귀하의 회사는 클라이언트, 소비자, 작업자, 공급업체 등의 입력이 포함된 여러 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다. 이 비정형 데이터는 고객 경험 목표를 달성하는 데 핵심적인 역할을 하지만 이를 성공적으로 평가하려면 전문 솔루션이 필요합니다.
텍스트 분석 기술은 질적 측정을 위해 구조화되지 않은 텍스트 데이터를 분석하고 표시하는 자동화된 기술을 제시합니다. 모든 사람으로부터 실행 가능한 정보를 받는 것을 고려하십시오. 소셜 미디어 게시, 이메일, 채팅 메시지, 티켓 발행 및 설문 조사.
텍스트 분석을 사용하면 고객이 제품 및 서비스와 상호 작용할 때 고객이 말하고 생각하고 느끼는 것에 대해 더 많이 발견할 수 있습니다.
이 게시물에서는 텍스트 분석, 작동 방식, 텍스트 분석과 텍스트 마이닝의 차이점, 이점, 사용 사례, 과제 등을 자세히 살펴보겠습니다.
그렇다면 텍스트 분석이란 무엇일까요?
텍스트 분석은 사용자 피드백, 소비자 의견, 제품 평가 및 기타 메트릭과 같은 요소를 측정하기 위해 서면 커뮤니케이션 및 텍스트와 같은 비정형 데이터에서 의미를 도출하는 방법입니다.
많은 비정형 데이터를 연구할 수 있는 것으로 변환하는 방법입니다.
기사, 트윗, 소셜 미디어 게시물, 리뷰, 댓글 및 기타 유형의 글을 분석할 때 많은 기업에서 텍스트 분석을 사용하여 기계 학습 기술과 알고리즘을 적용하여 의미를 추출하고 정보를 수집합니다.
텍스트 분석의 유형
모든 텍스트 분석이 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 보다 광범위한 비즈니스 분석 영역과 마찬가지로 텍스트 분석은 기능과 결과에 따라 여러 영역으로 나눌 수 있습니다. 텍스트 분석 기술은 일반적으로 세 그룹으로 분류됩니다.
기술 분석
이 영역의 텍스트 분석 절차는 보고를 중심으로 합니다. 구조화되지 않은 텍스트에서 데이터를 가져와 논리적 형식을 지정하고 추세를 조사합니다. 주제와 기본 테마를 함께 연결하여 시간 경과에 따른 전반적인 사용자 기분, 쇼핑 패턴 등을 보다 명확하게 볼 수 있습니다.
예측 분석
예측 분석 미래의 사건을 예측하는 데 중점을 둡니다. 이 최종 결과를 염두에 두고 예측 텍스트 분석에서 구조화되지 않은 자료를 캡처하고 분석합니다.
이러한 형태의 분석은 기업이 재고 관리, 구매 행동 및 위험 회피에 대한 정확한 예측을 생성하는 데 도움이 됩니다.
공개 고객 지원 티켓을 사용하여 특정 전문 지원을 위해 대기 상태를 유지하기 위한 최적의 직원 수를 식별하는 것은 컨택 센터 환경에서 예측 분석을 적용할 수 있는 예입니다.
규범 적 분석
또한 텍스트 분석은 미래의 특정 상황에 대한 백업 계획 개발을 지원함으로써 규범적일 수 있습니다. 이러한 종류의 분석 접근 방식은 예측 분석을 사용하여 평가에 더 나은 정보를 제공합니다.
텍스트든 아니든 이러한 유형의 분석은 본질적으로 유용하기 때문에 브랜드의 시장 점유율을 높이려는 회사 경영진 사이에서 자주 선호됩니다.
텍스트 분석 대 텍스트 마이닝
텍스트 분석을 제대로 이해하려면 텍스트 마이닝 및 자연어 처리에도 익숙해야 합니다. 텍스트 마이닝은 엄청난 양의 비정형 데이터에서 정보를 추출합니다.
이 기술이 없으면 텍스트 입력을 수동으로 선별하고 고품질인지 여부를 결정해야 합니다. 이 데이터가 구조화된 데이터로 추출되면 가치 있는 통찰력을 발견하기 위해 평가될 수 있습니다.
텍스트 분석은 보고서를 생성하고 흥미로운 추세를 강조 표시하며 기업에 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 새로운 도구를 제공할 수 있습니다.
자연어 처리 방법은 텍스트 마이닝 및 텍스트 분석에 널리 사용됩니다. 의 유형입니다 인공 지능 인간의 언어를 컴퓨터가 읽을 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다.
