Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Vaša tvrtka ima pristup nekoliko izvora podataka koji sadrže unose klijenata, potrošača, radnika, dobavljača i drugih. Ovi nestrukturirani podaci ključ su za postizanje vaših ciljeva korisničkog iskustva, ali njihova uspješna procjena zahtijeva specijalizirana rješenja.
Tehnologija analize teksta predstavlja automatiziranu tehniku za analizu i prikaz nestrukturiranih tekstualnih podataka za kvalitativna mjerenja. Razmislite o primanju korisnih informacija od svakog društvenih medija post, e-pošta, chat poruka, izdavanje ulaznica i anketa.
Analitika teksta omogućuje vašoj tvrtki da otkrije više o tome što kupci govore, misle i osjećaju dok stupaju u interakciju s vašom robom i uslugama.
U ovom ćemo postu pobliže promotriti analitiku teksta, kako funkcionira, razlike između analitike teksta i rudarenja teksta, kao i njezine prednosti, slučajeve uporabe, izazove i još mnogo toga.
Dakle, što je analitika teksta?
Analitika teksta je metoda za izvođenje značenja iz nestrukturiranih podataka, kao što su pisana komunikacija i tekst, kako bi se ocijenili čimbenici kao što su povratne informacije korisnika, mišljenja potrošača, ocjene proizvoda i druga metrika.
Drugim riječima, to je metoda za pretvaranje mnoštva nestrukturiranih podataka u nešto što se može proučavati.
Prilikom analize članaka, tweetova, objava na društvenim mrežama, recenzija, komentara i drugih vrsta pisanja, mnoge tvrtke koriste tekstualnu analitiku za primjenu tehnika strojnog učenja i algoritama za izvlačenje značenja i prikupljanje informacija.
Vrste analize teksta
Nisu sve analize teksta jednake. Tekstna analitika, kao i šire područje poslovne analitike, može se podijeliti u nekoliko područja na temelju funkcije i rezultata. Tehnike analize teksta obično se svrstavaju u tri skupine:
Opisna analitika
Postupci analize teksta u ovom području usredotočeni su na izvješćivanje. Podaci se uzimaju iz nestrukturiranog teksta, daju im logičan oblik i ispituju trendove. Teme i osnovne teme mogu se međusobno povezati kako bi se pružio jasniji pregled općeg raspoloženja korisnika, obrazaca kupnje i još mnogo toga tijekom vremena.
Prediktivna analitika
Prediktivna analitika usredotočuje se na projektiranje budućih pojava. Nestrukturirani materijal se hvata i analizira u analitici prediktivnog teksta imajući na umu ovaj krajnji rezultat.
Ovaj oblik analitike pomaže tvrtkama u izradi točnih projekcija za upravljanje zalihama, ponašanje pri kupnji, pa čak i izbjegavanje rizika.
Korištenje otvorenih ulaznica za korisničku podršku za određivanje optimalnog broja zaposlenika za održavanje dežurstva za određenu specijaliziranu vrstu pomoći primjer je primjenjivosti prediktivne analitike u okruženju kontaktnog centra.
Preskriptivna analitika
Analitika teksta također bi mogla biti preskriptivna pomažući u razvoju rezervnog plana za određene buduće događaje. Ova vrsta analitičkog pristupa koristi prediktivnu analitiku za bolje informiranje ocjenjivanja.
Zbog inherentne korisnosti ove vrste analitike, bilo tekstualne ili druge, često je omiljena među rukovoditeljima tvrtki koji pokušavaju povećati tržišni udio svoje marke.
Analitika teksta vs rudarenje teksta
Da biste doista shvatili analitiku teksta, također morate biti upoznati s rudarenjem teksta i obradom prirodnog jezika. Rudarenje teksta izvlači informacije iz ogromnih količina nestrukturiranih podataka.
Bez ove tehnike morali biste ručno pregledavati tekstualne unose i utvrđivati jesu li visoke kvalitete. Nakon što se ti podaci ekstrahiraju u strukturirane podatke, mogu se procijeniti kako bi se otkrili vrijedni uvidi.
Analitika teksta može generirati izvješća, istaknuti zanimljive trendove i dati tvrtkama nove alate za donošenje odluka na temelju podataka.
Metode obrade prirodnog jezika naširoko se koriste u rudarenju teksta i analizi teksta. To je vrsta umjetna inteligencija sposobni pretvoriti ljudski jezik u računalno čitljiv format.
