תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
לחברה שלך יש גישה למספר מקורות נתונים המכילים קלט מלקוחות, צרכנים, עובדים, ספקים ואחרים. הנתונים הלא מובנים האלה מכילים את המפתח להשגת יעדי חוויית הלקוח שלך, אך הערכה מוצלחת מצריכה פתרונות מומחים.
טכנולוגיית ניתוח טקסט מציגה טכניקה אוטומטית לניתוח והצגת נתוני טקסט לא מובנים עבור מדדים איכותיים. שקול לקבל מידע בר-פעולה מכל אחד מדיה חברתית פוסט, דואר אלקטרוני, הודעת צ'אט, כרטיס הנפקה וסקר.
ניתוח טקסט מאפשר לחברה שלך לגלות יותר על מה שהלקוחות אומרים, חושבים ומרגישים בזמן שהם מקיימים אינטראקציה עם המוצרים והשירותים שלך.
בפוסט זה נסתכל מקרוב על ניתוח טקסט, איך זה עובד, ההבדלים בין ניתוח טקסט לכריית טקסט, כמו גם היתרונות שלה, מקרי שימוש, אתגרים ועוד הרבה יותר.
אז מה זה ניתוח טקסט?
ניתוח טקסט הוא שיטה להפקת משמעות מנתונים לא מובנים, כגון תקשורת כתובה וטקסט, על מנת לאמוד גורמים כמו משוב משתמשים, דעות צרכנים, דירוגי מוצרים ומדדים אחרים.
זו שיטה להפיכת הרבה נתונים לא מובנים למשהו שניתן ללמוד, במילים אחרות.
כאשר מנתחים מאמרים, ציוצים, פוסטים במדיה חברתית, ביקורות, הערות וסוגים אחרים של כתיבה, חברות רבות משתמשות בניתוח טקסט כדי ליישם טכניקות למידת מכונה ואלגוריתמים כדי לחלץ משמעות ולאסוף מידע.
סוגי ניתוח טקסטים
לא כל ניתוח הטקסט נוצר שווה. ניתוח טקסט, כמו התחום הרחב יותר של ניתוח עסקי, ניתן לחלק למספר תחומים על סמך תפקוד ותוצאות. טכניקות ניתוח טקסט מסווגות בדרך כלל לשלוש קבוצות:
ניתוח תיאורי
נהלי ניתוח טקסט באזור זה מתמקדים בדיווח. הנתונים נלקחים מטקסט לא מובנה, ניתנת בצורה לוגית, ונבדקים לאיתור מגמות. ניתן לקשר נושאים ונושאים בסיסיים יחד כדי להציע תצוגה ברורה יותר של מצב הרוח הכולל של המשתמש, דפוסי קניות ועוד לאורך זמן.
אנליטי חזוי
ניתוח חזוי מתמקד בהקרנת התרחשויות עתידיות. חומר לא מובנה נלכד ומנתח בניתוח טקסט חזוי תוך מחשבה על תוצאה סופית זו.
צורת ניתוח זו מסייעת לחברות לייצר תחזיות מדויקות לניהול מלאי, התנהגות רכישה ואפילו הימנעות מסיכונים.
שימוש בכרטיסי תמיכת לקוחות פתוחים כדי לזהות את המספר האופטימלי של עובדים לשמירה על כוננות עבור סוג מסוים של סיוע הוא דוגמה ליישום של ניתוח חזוי בסביבת מרכז קשר.
ניתוח מרשם
ניתוח טקסט יכול גם להיות מחייב על ידי סיוע בפיתוח תוכנית גיבוי להתרחשויות עתידיות מסוימות. סוג זה של גישה אנליטית משתמשת בניתוח חזוי כדי לספק מידע טוב יותר על הערכות.
בגלל התועלת המובנית של ניתוח מסוג זה, בין אם טקסט או אחר, הוא מועדף לעתים קרובות בקרב מנהלי חברות המנסים להגדיל את נתח השוק של המותג שלהם.
ניתוח טקסט מול כריית טקסט
כדי להבין באמת ניתוח טקסט, עליך להכיר גם כריית טקסט ועיבוד שפה טבעית. כריית טקסט שואבת מידע מכמויות אדירות של נתונים לא מובנים.
ללא טכניקה זו, תצטרך לסנן באופן ידני קלט טקסטואלי ולקבוע אם הם באיכות גבוהה. לאחר חילוץ נתונים אלה לנתונים מובנים, ניתן להעריך אותם כדי לחשוף תובנות חשובות.
ניתוח טקסט יכול להפיק דוחות, להדגיש מגמות מעניינות ולתת לחברות כלים חדשים לקבל החלטות מונחות נתונים.
שיטות עיבוד שפה טבעיות נמצאות בשימוש נרחב בכריית טקסט וניתוח טקסט. זה סוג של בינה מלאכותית מסוגל להמיר שפה אנושית לפורמט קריא במחשב.
