Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Syarikat anda mempunyai akses kepada beberapa sumber data yang mengandungi input daripada pelanggan, pengguna, pekerja, vendor dan lain-lain. Data tidak berstruktur ini memegang kunci untuk mencapai matlamat pengalaman pelanggan anda, tetapi kejayaan menilainya memerlukan penyelesaian pakar.
Teknologi analisis teks mempersembahkan teknik automatik untuk menganalisis dan memaparkan data teks tidak berstruktur untuk ukuran kualitatif. Pertimbangkan untuk menerima maklumat yang boleh diambil tindakan daripada setiap media sosial pos, e-mel, mesej sembang, tiket keluarkan dan tinjauan.
Analitis teks membolehkan syarikat anda menemui lebih lanjut tentang perkara yang pelanggan katakan, fikirkan dan rasai semasa mereka berinteraksi dengan barangan dan perkhidmatan anda.
Dalam siaran ini, kita akan melihat dengan teliti analitik teks, cara ia berfungsi, perbezaan antara analitik teks dan perlombongan teks, serta faedahnya, kes penggunaan, cabaran dan banyak lagi.
Jadi, apakah analisis teks?
Analitis teks ialah kaedah untuk mendapatkan makna daripada data tidak berstruktur, seperti komunikasi bertulis dan teks, untuk mengukur faktor seperti maklum balas pengguna, pendapat pengguna, penilaian produk dan metrik lain.
Ia adalah kaedah untuk mengubah banyak data tidak berstruktur kepada sesuatu yang boleh dikaji, dengan kata lain.
Apabila menganalisis artikel, tweet, siaran media sosial, ulasan, ulasan dan jenis penulisan lain, banyak firma menggunakan analisis teks untuk menggunakan teknik dan algoritma pembelajaran mesin untuk mengekstrak makna dan mengumpul maklumat.
Jenis Analitis Teks
Tidak semua analisis teks dicipta sama. Analitis teks, seperti bidang analisis perniagaan yang lebih luas, boleh dibahagikan kepada beberapa bidang berdasarkan fungsi dan hasil. Teknik analisis teks biasanya dikelaskan kepada tiga kumpulan:
Analisis Deskriptif
Prosedur analisis teks di kawasan ini berpusat di sekitar pelaporan. Data diambil daripada teks tidak berstruktur, diberikan bentuk logik, dan diperiksa untuk arah aliran. Topik dan tema asas boleh dipautkan bersama untuk menawarkan pandangan yang lebih jelas tentang keseluruhan mood pengguna, corak beli-belah dan banyak lagi dari semasa ke semasa.
Analisis ramalan
Analisis ramalan menumpukan pada unjuran kejadian masa hadapan. Bahan tidak berstruktur ditangkap dan dianalisis dalam analisis teks ramalan dengan mengambil kira keputusan akhir ini.
Bentuk analitik ini membantu firma dalam menghasilkan unjuran yang tepat untuk pengurusan inventori, gelagat pembelian dan juga pengelakan risiko.
Menggunakan tiket sokongan pelanggan terbuka untuk mengenal pasti bilangan pekerja yang optimum untuk mengekalkan atas panggilan untuk jenis bantuan khusus tertentu ialah contoh kebolehgunaan analitik ramalan dalam persekitaran pusat hubungan.
Analisis Preskriptif
Analitis teks juga boleh menjadi preskriptif dengan membantu dalam pembangunan pelan sandaran untuk kejadian masa hadapan tertentu. Pendekatan analitik semacam ini menggunakan analitik ramalan untuk memaklumkan penilaian dengan lebih baik.
Oleh kerana kegunaan sedia ada jenis analitis ini, sama ada teks atau sebaliknya, ia sering digemari dalam kalangan eksekutif syarikat yang cuba meningkatkan bahagian pasaran jenama mereka.
Analisis teks Vs Perlombongan teks
Untuk benar-benar memahami analisis teks, anda juga mesti biasa dengan perlombongan teks dan pemprosesan bahasa semula jadi. Perlombongan teks mengekstrak maklumat daripada sejumlah besar data tidak berstruktur.
Tanpa teknik ini, anda perlu menyaring input teks secara manual dan menentukan sama ada ia berkualiti tinggi. Setelah data ini telah diekstrak ke dalam data berstruktur, ia boleh dinilai untuk menemui cerapan yang berharga.
Analitis teks boleh menjana laporan, menyerlahkan arah aliran yang menarik dan memberi syarikat alat baharu untuk membuat keputusan berasaskan data.
Kaedah pemprosesan bahasa semula jadi digunakan secara meluas dalam perlombongan teks dan analisis teks. Ia adalah sejenis kecerdasan buatan mampu menukar bahasa manusia kepada format yang boleh dibaca oleh komputer.