Krajnji korisnik ne mora poznavati određene ključne riječi ili sintaksu kako bi računalo s druge strane protumačilo njihov zahtjev. Umjesto toga, obrada prirodnog jezika preuzima.
Ova tehnologija koristi model za učenje iz podataka koji joj se dostavljaju. Točnost i relevantnost njegovih uvida raste s vremenom, što je oblik stroj za učenje proces.
Kako funkcionira analitika teksta?
Metoda analize teksta počinje prikupljanjem golemih količina tekstualnih podataka. Ovisno o širini vašeg projekta i dostupnih resursa, možete se osvrnuti na komentare na društvenim mrežama, sadržaj web stranice, knjige, organizirane ankete, povratne informacije ili telefonske zapise.
Možete raditi s jednom zbirkom podataka ili pregledati brojne agregirane resurse. Sustav za analizu teksta također može uključivati alate za rudarenje teksta koji mu omogućuju da počne sortirati te podatke.
U određenim okolnostima možete kombinirati dvije ili više metoda za dobivanje izdvojenih skupova podataka potrebnih za lociranje relevantnih informacija. Rastavljanje fraze, tokeniziranje teksta i prilagođavanje jezika primjeri su onoga što se događa u ovoj fazi procesa.
Softverska sposobnost obrade prirodnog jezika može promijeniti podatke na različite načine, poput označavanja, grupiranja i kategoriziranja. Sljedeća faza za alat za analizu teksta može se poduzeti kada se završi osnovna obrada niske razine.
Ova tehnika se često koristi za sentiment analiza na skupu podataka. Platforma može odrediti razinu zadovoljstva klijenta, teme kojima je entuzijastičan i značajne povratne informacije o iskustvu korisnika. Kako bi se utvrdila prava poruka sadržana u tekstu, analizira se gramatika i okolni kontekst.
Vaša tvrtka može koristiti analitiku teksta za rudarenje velikih skupova podataka koje je nemoguće ručno procijeniti radi korisnih istraživačkih podataka.
Ove se informacije mogu koristiti za usmjeravanje razvoja proizvoda, raspodjelu proračuna, prakse korisničke službe, marketinške inicijative i niz drugih funkcija.
Samo se trebate angažirati na početku da razvijete modele učenja i opskrbite sustav izvorima podataka, a onda na kraju opišete kako je tekstualna analitika baratala podacima jer je većina ovog procesa automatizirana.
Tehnike analize teksta
Grupiranje riječi
Zbirka riječi često može dati bolji uvid od jedne fraze. Na primjer, ako spojite fraze "troškovi", "skupo" i "mjesečno", mogli biste razumno pretpostaviti da mnogi klijenti vjeruju da su mjesečni troškovi za jedan od vaših proizvoda ili usluga preskupi. Međutim, uvijek možete pogledati pojedinačne komentare kako biste ih pobliže pogledali.
Učestalost riječi
Ovo je najosnovnija analitika teksta, gdje se subjekti (npr. cijene, usluge, računi itd.) zbrajaju i rangiraju ovisno o učestalosti kojom se referenciraju. Ovo je korisno za brzo pronalaženje čestih tema i poteškoća koje se pojavljuju među vašim posjetiteljima.
Analiza sentimenta
Analitika osjećaja metoda je koja se koristi u obradi prirodnog jezika (NLP) koja korisnicima omogućuje procjenu ozbiljnosti povratne informacije na temelju upotrebe pozitivnih, negativnih i neutralnih pojmova, kao i osjećaja povezanih s često korištenim frazama.
Sada razumijete učestalost i grupiranje određenih izraza zahvaljujući prethodnim strategijama, ali je li ova povratna informacija povoljna, nepovoljna ili neutralna?
Stjecanje uvida u raspoloženje ne bi trebalo predstavljati problem ako imate ispravan instrument jer su, na vašu sreću, vaši potrošači skloni dijeliti svoja mišljenja o pitanjima do kojih im je jako stalo.
Klasifikacija teksta
To je najpovoljnija NLP (Natural Language Processing) tehnologija jer je neovisna o jeziku. Može sortirati, organizirati i segmentirati gotovo sve podatke. Kategorizacija teksta omogućuje da se nestrukturiranim podacima dodijele unaprijed određene oznake ili kategorije.
Kategorizacija teksta obuhvaća analizu osjećaja, modeliranje teme, jezik i identifikaciju namjere.
