სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
თქვენს კომპანიას აქვს წვდომა მონაცემთა რამდენიმე წყაროზე, რომელიც შეიცავს კლიენტების, მომხმარებლების, მუშაკების, მოვაჭრეების და სხვათა შეყვანას. ამ არასტრუქტურირებულ მონაცემს აქვს გასაღები თქვენი მომხმარებლის გამოცდილების მიზნების მისაღწევად, მაგრამ მისი წარმატებით შეფასება მოითხოვს სპეციალისტების გადაწყვეტილებებს.
ტექსტის ანალიტიკის ტექნოლოგია წარმოგიდგენთ ავტომატიზირებულ ტექნიკას არასტრუქტურირებული ტექსტის მონაცემების ანალიზისა და ჩვენების ხარისხობრივი ზომებისთვის. იფიქრეთ ყველასგან ქმედითი ინფორმაციის მიღებაზე სოციალური მედია პოსტი, ელფოსტა, ჩატის შეტყობინება, ბილეთის გაცემა და გამოკითხვა.
ტექსტის ანალიტიკა საშუალებას აძლევს თქვენს კომპანიას, მეტი გაიგოს იმაზე, თუ რას ამბობენ მომხმარებლები, ფიქრობენ და გრძნობენ თქვენს საქონელთან და სერვისებთან ურთიერთობისას.
ამ პოსტში ჩვენ ყურადღებით დავაკვირდებით ტექსტის ანალიტიკას, როგორ მუშაობს იგი, განსხვავებებს ტექსტის ანალიტიკასა და ტექსტის მოპოვებას შორის, ასევე მის უპირატესობებს, გამოყენების შემთხვევებს, გამოწვევებს და ბევრ სხვას.
მაშ, რა არის ტექსტის ანალიტიკა?
ტექსტის ანალიტიკა არის მეთოდი არასტრუქტურირებული მონაცემებიდან მნიშვნელობის მისაღებად, როგორიცაა წერილობითი კომუნიკაციები და ტექსტი, რათა შევაფასოთ ისეთი ფაქტორები, როგორიცაა მომხმარებლის გამოხმაურება, მომხმარებელთა მოსაზრებები, პროდუქტის რეიტინგები და სხვა მეტრიკა.
სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს არის მრავალი არასტრუქტურირებული მონაცემების შესასწავლად გადაქცევის მეთოდი.
სტატიების, ტვიტების, სოციალური მედიის პოსტების, მიმოხილვების, კომენტარების და სხვა ტიპის წერილების ანალიზისას, ბევრი ფირმა იყენებს ტექსტის ანალიტიკას, რათა გამოიყენოს მანქანური სწავლების ტექნიკა და ალგორითმები მნიშვნელობის ამოსაღებად და ინფორმაციის შეგროვებისთვის.
ტექსტის ანალიტიკის ტიპები
ყველა ტექსტის ანალიტიკა არ არის შექმნილი თანაბარი. ტექსტის ანალიტიკა, ისევე როგორც ბიზნეს ანალიტიკის უფრო ფართო სფერო, შეიძლება დაიყოს რამდენიმე სფეროდ ფუნქციისა და შედეგების მიხედვით. ტექსტის ანალიტიკის ტექნიკა ჩვეულებრივ იყოფა სამ ჯგუფად:
აღწერითი ანალიტიკა
ტექსტის ანალიტიკის პროცედურები ამ სფეროში ორიენტირებულია მოხსენების გარშემო. მონაცემები აღებულია არასტრუქტურირებული ტექსტიდან, მოცემულია ლოგიკური ფორმა და განიხილება ტენდენციებისთვის. თემები და ძირითადი თემები შეიძლება ერთმანეთთან იყოს დაკავშირებული, რათა უფრო მკაფიო ხედვა შესთავაზოს მომხმარებლის საერთო განწყობის, საყიდლების შაბლონებს და სხვა დროთა განმავლობაში.
Predictive ანალიტიკა
Predictive ანალიტიკა ორიენტირებულია მომავალი მოვლენების პროექციაზე. არასტრუქტურირებული მასალა აღირიცხება და ანალიზდება პროგნოზირებადი ტექსტის ანალიტიკაში ამ საბოლოო შედეგის გათვალისწინებით.
