Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Perusahaan Anda memiliki akses ke beberapa sumber data yang berisi masukan dari klien, konsumen, pekerja, vendor, dan lainnya. Data tidak terstruktur ini memegang kunci untuk mencapai sasaran pengalaman pelanggan Anda, tetapi evaluasi yang berhasil memerlukan solusi khusus.
Teknologi analitik teks menyajikan teknik otomatis untuk menganalisis dan menampilkan data teks tidak terstruktur untuk pengukuran kualitatif. Pertimbangkan untuk menerima informasi yang dapat ditindaklanjuti dari setiap media sosial pos, email, pesan obrolan, tiket masalah, dan survei.
Analisis teks memungkinkan perusahaan Anda menemukan lebih banyak tentang apa yang dikatakan, dipikirkan, dan dirasakan pelanggan saat mereka berinteraksi dengan barang dan layanan Anda.
Dalam posting ini, kita akan melihat secara dekat analitik teks, cara kerjanya, perbedaan antara analitik teks dan penambangan teks, serta manfaatnya, kasus penggunaan, tantangan, dan banyak lagi.
Jadi, apa itu analitik teks?
Analisis teks adalah metode untuk memperoleh makna dari data tidak terstruktur, seperti komunikasi tertulis dan teks, untuk mengukur faktor-faktor seperti umpan balik pengguna, pendapat konsumen, peringkat produk, dan metrik lainnya.
Ini adalah metode untuk mengubah banyak data tidak terstruktur menjadi sesuatu yang dapat dipelajari, dengan kata lain.
Saat menganalisis artikel, tweet, posting media sosial, ulasan, komentar, dan jenis tulisan lainnya, banyak perusahaan menggunakan analisis teks untuk menerapkan teknik dan algoritme pembelajaran mesin untuk mengekstrak makna dan mengumpulkan informasi.
Jenis Analisis Teks
Tidak semua analitik teks dibuat sama. Analitik teks, seperti ranah analitik bisnis yang lebih luas, dapat dibagi menjadi beberapa area berdasarkan fungsi dan hasil. Teknik analisis teks biasanya diklasifikasikan menjadi tiga kelompok:
Analisis Deskriptif
Prosedur analisis teks di area ini berpusat pada pelaporan. Data diambil dari teks yang tidak terstruktur, diberi bentuk logis, dan diperiksa trennya. Topik dan tema dasar dapat dihubungkan bersama untuk menawarkan gambaran yang lebih jelas tentang suasana hati pengguna secara keseluruhan, pola belanja, dan banyak lagi dari waktu ke waktu.
Predictive Analytics
Analisis prediktif berfokus pada memproyeksikan kejadian di masa depan. Materi yang tidak terstruktur ditangkap dan dianalisis dalam analisis teks prediktif dengan mempertimbangkan hasil akhir ini.
Bentuk analitik ini membantu perusahaan dalam menghasilkan proyeksi akurat untuk manajemen inventaris, perilaku pembelian, dan bahkan penghindaran risiko.
Menggunakan tiket dukungan pelanggan terbuka untuk mengidentifikasi jumlah karyawan yang optimal untuk mempertahankan panggilan untuk jenis bantuan khusus tertentu adalah contoh penerapan analitik prediktif di lingkungan pusat kontak.
Analisis Preskriptif
Analitik teks juga dapat bersifat preskriptif dengan membantu pengembangan rencana cadangan untuk kejadian tertentu di masa mendatang. Pendekatan analitik semacam ini menggunakan analitik prediktif untuk menginformasikan evaluasi dengan lebih baik.
Karena kegunaan yang melekat dari jenis analitik ini, baik teks atau lainnya, sering disukai di antara eksekutif perusahaan yang mencoba meningkatkan pangsa pasar merek mereka.
Analisis teks Vs Penambangan teks
Untuk benar-benar memahami analitik teks, Anda juga harus terbiasa dengan penambangan teks dan pemrosesan bahasa alami. Penambangan teks mengekstrak informasi dari sejumlah besar data tidak terstruktur.
Tanpa teknik ini, Anda harus menyaring input tekstual secara manual dan menentukan apakah input tersebut berkualitas tinggi. Setelah data ini diekstraksi menjadi data terstruktur, data tersebut dapat dievaluasi untuk mengungkap wawasan berharga.
Analisis teks dapat menghasilkan laporan, menyoroti tren menarik, dan memberi perusahaan alat baru untuk membuat keputusan berdasarkan data.
Metode pemrosesan bahasa alami banyak digunakan dalam penambangan teks dan analisis teks. Ini adalah jenis kecerdasan buatan mampu mengubah bahasa manusia ke format yang dapat dibaca komputer.