Pengguna akhir tidak perlu mengetahui kata kunci atau sintaks tertentu agar komputer di hujung yang lain mentafsir permintaan mereka. Sebaliknya, pemprosesan bahasa semula jadi mengambil alih.
Teknologi ini menggunakan model untuk belajar daripada data yang dibekalkan kepadanya. Ketepatan dan kerelevanan cerapannya berkembang mengikut masa, yang merupakan satu bentuk pembelajaran mesin proses.
Bagaimanakah analisis teks berfungsi?
Kaedah analisis teks bermula dengan pengumpulan sejumlah besar data teks. Bergantung pada keluasan projek anda dan sumber yang tersedia, anda boleh menggunakan ulasan media sosial, kandungan tapak web, buku, tinjauan teratur, maklum balas atau rekod telefon.
Anda boleh bekerja dengan satu koleksi data atau memeriksa banyak sumber terkumpul. Sistem analitis teks juga boleh menyertakan alat perlombongan teks yang membolehkannya mula mengisih data ini.
Dalam keadaan tertentu, anda mungkin menggabungkan dua atau lebih kaedah untuk mendapatkan set data yang diekstrak yang diperlukan untuk mencari maklumat yang berkaitan. Memecahkan frasa, menandakan teks dan menyesuaikan bahasa adalah semua contoh perkara yang berlaku pada peringkat proses ini.
Keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi perisian boleh mengubah data dalam pelbagai cara, seperti pelabelan, pengelompokan dan mengkategorikannya. Peringkat berikut untuk alat analisis teks boleh diambil apabila pemprosesan asas tahap rendah selesai.
Teknik ini sering digunakan untuk dilakukan analisis sentimen pada kumpulan data. Platform ini boleh menentukan tahap kepuasan pelanggan, subjek yang mereka minati, dan maklum balas penting tentang pengalaman pelanggan. Untuk memastikan mesej sebenar yang terkandung di dalam teks, ia menganalisis tatabahasa dan konteks sekitarnya.
Perniagaan anda boleh menggunakan analisis teks untuk melombong set data besar yang mustahil untuk dinilai secara manual untuk data penyelidikan yang berguna.
Maklumat ini boleh digunakan untuk membimbing pembangunan produk, peruntukan belanjawan, amalan perkhidmatan pelanggan, inisiatif pemasaran dan beberapa fungsi lain.
Anda hanya perlu melibatkan diri pada mulanya untuk membangunkan model pembelajaran dan membekalkan sistem dengan sumber data, dan kemudian pada akhirnya menerangkan cara analisis teks mengendalikan data kerana kebanyakan proses ini adalah automatik.
Teknik analisis teks
Pengumpulan Kata
Koleksi perkataan selalunya boleh memberikan lebih banyak cerapan daripada satu frasa. Contohnya, jika anda menyusun frasa "perbelanjaan," "mahal" dan "bulanan", anda mungkin dengan munasabah menganggap bahawa ramai pelanggan percaya kos bulanan untuk salah satu produk atau perkhidmatan anda terlalu mahal. Walau bagaimanapun, anda sentiasa boleh melihat komen individu untuk melihat dengan lebih dekat.
Kekerapan Perkataan
Ini adalah analisis teks pada asasnya, di mana subjek (cth, harga, perkhidmatan, akaun, dsb.) dikira dan ditarafkan bergantung pada kekerapan ia dirujuk. Ini berguna untuk mencari tema yang kerap dan kesukaran yang kerap muncul di kalangan pelawat anda.
Analisis sentimen
Analisis sentimen ialah kaedah yang digunakan dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) yang membolehkan pengguna menilai keseriusan maklum balas berdasarkan penggunaan istilah positif, negatif dan neutral serta sentimen yang berkaitan dengan frasa yang kerap digunakan.
Anda kini memahami kekerapan dan pengelompokan frasa tertentu terima kasih kepada strategi sebelumnya, tetapi adakah maklum balas ini menguntungkan, tidak menguntungkan atau neutral?
Mendapat cerapan tentang sentimen seharusnya tidak menjadi masalah jika anda mempunyai instrumen yang betul kerana, nasib baik untuk anda, pengguna anda cenderung untuk berkongsi pendapat mereka tentang isu yang mereka ambil berat secara mendalam.
Pengelasan teks
Ia adalah teknologi NLP (Natural Language Processing) yang paling berfaedah kerana ia bebas bahasa. Ia boleh mengisih, menyusun dan membahagikan hampir semua data. Pengkategorian teks membolehkan data tidak berstruktur diberikan tag atau kategori yang telah ditetapkan.
Pengkategorian teks merangkumi analisis sentimen, pemodelan topik, bahasa dan pengenalpastian niat.
