Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Uw bedrijf heeft toegang tot verschillende gegevensbronnen met input van klanten, consumenten, werknemers, leveranciers en anderen. Deze ongestructureerde gegevens vormen de sleutel tot het bereiken van uw klantervaringsdoelen, maar het succesvol evalueren ervan vereist specialistische oplossingen.
Tekstanalysetechnologie biedt een geautomatiseerde techniek voor het analyseren en weergeven van ongestructureerde tekstgegevens voor kwalitatieve metingen. Overweeg om bruikbare informatie van iedereen te ontvangen social media post, e-mail, chatbericht, ticket uitgeven en enquête.
Met tekstanalyse kan uw bedrijf meer ontdekken over wat klanten zeggen, denken en voelen terwijl ze omgaan met uw goederen en diensten.
In dit bericht zullen we goed kijken naar tekstanalyse, hoe het werkt, de verschillen tussen tekstanalyse en tekstmining, evenals de voordelen, gebruiksscenario's, uitdagingen en nog veel meer.
Dus, wat is tekstanalyse?
Tekstanalyse is een methode om betekenis af te leiden uit ongestructureerde gegevens, zoals geschreven communicatie en tekst, om factoren zoals feedback van gebruikers, meningen van consumenten, productbeoordelingen en andere statistieken te meten.
Het is een methode om veel ongestructureerde data om te zetten in iets dat bestudeerd kan worden, met andere woorden.
Bij het analyseren van artikelen, tweets, posts op sociale media, recensies, opmerkingen en andere soorten schrijven, gebruiken veel bedrijven tekstanalyse om machine learning-technieken en algoritmen toe te passen om betekenis te extraheren en informatie te verzamelen.
Soorten tekstanalyse
Niet alle tekstanalyses zijn gelijk gemaakt. Tekstanalyses kunnen, net als het bredere domein van bedrijfsanalyses, worden onderverdeeld in verschillende gebieden op basis van functie en resultaten. Tekstanalysetechnieken worden meestal ingedeeld in drie groepen:
Beschrijvende analyse
Tekstanalyseprocedures op dit gebied draaien om rapportage. Gegevens worden ontleend aan ongestructureerde tekst, in een logische vorm gegeven en onderzocht op trends. Onderwerpen en basisthema's kunnen aan elkaar worden gekoppeld om een duidelijker beeld te krijgen van de algemene stemming van de gebruiker, winkelpatronen en meer in de loop van de tijd.
Predictive Analytics
Voorspellende analyse richt zich op het projecteren van toekomstige gebeurtenissen. Met dit eindresultaat in gedachten wordt ongestructureerd materiaal vastgelegd en geanalyseerd in predictive text analytics.
Deze vorm van analyse helpt bedrijven bij het produceren van nauwkeurige projecties voor voorraadbeheer, koopgedrag en zelfs risicovermijding.
Het gebruik van openstaande klantenondersteuningstickets om het optimale aantal medewerkers te identificeren dat beschikbaar moet blijven voor een bepaalde gespecialiseerde vorm van assistentie is een voorbeeld van de toepasbaarheid van voorspellende analyses in een contactcenteromgeving.
Voorschrijvende analyse
Tekstanalyse kan ook prescriptief zijn door te helpen bij het ontwikkelen van een back-upplan voor bepaalde toekomstige gebeurtenissen. Dit soort analysebenadering maakt gebruik van voorspellende analyses om evaluaties beter te informeren.
Vanwege het inherente nut van dit type analyse, of het nu gaat om tekst of anderszins, wordt vaak de voorkeur gegeven aan bedrijfsleiders die proberen het marktaandeel van hun merk te vergroten.
Tekstanalyse versus tekstmining
Om tekstanalyse echt te begrijpen, moet u ook bekend zijn met tekstmining en natuurlijke taalverwerking. Text mining haalt informatie uit enorme hoeveelheden ongestructureerde data.
Zonder deze techniek zou u tekstinvoer handmatig moeten screenen en bepalen of deze van hoge kwaliteit is. Zodra deze gegevens zijn geëxtraheerd in gestructureerde gegevens, kunnen ze worden geëvalueerd om waardevolle inzichten te ontdekken.
Tekstanalyse kan rapporten genereren, interessante trends markeren en bedrijven nieuwe tools geven om gegevensgestuurde beslissingen te nemen.
Natuurlijke taalverwerkingsmethoden worden veel gebruikt in tekstmining en tekstanalyse. Het is een soort van kunstmatige intelligentie in staat om menselijke taal om te zetten in een computerleesbaar formaat.
