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आपकी कंपनी के पास ग्राहकों, उपभोक्ताओं, श्रमिकों, विक्रेताओं और अन्य लोगों के इनपुट वाले कई डेटा स्रोतों तक पहुंच है। यह असंरचित डेटा आपके ग्राहक अनुभव लक्ष्यों तक पहुंचने की कुंजी रखता है, लेकिन इसका सफलतापूर्वक मूल्यांकन करने के लिए विशेषज्ञ समाधानों की आवश्यकता होती है।
टेक्स्ट एनालिटिक्स तकनीक गुणात्मक उपायों के लिए असंरचित टेक्स्ट डेटा के विश्लेषण और प्रदर्शित करने के लिए एक स्वचालित तकनीक प्रस्तुत करती है। प्रत्येक से कार्रवाई योग्य जानकारी प्राप्त करने पर विचार करें सोशल मीडिया पोस्ट, ईमेल, चैट संदेश, टिकट जारी करना और सर्वेक्षण करना।
टेक्स्ट एनालिटिक्स आपकी कंपनी को इस बारे में अधिक जानने में सक्षम बनाता है कि ग्राहक आपके सामान और सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करते समय क्या कह रहे हैं, सोच रहे हैं और महसूस कर रहे हैं।
इस पोस्ट में, हम टेक्स्ट एनालिटिक्स पर बारीकी से देखेंगे कि यह कैसे काम करता है, टेक्स्ट एनालिटिक्स और टेक्स्ट माइनिंग के बीच अंतर, साथ ही इसके लाभ, उपयोग के मामले, चुनौतियां और बहुत कुछ।
तो, टेक्स्ट एनालिटिक्स क्या है?
टेक्स्ट एनालिटिक्स असंरचित डेटा से अर्थ निकालने की एक विधि है, जैसे लिखित संचार और टेक्स्ट, ताकि उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया, उपभोक्ता राय, उत्पाद रेटिंग और अन्य मीट्रिक जैसे कारकों का आकलन किया जा सके।
यह बहुत सारे असंरचित डेटा को किसी ऐसी चीज़ में बदलने की एक विधि है जिसका अध्ययन किया जा सकता है, दूसरे शब्दों में।
लेखों, ट्वीट्स, सोशल मीडिया पोस्ट, समीक्षाओं, टिप्पणियों और अन्य प्रकार के लेखन का विश्लेषण करते समय, कई फर्म अर्थ निकालने और जानकारी एकत्र करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों और एल्गोरिदम को लागू करने के लिए टेक्स्ट एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं।
टेक्स्ट एनालिटिक्स के प्रकार
सभी टेक्स्ट एनालिटिक्स समान नहीं बनाए गए हैं। टेक्स्ट एनालिटिक्स, बिजनेस एनालिटिक्स के व्यापक दायरे की तरह, फ़ंक्शन और परिणामों के आधार पर कई क्षेत्रों में विभाजित किया जा सकता है। टेक्स्ट एनालिटिक्स तकनीकों को आमतौर पर तीन समूहों में वर्गीकृत किया जाता है:
वर्णनात्मक विश्लेषण
इस क्षेत्र में टेक्स्ट एनालिटिक्स प्रक्रियाएं रिपोर्टिंग के आसपास केंद्रित हैं। डेटा असंरचित पाठ से लिया जाता है, तार्किक रूप दिया जाता है, और प्रवृत्तियों के लिए जांच की जाती है। विषयों और बुनियादी विषयों को एक साथ जोड़ा जा सकता है ताकि समय के साथ-साथ समग्र उपयोगकर्ता मनोदशा, खरीदारी पैटर्न और अधिक के बारे में स्पष्ट दृष्टिकोण प्रस्तुत किया जा सके।
भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी
भविष्यिक विश्लेषण भविष्य की घटनाओं को पेश करने पर केंद्रित है। इस अंतिम परिणाम को ध्यान में रखते हुए भविष्य कहनेवाला टेक्स्ट एनालिटिक्स में असंरचित सामग्री को कैप्चर और विश्लेषण किया जाता है।
एनालिटिक्स का यह रूप फर्मों को इन्वेंट्री प्रबंधन, क्रय व्यवहार और यहां तक कि जोखिम से बचाव के लिए सटीक अनुमान लगाने में सहायता करता है।
किसी विशेष प्रकार की सहायता के लिए ऑन-कॉल बनाए रखने के लिए कर्मचारियों की इष्टतम संख्या की पहचान करने के लिए खुले ग्राहक सहायता टिकट का उपयोग करना संपर्क केंद्र के वातावरण में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की प्रयोज्यता का एक उदाहरण है।
प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स
पाठ विश्लेषण विशेष भविष्य की घटनाओं के लिए एक बैकअप योजना के विकास में सहायता करके भी निर्देशात्मक हो सकता है। इस प्रकार का विश्लेषण दृष्टिकोण मूल्यांकन को बेहतर ढंग से सूचित करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करता है।
इस प्रकार के विश्लेषिकी की अंतर्निहित उपयोगिता के कारण, चाहे वह पाठ हो या अन्यथा, इसे अक्सर कंपनी के अधिकारियों के बीच पसंद किया जाता है जो अपने ब्रांड के बाजार हिस्सेदारी को बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं।
