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La tua azienda ha accesso a diverse origini dati contenenti input da clienti, consumatori, lavoratori, fornitori e altri. Questi dati non strutturati sono la chiave per raggiungere i tuoi obiettivi di customer experience, ma per valutarli con successo sono necessarie soluzioni specialistiche.
La tecnologia di analisi del testo presenta una tecnica automatizzata per l'analisi e la visualizzazione di dati di testo non strutturati per misure qualitative. Prendi in considerazione la possibilità di ricevere informazioni utili da ogni Social Media post, e-mail, messaggi di chat, emissione di ticket e sondaggi.
L'analisi del testo consente alla tua azienda di scoprire di più su ciò che i clienti dicono, pensano e sentono mentre interagiscono con i tuoi beni e servizi.
In questo post, esamineremo da vicino l'analisi del testo, come funziona, le differenze tra l'analisi del testo e l'estrazione del testo, nonché i suoi vantaggi, casi d'uso, sfide e molto altro.
Allora, cos'è l'analisi del testo?
L'analisi del testo è un metodo per trarre significato da dati non strutturati, come comunicazioni scritte e testo, al fine di valutare fattori come il feedback degli utenti, le opinioni dei consumatori, le valutazioni dei prodotti e altre metriche.
È un metodo per trasformare molti dati non strutturati in qualcosa che può essere studiato, in altre parole.
Durante l'analisi di articoli, tweet, post sui social media, recensioni, commenti e altri tipi di scrittura, molte aziende utilizzano l'analisi del testo per applicare tecniche e algoritmi di apprendimento automatico per estrarre significato e raccogliere informazioni.
Tipi di analisi del testo
Non tutte le analisi del testo sono uguali. L'analisi del testo, come il regno più ampio dell'analisi aziendale, può essere suddivisa in diverse aree in base alla funzione e ai risultati. Le tecniche di analisi del testo sono generalmente classificate in tre gruppi:
Analisi descrittiva
Le procedure di analisi del testo in quest'area sono incentrate sul reporting. I dati vengono presi da testo non strutturato, viene data una forma logica ed esaminati per le tendenze. Gli argomenti e i temi di base possono essere collegati tra loro per offrire una visione più chiara dell'umore generale dell'utente, dei modelli di acquisto e altro nel tempo.
Predictive Analytics
Analisi predittiva si concentra sulla proiezione di eventi futuri. Il materiale non strutturato viene acquisito e analizzato nell'analisi predittiva del testo tenendo presente questo risultato finale.
Questa forma di analisi aiuta le aziende a produrre proiezioni accurate per la gestione dell'inventario, il comportamento di acquisto e persino l'elusione del rischio.
L'utilizzo di ticket di assistenza clienti aperti per identificare il numero ottimale di dipendenti da mantenere in servizio per un determinato tipo di assistenza specializzata è un esempio di applicabilità dell'analisi predittiva in un ambiente di contact center.
Analitica prescrittiva
L'analisi del testo potrebbe anche essere prescrittiva assistendo nello sviluppo di un piano di backup per particolari eventi futuri. Questo tipo di approccio analitico utilizza l'analisi predittiva per informare meglio le valutazioni.
A causa dell'utilità intrinseca di questo tipo di analisi, testuale o meno, è spesso preferita dai dirigenti aziendali che cercano di aumentare la quota di mercato del proprio marchio.
Analisi del testo vs estrazione del testo
Per comprendere veramente l'analisi del testo, devi anche avere familiarità con l'estrazione di testo e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il text mining estrae informazioni da enormi quantità di dati non strutturati.
Senza questa tecnica, dovresti schermare manualmente gli input testuali e determinare se sono di alta qualità. Una volta che questi dati sono stati estratti in dati strutturati, possono essere valutati per scoprire informazioni preziose.
L'analisi del testo può generare report, evidenziare tendenze interessanti e offrire alle aziende nuovi strumenti per prendere decisioni basate sui dati.
I metodi di elaborazione del linguaggio naturale sono ampiamente utilizzati nell'estrazione di testo e nell'analisi del testo. È un tipo di intelligenza artificiale in grado di convertire il linguaggio umano in un formato leggibile dal computer.