최종 사용자는 다른 쪽 컴퓨터가 요청을 해석하기 위해 특정 키워드나 구문을 알 필요가 없습니다. 대신 자연어 처리가 대신합니다.
이 기술은 모델을 사용하여 제공된 데이터에서 학습합니다. 통찰력의 정확성과 관련성은 시간이 지남에 따라 증가합니다. 기계 학습 프로세스.
텍스트 분석은 어떻게 작동합니까?
텍스트 분석 방법은 방대한 양의 텍스트 데이터를 수집하는 것에서 시작됩니다. 프로젝트의 범위와 사용 가능한 리소스에 따라 소셜 미디어 댓글, 웹 사이트 콘텐츠, 책, 조직화된 설문 조사, 피드백 또는 전화 기록에서 가져올 수 있습니다.
단일 데이터 컬렉션으로 작업하거나 수많은 집계 리소스를 검사할 수 있습니다. 텍스트 분석 시스템에는 이 데이터 정렬을 시작할 수 있는 텍스트 마이닝 도구도 포함될 수 있습니다.
특정 상황에서는 두 가지 이상의 방법을 결합하여 관련 정보를 찾는 데 필요한 추출된 데이터 세트를 얻을 수 있습니다. 구를 분해하고, 텍스트를 토큰화하고, 언어를 사용자 지정하는 것은 모두 이 프로세스 단계에서 발생하는 일의 예입니다.
소프트웨어의 자연어 처리 기능은 레이블 지정, 그룹화 및 분류와 같은 다양한 방식으로 데이터를 변경할 수 있습니다. 기본적인 저수준 처리가 완료되면 텍스트 분석 도구에 대한 다음 단계를 수행할 수 있습니다.
이 기술은 수행하는 데 자주 사용됩니다. 심리 분석 데이터 배치에. 플랫폼은 고객의 만족 수준, 고객이 열광하는 주제, 고객 경험에 대한 중요한 피드백을 결정할 수 있습니다. 텍스트 안에 포함된 진정한 메시지를 확인하기 위해 문법과 주변 컨텍스트를 분석합니다.
기업은 텍스트 분석을 사용하여 유용한 연구 데이터를 수동으로 평가할 수 없는 대규모 데이터 세트를 마이닝할 수 있습니다.
이 정보는 제품 개발, 예산 할당, 고객 서비스 관행, 마케팅 이니셔티브 및 기타 여러 기능을 안내하는 데 사용할 수 있습니다.
학습 모델을 개발하고 시스템에 데이터 소스를 제공하기 위해 처음에 참여하기만 하면 됩니다. 그런 다음 이 프로세스의 대부분이 자동화되기 때문에 마지막에 텍스트 분석이 데이터를 처리하는 방법을 설명하면 됩니다.
텍스트 분석 기술
단어 그룹화
단어 모음은 종종 단일 구문보다 더 많은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, "비용", "비싼" 및 "월별"이라는 문구를 함께 사용하면 많은 고객이 귀하의 제품 또는 서비스 중 하나에 대한 월별 비용이 너무 비싸다고 생각한다고 합리적으로 가정할 수 있습니다. 그러나 언제든지 개별 댓글을 확인하여 자세히 볼 수 있습니다.
단어 빈도
이것은 가장 기본적인 텍스트 분석으로, 주제(예: 가격, 서비스, 계정 등)가 참조되는 빈도에 따라 집계되고 순위가 매겨집니다. 이것은 방문자들 사이에서 자주 등장하는 주제와 어려움을 빠르게 찾는 데 도움이 됩니다.
감정 분석
감성 분석은 NLP(자연어 처리)에서 사용되는 방법으로 사용자가 자주 사용하는 구문과 연결된 감성과 긍정적, 부정적, 중립적 용어의 사용을 기반으로 피드백의 심각성을 평가할 수 있도록 합니다.
이제 이전 전략 덕분에 특정 구문의 빈도와 그룹화를 이해했지만 이 피드백은 호의적입니까, 비호의적입니까, 중립적입니까?
다행스럽게도 소비자는 자신이 깊이 관심을 갖고 있는 문제에 대해 의견을 공유하려는 경향이 있으므로 올바른 도구가 있으면 감정에 대한 통찰력을 얻는 것이 문제가 되지 않습니다.
텍스트 분류
언어 독립적이기 때문에 가장 유리한 NLP(자연어 처리) 기술입니다. 거의 모든 데이터를 정렬, 정렬 및 분할할 수 있습니다. 텍스트 분류를 통해 구조화되지 않은 데이터에 미리 결정된 태그 또는 카테고리를 할당할 수 있습니다.