Modeliranje teme
Modeliranje tema pomaže u kategorizaciji materijala na temelju određenih tema. Modeliranje teme je manje personalizirano i pomaže u probavi različitih tekstova i apstraktnih ideja koje se ponavljaju. Predmetno modeliranje kategorizira i određenoj temi dodjeljuje postotak ili broj riječi u svakom tekstu.
Prepoznavanje imenovanog entiteta
Prepoznavanje imenovanog entiteta pomaže u identifikaciji imenica u skupovima podataka. Brojeve ispred kojih stoji 'INR' smatrajte novčanim; slično, "Ms." ili "gospodin" ili "gospođa" iza kojeg slijedi jedna ili više velikih riječi najvjerojatnije je ime osobe.
Glavni problem je u tome što, dok određene imenice opisuju ključne kategorije kao što su zemljopisni položaj, ime ili novčana vrijednost, druge to ne čine, što uzrokuje veliku zabunu.
Prednosti
- Pomozite organizacijama u razumijevanju trendova kupaca, izvedbe proizvoda i kvalitete usluge. To dovodi do bržeg donošenja odluka, poboljšanih poslovnih informacija, veće produktivnosti i uštede troškova.
- Pomaže vladama i političkim subjektima u donošenju odluka poznavanjem širokih trendova i stavova u društvu.
- Omogućuje znanstvenicima da brzo pregledaju veliku količinu već postojećeg materijala, izdvajajući ono što je relevantno za njihovu studiju. To ubrzava znanstveni napredak.
- Klasificiranjem sličnih informacija možete poboljšati sustave za preporuku korisničkog sadržaja.
- Tekstualni analitički pristupi pomažu u poboljšanju tražilica i sustava za pronalaženje informacija, što rezultira bržim korisnička iskustva.
Koristite slučajevi
Analiza društvenih medija
Osim što su sredstvo da ostanete povezani, društveni mediji su se također razvili u platformu za brendiranje i marketing. Kupci razgovaraju o svojim omiljenim tvrtkama i dijele svoja iskustva na društvenim mrežama.
Korištenje alata za analitiku teksta za analizu raspoloženja na podacima društvenih medija pomaže u prepoznavanju pozitivnih i negativnih osjećaja korisnika prema proizvodima/uslugama, kao i utjecaja i odnosa tvrtki s njihovim potrošačima.
Nadalje, analiza društvenih medija može pomoći tvrtkama u stvaranju povjerenja kod svojih kupaca.
Prodaja i marketing
Prospekt je najgora noćna mora prodavača. Prodajni timovi čine sve kako bi povećali prodaju i učinak. Alati za tekstualnu analitiku automatiziraju ovaj ručni posao dajući bitne i relevantne uvide za njegovanje marketinga.
Chatbotovi se koriste za odgovaranje na upite potrošača u stvarnom vremenu. Analiza ovih podataka pomaže prodajnom osoblju u predviđanju mogućnosti potrošača da kupi proizvod, ciljanom marketingu i oglašavanju te poboljšanju proizvoda.
Business Intelligence
Poduzeća mogu koristiti analizu podataka kako bi utvrdila "što se događa?" ali borite se da odredite "zašto se to događa?"
Aplikacije za analizu teksta pomažu organizacijama u izdvajanju konteksta iz numeričkih podataka i obrazloženju zašto se scenarij dogodio, događa se ili bi se mogao dogoditi u budućnosti.
Na primjer, razne stvari utječu na uspješnost prodaje. Dok analiza podataka daje numeričke brojke, pristupi tekstualne analize mogu pomoći u određivanju zašto je došlo do smanjenja ili skoka u izvedbi.
Zaključak
Tekstualna analitika omogućuje tvrtkama da identificiraju korisne informacije iz širokog raspona izvora podataka, od zahtjeva korisničkih usluga do interakcija na društvenim mrežama.
Analitika teksta može pronaći obrasce, trendove i korisne uvide kombiniranjem rezultata analize teksta i korištenjem alata poslovne inteligencije za pretvaranje statistike u izvješća i vizualizacije koje je lako razumjeti.
Nakon procjene komentara korisnika ili pregleda sadržaja zahtjeva za korisničku podršku pomoću alata za analizu teksta, možete koristiti tekstualnu analitiku koja će vam pomoći da otkrijete šanse za poboljšanje i prilagodite svoj proizvod ili uslugu zahtjevima i očekivanjima vašeg klijenta.
Ostavi odgovor