あなたの会社は、クライアント、消費者、労働者、ベンダーなどからの入力を含む複数のデータ ソースにアクセスできます。 この非構造化データは、カスタマー エクスペリエンスの目標を達成するための鍵を握っていますが、それを正しく評価するには、専門的なソリューションが必要です。
テキスト分析テクノロジは、定性的な測定のために非構造化テキスト データを分析および表示するための自動化された手法を提供します。 あらゆる場所から実用的な情報を受け取ることを検討してください。 ソーシャルメディア 投稿、メール、チャット メッセージ、チケットの発行、およびアンケート。
テキスト分析を使用すると、企業は、顧客が商品やサービスとやり取りする際に何を話し、考え、感じているかについてより多くのことを発見できます。
この投稿では、テキスト分析、その仕組み、テキスト分析とテキスト マイニングの違い、およびその利点、ユース ケース、課題などについて詳しく見ていきます。
では、テキスト分析とは何でしょうか?
テキスト分析は、ユーザーのフィードバック、消費者の意見、製品の評価、その他の指標などの要素を測定するために、書面によるコミュニケーションやテキストなどの非構造化データから意味を導き出す方法です。
つまり、大量の非構造化データを研究可能なものに変換する方法です。
記事、ツイート、ソーシャル メディアの投稿、レビュー、コメント、およびその他の種類の書き込みを分析する場合、多くの企業はテキスト分析を使用して機械学習の手法とアルゴリズムを適用し、意味を抽出して情報を収集します。
テキスト分析の種類
すべてのテキスト分析が同じように作成されるわけではありません。 ビジネス分析のより広い領域と同様に、テキスト分析は、機能と結果に基づいていくつかの領域に分けることができます。 テキスト分析手法は通常、次の XNUMX つのグループに分類されます。
記述分析
この分野のテキスト分析手順は、レポートを中心にしています。 データは構造化されていないテキストから取得され、論理形式が与えられ、傾向が調べられます。 トピックと基本的なテーマをリンクして、全体的なユーザーの気分、買い物のパターンなどを時間の経過とともにより明確に把握できます。
予測分析
予測分析 将来の出来事を予測することに焦点を当てています。 この最終結果を念頭に置いて、構造化されていない資料が予測テキスト分析でキャプチャおよび分析されます。
この形式の分析は、企業が在庫管理、購買行動、さらにはリスク回避のための正確な予測を作成するのに役立ちます。
未解決のカスタマー サポート チケットを使用して、特定の専門的な支援のためにオンコールを維持するのに最適な従業員数を特定することは、コンタクト センター環境における予測分析の適用例です。
規範的分析
テキスト分析は、特定の将来の出来事に対するバックアップ計画の開発を支援することにより、規範的なものになる可能性もあります. この種の分析アプローチでは、予測分析を使用して評価をより適切に通知します。
このタイプの分析は、テキストであろうとなかろうと、固有の有用性があるため、ブランドの市場シェアを拡大しようとしている企業の幹部の間で頻繁に好まれています。
テキスト分析とテキスト マイニング
テキスト分析を真に理解するには、テキスト マイニングと自然言語処理にも精通している必要があります。 テキスト マイニングは、膨大な量の非構造化データから情報を抽出します。
この手法がなければ、テキスト入力を手動で選別し、それらが高品質かどうかを判断する必要があります。 このデータが構造化データに抽出されると、それを評価して貴重な洞察を明らかにすることができます。
テキスト分析は、レポートを生成し、興味深い傾向を強調し、データ駆動型の意思決定を行うための新しいツールを企業に提供します。
自然言語処理の手法は、テキスト マイニングやテキスト分析で広く使用されています。 のタイプです 人工知能 人間の言葉をコンピューターで読み取り可能な形式に変換することができます。
エンド ユーザーは、相手側のコンピューターが要求を解釈するために、特定のキーワードや構文を知っている必要はありません。 代わりに、自然言語処理が引き継ぎます。
このテクノロジーでは、モデルを使用して、提供されたデータから学習します。 その洞察の正確さと関連性は、時間とともに成長します。 機械学習 プロセス。
テキスト分析はどのように機能しますか?
