ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಗ್ರಾಹಕರು, ಗ್ರಾಹಕರು, ಕೆಲಸಗಾರರು, ಮಾರಾಟಗಾರರು ಮತ್ತು ಇತರರಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಹೊಂದಿರುವ ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ವಿಶೇಷ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದರಿಂದ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್, ಇಮೇಲ್, ಚಾಟ್ ಸಂದೇಶ, ಟಿಕೆಟ್ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆ.
ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಮ್ಮ ಸರಕು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ ಗ್ರಾಹಕರು ಏನು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಅದರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನಾವು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದರೇನು?
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಲಿಖಿತ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸಾಕಷ್ಟು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದಾದಂತೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಲೇಖನಗಳು, ಟ್ವೀಟ್ಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು, ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ರೀತಿಯ ಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ, ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಗಳು
ಎಲ್ಲಾ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ವ್ಯವಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಶಾಲ ಕ್ಷೇತ್ರದಂತೆ, ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ:
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಸುತ್ತ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ತಾರ್ಕಿಕ ರೂಪವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಮನಸ್ಥಿತಿ, ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ನೋಟವನ್ನು ನೀಡಲು ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಥೀಮ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆ, ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯ ಸಹಾಯಕ್ಕಾಗಿ ಆನ್-ಕಾಲ್ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮುಕ್ತ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಂಪರ್ಕ ಕೇಂದ್ರದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅನ್ವಯದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಬ್ಯಾಕ್ಅಪ್ ಯೋಜನೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಸಹ ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಂತರ್ಗತ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಇನ್ನಾವುದೇ ಆಗಿರಲಿ, ತಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಂಪನಿಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಲ್ಲಿ ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ Vs ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಗ್ರಹಿಸಲು, ನೀವು ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿರಬೇಕು. ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರವಿಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಪಠ್ಯದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದಾಗಿವೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಒಮ್ಮೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಗೆ ಹೊರತೆಗೆದ ನಂತರ, ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಓದಬಲ್ಲ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಕೆಲವು ಕೀವರ್ಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ತನಗೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅದರ ಒಳನೋಟಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನವು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಸಂಗ್ರಹದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ನ ವಿಸ್ತಾರ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ನೀವು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು, ವೆಬ್ಸೈಟ್ ವಿಷಯ, ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಸಂಘಟಿತ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಫೋನ್ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಸೆಳೆಯಬಹುದು.
ನೀವು ಒಂದೇ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಪಠ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಒಡೆಯುವುದು, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಎಲ್ಲಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು. ಮೂಲಭೂತವಾದ, ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಾಗ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಕ್ಕಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಡೇಟಾದ ಬ್ಯಾಚ್ನಲ್ಲಿ. ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ತೃಪ್ತಿಯ ಮಟ್ಟ, ಅವರು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿರುವ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇದಿಕೆಯು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯದ ಒಳಗೆ ಇರುವ ನಿಜವಾದ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಇದು ವ್ಯಾಕರಣ ಮತ್ತು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
ಉಪಯುಕ್ತ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಬಜೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರೈಸಲು ನೀವು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಬಹುಪಾಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಗಳು
ಪದಗಳ ಗುಂಪು
ಪದಗಳ ಸಂಗ್ರಹವು ಒಂದೇ ಪದಗುಚ್ಛಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು "ವೆಚ್ಚಗಳು," "ದುಬಾರಿ" ಮತ್ತು "ಮಾಸಿಕ" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಮಾಸಿಕ ವೆಚ್ಚಗಳು ತುಂಬಾ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅನೇಕ ಗ್ರಾಹಕರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನೀವು ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಲು ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
ಪದಗಳ ಆವರ್ತನ
ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತವಾದ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಷಯಗಳು (ಉದಾ, ಬೆಲೆ, ಸೇವೆ, ಖಾತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಅವುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಂದರ್ಶಕರಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಥೀಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಧನಾತ್ಮಕ, ಋಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥ ಪದಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಗಂಭೀರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುವ ಪದಗುಚ್ಛಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಭಾವನೆಯಾಗಿದೆ.
ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಗುಂಪನ್ನು ನೀವು ಈಗ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ, ಆದರೆ ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆಯೇ, ಪ್ರತಿಕೂಲವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ?
ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್ ನಿಮಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ಅವರು ಆಳವಾಗಿ ಕಾಳಜಿವಹಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕುರಿತು ತಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಲವು ತೋರುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಭಾವನೆಯ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಇದು ಭಾಷೆ-ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಅನುಕೂಲಕರವಾದ NLP (ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಿಸಬಹುದು. ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣವು ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಷಯದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕಡಿಮೆ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತ ಮರುಕಳಿಸುವ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಜೀರ್ಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಷಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಅಥವಾ ಪದಗಳ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಎಂಟಿಟಿ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿದೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಾಮಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 'INR' ಮುಂಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ವಿತ್ತೀಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ; ಅದೇ ರೀತಿ, "ಶ್ರೀಮತಿ." ಅಥವಾ "ಶ್ರೀ." ಅಥವಾ "ಶ್ರೀಮತಿ." ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ದೊಡ್ಡ ಪದಗಳ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರು.
ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಕೆಲವು ನಾಮಪದಗಳು ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳ, ಹೆಸರು ಅಥವಾ ವಿತ್ತೀಯ ಮೌಲ್ಯದಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿದರೆ, ಇತರರು ಇದನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು ಗೊಂದಲವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸೇವೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ. ಇದು ವೇಗವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಸುಧಾರಿತ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಹಿತಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಉಳಿತಾಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಮಾಜದಲ್ಲಿನ ವಿಶಾಲವಾದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸರ್ಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ರಾಜಕೀಯ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ವಿದ್ವಾಂಸರು ತಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಪಟ್ಟದ್ದನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ, ಪೂರ್ವ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳ ಮೂಲಕ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಶೋಧಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಷಯ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
- ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಗಳು.
ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವ ಸಾಧನವಾಗಿರುವುದರ ಹೊರತಾಗಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವು ಬ್ರ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ಗೆ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ನೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳ ಕುರಿತು ಚಾಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು/ಸೇವೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಕೆಟ್ಟ ದುಃಸ್ವಪ್ನವಾಗಿದೆ. ಮಾರಾಟ ತಂಡಗಳು ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪೋಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವಾಗ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಕರಗಳು ಈ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಚಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮಾರಾಟ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಗುರಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು.
ಉದ್ಯಮ ಚತುರತೆ
ವ್ಯಾಪಾರಗಳು "ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ?" ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಆದರೆ "ಇದು ಏಕೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ?" ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹೋರಾಟ
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶವು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸಿದೆ, ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳು ಮಾರಾಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿತ ಅಥವಾ ಸ್ಪೈಕ್ ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಸೇವಾ ವಿನಂತಿಗಳಿಂದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂವಹನಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಗುಪ್ತಚರ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.
ಗ್ರಾಹಕರ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ವಿನಂತಿಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ, ಸುಧಾರಣೆಯ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನೀವು ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