De eindgebruiker hoeft bepaalde trefwoorden of syntaxis niet te kennen om ervoor te zorgen dat de computer aan de andere kant zijn verzoek kan interpreteren. In plaats daarvan neemt natuurlijke taalverwerking het over.
Deze technologie gebruikt een model om te leren van de gegevens die eraan worden geleverd. De nauwkeurigheid en relevantie van zijn inzichten groeien met de tijd, wat een vorm is van de machine learning proces.
Hoe werkt tekstanalyse?
De tekstanalysemethode begint met het verzamelen van enorme hoeveelheden tekstgegevens. Afhankelijk van de breedte van uw project en de beschikbare middelen, kunt u putten uit opmerkingen op sociale media, website-inhoud, boeken, georganiseerde enquêtes, feedback of telefoongegevens.
U kunt werken met een enkele verzameling gegevens of meerdere geaggregeerde bronnen onderzoeken. Het tekstanalysesysteem kan ook tekstminingtools bevatten waarmee het kan beginnen met het sorteren van deze gegevens.
In bepaalde omstandigheden kunt u twee of meer methoden combineren om de geëxtraheerde datasets te verkrijgen die nodig zijn om relevante informatie te vinden. Het afbreken van de zin, het symboliseren van de tekst en het aanpassen van de taal zijn allemaal voorbeelden van wat er in deze fase van het proces gebeurt.
De natuurlijke taalverwerkingscapaciteit van de software kan de gegevens op verschillende manieren wijzigen, zoals labelen, groeperen en categoriseren. De volgende fase voor de tekstanalysetool kan worden genomen wanneer de fundamentele verwerking op laag niveau is voltooid.
Deze techniek wordt vaak gebruikt om sentiment analyse op een reeks gegevens. Het platform kan de tevredenheid van een klant bepalen, de onderwerpen waar ze enthousiast over zijn en belangrijke feedback op de klantervaring. Om de ware boodschap in de tekst vast te stellen, analyseert het de grammatica en de omringende context.
Uw bedrijf kan tekstanalyse gebruiken om grote datasets te ontginnen die niet handmatig kunnen worden beoordeeld op bruikbare onderzoeksgegevens.
Deze informatie kan worden gebruikt om productontwikkeling, budgettoewijzing, klantenservicepraktijken, marketinginitiatieven en een aantal andere functies te begeleiden.
U hoeft zich alleen in het begin te engageren om de leermodellen te ontwikkelen en het systeem te voorzien van gegevensbronnen, en vervolgens aan het einde te beschrijven hoe tekstanalyse de gegevens verwerkte, omdat het grootste deel van dit proces geautomatiseerd is.
Technieken voor tekstanalyse
Woordgroepering
Een verzameling woorden kan vaak meer inzicht geven dan een enkele zin. Als u bijvoorbeeld de termen 'kosten', 'duur' en 'maandelijks' samenvoegt, kunt u er redelijkerwijs van uitgaan dat veel klanten de maandelijkse kosten voor een van uw producten of services te duur vinden. U kunt echter altijd de afzonderlijke opmerkingen bekijken om ze van dichterbij te bekijken.
Woordfrequentie
Dit is tekstanalyse in de basis, waarbij onderwerpen (bijvoorbeeld prijzen, service, account, enz.) worden geteld en gerangschikt op basis van de frequentie waarmee ernaar wordt verwezen. Dit is handig om snel veelvoorkomende thema's en problemen te vinden die zich voordoen bij uw bezoekers.
Sentiment analyse
Sentimentanalyse is een methode die wordt gebruikt in Natural Language Processing (NLP) waarmee gebruikers de ernst van feedback kunnen beoordelen op basis van het gebruik van positieve, negatieve en neutrale termen, evenals het sentiment dat verband houdt met veelgebruikte zinnen.
Je begrijpt nu de frequentie en groepering van bepaalde zinnen dankzij de voorgaande strategieën, maar is deze feedback gunstig, ongunstig of neutraal?
Inzicht krijgen in sentiment zou geen probleem moeten zijn als u over het juiste instrument beschikt, aangezien uw consumenten, gelukkig voor u, geneigd zijn hun mening te geven over onderwerpen die hen belangrijk vinden.
Tekstclassificatie
Het is de meest voordelige NLP-technologie (Natural Language Processing) omdat het taalonafhankelijk is. Het kan bijna alle gegevens sorteren, rangschikken en segmenteren. Door middel van tekstcategorisatie kunnen aan ongestructureerde gegevens vooraf bepaalde tags of categorieën worden toegewezen.
Tekstcategorisatie omvat sentimentanalyse, onderwerpmodellering, taal en intentieidentificatie.