टेक्स्ट एनालिटिक्स बनाम टेक्स्ट माइनिंग
टेक्स्ट एनालिटिक्स को सही मायने में समझने के लिए, आपको टेक्स्ट माइनिंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग से भी परिचित होना चाहिए। टेक्स्ट माइनिंग असंरचित डेटा की भारी मात्रा से जानकारी निकालता है।
इस तकनीक के बिना, आपको टेक्स्ट इनपुट को मैन्युअल रूप से स्क्रीन करना होगा और यह निर्धारित करना होगा कि वे उच्च गुणवत्ता वाले हैं या नहीं। एक बार इस डेटा को संरचित डेटा में निकालने के बाद, मूल्यवान अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए इसका मूल्यांकन किया जा सकता है।
टेक्स्ट एनालिटिक्स रिपोर्ट तैयार कर सकता है, दिलचस्प रुझानों को उजागर कर सकता है और कंपनियों को डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए नए टूल दे सकता है।
टेक्स्ट माइनिंग और टेक्स्ट एनालिटिक्स में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण विधियों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यह एक प्रकार का है कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव भाषा को कंप्यूटर-पठनीय प्रारूप में परिवर्तित करने में सक्षम।
दूसरे छोर पर कंप्यूटर के लिए उनके अनुरोध की व्याख्या करने के लिए अंतिम उपयोगकर्ता को कुछ कीवर्ड या सिंटैक्स जानने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण खत्म हो जाता है।
यह तकनीक इसे आपूर्ति किए गए डेटा से सीखने के लिए एक मॉडल का उपयोग करती है। इसकी अंतर्दृष्टि की सटीकता और प्रासंगिकता समय के साथ बढ़ती है, जो इसका एक रूप है यंत्र अधिगम प्रक्रिया.
टेक्स्ट एनालिटिक्स कैसे काम करता है?
टेक्स्ट एनालिटिक्स विधि भारी मात्रा में टेक्स्ट डेटा के संग्रह से शुरू होती है। आपकी परियोजना की चौड़ाई और उपलब्ध संसाधनों के आधार पर, आप सोशल मीडिया टिप्पणियों, वेबसाइट सामग्री, पुस्तकों, संगठित सर्वेक्षणों, प्रतिक्रिया या फोन रिकॉर्ड से आकर्षित कर सकते हैं।
आप डेटा के एकल संग्रह के साथ काम कर सकते हैं या कई एकत्रित संसाधनों की जांच कर सकते हैं। टेक्स्ट एनालिटिक्स सिस्टम में टेक्स्ट माइनिंग टूल्स भी शामिल हो सकते हैं जो इसे इस डेटा को सॉर्ट करना शुरू करने की अनुमति देते हैं।
कुछ परिस्थितियों में, आप प्रासंगिक जानकारी का पता लगाने के लिए आवश्यक निकाले गए डेटा सेट प्राप्त करने के लिए दो या अधिक विधियों को जोड़ सकते हैं। वाक्यांश को तोड़ना, पाठ को टोकन देना और भाषा को अनुकूलित करना इस प्रक्रिया के इस चरण में क्या होता है, इसके सभी उदाहरण हैं।
सॉफ़्टवेयर की प्राकृतिक भाषा संसाधन क्षमता डेटा को विभिन्न तरीकों से बदल सकती है, जैसे लेबलिंग, समूहीकरण और इसे वर्गीकृत करना। मौलिक, निम्न-स्तरीय प्रसंस्करण समाप्त होने पर टेक्स्ट एनालिटिक्स टूल के लिए निम्न चरण लिया जा सकता है।
इस तकनीक को अक्सर करने के लिए प्रयोग किया जाता है भावना विश्लेषण डेटा के एक बैच पर। मंच ग्राहक के संतुष्टि के स्तर को निर्धारित कर सकता है, जिन विषयों के बारे में वे उत्साहित हैं, और ग्राहक अनुभव पर महत्वपूर्ण प्रतिक्रिया। पाठ के अंदर निहित सच्चे संदेश का पता लगाने के लिए, यह व्याकरण और आसपास के संदर्भ का विश्लेषण करता है।
आपका व्यवसाय बड़े डेटा सेट को माइन करने के लिए टेक्स्ट एनालिटिक्स का उपयोग कर सकता है जिनका उपयोगी शोध डेटा के लिए मैन्युअल रूप से आकलन करना असंभव है।
इस जानकारी का उपयोग उत्पाद विकास, बजट आवंटन, ग्राहक सेवा प्रथाओं, विपणन पहल और कई अन्य कार्यों के मार्गदर्शन के लिए किया जा सकता है।
आपको सीखने के मॉडल विकसित करने और डेटा स्रोतों के साथ सिस्टम की आपूर्ति करने के लिए शुरुआत में संलग्न होने की आवश्यकता है, और फिर अंत में वर्णन करें कि टेक्स्ट एनालिटिक्स ने डेटा को कैसे संभाला क्योंकि इस प्रक्रिया का अधिकांश हिस्सा स्वचालित है।
टेक्स्ट एनालिटिक्स तकनीक
वर्ड ग्रुपिंग
