Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Vállalata számos adatforráshoz fér hozzá, amelyek az ügyfelektől, fogyasztóktól, munkavállalóktól, szállítóktól és másoktól származó bemeneteket tartalmaznak. Ezek a strukturálatlan adatok jelentik a kulcsot az ügyfélélmény-célok eléréséhez, de sikeres kiértékelésük speciális megoldásokat tesz szükségessé.
A szövegelemzési technológia egy automatizált technikát kínál strukturálatlan szöveges adatok elemzésére és megjelenítésére minőségi mérések céljából. Fontolja meg, hogy mindenkitől hasznos információkat kapjon Közösségi média bejegyzés, e-mail, chat üzenet, jegy kiadása és felmérés.
A szövegelemzés lehetővé teszi, hogy vállalata többet tudjon meg arról, hogy az ügyfelek mit mondanak, gondolnak és éreznek, miközben interakcióba lépnek az Ön termékeivel és szolgáltatásaival.
Ebben a bejegyzésben részletesen megvizsgáljuk a szövegelemzést, annak működését, a szövegelemzés és a szövegbányászat közötti különbségeket, valamint annak előnyeit, használati eseteit, kihívásait és még sok mást.
Szóval, mi az a szövegelemzés?
A szövegelemzés egy módszer a strukturálatlan adatok, például az írott kommunikáció és a szöveg jelentésének levezetésére, olyan tényezők mérésére, mint a felhasználói visszajelzések, fogyasztói vélemények, termékértékelések és egyéb mutatók.
Ez egy olyan módszer, amellyel sok strukturálatlan adatot lehet tanulmányozhatóvá alakítani, más szóval.
Cikkek, tweetek, közösségi médiában közzétett bejegyzések, vélemények, megjegyzések és más típusú írások elemzésekor sok cég szövegelemzést alkalmaz a gépi tanulási technikák és algoritmusok alkalmazására a jelentés kinyerésére és információgyűjtésre.
A szövegelemzés típusai
Nem minden szövegelemzés egyenlő. A szövegelemzés, akárcsak az üzleti elemzés tágabb területe, a funkció és az eredmények alapján több területre osztható. A szövegelemzési technikákat általában három csoportba sorolják:
Leíró elemzés
A szövegelemzési eljárások ezen a területen a jelentéskészítésre összpontosítanak. Az adatokat strukturálatlan szövegből veszik, logikai formát kapnak, és megvizsgálják a trendeket. A témák és az alapvető témák összekapcsolhatók, hogy tisztább képet kapjanak az általános felhasználói hangulatról, a vásárlási szokásokról és egyebekről az idő múlásával.
Prediktív elemzés
Prediktív elemzés a jövőbeli események előrejelzésére összpontosít. A prediktív szövegelemzés a strukturálatlan anyagokat rögzíti és elemzi ennek a végeredménynek a szem előtt tartásával.
Az analitika ezen formája segíti a cégeket abban, hogy pontos előrejelzéseket készítsenek a készletgazdálkodásról, a beszerzési magatartásról és még a kockázatelkerülésről is.
A prediktív analitika kapcsolatközponti környezetben való alkalmazhatóságának példája a nyílt ügyfélszolgálati jegyek használata az alkalmazottak optimális számának meghatározására egy bizonyos speciális segítségnyújtás érdekében.
Vényköteles elemzés
A szövegelemzés előíró jellegű is lehet, mivel segít egy biztonsági mentési terv kidolgozásában bizonyos jövőbeli eseményekre. Ez a fajta analitikai megközelítés prediktív elemzést alkalmaz az értékelések jobb tájékoztatása érdekében.
Az ilyen típusú elemzések – akár szöveges, akár egyéb – eredendő hasznossága miatt gyakran kedvelik a márkájuk piaci részesedésének növelésére törekvő vállalatvezetők körében.
Szövegelemzés vs szövegbányászat
A szövegelemzés valódi megértéséhez ismernie kell a szövegbányászatot és a természetes nyelvi feldolgozást is. A szövegbányászat hatalmas mennyiségű strukturálatlan adatból nyeri ki az információkat.
E technika nélkül manuálisan kellene átvizsgálnia a szöveges beviteleket, és meg kellene határoznia, hogy jó minőségűek-e. Miután ezeket az adatokat strukturált adatokká kinyerték, kiértékelhetők, hogy értékes betekintést nyerhessenek.
A szövegelemzés jelentéseket készíthet, érdekes trendeket emelhet ki, és új eszközöket biztosíthat a vállalatoknak az adatközpontú döntések meghozatalához.
A természetes nyelvi feldolgozási módszereket széles körben használják a szövegbányászatban és a szövegelemzésben. Ez egy típusa mesterséges intelligencia képes az emberi nyelvet számítógéppel olvasható formátumba konvertálni.