ანალიტიკის ეს ფორმა ეხმარება ფირმებს შექმნან ზუსტი პროგნოზები მარაგის მენეჯმენტის, შესყიდვების ქცევისა და რისკის თავიდან აცილების მიზნით.
მომხმარებელთა მხარდაჭერის ღია ბილეთების გამოყენება თანამშრომლების ოპტიმალური რაოდენობის დასადგენად გარკვეული სპეციალიზებული სახის დახმარებისთვის გამოძახების შესანარჩუნებლად არის პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოყენების მაგალითი საკონტაქტო ცენტრის გარემოში.
დანიშნულების ანალიტიკა
ტექსტის ანალიტიკა ასევე შეიძლება იყოს ინსტრუქციული, რომელიც დაეხმარება სარეზერვო გეგმის შემუშავებაში კონკრეტული მომავალი მოვლენებისთვის. ამ სახის ანალიტიკური მიდგომა იყენებს პროგნოზირებულ ანალიტიკას შეფასებების უკეთ ინფორმირებისთვის.
ამ ტიპის ანალიტიკის თანდაყოლილი სარგებლიანობის გამო, ტექსტით თუ სხვაგვარად, ის ხშირად უპირატესობას ანიჭებენ კომპანიის აღმასრულებლებს, რომლებიც ცდილობენ თავიანთი ბრენდის ბაზრის წილის გაზრდას.
ტექსტის ანალიტიკა ტექსტის მოპოვების წინააღმდეგ
ტექსტის ანალიტიკის ჭეშმარიტად გასაგებად, თქვენ ასევე უნდა იცოდეთ ტექსტის მოპოვება და ბუნებრივი ენის დამუშავება. ტექსტის მაინინგი ამოიღებს ინფორმაციას უზარმაზარი რაოდენობის არასტრუქტურირებული მონაცემებიდან.
ამ ტექნიკის გარეშე, თქვენ მოგიწევთ ხელით გადახედოთ ტექსტურ შეყვანებს და დაადგინოთ არის თუ არა ისინი მაღალი ხარისხის. მას შემდეგ, რაც ეს მონაცემები სტრუქტურირებულ მონაცემებში იქნება მოპოვებული, მისი შეფასება შესაძლებელია ღირებული შეხედულებების გამოსავლენად.
ტექსტის ანალიტიკას შეუძლია ანგარიშების გენერირება, საინტერესო ტენდენციების ხაზგასმა და კომპანიებს ახალი ინსტრუმენტების მიცემა, რათა მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები.
ბუნებრივი ენის დამუშავების მეთოდები ფართოდ გამოიყენება ტექსტის მაინინგისა და ტექსტის ანალიტიკაში. ეს არის ტიპი ხელოვნური ინტელექტი შეუძლია ადამიანის ენა გადაიყვანოს კომპიუტერისთვის წასაკითხ ფორმატში.
საბოლოო მომხმარებელს არ მოეთხოვება გარკვეული საკვანძო სიტყვების ან სინტაქსის ცოდნა, რათა მეორე ბოლოში მყოფმა კომპიუტერმა შეძლოს მათი მოთხოვნის ინტერპრეტაცია. ამის ნაცვლად, ბუნებრივი ენის დამუშავება იღებს.
ეს ტექნოლოგია იყენებს მოდელს, რომ ისწავლოს მასზე მიწოდებული მონაცემებიდან. მისი შეხედულებების სიზუსტე და შესაბამისობა დროთა განმავლობაში იზრდება, რაც მისი ერთ-ერთი ფორმაა მანქანა სწავლის პროცესში.
როგორ მუშაობს ტექსტის ანალიტიკა?
ტექსტის ანალიტიკის მეთოდი იწყება უზარმაზარი რაოდენობის ტექსტური მონაცემების შეგროვებით. თქვენი პროექტის სიგანისა და ხელმისაწვდომი რესურსებიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ გამოიყენოთ სოციალური მედიის კომენტარები, ვებგვერდის შინაარსი, წიგნები, ორგანიზებული გამოკითხვები, გამოხმაურება ან ტელეფონის ჩანაწერები.