משתמש הקצה אינו נדרש לדעת מילות מפתח או תחביר מסוימות על מנת שהמחשב בצד השני יפרש את בקשתו. במקום זאת, עיבוד השפה הטבעית משתלט.
טכנולוגיה זו משתמשת במודל כדי ללמוד מהנתונים המסופקים לה. הדיוק והרלוונטיות של התובנות שלו גדלות עם הזמן, שהיא צורה של למידת מכונה התהליך.
איך ניתוח טקסט עובד?
שיטת ניתוח הטקסט מתחילה באיסוף של כמויות אדירות של נתוני טקסט. בהתאם לרוחב הפרויקט שלך ולמשאבים הזמינים, אתה יכול להפיק מהערות במדיה החברתית, תוכן אתר אינטרנט, ספרים, סקרים מאורגנים, משוב או רישומי טלפון.
אתה יכול לעבוד עם אוסף נתונים בודד או לבחון משאבים מצטברים רבים. מערכת ניתוח הטקסט יכולה לכלול גם כלים לכריית טקסט המאפשרים לה להתחיל למיין נתונים אלו.
בנסיבות מסוימות, תוכל לשלב שתי שיטות או יותר כדי להשיג את מערכי הנתונים שחולצו הדרושים לאיתור מידע רלוונטי. פירוק הביטוי, אסימונים של הטקסט והתאמה אישית של השפה הם כולם דוגמאות למה שקורה בשלב זה של התהליך.
יכולת עיבוד השפה הטבעית של התוכנה יכולה לשנות את הנתונים במגוון דרכים, כגון תיוג, קיבוץ וסיווג שלהם. ניתן לבצע את השלב הבא עבור כלי ניתוח הטקסט כאשר מסתיים העיבוד הבסיסי, ברמה נמוכה.
טכניקה זו משמשת לעתים קרובות לעשות ניתוח הסנטימנט על אצווה של נתונים. הפלטפורמה יכולה לקבוע את רמת שביעות הרצון של הלקוח, את הנושאים מהם הם מתלהבים ומשוב משמעותי על חווית הלקוח. כדי לברר את המסר האמיתי הכלול בטקסט, הוא מנתח את הדקדוק וההקשר שמסביב.
העסק שלך יכול להשתמש בניתוח טקסט כדי לכרות מערכי נתונים גדולים שאי אפשר להעריך באופן ידני לנתוני מחקר שימושיים.
ניתן להשתמש במידע זה כדי להנחות פיתוח מוצר, הקצאת תקציב, נוהלי שירות לקוחות, יוזמות שיווק ומספר פונקציות אחרות.
אתה רק צריך להיות מעורב בהתחלה כדי לפתח את מודל הלמידה ולספק למערכת מקורות נתונים, ואז בסוף לתאר כיצד ניתוח טקסט טיפל בנתונים מכיוון שרוב התהליך הזה הוא אוטומטי.
טכניקות ניתוח טקסט
קיבוץ מילים
אוסף של מילים יכול לעתים קרובות לתת יותר תובנה מאשר ביטוי בודד. לדוגמה, אם תרכיב את הביטויים "הוצאות", "יקר" ו"חודשי", סביר להניח שלקוחות רבים מאמינים שהעלויות החודשיות עבור אחד מהמוצרים או השירותים שלך יקרות מדי. עם זאת, אתה תמיד יכול להציג את ההערות האישיות כדי לראות מקרוב.
תדירות מילים
זוהי ניתוח טקסט בבסיסו הבסיסי ביותר, כאשר נושאים (למשל, תמחור, שירות, חשבון וכו') מסומנים ומדורגים בהתאם לתדירות ההתייחסות אליהם. זה מועיל למציאת נושאים וקשיים תכופים שצצים בקרב המבקרים שלך.
ניתוח הסנטימנט
ניתוח סנטימנטים היא שיטה המשמשת בעיבוד שפה טבעית (NLP) המאפשרת למשתמשים להעריך את חומרת המשוב על סמך השימוש במונחים חיוביים, שליליים וניטראליים וכן הסנטימנט הקשור לביטויים בשימוש תכוף.
כעת אתה מבין את התדירות והקיבוץ של ביטויים מסוימים הודות לאסטרטגיות הקודמות, אך האם המשוב הזה חיובי, לא חיובי או ניטרלי?
השגת תובנה לגבי סנטימנט לא אמורה להוות בעיה אם יש לך את המכשיר הנכון שכן, למרבה המזל, הצרכנים שלך נוטים לחלוק את דעותיהם בנושאים שאכפת להם מהם.
סיווג טקסט
זוהי טכנולוגיית ה-NLP (עיבוד שפה טבעית) המועילה ביותר מכיוון שהיא בלתי תלויה בשפה. הוא יכול למיין, לסדר ולפלח כמעט כל נתונים. סיווג טקסט מאפשר להקצות לנתונים לא מובנים תגים או קטגוריות שנקבעו מראש.