A végfelhasználónak nem kell tudnia bizonyos kulcsszavakat vagy szintaxist ahhoz, hogy a másik oldalon lévő számítógép értelmezze kérését. Ehelyett a természetes nyelvi feldolgozás veszi át az irányítást.
Ez a technológia egy modellt alkalmaz, hogy tanuljon a számára szolgáltatott adatokból. Meglátásainak pontossága és relevanciája idővel nő, ami a gépi tanulás folyamat.
Hogyan működik a szövegelemzés?
A szövegelemzési módszer óriási mennyiségű szöveges adat összegyűjtésével kezdődik. Projektje kiterjedtségétől és a rendelkezésre álló erőforrásoktól függően meríthet közösségi média megjegyzéseiből, webhelyek tartalmából, könyvekből, szervezett felmérésekből, visszajelzésekből vagy telefonfelvételekből.
Dolgozhat egyetlen adatgyűjteménnyel, vagy megvizsgálhat számos összesített erőforrást. A szövegelemző rendszer szövegbányászati eszközöket is tartalmazhat, amelyek lehetővé teszik az adatok rendezésének megkezdését.
Bizonyos körülmények között két vagy több módszert is kombinálhat a releváns információk megtalálásához szükséges kinyert adatkészletek beszerzéséhez. A kifejezés lebontása, a szöveg tokenizálása és a nyelv testreszabása mind példák arra, hogy mi történik a folyamat ezen szakaszában.
A szoftver természetes nyelvi feldolgozási képessége számos módon módosíthatja az adatokat, például címkézéssel, csoportosítással és kategorizálással. A szövegelemző eszköz következő szakasza az alapvető, alacsony szintű feldolgozás befejezése után érhető el.
Ezt a technikát gyakran használják hangulat elemzés egy adatkötegen. A platform meghatározhatja az ügyfél elégedettségi szintjét, azokat a témákat, amelyek iránt lelkesedik, és jelentős visszajelzést kaphat az ügyfélélményről. A szövegben található valódi üzenet megállapításához elemzi a nyelvtant és a környező kontextust.
Vállalkozása szövegelemzést használhat nagy adathalmazok bányászására, amelyekből lehetetlen manuálisan értékelni hasznos kutatási adatokat.
Ezek az információk felhasználhatók a termékfejlesztés, a költségvetés elosztása, az ügyfélszolgálati gyakorlatok, a marketing kezdeményezések és számos más funkció irányítására.
Csak az elején kell elköteleződnie a tanulási modellek fejlesztésével és a rendszer adatforrásokkal való ellátásával, majd a végén le kell írnia, hogyan kezelte a szövegelemzés az adatokat, mivel ennek a folyamatnak a nagy része automatizált.
Szövegelemzési technikák
Szócsoportosítás
A szavak gyűjteménye gyakran több betekintést nyújt, mint egyetlen kifejezés. Például, ha összeállítja a „költségek”, „drága” és „havi” kifejezéseket, akkor ésszerűen feltételezheti, hogy sok ügyfél úgy gondolja, hogy valamelyik terméke vagy szolgáltatása havi költségei túl költségesek. Azonban bármikor megtekintheti az egyes megjegyzéseket, hogy közelebbről is megnézhesse.
Szógyakoriság
Ez a legalapvetőbb szövegelemzés, ahol a témakörök (pl. árképzés, szolgáltatás, számla stb.) összesítése és rangsorolása történik a hivatkozás gyakoriságától függően. Ez segít gyorsan megtalálni a gyakori témákat és a látogatók körében felmerülő nehézségeket.
Hangulatelemzés
A hangulatelemzés a természetes nyelvi feldolgozásban (NLP) használt módszer, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy értékeljék a visszajelzések komolyságát a pozitív, negatív és semleges kifejezések, valamint a gyakran használt kifejezésekhez kapcsolódó érzések alapján.
Az előző stratégiáknak köszönhetően már érti az egyes kifejezések gyakoriságát és csoportosítását, de ez a visszajelzés kedvező, kedvezőtlen vagy semleges?
A hangulatba való betekintés nem jelenthet problémát, ha rendelkezik a megfelelő eszközzel, mivel az Ön szerencséjére a fogyasztói hajlamosak megosztani véleményüket olyan kérdésekben, amelyek nagyon fontosak számukra.
Szöveges besorolás
Ez a legelőnyösebb NLP (Natural Language Processing) technológia, mivel nyelvfüggetlen. Szinte bármilyen adatot képes rendezni, rendezni és szegmentálni. A szöveges kategorizálás lehetővé teszi a strukturálatlan adatokhoz előre meghatározott címkék vagy kategóriák hozzárendelését.
A szöveges kategorizálás magában foglalja a hangulatelemzést, a témamodellezést, a nyelvezetet és a szándékazonosítást.