თქვენ შეგიძლიათ იმუშაოთ მონაცემთა ერთ კოლექციასთან ან შეისწავლოთ მრავალი გაერთიანებული რესურსი. ტექსტის ანალიტიკის სისტემა ასევე შეიძლება შეიცავდეს ტექსტის მოპოვების ინსტრუმენტებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს მას დაიწყოს ამ მონაცემების დახარისხება.
გარკვეულ გარემოებებში, თქვენ შეგიძლიათ დააკავშიროთ ორი ან მეტი მეთოდი, რათა მიიღოთ ამოღებული მონაცემთა ნაკრები, რომელიც საჭიროა შესაბამისი ინფორმაციის მოსაძებნად. ფრაზის დაშლა, ტექსტის ტოკენიზაცია და ენის მორგება ყველა მაგალითია იმისა, თუ რა ხდება პროცესის ამ ეტაპზე.
პროგრამული უზრუნველყოფის ბუნებრივი ენის დამუშავების შესაძლებლობას შეუძლია შეცვალოს მონაცემები სხვადასხვა გზით, როგორიცაა მარკირება, დაჯგუფება და კატეგორიზაცია. ტექსტის ანალიტიკის ხელსაწყოს შემდეგი ეტაპი შეიძლება გადაიდგას, როდესაც ფუნდამენტური, დაბალი დონის დამუშავება დასრულდება.
ეს ტექნიკა ხშირად გამოიყენება გასაკეთებლად განწყობის ანალიზი მონაცემთა პარტიაზე. პლატფორმას შეუძლია განსაზღვროს კლიენტის კმაყოფილების დონე, ის საგნები, რომლებითაც ისინი ენთუზიაზმით არიან განწყობილნი და მნიშვნელოვანი გამოხმაურება მომხმარებელთა გამოცდილებაზე. ტექსტის შიგნით შემავალი ჭეშმარიტი გზავნილის დასადგენად, იგი აანალიზებს გრამატიკასა და მიმდებარე კონტექსტს.
თქვენს ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს ტექსტის ანალიტიკა მონაცემთა დიდი ნაკრების მოსაპოვებლად, რომელთა ხელით შეფასება შეუძლებელია კვლევის სასარგებლო მონაცემებისთვის.
ეს ინფორმაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროდუქტის შემუშავების, ბიუჯეტის განაწილების, მომხმარებელთა მომსახურების პრაქტიკის, მარკეტინგული ინიციატივებისა და რიგი სხვა ფუნქციების წარმართვისთვის.
თქვენ უბრალოდ უნდა ჩაერთოთ თავიდან სწავლის მოდელების შემუშავებაში და სისტემას მიაწოდოთ მონაცემთა წყაროები, შემდეგ კი ბოლოს აღწეროთ, თუ როგორ ამუშავებს ტექსტის ანალიტიკა მონაცემებს, რადგან ამ პროცესის უმეტესობა ავტომატიზირებულია.
ტექსტის ანალიტიკის ტექნიკა
სიტყვების დაჯგუფება
სიტყვების კრებულს ხშირად შეუძლია უფრო მეტი გაგება, ვიდრე ერთი ფრაზა. მაგალითად, თუ თქვენ აერთიანებთ ფრაზებს „ხარჯები“, „ძვირი“ და „თვიური“, შეიძლება გონივრულად ვივარაუდოთ, რომ ბევრი კლიენტი თვლის, რომ თქვენი ერთ-ერთი პროდუქტის ან მომსახურების ყოველთვიური ხარჯები ძალიან ძვირია. თუმცა, თქვენ ყოველთვის შეგიძლიათ ნახოთ ინდივიდუალური კომენტარები, რათა უფრო ახლოს ნახოთ.
სიტყვების სიხშირე
ეს არის ტექსტის ანალიტიკა მის ყველაზე ძირითადში, სადაც საგნები (მაგ., ფასები, მომსახურება, ანგარიში და ა.შ.) დათვლილია და წოდებულია მათი მითითების სიხშირის მიხედვით. ეს დაგეხმარებათ სწრაფად იპოვოთ ხშირი თემები და სირთულეები, რომლებიც წარმოიქმნება თქვენს სტუმრებს შორის.
სენტიმენტის ანალიზი
სენტიმენტების ანალიტიკა არის მეთოდი, რომელიც გამოიყენება ბუნებრივი ენის დამუშავებაში (NLP), რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეაფასონ გამოხმაურების სერიოზულობა დადებითი, უარყოფითი და ნეიტრალური ტერმინების გამოყენებაზე და ასევე ხშირად გამოყენებულ ფრაზებთან დაკავშირებული სენტიმენტების საფუძველზე.
