે વિષયો વિશે ઉત્સાહી છે અને ગ્રાહકના અનુભવ પર નોંધપાત્ર પ્રતિસાદ નક્કી કરી શકે છે. ટેક્સ્ટની અંદર રહેલા સાચા સંદેશને શોધવા માટે, તે વ્યાકરણ અને આસપાસના સંદર્ભનું વિશ્લેષણ કરે છે.
ઉપયોગી સંશોધન ડેટા માટે મેન્યુઅલી મૂલ્યાંકન કરવું અશક્ય હોય તેવા મોટા ડેટા સેટ્સને માઇન કરવા માટે તમારો વ્યવસાય ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
આ માહિતીનો ઉપયોગ ઉત્પાદન વિકાસ, બજેટ ફાળવણી, ગ્રાહક સેવા પ્રથા, માર્કેટિંગ પહેલ અને અન્ય સંખ્યાબંધ કાર્યોને માર્ગદર્શન આપવા માટે થઈ શકે છે.
તમારે ફક્ત શીખવાની મોડલ વિકસાવવા અને સિસ્ટમને ડેટા સ્ત્રોતો સાથે સપ્લાય કરવા માટે શરૂઆતમાં વ્યસ્ત રહેવાની જરૂર છે, અને પછી અંતે વર્ણન કરો કે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ ડેટાને કેવી રીતે હેન્ડલ કરે છે કારણ કે આ પ્રક્રિયાની મોટાભાગની પ્રક્રિયા સ્વયંસંચાલિત છે.
ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ તકનીકો
શબ્દ જૂથ
શબ્દોનો સંગ્રહ ઘણીવાર એક શબ્દસમૂહ કરતાં વધુ સમજ આપી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તમે "ખર્ચ", "ખર્ચાળ" અને "માસિક" શબ્દસમૂહો એકસાથે મૂકો છો, તો તમે વ્યાજબી રીતે ધારી શકો છો કે ઘણા ગ્રાહકો માને છે કે તમારા ઉત્પાદનો અથવા સેવાઓમાંથી એક માટે માસિક ખર્ચ ખૂબ ખર્ચાળ છે. જો કે, નજીકથી જોવા માટે તમે હંમેશા વ્યક્તિગત ટિપ્પણીઓ જોઈ શકો છો.
શબ્દ આવર્તન
આ તેના સૌથી મૂળભૂત રીતે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ છે, જ્યાં વિષયો (દા.ત., કિંમત, સેવા, ખાતું, વગેરે) ક્રમાંકિત કરવામાં આવે છે અને તેનો સંદર્ભ આપવામાં આવે છે તેના આધારે ક્રમાંકિત કરવામાં આવે છે. તમારા મુલાકાતીઓ વચ્ચે ઉદ્ભવતી વારંવાર થીમ્સ અને મુશ્કેલીઓને ઝડપથી શોધવા માટે આ મદદરૂપ છે.
સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ
સેન્ટિમેન્ટ એનાલિટિક્સ એ નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) માં વપરાતી એક પદ્ધતિ છે જે વપરાશકર્તાઓને હકારાત્મક, નકારાત્મક અને તટસ્થ શબ્દોના ઉપયોગ તેમજ વારંવાર વપરાતા શબ્દસમૂહો સાથે જોડાયેલ લાગણીના આધારે પ્રતિસાદની ગંભીરતાનું મૂલ્યાંકન કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
તમે હવે પહેલાની વ્યૂહરચનાઓ માટે ચોક્કસ શબ્દસમૂહોની આવર્તન અને જૂથીકરણને સમજો છો, પરંતુ શું આ પ્રતિસાદ અનુકૂળ, પ્રતિકૂળ અથવા તટસ્થ છે?
જો તમારી પાસે યોગ્ય સાધન હોય તો સેન્ટિમેન્ટની સમજ મેળવવી એ કોઈ સમસ્યા ન હોવી જોઈએ કારણ કે, સદભાગ્યે તમારા માટે, તમારા ઉપભોક્તાઓ તેઓની ઊંડી કાળજી લેતા હોય તેવા મુદ્દાઓ પર તેમના મંતવ્યો શેર કરવા માટે વલણ ધરાવે છે.
ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ
તે સૌથી ફાયદાકારક NLP (નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ) ટેકનોલોજી છે કારણ કે તે ભાષા-સ્વતંત્ર છે. તે લગભગ કોઈપણ ડેટાને સૉર્ટ, ગોઠવી અને સેગમેન્ટ કરી શકે છે. ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને પૂર્વનિર્ધારિત ટૅગ્સ અથવા કેટેગરીઝ સોંપવાની મંજૂરી આપે છે.
ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણમાં ભાવના વિશ્લેષણ, વિષયનું મોડેલિંગ, ભાષા અને ઉદ્દેશ્ય ઓળખનો સમાવેશ થાય છે.
વિષય મોડેલિંગ
વિષય મોડેલિંગ ચોક્કસ થીમ પર આધારિત સામગ્રીના વર્ગીકરણમાં સહાય કરે છે. વિષયનું મોડેલિંગ ઓછું વ્યક્તિગત છે અને વિવિધ ગ્રંથો અને અમૂર્ત પુનરાવર્તિત વિચારોને ડાયજેસ્ટ કરવામાં મદદ કરે છે. વિષય મોડેલિંગ કેટેગરીઝ અને ચોક્કસ વિષયને દરેક ટેક્સ્ટમાં શબ્દોની ટકાવારી અથવા ગણતરી સોંપે છે.
નામની એન્ટિટી રેકગ્નિશન
નામની એન્ટિટી રેકગ્નિશન ડેટા સેટમાં સંજ્ઞાઓની ઓળખ કરવામાં મદદ કરે છે. 'INR' પહેલાની સંખ્યાઓને નાણાકીય ગણો; તેવી જ રીતે, "શ્રીમતી." અથવા "શ્રી." અથવા "શ્રીમતી." એક અથવા વધુ કેપિટલ શબ્દો દ્વારા અનુસરવામાં આવે છે જે મોટે ભાગે વ્યક્તિનું નામ હોય છે.
મુખ્ય મુદ્દો એ છે કે, જ્યારે અમુક સંજ્ઞાઓ ભૌગોલિક સ્થાન, નામ અથવા નાણાકીય મૂલ્ય જેવી મુખ્ય શ્રેણીઓનું વર્ણન કરે છે, અન્ય લોકો એવું નથી કરતા, જે ઘણી મૂંઝવણનું કારણ બને છે.
લાભો
- ગ્રાહકોના વલણો, ઉત્પાદન પ્રદર્શન અને સેવાની ગુણવત્તાને સમજવામાં સંસ્થાઓને સહાય કરો. આનાથી ઝડપી નિર્ણય લેવામાં આવે છે, વ્યવસાયિક માહિતીમાં સુધારો થાય છે, ઉચ્ચ ઉત્પાદકતા અને ખર્ચ બચત થાય છે.
- સમાજમાં વ્યાપક વલણો અને વલણો જાણીને સરકારો અને રાજકીય સંસ્થાઓને નિર્ણય લેવામાં મદદ કરે છે.
- વિદ્વાનોને તેમના અભ્યાસ માટે યોગ્ય છે તે બહાર કાઢીને, પૂર્વ-અસ્તિત્વમાં રહેલી સામગ્રીના મોટા જથ્થાને ઝડપથી તપાસવાની મંજૂરી આપે છે. આ વૈજ્ઞાનિક પ્રગતિને વેગ આપે છે.
- સમાન માહિતીનું વર્ગીકરણ કરીને, તમે વપરાશકર્તા સામગ્રી ભલામણ સિસ્ટમોને સુધારી શકો છો.
- ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણાત્મક અભિગમ શોધ એન્જિન અને માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ પ્રણાલીના સુધારણામાં મદદ કરે છે, પરિણામે ઝડપી વપરાશકર્તા અનુભવો.
કેસનો ઉપયોગ કરો
સામાજિક મીડિયા વિશ્લેષણ
જોડાયેલા રહેવાનું માધ્યમ હોવા ઉપરાંત, સોશિયલ મીડિયા બ્રાન્ડિંગ અને માર્કેટિંગ માટેના પ્લેટફોર્મ તરીકે પણ વિકસિત થયું છે. ગ્રાહકો તેમની મનપસંદ કંપનીઓ વિશે ચેટ કરે છે અને તેમના અનુભવો સોશિયલ મીડિયા પર શેર કરે છે.