शब्दों का संग्रह अक्सर एक वाक्यांश की तुलना में अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप "खर्च," "महंगा," और "मासिक" वाक्यांशों को एक साथ रखते हैं, तो आप उचित रूप से यह मान सकते हैं कि कई ग्राहक मानते हैं कि आपके उत्पादों या सेवाओं में से किसी एक के लिए मासिक लागत बहुत अधिक है। हालांकि, आप व्यक्तिगत टिप्पणियों को करीब से देखने के लिए हमेशा देख सकते हैं।
शब्द आवृत्ति
यह अपने सबसे बुनियादी रूप में टेक्स्ट एनालिटिक्स है, जहां विषयों (जैसे, मूल्य निर्धारण, सेवा, खाता, आदि) को उस आवृत्ति के आधार पर मिलान और रैंक किया जाता है जिसके साथ उन्हें संदर्भित किया जाता है। यह आपके आगंतुकों के बीच उभरने वाले लगातार विषयों और कठिनाइयों को तेज़ी से ढूंढने में सहायक होता है।
भावनाओं का विश्लेषण
सेंटीमेंट एनालिटिक्स नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) में उपयोग की जाने वाली एक विधि है जो उपयोगकर्ताओं को सकारात्मक, नकारात्मक और तटस्थ शब्दों के उपयोग के साथ-साथ अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले वाक्यांशों से जुड़ी भावना के आधार पर प्रतिक्रिया की गंभीरता का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाती है।
अब आप पूर्ववर्ती रणनीतियों के लिए विशेष वाक्यांशों की आवृत्ति और समूहीकरण को समझते हैं, लेकिन क्या यह प्रतिक्रिया अनुकूल, प्रतिकूल या तटस्थ है?
यदि आपके पास सही साधन है तो भावनाओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करना कोई समस्या नहीं होनी चाहिए, सौभाग्य से आपके लिए, आपके उपभोक्ता उन मुद्दों पर अपनी राय साझा करने के इच्छुक हैं जिनकी वे गहराई से परवाह करते हैं।
पाठ का वर्गीकरण
यह सबसे फायदेमंद एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) तकनीक है क्योंकि यह भाषा-स्वतंत्र है। यह लगभग किसी भी डेटा को सॉर्ट, व्यवस्थित और खंडित कर सकता है। टेक्स्ट वर्गीकरण असंरचित डेटा को पूर्व निर्धारित टैग या श्रेणियां असाइन करने की अनुमति देता है।
पाठ वर्गीकरण में भावना विश्लेषण, विषय मॉडलिंग, भाषा और आशय की पहचान शामिल है।
टॉपिक मॉडलिंग
विषय मॉडलिंग कुछ विषयों के आधार पर सामग्री के वर्गीकरण में सहायता करता है। विषय मॉडलिंग कम व्यक्तिगत है और विविध ग्रंथों और अमूर्त पुनरावर्ती विचारों को पचाने में मदद करता है। विषय मॉडलिंग श्रेणियां और एक निश्चित विषय के लिए प्रत्येक पाठ में प्रतिशत या शब्दों की संख्या निर्दिष्ट करता है।
जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है
जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है डेटा सेट में संज्ञाओं की पहचान में सहायता करता है। मौद्रिक होने के लिए 'INR' से पहले की संख्या पर विचार करें; इसी तरह, "सुश्री।" या "श्रीमान।" या "श्रीमती।" एक या अधिक बड़े शब्दों के बाद एक व्यक्ति का नाम होने की सबसे अधिक संभावना है।
मुख्य मुद्दा यह है कि, जबकि कुछ संज्ञाएं भौगोलिक स्थिति, नाम या मौद्रिक मूल्य जैसी प्रमुख श्रेणियों का वर्णन करती हैं, अन्य नहीं करते हैं, जिससे बहुत भ्रम होता है।
लाभ
- ग्राहक प्रवृत्तियों, उत्पाद प्रदर्शन और सेवा की गुणवत्ता को समझने में संगठनों की सहायता करें। यह तेजी से निर्णय लेने, बेहतर व्यावसायिक जानकारी, उच्च उत्पादकता और लागत बचत की ओर जाता है।
- समाज में व्यापक प्रवृत्तियों और दृष्टिकोणों को जानकर सरकारों और राजनीतिक संस्थाओं को निर्णय लेने में मदद करता है।
- विद्वानों को बड़ी मात्रा में पहले से मौजूद सामग्री को जल्दी से निकालने की अनुमति देता है, जो उनके अध्ययन के लिए प्रासंगिक है। इससे वैज्ञानिक प्रगति में तेजी आती है।
- समान जानकारी को वर्गीकृत करके, आप उपयोगकर्ता सामग्री अनुशंसा प्रणाली में सुधार कर सकते हैं।
- पाठ विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण खोज इंजन और सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली के सुधार में सहायता करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप तेजी से उपयोगकर्ता अनुभव.