თქვენ ახლა გესმით კონკრეტული ფრაზების სიხშირე და დაჯგუფება წინა სტრატეგიების წყალობით, მაგრამ არის ეს გამოხმაურება ხელსაყრელი, არახელსაყრელი ან ნეიტრალური?
სენტიმენტების გააზრება არ უნდა იყოს პრობლემა, თუ თქვენ გაქვთ სწორი ინსტრუმენტი, რადგან, თქვენთვის საბედნიეროდ, თქვენი მომხმარებლები მიდრეკილნი არიან გაუზიარონ თავიანთი მოსაზრებები საკითხებზე, რომლებიც მათ ღრმად აინტერესებთ.
ტექსტის კლასიფიკაცია
ეს არის ყველაზე მომგებიანი NLP (ნატურალური ენების დამუშავების) ტექნოლოგია, რადგან ის ენისგან დამოუკიდებელია. მას შეუძლია თითქმის ნებისმიერი მონაცემის დახარისხება, მოწყობა და სეგმენტირება. ტექსტის კატეგორიზაცია იძლევა არასტრუქტურირებულ მონაცემებს წინასწარ განსაზღვრული ტეგების ან კატეგორიების მინიჭების საშუალებას.
ტექსტის კატეგორიზაცია მოიცავს სენტიმენტების ანალიზს, თემის მოდელირებას, ენას და განზრახვის იდენტიფიკაციას.
თემის მოდელირება
თემის მოდელირება ხელს უწყობს მასალების კატეგორიზაციას გარკვეულ თემებზე დაყრდნობით. თემის მოდელირება ნაკლებად პერსონალიზებულია და ხელს უწყობს მრავალფეროვანი ტექსტების და აბსტრაქტული იდეების მონელებას. საგნების მოდელირება კატეგორიებს და თითოეულ ტექსტში სიტყვების პროცენტს ან რაოდენობას ანიჭებს გარკვეულ თემას.
სახელის სახელის აღიარება
სახელის სახელის აღიარება ეხმარება არსებითი სახელების ამოცნობაში მონაცემთა ნაკრებებში. ჩათვალეთ რიცხვები, რომლებსაც წინ უძღვის 'INR', როგორც ფულადი; ანალოგიურად, "ქალბატონი". ან "ბატონი". ან "ქალბატონი". რომელსაც მოსდევს ერთი ან მეტი დიდი სიტყვა, სავარაუდოდ, ადამიანის სახელია.
მთავარი საკითხი ისაა, რომ, სანამ ზოგიერთი არსებითი სახელი აღწერს ძირითად კატეგორიებს, როგორიცაა გეოგრაფიული მდებარეობა, სახელი ან ფულადი ღირებულება, სხვები არ აღწერენ, რაც იწვევს ბევრ დაბნეულობას.
უპირატესობები
- დაეხმარეთ ორგანიზაციებს მომხმარებელთა ტენდენციების, პროდუქტის მუშაობის და მომსახურების ხარისხის გაგებაში. ეს იწვევს გადაწყვეტილების უფრო სწრაფ მიღებას, გაუმჯობესებულ ბიზნეს ინფორმაციას, უფრო მაღალ პროდუქტიულობას და ხარჯების დაზოგვას.
- ეხმარება მთავრობებს და პოლიტიკურ სუბიექტებს გადაწყვეტილების მიღებაში საზოგადოების ფართო ტენდენციებისა და დამოკიდებულებების გაცნობით.
- საშუალებას აძლევს მკვლევარებს სწრაფად დაათვალიერონ წინასწარ არსებული მასალის დიდი რაოდენობა, ამოიღონ ის, რაც მათ შესწავლას ეხება. ეს აჩქარებს სამეცნიერო პროგრესს.
- მსგავსი ინფორმაციის კლასიფიკაციით, შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ მომხმარებლის კონტენტის სარეკომენდაციო სისტემები.
- ტექსტის ანალიტიკური მიდგომები ხელს უწყობს საძიებო სისტემების და ინფორმაციის მოპოვების სისტემების გაუმჯობესებას, რაც იწვევს უფრო სწრაფად მომხმარებლის გამოცდილება.