Pemodelan Topik
Permodelan topik membantu dalam pengkategorian bahan berdasarkan tema tertentu. Pemodelan topik kurang diperibadikan dan membantu menghadam pelbagai teks dan idea abstrak yang berulang. Kategori pemodelan subjek dan memberikan peratusan atau kiraan perkataan dalam setiap teks kepada topik tertentu.
Pengiktirafan Entiti Dinamakan
Pengiktirafan Entiti Dinamakan membantu dalam mengenal pasti kata nama dalam set data. Pertimbangkan nombor yang didahului oleh 'INR' sebagai monetari; begitu juga, "Cik." atau “Encik.” atau “Puan.” diikuti dengan satu atau lebih perkataan besar kemungkinan besar adalah nama seseorang.
Isu utama ialah, sementara kata nama tertentu menerangkan kategori utama seperti lokasi geografi, nama atau nilai kewangan, yang lain tidak, yang menyebabkan banyak kekeliruan.
Faedah
- Membantu organisasi memahami arah aliran pelanggan, prestasi produk dan kualiti perkhidmatan. Ini membawa kepada pembuatan keputusan yang lebih pantas, maklumat perniagaan yang dipertingkatkan, produktiviti yang lebih tinggi dan penjimatan kos.
- Membantu kerajaan dan entiti politik membuat keputusan dengan mengetahui trend dan sikap yang luas dalam masyarakat.
- Membolehkan para sarjana dengan cepat menapis sejumlah besar bahan sedia ada, mengekstrak perkara yang berkaitan dengan kajian mereka. Ini mempercepatkan kemajuan saintifik.
- Dengan mengklasifikasikan maklumat yang serupa, anda boleh meningkatkan sistem pengesyoran kandungan pengguna.
- Pendekatan analitik teks membantu dalam penambahbaikan enjin carian dan sistem pencarian maklumat, menghasilkan lebih pantas pengalaman pengguna.
Kes-kes penggunaan
Analisis Media Sosial
Selain daripada menjadi cara untuk terus berhubung, media sosial juga telah berkembang menjadi platform untuk penjenamaan dan pemasaran. Pelanggan berbual tentang syarikat kegemaran mereka dan berkongsi pengalaman mereka di media sosial.
Menggunakan alat analisis teks untuk melakukan analisis sentimen pada data media sosial membantu mengenal pasti perasaan positif dan negatif pengguna terhadap produk/perkhidmatan, serta pengaruh dan hubungan syarikat dengan pengguna mereka.
Tambahan pula, analisis media sosial boleh membantu syarikat mewujudkan kepercayaan dengan pelanggan mereka.
Jualan & Pemasaran
Mencari prospek adalah mimpi ngeri terburuk jurujual. Pasukan jualan membuat setiap percubaan untuk meningkatkan jualan dan prestasi. Alat analitis teks mengautomasikan kerja manual ini sambil memberikan cerapan penting dan relevan untuk memupuk pemasaran.
Chatbots digunakan untuk menjawab pertanyaan pengguna dalam masa nyata. Menganalisis data ini membantu kakitangan jualan dalam meramalkan peluang pengguna membeli produk, melakukan pemasaran sasaran dan pengiklanan, dan membuat penambahbaikan produk.
Risikan Perniagaan
Perniagaan boleh menggunakan analisis data untuk menentukan "apa yang sedang berlaku?" tetapi berjuang untuk menentukan "mengapa ini berlaku?"
Aplikasi analitik teks membantu organisasi dalam mengekstrak konteks daripada data berangka dan membuat alasan mengapa senario telah berlaku, sedang berlaku atau mungkin berlaku pada masa hadapan.
Sebagai contoh, pelbagai perkara mempengaruhi prestasi jualan. Walaupun analisis data menyediakan angka berangka, pendekatan analisis teks boleh membantu menentukan sebab terdapat pengurangan atau lonjakan dalam prestasi.
Kesimpulan
Analitis teks membolehkan perniagaan mengenal pasti maklumat berguna daripada pelbagai sumber data, daripada permintaan perkhidmatan pelanggan kepada interaksi media sosial.
Analitis teks boleh mencari corak, arah aliran dan cerapan yang boleh diambil tindakan dengan menggabungkan hasil analisis teks dan menggunakan alatan risikan perniagaan untuk menukar statistik kepada laporan dan visualisasi yang mudah difahami.
Selepas menilai ulasan pelanggan atau menyemak kandungan permintaan sokongan pelanggan dengan alat analisis teks, anda boleh menggunakan analisis teks untuk membantu anda menemui peluang untuk penambahbaikan dan melaraskan produk atau perkhidmatan anda mengikut keperluan dan jangkaan pelanggan anda.
Sila tinggalkan balasan anda