Saturs[Paslēpt][Rādīt]
Jūsu uzņēmumam ir piekļuve vairākiem datu avotiem, kas satur klientu, patērētāju, darbinieku, piegādātāju un citu informāciju. Šie nestrukturētie dati ir atslēga jūsu klientu pieredzes mērķu sasniegšanai, taču, lai tos veiksmīgi novērtētu, ir nepieciešami speciāli risinājumi.
Teksta analīzes tehnoloģija piedāvā automatizētu paņēmienu nestrukturēta teksta datu analīzei un attēlošanai kvalitatīviem mērījumiem. Apsveriet iespēju saņemt praktisku informāciju no katra sociālo mediju pastu, e-pastu, tērzēšanas ziņojumu, izsniedziet biļeti un aptauju.
Teksta analīze ļauj jūsu uzņēmumam uzzināt vairāk par to, ko klienti saka, domā un jūt, mijiedarbojoties ar jūsu precēm un pakalpojumiem.
Šajā ziņā mēs rūpīgi apskatīsim teksta analīzi, tās darbību, atšķirības starp teksta analīzi un teksta ieguvi, kā arī tās priekšrocības, lietošanas gadījumus, izaicinājumus un daudz ko citu.
Tātad, kas ir teksta analīze?
Teksta analīze ir metode nozīmes iegūšanai no nestrukturētiem datiem, piemēram, rakstiskas saziņas un teksta, lai novērtētu tādus faktorus kā lietotāju atsauksmes, patērētāju viedokļi, produktu vērtējumi un citi rādītāji.
Citiem vārdiem sakot, tā ir metode daudzu nestrukturētu datu pārveidošanai par kaut ko tādu, ko var izpētīt.
Analizējot rakstus, tvītus, sociālo mediju ziņas, pārskatus, komentārus un cita veida rakstīšanu, daudzi uzņēmumi izmanto teksta analīzi, lai izmantotu mašīnmācīšanās metodes un algoritmus, lai iegūtu nozīmi un apkopotu informāciju.
Teksta analīzes veidi
Ne visas teksta analīzes ir izveidotas vienādi. Teksta analīzi, tāpat kā plašāku biznesa analītikas jomu, var iedalīt vairākās jomās, pamatojoties uz funkciju un rezultātiem. Teksta analīzes metodes parasti iedala trīs grupās:
Aprakstoša analīze
Teksta analīzes procedūras šajā apgabalā ir vērstas uz ziņošanu. Dati tiek ņemti no nestrukturēta teksta, tiem tiek dota loģiska forma un pārbaudītas tendences. Tēmas un pamata tēmas var saistīt kopā, lai sniegtu skaidrāku priekšstatu par lietotāju vispārējo noskaņojumu, iepirkšanās paradumiem un daudz ko citu laika gaitā.
Paredzamā analīze
Jutīgā analītika koncentrējas uz nākotnes notikumu prognozēšanu. Nestrukturēts materiāls tiek tverts un analizēts jutīgajā teksta analīzē, paturot prātā šo gala rezultātu.
Šis analītikas veids palīdz uzņēmumiem sagatavot precīzas prognozes krājumu pārvaldībai, pirkšanas uzvedībai un pat izvairīšanās no riska.
Atvērto klientu atbalsta biļešu izmantošana, lai noteiktu optimālo darbinieku skaitu, lai uzturētu dežūras, lai saņemtu noteiktu specializētu palīdzību, ir prognozēšanas analītikas pielietojamības piemērs kontaktu centra vidē.
Recepšu analīze
Teksta analīze varētu būt arī preskriptīva, palīdzot izstrādāt rezerves plānu konkrētiem turpmākiem gadījumiem. Šāda veida analītikas pieeja izmanto prognozēšanas analīzi, lai labāk informētu vērtējumus.
Sakarā ar šāda veida analītikas lietderību, neatkarīgi no tā, vai tā ir teksta vai cita veida, uzņēmumu vadītāji to bieži izvēlas, cenšoties palielināt sava zīmola tirgus daļu.
Teksta analīze pret teksta ieguvi
Lai patiesi izprastu teksta analīzi, jums ir jāpārzina arī teksta ieguve un dabiskās valodas apstrāde. Teksta ieguve iegūst informāciju no milzīga apjoma nestrukturētu datu.
Bez šīs metodes jums būtu manuāli jāfiltrē teksta ievades un jānosaka, vai tās ir augstas kvalitātes. Kad šie dati ir iegūti strukturētos datos, tos var novērtēt, lai atklātu vērtīgu ieskatu.
Teksta analīze var ģenerēt pārskatus, izcelt interesantas tendences un nodrošināt uzņēmumiem jaunus rīkus, lai pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus.
Dabiskās valodas apstrādes metodes tiek plaši izmantotas teksta ieguvē un teksta analīzē. Tas ir veids mākslīgais intelekts spēj pārveidot cilvēka valodu datorlasāmā formātā.
