Содржина[Крие][Прикажи]
Вашата компанија има пристап до неколку извори на податоци кои содржат податоци од клиенти, потрошувачи, работници, продавачи и други. Овие неструктурирани податоци го имаат клучот за постигнување на целите на вашето искуство со клиентите, но успешното оценување бара специјалистички решенија.
Технологијата за анализа на текст претставува автоматизирана техника за анализа и прикажување на неструктурирани текстуални податоци за квалитативни мерки. Размислете за добивање акциони информации од секој социјални медиуми објавување, е-пошта, порака за разговор, издавање билет и анкета.
Текст аналитиката и овозможува на вашата компанија да открие повеќе за тоа што клиентите велат, размислуваат и чувствуваат додека комуницираат со вашите стоки и услуги.
Во овој пост, внимателно ќе ја разгледаме текстуалната анализа, како таа функционира, разликите помеѓу текстуалната анализа и рударството на текст, како и нејзините придобивки, случаите на употреба, предизвиците и многу повеќе.
Значи, што е текстуална анализа?
Анализата на текст е метод за извлекување значење од неструктурирани податоци, како што се пишани комуникации и текст, со цел да се измерат факторите како што се повратните информации од корисниците, мислењата на потрошувачите, оценките за производите и други метрики.
Тоа е метод за трансформирање на многу неструктурирани податоци во нешто што може да се проучува, со други зборови.
Кога анализираат статии, твитови, објави на социјалните мрежи, прегледи, коментари и други видови пишувања, многу фирми користат аналитика на текст за да применат техники и алгоритми за машинско учење за да извлечат значење и да собираат информации.
Видови на текстуална анализа
Не сите текстуални анализи се еднакви. Текст аналитиката, како и пошироката област на деловната анализа, може да се подели на неколку области врз основа на функцијата и резултатите. Техниките за анализа на текст обично се класифицираат во три групи:
Описна анализа
Процедурите за анализа на текст во оваа област се фокусираат на известување. Податоците се земаат од неструктуриран текст, се дава логична форма и се испитуваат за трендови. Темите и основните теми може да се поврзат заедно за да понудат појасен приказ на целокупното расположение на корисниците, моделите за купување и повеќе со текот на времето.
Предвидлива анализа
Предвидлива аналитика се фокусира на проектирање на идни појави. Неструктурираниот материјал се доловува и анализира во предвидливата анализа на текстот имајќи го предвид овој краен резултат.
Оваа форма на аналитика им помага на фирмите да направат точни проекции за управување со залихи, однесување при купување, па дури и избегнување на ризик.
Користењето на отворени билети за поддршка на клиентите за да се идентификува оптималниот број на вработени за одржување на повик за одреден специјализиран вид помош е пример за применливоста на предвидливата аналитика во околината на контакт центарот.
Аналитика на рецепти
Анализата на текстот, исто така, може да биде прописна со помош во развојот на резервен план за одредени идни појави. Овој вид на аналитички пристап користи предвидлива аналитика за подобро информирање на евалуациите.
Поради вродената корисност на овој тип на аналитика, без разлика дали е текст или на друг начин, често се фаворизира меѓу директорите на компаниите кои се обидуваат да го подобрат пазарниот удел на нивниот бренд.
Текст аналитика против рударство текст
За вистински да ја сфатите аналитиката на текстот, мора да сте запознаени и со рударството на текст и обработката на природниот јазик. Текст рударството извлекува информации од огромни количини на неструктурирани податоци.
Без оваа техника, ќе треба рачно да ги прегледате текстуалните влезови и да одредите дали се со висок квалитет. Откако овие податоци ќе се извлечат во структурирани податоци, може да се проценат за да се откријат вредни сознанија.
Текст аналитиката може да генерира извештаи, да истакне интересни трендови и да им даде на компаниите нови алатки да донесуваат одлуки засновани на податоци.
Методите за обработка на природен јазик се широко користени во рударството на текст и текстуалната анализа. Тоа е еден вид на вештачка интелигенција способен да го конвертира човечкиот јазик во компјутерски читлив формат.