All'utente finale non è richiesto di conoscere determinate parole chiave o sintassi affinché il computer dall'altra parte possa interpretare la richiesta. Invece, l'elaborazione del linguaggio naturale prende il sopravvento.
Questa tecnologia utilizza un modello per apprendere dai dati che gli vengono forniti. L'accuratezza e la pertinenza delle sue intuizioni crescono con il tempo, che è una forma di machine learning processo.
Come funziona l'analisi del testo?
Il metodo di analisi del testo inizia con la raccolta di enormi quantità di dati di testo. A seconda dell'ampiezza del tuo progetto e delle risorse disponibili, puoi attingere da commenti sui social media, contenuti del sito Web, libri, sondaggi organizzati, feedback o tabulati telefonici.
Puoi lavorare con una singola raccolta di dati o esaminare numerose risorse aggregate. Il sistema di analisi del testo può anche includere strumenti di estrazione del testo che gli consentono di iniziare a ordinare questi dati.
In determinate circostanze, è possibile combinare due o più metodi per ottenere i set di dati estratti necessari per individuare le informazioni rilevanti. Scomporre la frase, tokenizzare il testo e personalizzare la lingua sono tutti esempi di ciò che accade in questa fase del processo.
La capacità di elaborazione del linguaggio naturale del software può modificare i dati in vari modi, ad esempio etichettandoli, raggruppandoli e classificandoli. La fase successiva per lo strumento di analisi del testo può essere eseguita quando l'elaborazione fondamentale di basso livello è terminata.
Questa tecnica è spesso usata per fare sentiment analysis su un lotto di dati. La piattaforma può determinare il livello di soddisfazione di un cliente, gli argomenti di cui è entusiasta e un feedback significativo sull'esperienza del cliente. Per accertare il vero messaggio contenuto all'interno del testo, ne analizza la grammatica e il contesto circostante.
La tua azienda può utilizzare l'analisi del testo per estrarre grandi set di dati che è impossibile valutare manualmente per ottenere dati di ricerca utili.
Queste informazioni possono essere utilizzate per guidare lo sviluppo del prodotto, l'allocazione del budget, le pratiche del servizio clienti, le iniziative di marketing e una serie di altre funzioni.
Devi solo impegnarti all'inizio per sviluppare i modelli di apprendimento e fornire al sistema le origini dati, quindi alla fine descrivere come l'analisi del testo ha gestito i dati perché la maggior parte di questo processo è automatizzato.
Tecniche di analisi del testo
Raggruppamento di parole
Una raccolta di parole può spesso fornire più informazioni di una singola frase. Ad esempio, se metti insieme le frasi "spese", "costoso" e "mensile", potresti ragionevolmente presumere che molti clienti ritengano che i costi mensili per uno dei tuoi prodotti o servizi siano troppo costosi. Tuttavia, puoi sempre visualizzare i singoli commenti per dare un'occhiata più da vicino.
Frequenza delle parole
Questa è l'analisi del testo nella sua forma più elementare, in cui gli argomenti (ad esempio prezzi, servizio, account, ecc.) vengono conteggiati e classificati in base alla frequenza con cui vengono referenziati. Questo è utile per trovare rapidamente temi e difficoltà frequenti che emergono tra i tuoi visitatori.
Analisi del sentimento
L'analisi del sentimento è un metodo utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che consente agli utenti di valutare la gravità del feedback in base all'uso di termini positivi, negativi e neutri, nonché il sentimento connesso alle frasi utilizzate di frequente.
Ora capisci la frequenza e il raggruppamento di frasi particolari grazie alle strategie precedenti, ma questo feedback è favorevole, sfavorevole o neutro?
Ottenere informazioni sul sentiment non dovrebbe essere un problema se disponi dello strumento corretto poiché, fortunatamente per te, i tuoi consumatori sono inclini a condividere le loro opinioni su questioni a cui tengono profondamente.
Classificazione del testo
È la tecnologia NLP (Natural Language Processing) più vantaggiosa poiché è indipendente dalla lingua. Può ordinare, organizzare e segmentare quasi tutti i dati. La categorizzazione del testo consente di assegnare ai dati non strutturati tag o categorie predeterminati.
La categorizzazione del testo comprende l'analisi del sentiment, la modellazione degli argomenti, il linguaggio e l'identificazione degli intenti.