סיווג טקסט כולל ניתוח סנטימנטים, מודלים של נושאים, שפה וזיהוי כוונות.
דוגמנות נושא
דוגמנות נושאים מסייעת בסיווג חומרים על בסיס נושאים מסוימים. דוגמנות נושאים פחות מותאמת אישית ועוזרת לעכל טקסטים מגוונים ורעיונות מופשטים שחוזרים על עצמם. נושא קטגוריות דוגמנות ומקצה אחוז או ספירה של מילים בכל טקסט לנושא מסוים.
זיהוי ישויות בשם
זיהוי ישויות בשם מסייע בזיהוי שמות עצם במערכות נתונים. שקול שמספרים שלפניהם 'INR' הם כספיים; באופן דומה, "גברת." או "מר." או "גברת." ואחריה מילה אחת או יותר הוא ככל הנראה שמו של אדם.
הבעיה העיקרית היא שבעוד ששמות עצם מסוימים מתארים קטגוריות מפתח כמו מיקום גיאוגרפי, שם או ערך כספי, אחרים לא, מה שגורם לבלבול רב.
הטבות
- לסייע לארגונים בהבנת מגמות הלקוחות, ביצועי המוצר ואיכות השירות. זה מוביל לקבלת החלטות מהירה יותר, מידע עסקי משופר, פרודוקטיביות גבוהה יותר וחיסכון בעלויות.
- עוזר לממשלות ולישויות פוליטיות לקבל החלטות על ידי הכרת מגמות ועמדות רחבות בחברה.
- מאפשר לחוקרים לנפות במהירות כמות גדולה של חומר קיים מראש, ולחלץ את מה שרלוונטי למחקר שלהם. זה מזרז את ההתקדמות המדעית.
- על ידי סיווג מידע דומה, תוכל לשפר את מערכות ההמלצה על תוכן משתמשים.
- גישות ניתוח טקסט מסייעות בשיפור מנועי החיפוש ומערכות אחזור מידע, וכתוצאה מכך מהיר יותר חוויות משתמש.
מקרי שימוש
ניתוח מדיה חברתית
מלבד היותה אמצעי להישאר מחובר, המדיה החברתית התפתחה גם לפלטפורמה למיתוג ושיווק. לקוחות משוחחים על החברות האהובות עליהם ומשתפים את החוויות שלהם ברשתות החברתיות.
שימוש בכלי ניתוח טקסטים לניתוח סנטימנטים על נתוני מדיה חברתית עוזר לזהות את הרגשות החיוביים והשליליים של משתמשים כלפי מוצרים/שירותים, כמו גם את ההשפעה והיחסים של חברות עם הצרכנים שלהן.
יתר על כן, ניתוח מדיה חברתית יכול לעזור לחברות ליצור אמון עם הלקוחות שלהן.
שיווק ומכירות
חיפוש חיפוש הוא הסיוט הגרוע ביותר של איש מכירות. צוותי מכירות עושים כל ניסיון להגדיל את המכירות והביצועים. כלים לניתוח טקסט הופכים את העבודה הידנית הזו לאוטומטית תוך מתן תובנות חיוניות ורלוונטיות לטיפוח השיווק.
צ'אטבוטים משמשים כדי לענות לפניות צרכנים בזמן אמת. ניתוח הנתונים הללו מסייע לצוות המכירות לחזות את הסיכוי של צרכן לרכוש מוצר, לבצע שיווק ופרסום יעדים ולבצע שיפורים במוצר.
בינה עסקית
עסקים יכולים להשתמש בניתוח נתונים כדי לקבוע "מה קורה?" אבל נאבקים לקבוע "למה זה קורה?"
יישומי ניתוח טקסט מסייעים לארגונים לחלץ הקשר מנתונים מספריים ולהנמק מדוע תרחיש התרחש, מתרחש או עשוי להתרחש בעתיד.
לדוגמה, מגוון דברים משפיעים על ביצועי המכירות. בעוד שניתוח נתונים מספק נתונים מספריים, גישות ניתוח טקסט יכולות לעזור לקבוע מדוע יש ירידה או זינוק בביצועים.
סיכום
ניתוח טקסט מאפשר לעסקים לזהות מידע שימושי ממגוון רחב של מקורות נתונים, החל מבקשות לשירות לקוחות ועד לאינטראקציות במדיה חברתית.
ניתוח טקסט יכול למצוא דפוסים, מגמות ותובנות ניתנות לפעולה על ידי שילוב של תוצאות ניתוח טקסט ושימוש בכלי בינה עסקית כדי להמיר את הנתונים הסטטיסטיים לדוחות והמחשות קלות להבנה.
לאחר הערכת הערות לקוחות או סקירת התוכן של בקשות תמיכת לקוחות עם כלי ניתוח טקסט, אתה יכול להשתמש בניתוח טקסט כדי לעזור לך לחשוף סיכויים לשיפור ולהתאים את המוצר או השירות שלך לדרישות ולציפיות של הלקוח שלך.
השאירו תגובה