Pengguna akhir tidak perlu mengetahui kata kunci atau sintaks tertentu agar komputer di ujung lain dapat menafsirkan permintaan mereka. Sebaliknya, pemrosesan bahasa alami mengambil alih.
Teknologi ini menggunakan model untuk belajar dari data yang diberikan padanya. Keakuratan dan relevansi wawasannya berkembang seiring waktu, yang merupakan bentuk dari Mesin belajar proses.
Bagaimana cara kerja analisis teks?
Metode analisis teks dimulai dengan pengumpulan sejumlah besar data teks. Bergantung pada luasnya proyek Anda dan sumber daya yang tersedia, Anda dapat mengambil dari komentar media sosial, konten situs web, buku, survei terorganisir, umpan balik, atau catatan telepon.
Anda dapat bekerja dengan satu kumpulan data atau memeriksa berbagai sumber daya agregat. Sistem analisis teks juga dapat menyertakan alat penambangan teks yang memungkinkannya untuk mulai menyortir data ini.
Dalam keadaan tertentu, Anda mungkin menggabungkan dua atau lebih metode untuk mendapatkan kumpulan data yang diekstraksi yang diperlukan untuk menemukan informasi yang relevan. Memecah frasa, menandai teks, dan menyesuaikan bahasa adalah contoh dari apa yang terjadi pada tahap proses ini.
Kemampuan pemrosesan bahasa alami perangkat lunak dapat mengubah data dalam berbagai cara, seperti memberi label, mengelompokkan, dan mengkategorikannya. Tahap berikut untuk alat analitik teks dapat diambil ketika pemrosesan dasar tingkat rendah selesai.
Teknik ini sering digunakan untuk melakukan analisis sentimen pada sekumpulan data. Platform dapat menentukan tingkat kepuasan klien, subjek yang mereka sukai, dan umpan balik yang signifikan tentang pengalaman pelanggan. Untuk memastikan pesan yang benar yang terkandung di dalam teks, menganalisis tata bahasa dan konteks sekitarnya.
Bisnis Anda dapat menggunakan analitik teks untuk menambang kumpulan data besar yang tidak mungkin dinilai secara manual untuk data penelitian yang berguna.
Informasi ini dapat digunakan untuk memandu pengembangan produk, alokasi anggaran, praktik layanan pelanggan, inisiatif pemasaran, dan sejumlah fungsi lainnya.
Anda hanya perlu terlibat di awal untuk mengembangkan model pembelajaran dan memasok sistem dengan sumber data, dan kemudian di akhir menjelaskan bagaimana analitik teks menangani data karena sebagian besar proses ini otomatis.
Teknik analisis teks
Pengelompokan Kata
Kumpulan kata sering kali dapat memberikan lebih banyak wawasan daripada satu frasa. Misalnya, jika Anda menggabungkan frasa “pengeluaran”, “mahal”, dan “bulanan”, Anda mungkin cukup berasumsi bahwa banyak klien percaya bahwa biaya bulanan untuk salah satu produk atau layanan Anda terlalu mahal. Namun, Anda selalu dapat melihat komentar individu untuk melihat lebih dekat.
Frekuensi Kata
Ini adalah analisis teks yang paling dasar, di mana subjek (misalnya, harga, layanan, akun, dll.) dihitung dan diberi peringkat tergantung pada frekuensi referensinya. Ini berguna untuk dengan cepat menemukan tema dan kesulitan yang sering muncul di antara pengunjung Anda.
Analisis sentimen
Analisis sentimen adalah metode yang digunakan dalam Natural Language Processing (NLP) yang memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi keseriusan umpan balik berdasarkan penggunaan istilah positif, negatif, dan netral serta sentimen yang terkait dengan frasa yang sering digunakan.
Anda sekarang memahami frekuensi dan pengelompokan frasa tertentu berkat strategi sebelumnya, tetapi apakah umpan balik ini menguntungkan, tidak menguntungkan, atau netral?
Mendapatkan wawasan tentang sentimen seharusnya tidak menjadi masalah jika Anda memiliki instrumen yang tepat karena, untungnya bagi Anda, konsumen Anda cenderung untuk membagikan pendapat mereka tentang masalah yang sangat mereka pedulikan.
Klasifikasi teks
Ini adalah teknologi NLP (Natural Language Processing) yang paling menguntungkan karena tidak bergantung pada bahasa. Itu dapat mengurutkan, mengatur, dan mengelompokkan hampir semua data. Kategorisasi teks memungkinkan data tidak terstruktur untuk diberi tag atau kategori yang telah ditentukan sebelumnya.