Témamodellezés
A témamodellezés segít az anyagok bizonyos témák alapján történő kategorizálásában. A témamodellezés kevésbé személyre szabott, és segít megemészteni a különféle szövegeket és absztrakt, ismétlődő ötleteket. A tantárgyi modellezés kategóriákat kategorizál, és az egyes szövegekben a szavak százalékát vagy számát hozzárendeli egy bizonyos témához.
Elnevezett entitás-felismerés
Elnevezett entitás-felismerés segíti a főnevek azonosítását az adatsorokban. Tekintse az „INR” előtti számokat pénzbelinek; hasonlóan: „Ms. vagy „Mr. vagy „Mrs. amelyet egy vagy több nagybetűs szó követ, nagy valószínűséggel egy személy neve.
A fő probléma az, hogy míg bizonyos főnevek olyan kulcskategóriákat írnak le, mint a földrajzi elhelyezkedés, név vagy pénzbeli érték, mások nem, ami sok zavart okoz.
Előnyök
- Segítsen a szervezeteknek a vásárlói trendek, a termékteljesítmény és a szolgáltatásminőség megértésében. Ez gyorsabb döntéshozatalhoz, jobb üzleti információkhoz, magasabb termelékenységhez és költségmegtakarításhoz vezet.
- Segíti a kormányokat és a politikai egységeket a döntéshozatalban azáltal, hogy ismeri a társadalom általános tendenciáit és attitűdjét.
- Lehetővé teszi a tudósok számára, hogy gyorsan átszitáljanak nagy mennyiségű, már létező anyagot, és kivonják azt, ami a tanulmányaik szempontjából releváns. Ez felgyorsítja a tudományos fejlődést.
- Hasonló információk osztályozásával javíthatja a felhasználói tartalom ajánló rendszereit.
- A szövegelemző megközelítések elősegítik a keresőmotorok és az információkereső rendszerek fejlesztését, ami gyorsabb felhasználói élmények.
Használati esetek
Közösségi média elemzése
A közösségi média amellett, hogy a kapcsolattartás eszköze, a márkaépítés és marketing platformjává is fejlődött. Az ügyfelek kedvenc cégeikről beszélgetnek, és megosztják tapasztalataikat a közösségi médiában.
A szövegelemző eszközök használata a közösségi média adatainak hangulatelemzésére segít azonosítani a felhasználóknak a termékekkel/szolgáltatásokkal kapcsolatos pozitív és negatív érzéseit, valamint a vállalatok befolyását és kapcsolatait fogyasztóikkal.
Ezenkívül a közösségi média elemzése segíthet a vállalatoknak bizalmat teremteni ügyfeleikben.
értékesítés és marketing
A kutatás az eladó legrosszabb rémálma. Az értékesítési csapatok mindent megtesznek az értékesítés és a teljesítmény növelésére. A szövegelemző eszközök automatizálják ezt a kézi munkát, miközben alapvető és releváns betekintést nyújtanak a marketing gondozásához.
A chatbotokat arra használják, hogy valós időben válaszoljanak a fogyasztói kérdésekre. Ezeknek az adatoknak az elemzése segíti az értékesítőket abban, hogy előre jelezzék, mekkora esélye van annak, hogy a fogyasztó megvásárolja a terméket, célzott marketinget és reklámozást végezzen, valamint termékfejlesztéseket hajtson végre.
Üzleti intelligencia
A vállalkozások adatelemzés segítségével megállapíthatják, „mi történik?” de küzd, hogy meghatározza, „miért történik ez?”
A szövegelemző alkalmazások segítik a szervezeteket a számadatokból kontextus kinyerésében, és annak megállapításában, hogy egy forgatókönyv miért fordult elő, történik vagy fordulhat elő a jövőben..
Például sokféle dolog befolyásolja az értékesítési teljesítményt. Míg az adatelemzés numerikus számadatokat ad, a szövegelemzési megközelítések segíthetnek meghatározni, hogy miért van csökkenés vagy csúcsteljesítmény a teljesítményben.
Következtetés
A szövegelemzés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy hasznos információkat azonosítsanak az adatforrások széles skálájából, az ügyfélszolgálati kérésektől a közösségi média interakciókig.
A szövegelemzés mintákat, trendeket és gyakorlatias betekintést találhat a szövegelemzés eredményeinek kombinálásával és az üzleti intelligencia eszközök használatával, hogy a statisztikákat könnyen érthető jelentésekké és vizualizációkká alakítsa.
Miután kiértékelte az ügyfelek megjegyzéseit, vagy áttekintette az ügyfélszolgálati kérelmek tartalmát szövegelemző eszközökkel, a szövegelemzés segítségével feltárhatja a fejlesztési lehetőségeket, és hozzáigazíthatja termékét vagy szolgáltatását az ügyfelek igényeihez és elvárásaihoz.
Hagy egy Válaszol