સોશિયલ મીડિયા ડેટા પર સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ કરવા માટે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરવાથી ઉત્પાદનો/સેવાઓ પ્રત્યે વપરાશકર્તાઓની હકારાત્મક અને નકારાત્મક લાગણીઓ તેમજ તેમના ગ્રાહકો સાથે કંપનીઓના પ્રભાવ અને સંબંધોને ઓળખવામાં મદદ મળે છે.
વધુમાં, સોશિયલ મીડિયા વિશ્લેષણ કંપનીઓને તેમના ગ્રાહકો સાથે વિશ્વાસ બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે.
વેચાણ અને માર્કેટિંગ
પ્રોસ્પેક્ટિંગ એ વેચાણકર્તાનું સૌથી ખરાબ સ્વપ્ન છે. વેચાણ ટીમો વેચાણ અને પ્રદર્શન વધારવા માટે દરેક પ્રયાસ કરે છે. ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ ટૂલ્સ આ મેન્યુઅલ જોબને સ્વચાલિત કરે છે જ્યારે માર્કેટિંગને પોષવા માટે આવશ્યક અને સંબંધિત આંતરદૃષ્ટિ આપે છે.
ચેટબોટ્સનો ઉપયોગ વાસ્તવિક સમયમાં ગ્રાહકની પૂછપરછનો જવાબ આપવા માટે થાય છે. આ ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવાથી સેલ્સ સ્ટાફને ઉપભોક્તા દ્વારા ઉત્પાદન ખરીદવાની, ટાર્ગેટ માર્કેટિંગ અને એડવર્ટાઈઝીંગ કરવાની અને ઉત્પાદનમાં સુધારા કરવાની સંભાવનાની આગાહી કરવામાં મદદ મળે છે.
વ્યાપાર ઇન્ટેલિજન્સ
વ્યવસાયો "શું થઈ રહ્યું છે?" તે નક્કી કરવા માટે ડેટા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરી શકે છે. પરંતુ "આ કેમ થઈ રહ્યું છે?" તે નક્કી કરવા માટે સંઘર્ષ કરો.
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ એપ્લિકેશન સંસ્થાઓને સંખ્યાત્મક ડેટામાંથી સંદર્ભ કાઢવામાં અને કોઈ દૃશ્ય શા માટે બન્યું છે, થઈ રહ્યું છે અથવા ભવિષ્યમાં થઈ શકે છે તે અંગે તર્ક આપવામાં મદદ કરે છે..
ઉદાહરણ તરીકે, વિવિધ વસ્તુઓ વેચાણ પ્રદર્શનને પ્રભાવિત કરે છે. જ્યારે ડેટા વિશ્લેષણ આંકડાકીય આંકડાઓ પ્રદાન કરે છે, ત્યારે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ અભિગમો એ નિર્ધારિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે કે પ્રદર્શનમાં ઘટાડો અથવા સ્પાઇક શા માટે છે.
ઉપસંહાર
ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ વ્યવસાયોને ગ્રાહક સેવાની વિનંતીઓથી લઈને સોશિયલ મીડિયા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ સુધીના ડેટા સ્ત્રોતોની વિશાળ શ્રેણીમાંથી ઉપયોગી માહિતી ઓળખવામાં સક્ષમ કરે છે.
ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણના પરિણામોને સંયોજિત કરીને અને આંકડાઓને સમજવામાં સરળ અહેવાલો અને વિઝ્યુલાઇઝેશનમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સ પેટર્ન, વલણો અને ક્રિયાશીલ આંતરદૃષ્ટિ શોધી શકે છે.
ગ્રાહકની ટિપ્પણીઓનું મૂલ્યાંકન કર્યા પછી અથવા ટેક્સ્ટ વિશ્લેષણ સાધનો સાથે ગ્રાહક સપોર્ટ વિનંતીઓની સામગ્રીની સમીક્ષા કર્યા પછી, તમે સુધારણા માટેની તકોને ઉજાગર કરવામાં અને તમારા ઉત્પાદન અથવા સેવાને તમારા ક્લાયંટની જરૂરિયાતો અને અપેક્ષાઓ અનુસાર સમાયોજિત કરવામાં તમારી સહાય માટે ટેક્સ્ટ એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
એક જવાબ છોડો