Од крајниот корисник не се бара да знае одредени клучни зборови или синтакса за компјутерот на другиот крај да го протолкува нивното барање. Наместо тоа, процесирањето на природниот јазик го презема.
Оваа технологија користи модел за учење од податоците што ѝ се доставени. Точноста и релевантноста на неговите сознанија растат со текот на времето, што е форма на машинско учење процес.
Како функционира текстуалната анализа?
Методот за анализа на текст започнува со собирање на огромни количини текстуални податоци. Во зависност од широчината на вашиот проект и достапните ресурси, можете да црпите од коментари на социјалните мрежи, содржина на веб-локација, книги, организирани анкети, повратни информации или телефонски записи.
Можете да работите со една збирка податоци или да испитате бројни збирни ресурси. Системот за анализа на текст може да вклучува и алатки за рударство на текст што му овозможуваат да започне со сортирање на овие податоци.
Во одредени околности, може да комбинирате два или повеќе методи за да ги добиете извлечените збирки на податоци потребни за лоцирање на релевантни информации. Разложување на фразата, токенизирање на текстот и прилагодување на јазикот се сите примери за тоа што се случува во оваа фаза од процесот.
Способноста за обработка на природен јазик на софтверот може да ги менува податоците на различни начини, како што се етикетирање, групирање и категоризација. Следната фаза за алатката за анализа на текст може да се преземе кога ќе заврши основната обработка на ниско ниво.
Оваа техника често се користи за да се направи анализа на чувства на група податоци. Платформата може да го одреди нивото на задоволство на клиентот, темите за кои тие се ентузијасти и значителни повратни информации за искуството на клиентите. За да се утврди вистинската порака содржана во текстот, се анализира граматиката и околниот контекст.
Вашиот бизнис може да користи аналитика на текст за да ископува големи збирки податоци што е невозможно рачно да се процени за корисни податоци за истражување.
Овие информации може да се искористат за водење на развој на производи, распределба на буџетот, практики за услуги на клиентите, маркетинг иницијативи и голем број други функции.
Само треба да се вклучите на почетокот за да ги развиете моделите за учење и да го снабдите системот со извори на податоци, а потоа на крајот да опишете како текстуалната аналитика постапувала со податоците бидејќи поголемиот дел од овој процес е автоматизиран.
Техники за анализа на текст
Групирање зборови
Збирката зборови често може да даде повеќе увид отколку една фраза. На пример, ако ги соберете фразите „трошоци“, „скапи“ и „месечни“, разумно може да претпоставите дека многу клиенти веруваат дека месечните трошоци за еден од вашите производи или услуги се премногу скапи. Сепак, секогаш можете да ги прегледате поединечните коментари за да погледнете одблизу.
Фреквенција на зборови
Ова е најосновна аналитика на текст, каде што предметите (на пр., цени, услуга, сметка, итн.) се споредуваат и рангираат во зависност од фреквенцијата со која се референцирани. Ова е корисно за брзо наоѓање чести теми и тешкотии што се појавуваат кај вашите посетители.
Анализа на чувства
Анализата на чувствата е метод што се користи во обработката на природниот јазик (NLP) кој им овозможува на корисниците да ја проценат сериозноста на повратните информации врз основа на употребата на позитивни, негативни и неутрални термини, како и чувството поврзано со често користените фрази.
Сега ја разбирате зачестеноста и групирањето на одредени фрази благодарение на претходните стратегии, но дали оваа повратна информација е поволна, неповолна или неутрална?
Стекнувањето увид во сентиментот не би требало да биде проблем ако го имате поставено точниот инструмент бидејќи, за ваша среќа, вашите потрошувачи се склони да ги споделат своите мислења за прашања за кои длабоко се грижат.
Класификација на текстот
Таа е најповолната НЛП (обработка на природен јазик) технологија бидејќи е независна од јазикот. Може да ги сортира, подреди и сегментира речиси сите податоци. Категоризацијата на текст овозможува на неструктурирани податоци да им се доделат однапред одредени ознаки или категории.
Категоризацијата на текстот опфаќа анализа на чувствата, моделирање на теми, јазик и идентификација на намери.