텍스트 분류에는 감정 분석, 주제 모델링, 언어 및 의도 식별이 포함됩니다.
주제 모델링
주제 모델링은 특정 주제를 기반으로 한 자료의 분류를 돕습니다. 주제 모델링은 덜 개인화되어 다양한 텍스트와 추상적으로 반복되는 아이디어를 소화하는 데 도움이 됩니다. 주제 모델링은 카테고리를 지정하고 각 텍스트의 단어 수 또는 백분율을 특정 주제에 할당합니다.
명명 된 개체 인식
명명 된 개체 인식 데이터 세트에서 명사를 식별하는 데 도움이 됩니다. 'INR'이 앞에 오는 숫자를 화폐로 간주하십시오. 유사하게, "Ms." 또는 "씨." 또는 "부인" 하나 이상의 대문자가 뒤에 오는 것은 사람의 이름일 가능성이 큽니다.
주요 문제는 특정 명사가 지리적 위치, 이름 또는 금전적 가치와 같은 주요 범주를 설명하지만 다른 명사는 그렇지 않아 많은 혼란을 야기한다는 것입니다.
장점
- 조직이 고객 동향, 제품 성능 및 서비스 품질을 이해하도록 지원합니다. 이는 더 빠른 의사 결정, 향상된 비즈니스 정보, 더 높은 생산성 및 비용 절감으로 이어집니다.
- 정부와 정치 단체가 사회의 광범위한 추세와 태도를 파악하여 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
- 학자가 많은 양의 기존 자료를 신속하게 선별하여 연구와 관련된 내용을 추출할 수 있습니다. 이것은 과학적 진보를 가속화합니다.
- 유사한 정보를 분류하여 사용자 콘텐츠 추천 시스템을 개선할 수 있습니다.
- 텍스트 분석 접근 방식은 검색 엔진 및 정보 검색 시스템의 개선을 지원하여 결과적으로 더 빠른 사용자 경험.
사용 사례
소셜 미디어 분석
소셜 미디어는 연결된 상태를 유지하는 수단일 뿐만 아니라 브랜딩 및 마케팅을 위한 플랫폼으로도 발전했습니다. 고객은 좋아하는 회사에 대해 이야기하고 소셜 미디어에서 경험을 공유합니다.
텍스트 분석 도구를 사용하여 소셜 미디어 데이터에 대한 감정 분석을 수행하면 제품/서비스에 대한 사용자의 긍정적인 감정과 부정적인 감정은 물론 기업과 소비자와의 관계 및 영향을 식별하는 데 도움이 됩니다.
또한 소셜 미디어 분석은 기업이 고객과의 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
영업 및 마케팅
잠재 고객을 찾는 것은 영업 사원에게 최악의 악몽입니다. 영업 팀은 영업과 성과를 높이기 위해 모든 노력을 기울입니다. 텍스트 분석 도구는 이 수동 작업을 자동화하는 동시에 마케팅을 육성하기 위한 필수 관련 통찰력을 제공합니다.
챗봇은 실시간으로 소비자 문의에 응답하는 데 사용됩니다. 이 데이터를 분석하면 판매 직원이 소비자가 제품을 구매할 가능성을 예측하고 타겟 마케팅 및 광고를 수행하며 제품을 개선하는 데 도움이 됩니다.
비즈니스 인텔리전스
기업은 데이터 분석을 사용하여 "무슨 일이 일어나고 있습니까?" 그러나 "왜 이런 일이 일어나는가?"
텍스트 분석 애플리케이션은 조직이 숫자 데이터에서 컨텍스트를 추출하고 시나리오가 발생했거나 발생했거나 미래에 발생할 수 있는 이유를 추론하는 데 도움을 줍니다..
예를 들어, 다양한 것들이 판매 실적에 영향을 미칩니다. 데이터 분석은 수치를 제공하지만 텍스트 분석 접근 방식은 성능이 감소하거나 급증하는 이유를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
텍스트 분석을 통해 기업은 고객 서비스 요청에서 소셜 미디어 상호 작용에 이르기까지 광범위한 데이터 소스에서 유용한 정보를 식별할 수 있습니다.
텍스트 분석은 텍스트 분석 결과를 결합하고 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 통계를 이해하기 쉬운 보고서 및 시각화로 변환함으로써 패턴, 추세 및 실행 가능한 통찰력을 찾을 수 있습니다.
고객 의견을 평가하거나 텍스트 분석 도구를 사용하여 고객 지원 요청의 내용을 검토한 후 텍스트 분석을 사용하여 개선 기회를 찾고 고객의 요구 사항 및 기대에 맞게 제품 또는 서비스를 조정할 수 있습니다.
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