Modellazione di argomenti
La modellazione degli argomenti aiuta nella categorizzazione dei materiali in base a determinati temi. La modellazione degli argomenti è meno personalizzata e aiuta a digerire testi diversi e idee astratte ricorrenti. Soggetto modella le categorie e assegna una percentuale o un conteggio di parole in ogni testo a un determinato argomento.
Riconoscimento di entità nominate
Riconoscimento di entità nominate aiuta nell'identificazione dei nomi nei set di dati. Considera i numeri preceduti da "INR" come monetari; allo stesso modo, "Signora". o "Signor". o "Signora". seguito da una o più parole maiuscole è molto probabilmente il nome di una persona.
Il problema principale è che, mentre alcuni nomi descrivono categorie chiave come posizione geografica, nome o valore monetario, altri no, il che provoca molta confusione.
Benefici
- Aiuta le organizzazioni a comprendere le tendenze dei clienti, le prestazioni dei prodotti e la qualità del servizio. Ciò porta a un processo decisionale più rapido, migliori informazioni aziendali, maggiore produttività e risparmi sui costi.
- Aiuta i governi e le entità politiche a prendere decisioni conoscendo le tendenze e gli atteggiamenti generali nella società.
- Consente agli studiosi di setacciare rapidamente una grande quantità di materiale preesistente, estraendo ciò che è pertinente al loro studio. Questo accelera il progresso scientifico.
- Classificando informazioni simili, puoi migliorare i sistemi di raccomandazione dei contenuti degli utenti.
- Gli approcci di analisi del testo aiutano a migliorare i motori di ricerca e i sistemi di recupero delle informazioni, risultando più veloci esperienze degli utenti.
Utilizzo Tipico
Analisi dei social media
Oltre ad essere un mezzo per rimanere in contatto, i social media si sono anche evoluti in una piattaforma per il branding e il marketing. I clienti parlano delle loro aziende preferite e condividono le loro esperienze sui social media.
L'utilizzo di strumenti di analisi del testo per eseguire l'analisi del sentiment sui dati dei social media aiuta a identificare i sentimenti positivi e negativi degli utenti nei confronti di prodotti/servizi, nonché l'influenza e le relazioni delle aziende con i propri consumatori.
Inoltre, l'analisi dei social media può aiutare le aziende a creare fiducia con i propri clienti.
Sales & Marketing
La prospezione è il peggior incubo di un venditore. I team di vendita fanno ogni tentativo per aumentare le vendite e le prestazioni. Gli strumenti di analisi del testo automatizzano questo lavoro manuale fornendo al contempo approfondimenti essenziali e pertinenti per alimentare il marketing.
I chatbot vengono utilizzati per rispondere alle richieste dei consumatori in tempo reale. L'analisi di questi dati aiuta il personale di vendita a prevedere la possibilità che un consumatore acquisti un prodotto, a fare attività di marketing e pubblicità mirate e ad apportare miglioramenti ai prodotti.
Business Intelligence
Le aziende possono utilizzare l'analisi dei dati per determinare "che cosa sta succedendo?" ma lotta per determinare "perché sta succedendo questo?"
Le applicazioni di analisi del testo aiutano le organizzazioni a estrarre il contesto dai dati numerici e a ragionare sul motivo per cui uno scenario si è verificato, si sta verificando o potrebbe verificarsi in futuro.
Ad esempio, una varietà di cose influenza le prestazioni di vendita. Mentre l'analisi dei dati fornisce cifre numeriche, gli approcci di analisi del testo possono aiutare a determinare il motivo per cui si verifica una riduzione o un aumento delle prestazioni.
Conclusione
L'analisi del testo consente alle aziende di identificare informazioni utili da un'ampia gamma di origini dati, dalle richieste del servizio clienti alle interazioni sui social media.
L'analisi del testo può trovare modelli, tendenze e informazioni utili combinando i risultati dell'analisi del testo e utilizzando strumenti di business intelligence per convertire le statistiche in report e visualizzazioni di facile comprensione.
Dopo aver valutato i commenti dei clienti o aver esaminato il contenuto delle richieste di assistenza clienti con strumenti di analisi del testo, puoi utilizzare l'analisi del testo per scoprire le possibilità di miglioramento e adattare il tuo prodotto o servizio ai requisiti e alle aspettative del tuo cliente.
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