Modellering van onderwerpen
Onderwerpmodellering helpt bij het categoriseren van materialen op basis van bepaalde thema's. Onderwerpmodellering is minder gepersonaliseerd en helpt bij het verwerken van diverse teksten en abstracte terugkerende ideeën. Onderwerp modellering categorieën en wijst een percentage of aantal woorden in elke tekst toe aan een bepaald onderwerp.
Erkende entiteitsherkenning
Erkende entiteitsherkenning helpt bij de identificatie van zelfstandige naamwoorden in datasets. Beschouw getallen voorafgegaan door 'INR' als monetair; op dezelfde manier, "mevrouw." of "Dhr." of "mevrouw." gevolgd door een of meer hoofdletters is hoogstwaarschijnlijk de naam van een persoon.
Het belangrijkste probleem is dat, hoewel bepaalde zelfstandige naamwoorden belangrijke categorieën beschrijven, zoals geografische locatie, naam of geldwaarde, andere dat niet doen, wat voor veel verwarring zorgt.
Voordelen
- Organisaties helpen bij het begrijpen van klanttrends, productprestaties en servicekwaliteit. Dit leidt tot snellere besluitvorming, verbeterde bedrijfsinformatie, hogere productiviteit en kostenbesparingen.
- Helpt regeringen en politieke entiteiten bij het nemen van beslissingen door algemene trends en houdingen in de samenleving te kennen.
- Hiermee kunnen wetenschappers snel een grote hoeveelheid reeds bestaand materiaal doorzoeken en eruit halen wat relevant is voor hun studie. Dit versnelt de wetenschappelijke vooruitgang.
- Door vergelijkbare informatie te classificeren, kunt u de aanbevelingssystemen voor gebruikersinhoud verbeteren.
- Tekstanalytische benaderingen helpen bij de verbetering van zoekmachines en systemen voor het ophalen van informatie, wat resulteert in snellere gebruikerservaringen.
Use cases
Analyse van sociale media
Behalve dat het een middel is om verbonden te blijven, is sociale media ook geëvolueerd tot een platform voor branding en marketing. Klanten chatten over hun favoriete bedrijven en delen hun ervaringen op sociale media.
Het gebruik van tekstanalysetools om sentimentanalyse uit te voeren op sociale-mediagegevens helpt om de positieve en negatieve gevoelens van gebruikers ten opzichte van producten/diensten te identificeren, evenals de invloed en relaties van bedrijven met hun consumenten.
Bovendien kan analyse van sociale media bedrijven helpen om vertrouwen bij hun klanten te creëren.
Verkoop & Marketing
Prospectie is de ergste nachtmerrie van een verkoper. Verkoopteams doen er alles aan om de verkoop en prestaties te verhogen. Tekstanalysetools automatiseren deze handmatige taak terwijl ze essentiële en relevante inzichten geven om de marketing te voeden.
Chatbots worden gebruikt om in realtime te reageren op vragen van consumenten. Het analyseren van deze gegevens helpt het verkooppersoneel bij het voorspellen van de kans dat een consument een product koopt, het doen van gerichte marketing en reclame en het doorvoeren van productverbeteringen.
Business Intelligence
Bedrijven kunnen data-analyse gebruiken om te bepalen "wat gebeurt er?" maar worstelen om te bepalen "waarom gebeurt dit?"
Tekstanalysetoepassingen helpen organisaties bij het extraheren van context uit numerieke gegevens en het redeneren waarom een scenario zich heeft voorgedaan, zich voordoet of zich in de toekomst kan voordoen.
Er zijn bijvoorbeeld verschillende dingen die de verkoopprestaties beïnvloeden. Terwijl data-analyse numerieke cijfers oplevert, kunnen tekstanalysebenaderingen helpen bepalen waarom er een vermindering of piek in de prestaties is.
Conclusie
Tekstanalyse stelt bedrijven in staat om nuttige informatie te identificeren uit een breed scala aan gegevensbronnen, van klantenserviceverzoeken tot interacties op sociale media.
Tekstanalyse kan patronen, trends en bruikbare inzichten vinden door de resultaten van tekstanalyse te combineren en business intelligence-tools te gebruiken om de statistieken om te zetten in gemakkelijk te begrijpen rapporten en visualisaties.
Na het evalueren van opmerkingen van klanten of het bekijken van de inhoud van klantondersteuningsverzoeken met tekstanalysetools, kunt u tekstanalyse gebruiken om kansen voor verbetering te ontdekken en uw product of dienst aan te passen aan de eisen en verwachtingen van uw klant.
Laat een reactie achter