Galalietotājam nav jāzina noteikti atslēgvārdi vai sintakse, lai dators otrā galā varētu interpretēt viņu pieprasījumu. Tā vietā pārņem dabiskās valodas apstrāde.
Šajā tehnoloģijā tiek izmantots modelis, lai mācītos no tai piegādātajiem datiem. Tās ieskatu precizitāte un atbilstība laika gaitā pieaug, kas ir sava veida mašīna mācīšanās procesu.
Kā darbojas teksta analīze?
Teksta analīzes metode sākas ar milzīga teksta datu apjoma savākšanu. Atkarībā no jūsu projekta apjoma un pieejamajiem resursiem varat iegūt informāciju no sociālo mediju komentāriem, vietnes satura, grāmatām, organizētām aptaujām, atsauksmēm vai tālruņa ierakstiem.
Varat strādāt ar vienu datu kolekciju vai pārbaudīt daudzus apkopotus resursus. Teksta analīzes sistēma var ietvert arī teksta ieguves rīkus, kas ļauj sākt kārtot šos datus.
Noteiktos apstākļos varat apvienot divas vai vairākas metodes, lai iegūtu izvilktās datu kopas, kas nepieciešamas attiecīgās informācijas atrašanai. Frāzes sadalīšana, teksta marķierizācija un valodas pielāgošana ir piemēri tam, kas notiek šajā procesa posmā.
Programmatūras dabiskās valodas apstrādes iespēja var mainīt datus dažādos veidos, piemēram, marķējot, grupējot un klasificējot tos. Nākamo teksta analīzes rīka posmu var veikt, kad ir pabeigta pamata, zema līmeņa apstrāde.
Šo paņēmienu bieži izmanto, lai veiktu sentimenta analīze uz datu paketes. Platforma var noteikt klienta apmierinātības līmeni, priekšmetus, par kuriem viņš ir sajūsmā, un nozīmīgas atsauksmes par klientu pieredzi. Lai noskaidrotu patieso vēstījumu, kas ietverts tekstā, tas analizē gramatiku un apkārtējo kontekstu.
Jūsu uzņēmums var izmantot teksta analīzi, lai iegūtu lielas datu kopas, kurās nav iespējams manuāli novērtēt noderīgus pētījumu datus.
Šo informāciju var izmantot, lai vadītu produktu izstrādi, budžeta piešķiršanu, klientu apkalpošanas praksi, mārketinga iniciatīvas un vairākas citas funkcijas.
Sākumā jums vienkārši jāiesaistās, lai izstrādātu mācību modeļus un nodrošinātu sistēmu ar datu avotiem, un pēc tam beigās aprakstiet, kā teksta analītika apstrādāja datus, jo lielākā daļa šī procesa ir automatizēta.
Teksta analīzes metodes
Vārdu grupēšana
Vārdu kolekcija bieži vien var sniegt plašāku ieskatu nekā viena frāze. Piemēram, ja apvienojat frāzes “izdevumi”, “dārgi” un “mēneša”, jūs varētu pamatoti pieņemt, ka daudzi klienti uzskata, ka ikmēneša izmaksas par kādu no jūsu produktiem vai pakalpojumiem ir pārāk dārgas. Tomēr vienmēr varat apskatīt atsevišķus komentārus, lai tos aplūkotu tuvāk.
Vārdu biežums
Šī ir teksta analīze tās visvienkāršākajā veidā, kur tēmas (piemēram, cenas, pakalpojums, konts utt.) tiek apkopotas un sakārtotas atkarībā no atsauces biežuma. Tas ir noderīgi, lai ātri atrastu biežas tēmas un grūtības, kas parādās jūsu apmeklētājiem.
Noskaņojuma analīze
Sentimenta analītika ir dabiskās valodas apstrādē (NLP) izmantota metode, kas lietotājiem ļauj novērtēt atgriezeniskās saites nopietnību, pamatojoties uz pozitīvu, negatīvu un neitrālu terminu lietošanu, kā arī noskaņojumu, kas saistīts ar bieži lietotām frāzēm.
Tagad jūs saprotat noteiktu frāžu biežumu un grupēšanu, pateicoties iepriekšējām stratēģijām, bet vai šī atgriezeniskā saite ir labvēlīga, nelabvēlīga vai neitrāla?
Ieskata noskaņojuma iegūšanai nevajadzētu būt problēmai, ja jums ir piemērots instruments, jo, par laimi, jūsu patērētāji ir gatavi dalīties savos viedokļos par jautājumiem, kas viņiem ļoti rūp.
Teksta klasifikācija
Tā ir visizdevīgākā NLP (Natural Language Processing) tehnoloģija, jo tā ir neatkarīga no valodas. Tas var kārtot, sakārtot un segmentēt gandrīz visus datus. Teksta kategorizēšana ļauj nestrukturētiem datiem piešķirt iepriekš noteiktas atzīmes vai kategorijas.
Teksta kategorizēšana ietver noskaņojuma analīzi, tēmu modelēšanu, valodu un nodomu identificēšanu.