テキスト分析手法は、膨大な量のテキスト データの収集から始まります。 プロジェクトの範囲と利用可能なリソースに応じて、ソーシャル メディアのコメント、Web サイトのコンテンツ、書籍、組織化された調査、フィードバック、または電話記録から引き出すことができます。
単一のデータ コレクションを操作することも、多数の集約されたリソースを調べることもできます。 テキスト分析システムには、このデータの並べ替えを開始できるテキスト マイニング ツールを含めることもできます。
特定の状況では、XNUMX つ以上の方法を組み合わせて、関連情報の検索に必要な抽出データ セットを取得する場合があります。 フレーズの分割、テキストのトークン化、言語のカスタマイズはすべて、プロセスのこの段階で行われることの例です。
ソフトウェアの自然言語処理機能により、ラベル付け、グループ化、分類など、さまざまな方法でデータを変更できます。 基本的な低レベルの処理が終了すると、テキスト分析ツールの次の段階に進むことができます。
このテクニックは、以下の目的で頻繁に使用されます 感情分析 データのバッチで。 このプラットフォームは、クライアントの満足度、彼らが熱心に取り組んでいるテーマ、顧客体験に関する重要なフィードバックを判断できます。 テキスト内に含まれる真のメッセージを確認するために、文法と周囲のコンテキストを分析します。
ビジネスでは、テキスト分析を使用して、有用な研究データを手動で評価することが不可能な大規模なデータ セットをマイニングできます。
この情報は、製品開発、予算配分、顧客サービスの実践、マーケティング イニシアチブ、およびその他の多くの機能をガイドするために利用できます。
このプロセスの大部分は自動化されているため、最初に学習モデルを開発し、システムにデータ ソースを提供し、最後にテキスト分析がどのようにデータを処理したかを説明するだけで済みます。
テキスト分析手法
単語のグループ化
多くの場合、単語の集まりは、単一のフレーズよりも多くの洞察を与えてくれます。 たとえば、「費用」、「高価」、「毎月」というフレーズを組み合わせると、多くのクライアントが、製品またはサービスのいずれかの月額費用が高すぎると考えていると合理的に推測できます. ただし、個々のコメントをいつでも表示して、詳しく見ることができます。
単語の頻度
これは最も基本的なテキスト分析であり、主題 (価格設定、サービス、アカウントなど) が集計され、それらが参照される頻度に応じてランク付けされます。 これは、訪問者の間で発生する頻繁なテーマや問題をすばやく見つけるのに役立ちます。
感情分析
感情分析は、自然言語処理 (NLP) で使用される方法であり、ユーザーは、肯定的、否定的、中立的な用語の使用、および頻繁に使用されるフレーズに関連する感情に基づいて、フィードバックの深刻度を評価できます。
これまでの戦略のおかげで、特定のフレーズの頻度とグループ化を理解できましたが、このフィードバックは好意的ですか、好ましくないですか、それとも中立ですか?