उपयोग के मामलों
सोशल मीडिया विश्लेषण
जुड़े रहने का एक साधन होने के अलावा, सोशल मीडिया ब्रांडिंग और मार्केटिंग के लिए एक मंच के रूप में भी विकसित हुआ है। ग्राहक अपनी पसंदीदा कंपनियों के बारे में चैट करते हैं और अपने अनुभव सोशल मीडिया पर साझा करते हैं।
सोशल मीडिया डेटा पर भावना विश्लेषण करने के लिए टेक्स्ट एनालिटिक्स टूल का उपयोग करने से उत्पादों/सेवाओं के प्रति उपयोगकर्ताओं की सकारात्मक और नकारात्मक भावनाओं की पहचान करने में मदद मिलती है, साथ ही साथ उनके उपभोक्ताओं के साथ कंपनियों के प्रभाव और संबंधों को भी पहचानने में मदद मिलती है।
इसके अलावा, सोशल मीडिया विश्लेषण कंपनियों को अपने ग्राहकों के साथ विश्वास बनाने में मदद कर सकता है।
खरीद और बिक्री
पूर्वेक्षण एक विक्रेता का सबसे बुरा सपना है। बिक्री दल बिक्री और प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए हर संभव प्रयास करते हैं। टेक्स्ट एनालिटिक्स टूल मार्केटिंग को पोषित करने के लिए आवश्यक और प्रासंगिक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए इस मैन्युअल कार्य को स्वचालित करते हैं।
चैटबॉट का इस्तेमाल उपभोक्ताओं की पूछताछ का वास्तविक समय में जवाब देने के लिए किया जाता है। इस डेटा का विश्लेषण बिक्री कर्मचारियों को उत्पाद खरीदने, लक्षित विपणन और विज्ञापन करने और उत्पाद में सुधार करने की संभावना का अनुमान लगाने में सहायता करता है।
व्यवसाय ज्ञान
व्यवसाय "क्या हो रहा है?" निर्धारित करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं। लेकिन यह निर्धारित करने के लिए संघर्ष करें कि "ऐसा क्यों हो रहा है?"
टेक्स्ट एनालिटिक्स एप्लिकेशन संगठनों को संख्यात्मक डेटा से संदर्भ निकालने में सहायता करते हैं और यह तर्क देते हैं कि कोई परिदृश्य क्यों हुआ है, हो रहा है या भविष्य में हो सकता है.
उदाहरण के लिए, कई तरह की चीजें बिक्री के प्रदर्शन को प्रभावित करती हैं। जबकि डेटा विश्लेषण संख्यात्मक आंकड़े प्रदान करता है, पाठ विश्लेषण दृष्टिकोण यह निर्धारित करने में सहायता कर सकता है कि प्रदर्शन में कमी या स्पाइक क्यों है।
निष्कर्ष
टेक्स्ट एनालिटिक्स व्यवसायों को ग्राहक सेवा अनुरोधों से लेकर सोशल मीडिया इंटरैक्शन तक, डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से उपयोगी जानकारी की पहचान करने में सक्षम बनाता है।
टेक्स्ट विश्लेषण, टेक्स्ट विश्लेषण के परिणामों को जोड़कर और आंकड़ों को समझने में आसान रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन में बदलने के लिए व्यावसायिक इंटेलिजेंस टूल को नियोजित करके पैटर्न, रुझान और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है।
ग्राहक टिप्पणियों का मूल्यांकन करने या टेक्स्ट विश्लेषण टूल के साथ ग्राहक सहायता अनुरोधों की सामग्री की समीक्षा करने के बाद, आप सुधार के अवसरों को उजागर करने और अपने उत्पाद या सेवा को अपने ग्राहक की आवश्यकताओं और अपेक्षाओं के अनुसार समायोजित करने में मदद करने के लिए टेक्स्ट एनालिटिक्स का उपयोग कर सकते हैं।
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