Моделирање на тема
Моделирањето на теми помага во категоризацијата на материјалите врз основа на одредени теми. Моделирањето на теми е помалку персонализирано и помага во варењето на различни текстови и апстрактни идеи кои се повторуваат. Моделирање на предмети категории и доделува процент или број на зборови во секој текст за одредена тема.
Именувано признавање на субјектот
Именувано признавање на субјектот помага во идентификацијата на именките во збирките на податоци. Сметаат дека бројките на кои им претходи „INR“ се парични; слично, „г-ѓа“. или „г-дин“. или „Госпоѓа“. проследено со еден или повеќе големи зборови е најверојатно името на личноста.
Главното прашање е што, додека одредени именки ги опишуваат клучните категории како што се географската локација, името или паричната вредност, други не ги опишуваат, што предизвикува многу конфузија.
Предности
- Помогнете им на организациите да ги разберат трендовите на клиентите, перформансите на производот и квалитетот на услугата. Ова води до побрзо донесување одлуки, подобрени деловни информации, поголема продуктивност и заштеда на трошоци.
- Им помага на владите и политичките субјекти да донесуваат одлуки преку познавање на широките трендови и ставови во општеството.
- Им овозможува на научниците брзо да просејуваат голема количина на претходно постоечки материјал, извлекувајќи го она што е релевантно за нивното проучување. Ова го забрзува научниот напредок.
- Со класифицирање на слични информации, можете да ги подобрите системите за препораки за корисничка содржина.
- Текст аналитичките пристапи помагаат во подобрувањето на пребарувачите и системите за пронаоѓање информации, што резултира со побрзо кориснички искуства.
Употреба случаи
Анализа на социјалните медиуми
Освен што се средство за останување поврзани, социјалните медиуми еволуираа и во платформа за брендирање и маркетинг. Клиентите разговараат за нивните омилени компании и ги споделуваат своите искуства на социјалните мрежи.
Користењето алатки за анализа на текст за да се направи анализа на чувствата на податоците од социјалните медиуми помага да се идентификуваат позитивните и негативните чувства на корисниците кон производите/услугите, како и влијанието и односите на компаниите со нивните потрошувачи.
Понатаму, анализата на социјалните медиуми може да им помогне на компаниите да создадат доверба со своите клиенти.
продажба и маркетинг
Барањето е најлошиот кошмар на продавачот. Продажните тимови ги прават сите напори да ја зголемат продажбата и перформансите. Алатките за аналитика на текст ја автоматизираат оваа рачна работа притоа давајќи суштински и релевантни сознанија за негување на маркетингот.
Четботите се користат за одговор на прашањата на потрошувачите во реално време. Анализирањето на овие податоци му помага на продажниот персонал да ја предвиди шансата потрошувачот да купи производ, да направи целен маркетинг и рекламирање и да го подобри производот.
Бизнис разузнавање
Бизнисите можат да користат анализа на податоци за да утврдат „што се случува? но се борат да одредат „зошто се случува ова?“
Апликациите за анализа на текст им помагаат на организациите да извлечат контекст од нумерички податоци и да резонираат зошто се случило, се случува или може да се појави сценарио во иднина.
На пример, различни работи влијаат на перформансите на продажбата. Додека анализата на податоците обезбедува нумерички бројки, пристапите за анализа на текст може да помогнат да се утврди зошто има намалување или скок во перформансите.
Заклучок
Текст аналитиката им овозможува на бизнисите да идентификуваат корисни информации од широк опсег на извори на податоци, од барања за услуги на клиентите до интеракции на социјалните медиуми.
Текст аналитиката може да најде обрасци, трендови и акциони согледувања со комбинирање на резултатите од анализата на текстот и користење алатки за деловна интелигенција за претворање на статистиката во лесно разбирливи извештаи и визуелизации.
Откако ќе ги оцените коментарите на клиентите или ќе ја прегледате содржината на барањата за поддршка на клиентите со алатки за анализа на текст, можете да користите аналитика на текст за да ви помогне да ги откриете шансите за подобрување и да го прилагодите вашиот производ или услуга на барањата и очекувањата на вашиот клиент.
Оставете Одговор