Kategorisasi teks meliputi analisis sentimen, pemodelan topik, bahasa, dan identifikasi maksud.
Pemodelan Topik
Pemodelan topik membantu dalam kategorisasi bahan berdasarkan tema tertentu. Pemodelan topik kurang dipersonalisasi dan membantu mencerna beragam teks dan ide abstrak yang berulang. Kategori pemodelan subjek dan menetapkan persentase atau jumlah kata dalam setiap teks untuk topik tertentu.
Pengakuan Entitas Bernama
Pengakuan Entitas Bernama membantu dalam mengidentifikasi kata benda dalam kumpulan data. Pertimbangkan angka yang didahului oleh 'INR' sebagai moneter; sama, "Nyonya." atau "Tuan." atau "Nyonya." diikuti oleh satu atau lebih kata kapital kemungkinan besar adalah nama seseorang.
Masalah utamanya adalah, sementara kata benda tertentu menggambarkan kategori kunci seperti lokasi geografis, nama, atau nilai uang, yang lain tidak, yang menyebabkan banyak kebingungan.
manfaat
- Membantu organisasi dalam memahami tren pelanggan, kinerja produk, dan kualitas layanan. Ini mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih cepat, informasi bisnis yang lebih baik, produktivitas yang lebih tinggi, dan penghematan biaya.
- Membantu pemerintah dan entitas politik membuat keputusan dengan mengetahui tren dan sikap yang luas di masyarakat.
- Memungkinkan para sarjana untuk dengan cepat menyaring sejumlah besar materi yang sudah ada sebelumnya, mengekstraksi apa yang relevan dengan studi mereka. Ini mempercepat kemajuan ilmiah.
- Dengan mengklasifikasikan informasi serupa, Anda dapat meningkatkan sistem rekomendasi konten pengguna.
- Pendekatan analitik teks membantu dalam peningkatan mesin pencari dan sistem pencarian informasi, sehingga lebih cepat pengalaman pengguna.
Gunakan kasus
Analisis Media Sosial
Selain sebagai sarana untuk tetap terhubung, media sosial juga telah berkembang menjadi platform untuk branding dan pemasaran. Pelanggan mengobrol tentang perusahaan favorit mereka dan berbagi pengalaman mereka di media sosial.
Menggunakan alat analisis teks untuk melakukan analisis sentimen pada data media sosial membantu mengidentifikasi perasaan positif dan negatif pengguna terhadap produk/layanan, serta pengaruh dan hubungan perusahaan dengan konsumen mereka.
Selanjutnya, analisis media sosial dapat membantu perusahaan menciptakan kepercayaan dengan pelanggan mereka.
penjualan & Pemasaran
Mencari calon pelanggan adalah mimpi terburuk seorang tenaga penjualan. Tim penjualan melakukan segala upaya untuk meningkatkan penjualan dan kinerja. Alat analisis teks mengotomatiskan pekerjaan manual ini sambil memberikan wawasan penting dan relevan untuk memelihara pemasaran.
Chatbots digunakan untuk menanggapi pertanyaan konsumen secara real time. Menganalisis data ini membantu staf penjualan dalam memprediksi peluang konsumen membeli suatu produk, melakukan pemasaran dan periklanan target, dan membuat peningkatan produk.
Business Intelligence
Bisnis dapat menggunakan analisis data untuk menentukan "apa yang terjadi?" tetapi berjuang untuk menentukan "mengapa ini terjadi?"
Aplikasi analitik teks membantu organisasi dalam mengekstraksi konteks dari data numerik dan memberi alasan mengapa sebuah skenario telah terjadi, sedang terjadi, atau mungkin terjadi di masa depan.
Misalnya, berbagai hal mempengaruhi kinerja penjualan. Sementara analisis data memberikan angka numerik, pendekatan analisis teks dapat membantu menentukan mengapa ada penurunan atau lonjakan kinerja.
Kesimpulan
Analisis teks memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi informasi yang berguna dari berbagai sumber data, dari permintaan layanan pelanggan hingga interaksi media sosial.
Analisis teks dapat menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan menggabungkan hasil analisis teks dan menggunakan alat intelijen bisnis untuk mengubah statistik menjadi laporan dan visualisasi yang mudah dipahami.
Setelah mengevaluasi komentar pelanggan atau meninjau konten permintaan dukungan pelanggan dengan alat analisis teks, Anda dapat menggunakan analisis teks untuk membantu Anda menemukan peluang peningkatan dan menyesuaikan produk atau layanan Anda dengan persyaratan dan harapan klien Anda.
Tinggalkan Balasan