გამოყენების შემთხვევაში
სოციალური მედიის ანალიზი
გარდა იმისა, რომ სოციალური მედია არის დაკავშირებული დარჩენის საშუალება, ასევე გადაიქცა ბრენდინგისა და მარკეტინგის პლატფორმად. მომხმარებლები საუბრობენ თავიანთი საყვარელი კომპანიების შესახებ და უზიარებენ თავიანთ გამოცდილებას სოციალურ მედიაში.
ტექსტის ანალიტიკის ინსტრუმენტების გამოყენება სოციალური მედიის მონაცემებზე სენტიმენტების ანალიზის გასაკეთებლად გვეხმარება მომხმარებელთა დადებითი და უარყოფითი გრძნობების იდენტიფიცირებაში პროდუქციის/მომსახურების მიმართ, ასევე კომპანიების გავლენისა და ურთიერთობების დადგენაში მათ მომხმარებლებთან.
გარდა ამისა, სოციალური მედიის ანალიზს შეუძლია დაეხმაროს კომპანიებს შექმნან ნდობა მომხმარებლებთან.
გაყიდვები და მარკეტინგი
ძებნა გამყიდველის ყველაზე საშინელი კოშმარია. გაყიდვების გუნდები ყველა მცდელობას აკეთებენ გაყიდვებისა და შესრულების გაზრდის მიზნით. ტექსტის ანალიტიკის ხელსაწყოები ავტომატიზირებს ამ სახელმძღვანელოს სამუშაოს, ხოლო მარკეტინგის გასაუმჯობესებლად არსებით და შესაბამის შეხედულებებს იძლევა.
ჩატბოტები გამოიყენება მომხმარებელთა შეკითხვებზე რეალურ დროში საპასუხოდ. ამ მონაცემების ანალიზი ეხმარება გაყიდვების პერსონალს წინასწარ განსაზღვრონ მომხმარებლის მიერ პროდუქტის შეძენის შანსები, განახორციელონ მიზნობრივი მარკეტინგი და რეკლამა და გააუმჯობესონ პროდუქტი.
ბიზნეს დაზვერვის
ბიზნესს შეუძლია გამოიყენოს მონაცემთა ანალიზი, რათა დაადგინოს „რა ხდება?“ მაგრამ იბრძვით იმის დასადგენად, „რატომ ხდება ეს?
ტექსტის ანალიტიკის აპლიკაციები ეხმარება ორგანიზაციებს ციფრული მონაცემებიდან კონტექსტის ამოღებაში და იმის გარკვევაში, თუ რატომ მოხდა, ხდება ან შეიძლება მომავალში მოხდეს სცენარი..
მაგალითად, სხვადასხვა რამ გავლენას ახდენს გაყიდვების შესრულებაზე. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა ანალიზი იძლევა ციფრულ ციფრებს, ტექსტის ანალიტიკის მიდგომები დაგეხმარებათ იმის დადგენაში, თუ რატომ არის შემცირებული ან მკვეთრი შესრულება.
დასკვნა
ტექსტის ანალიტიკა საშუალებას აძლევს ბიზნესს ამოიცნონ სასარგებლო ინფორმაცია მონაცემთა ფართო სპექტრიდან, მომხმარებელთა მომსახურების მოთხოვნიდან სოციალურ მედიასთან ურთიერთქმედებამდე.
ტექსტის ანალიტიკას შეუძლია მოძებნოს შაბლონები, ტენდენციები და ქმედითი შეხედულებები ტექსტის ანალიზის შედეგების კომბინაციით და ბიზნეს ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებით, რათა გადაიყვანოს სტატისტიკა ადვილად გასაგებ ანგარიშებად და ვიზუალიზაციად.
მომხმარებელთა კომენტარების შეფასების ან მომხმარებელთა მხარდაჭერის მოთხოვნების შინაარსის ტექსტის ანალიზის ხელსაწყოების განხილვის შემდეგ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ტექსტის ანალიტიკა, რათა დაგეხმაროთ გაუმჯობესების შანსების გამოვლენაში და თქვენი პროდუქტის ან სერვისის მორგება კლიენტის მოთხოვნებთან და მოლოდინებთან.
დატოვე პასუხი