Tēmu modelēšana
Tēmu modelēšana palīdz klasificēt materiālus, pamatojoties uz noteiktām tēmām. Tēmu modelēšana ir mazāk personalizēta un palīdz sagremot dažādus tekstus un abstraktas atkārtotas idejas. Priekšmeta modelēšana kategorizē un piešķir noteiktai tēmai procentuālo daļu vai vārdu skaitu katrā tekstā.
Nosaukta entītijas atpazīšana
Nosaukta entītijas atpazīšana palīdz identificēt lietvārdus datu kopās. Uzskatiet, ka skaitļi, pirms kuriem ir “INR”, ir naudas izteiksme; līdzīgi, "kundze." vai "Mr." vai "kundze." kam seko viens vai vairāki lielie vārdi, visticamāk, ir personas vārds.
Galvenā problēma ir tāda, ka, lai gan daži lietvārdi apraksta galvenās kategorijas, piemēram, ģeogrāfisko atrašanās vietu, nosaukumu vai naudas vērtību, citi to nedara, kas rada daudz neskaidrību.
Ieguvumi
- Palīdziet organizācijām izprast klientu tendences, produktu veiktspēju un pakalpojumu kvalitāti. Tas nodrošina ātrāku lēmumu pieņemšanu, uzlabotu biznesa informāciju, augstāku produktivitāti un izmaksu ietaupījumu.
- Palīdz valdībām un politiskajām struktūrām pieņemt lēmumus, zinot plašas tendences un attieksmi sabiedrībā.
- Ļauj zinātniekiem ātri izsijāt lielu daudzumu jau esoša materiāla, iegūstot to, kas attiecas uz viņu pētījumu. Tas paātrina zinātnes progresu.
- Klasificējot līdzīgu informāciju, varat uzlabot lietotāju satura ieteikumu sistēmas.
- Teksta analītiskās pieejas palīdz uzlabot meklētājprogrammas un informācijas izguves sistēmas, tādējādi nodrošinot ātrāku darbību lietotāju pieredzi.
Lietošanas gadījumi
Sociālo mediju analīze
Sociālie mediji ir ne tikai līdzeklis, lai saglabātu saikni, bet arī kļuvuši par zīmola veidošanas un mārketinga platformu. Klienti tērzē par saviem iecienītākajiem uzņēmumiem un dalās pieredzē sociālajos medijos.
Teksta analīzes rīku izmantošana, lai veiktu sentimenta analīzi par sociālo mediju datiem, palīdz identificēt lietotāju pozitīvās un negatīvās jūtas pret produktiem/pakalpojumiem, kā arī uzņēmumu ietekmi un attiecības ar saviem patērētājiem.
Turklāt sociālo mediju analīze var palīdzēt uzņēmumiem radīt uzticību saviem klientiem.
Pārdošana un Mārketings
Izpēte ir pārdevēja ļaunākais murgs. Pārdošanas komandas dara visu iespējamo, lai palielinātu pārdošanas apjomu un veiktspēju. Teksta analīzes rīki automatizē šo manuālo darbu, vienlaikus sniedzot būtisku un atbilstošu ieskatu mārketinga veicināšanai.
Tērzēšanas roboti tiek izmantoti, lai atbildētu uz patērētāju jautājumiem reāllaikā. Šo datu analīze palīdz pārdošanas personālam paredzēt iespēju patērētājam iegādāties produktu, veikt mērķa mārketingu un reklāmu, kā arī veikt produkta uzlabojumus.
Business Intelligence
Uzņēmumi var izmantot datu analīzi, lai noteiktu “kas notiek?” bet cīnās, lai noskaidrotu, "kāpēc tas notiek?"
Teksta analīzes lietojumprogrammas palīdz organizācijām iegūt kontekstu no skaitliskiem datiem un noskaidrot, kāpēc scenārijs ir noticis, notiek vai var notikt nākotnē..
Piemēram, pārdošanas rezultātus ietekmē dažādas lietas. Lai gan datu analīze nodrošina skaitliskus skaitļus, teksta analīzes pieejas var palīdzēt noteikt, kāpēc veiktspēja ir samazinājusies vai pieaugusi.
Secinājumi
Teksta analīze ļauj uzņēmumiem identificēt noderīgu informāciju no dažādiem datu avotiem, sākot no klientu apkalpošanas pieprasījumiem līdz sociālo mediju mijiedarbībai.
Teksta analītika var atrast modeļus, tendences un praktiskus ieskatus, apvienojot teksta analīzes rezultātus un izmantojot biznesa informācijas rīkus, lai statistiku pārvērstu viegli saprotamos pārskatos un vizualizācijās.
Pēc klientu komentāru izvērtēšanas vai klientu atbalsta pieprasījumu satura pārskatīšanas, izmantojot teksta analīzes rīkus, varat izmantot teksta analīzi, lai atklātu iespējas uzlabot un pielāgotu savu produktu vai pakalpojumu klienta prasībām un cerībām.
Atstāj atbildi