幸いなことに、消費者は自分が深く関心を持っている問題について意見を共有する傾向があるため、適切な手段が整っていれば、センチメントに関する洞察を得ることは問題になりません。
テキスト分類
言語に依存しないため、最も有利な NLP (自然言語処理) テクノロジです。 ほぼすべてのデータを並べ替え、整理、およびセグメント化できます。 テキストの分類により、非構造化データに事前定義されたタグまたはカテゴリを割り当てることができます。
テキストの分類には、感情分析、トピック モデリング、言語、および意図の識別が含まれます。
トピックモデリング
トピック モデリングは、特定のテーマに基づく資料の分類に役立ちます。 トピック モデリングはあまり個人化されておらず、さまざまなテキストや抽象的な繰り返しのアイデアを消化するのに役立ちます。 サブジェクト モデリング カテゴリを作成し、各テキスト内の単語のパーセンテージまたはカウントを特定のトピックに割り当てます。
名前付きエンティティの認識
名前付きエンティティの認識 データセット内の名詞の識別を支援します。 「INR」が前に付いている数字は通貨であると考えてください。 同様に、「さん」。 または「さん」 または「ミセス」 XNUMX つ以上の大文字の単語が続く場合は、人の名前である可能性が最も高いです。
主な問題は、特定の名詞が地理的な場所、名前、または金銭的価値などの主要なカテゴリを説明している一方で、そうでない名詞があり、多くの混乱を引き起こしていることです.
福利厚生
- 組織が顧客の傾向、製品のパフォーマンス、およびサービスの品質を理解するのを支援します。 これにより、意思決定の迅速化、ビジネス情報の改善、生産性の向上、およびコストの削減が実現します。
- 政府や政治団体が社会の幅広い傾向や態度を知ることで意思決定を行うのに役立ちます。
- 学者が大量の既存の資料をすばやくふるいにかけ、研究に関連するものを抽出できるようにします。 これにより、科学の進歩が加速します。
- 類似した情報を分類することで、ユーザー コンテンツ レコメンデーション システムを改善できます。
- テキスト分析アプローチは、検索エンジンと情報検索システムの改善に役立ち、結果としてより迅速に ユーザー体験.
ユースケース
ソーシャルメディア分析
ソーシャル メディアは、つながりを維持する手段であるだけでなく、ブランディングとマーケティングのプラットフォームにも進化しています。 顧客はお気に入りの企業についてチャットし、ソーシャル メディアで経験を共有します。
テキスト分析ツールを使用してソーシャル メディア データのセンチメント分析を行うと、製品/サービスに対するユーザーのポジティブな感情とネガティブな感情、および企業と消費者との影響と関係を特定するのに役立ちます。
さらに、ソーシャル メディア分析は、企業が顧客との信頼を築くのに役立ちます。
セールス&マーケティング
見込み顧客を探すことは、営業担当者にとって最悪の悪夢です。 販売チームは、販売と業績を向上させるためにあらゆる試みを行います。 テキスト分析ツールは、この手作業を自動化し、マーケティングを促進するために不可欠で関連性のある洞察を提供します。
チャットボットは、消費者の問い合わせにリアルタイムで応答するために使用されます。 このデータを分析することは、販売スタッフが消費者が製品を購入する可能性を予測し、ターゲット マーケティングと広告を行い、製品を改善するのに役立ちます。
ビジネス·インテリジェンス
企業はデータ分析を使用して、「何が起こっているか」を判断できます。 しかし、「なぜこれが起こっているのか」を判断するのに苦労しています。
テキスト分析アプリケーションは、組織が数値データからコンテキストを抽出し、シナリオが発生した、発生している、または将来発生する可能性がある理由を推論するのに役立ちます.
たとえば、さまざまなことが販売実績に影響を与えます。 データ分析は数値を提供しますが、テキスト分析アプローチは、パフォーマンスの低下や急上昇の原因を特定するのに役立ちます。
まとめ
テキスト分析により、企業は顧客サービスのリクエストからソーシャル メディアでのやり取りまで、幅広いデータ ソースから有用な情報を特定できます。
テキスト分析では、テキスト分析の結果を組み合わせ、ビジネス インテリジェンス ツールを使用して統計をわかりやすいレポートと視覚化に変換することで、パターン、傾向、および実用的な洞察を見つけることができます。
テキスト分析ツールを使用して顧客のコメントを評価したり、顧客サポート要求の内容を確認したりした後、テキスト分析を使用して、改善の可能性を明らかにし、製品やサービスを顧客の要件や期待に合わせて調整することができます。
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