Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Din bedrift har tilgang til flere datakilder som inneholder innspill fra kunder, forbrukere, arbeidere, leverandører og andre. Disse ustrukturerte dataene har nøkkelen til å nå dine kundeopplevelsesmål, men vellykket evaluering krever spesialistløsninger.
Tekstanalyseteknologi presenterer en automatisert teknikk for å analysere og vise ustrukturerte tekstdata for kvalitative mål. Vurder å motta praktisk informasjon fra alle sosiale medier innlegg, e-post, chat-melding, utstedelsesbillett og spørreundersøkelse.
Tekstanalyse lar bedriften din oppdage mer om hva kundene sier, tenker og føler når de samhandler med varene og tjenestene dine.
I dette innlegget vil vi se nærmere på tekstanalyse, hvordan det fungerer, forskjellene mellom tekstanalyse og tekstutvinning, samt fordelene, brukstilfeller, utfordringer og mye mer.
Så hva er tekstanalyse?
Tekstanalyse er en metode for å utlede mening fra ustrukturerte data, for eksempel skriftlig kommunikasjon og tekst, for å måle faktorer som tilbakemeldinger fra brukere, forbrukernes meninger, produktvurderinger og andre beregninger.
Det er en metode for å transformere mye ustrukturert data til noe som kan studeres, med andre ord.
Når de analyserer artikler, tweets, innlegg på sosiale medier, anmeldelser, kommentarer og andre typer skriving, bruker mange firmaer tekstanalyse for å bruke maskinlæringsteknikker og algoritmer for å trekke ut mening og samle informasjon.
Typer tekstanalyse
Ikke all tekstanalyse er skapt like. Tekstanalyse kan, i likhet med det bredere området for forretningsanalyse, deles inn i flere områder basert på funksjon og resultater. Tekstanalyseteknikker er vanligvis klassifisert i tre grupper:
Beskrivende analyse
Tekstanalyseprosedyrer i dette området er sentret rundt rapportering. Data er hentet fra ustrukturert tekst, gitt logisk form, og undersøkt for trender. Emner og grunnleggende temaer kan kobles sammen for å gi en klarere oversikt over brukerens generelle humør, handlemønstre og mer over tid.
Prediktiv Analytics
Prediktiv analyse fokuserer på å projisere fremtidige hendelser. Ustrukturert materiale fanges opp og analyseres i prediktiv tekstanalyse med dette sluttresultatet i tankene.
Denne formen for analyse hjelper bedrifter med å produsere nøyaktige anslag for lagerstyring, kjøpsatferd og til og med risikounngåelse.
Å bruke åpne kundestøttebilletter for å identifisere det optimale antallet ansatte for å opprettholde vakt for en viss spesialisert type assistanse er et eksempel på prediktiv analyses anvendelighet i et kontaktsentermiljø.
Reseptbelagt Analytics
Tekstanalyse kan også være foreskrivende ved å hjelpe til med utviklingen av en sikkerhetskopiplan for bestemte fremtidige hendelser. Denne typen analysetilnærming bruker prediktiv analyse for å bedre informere evalueringer.
På grunn av den iboende nytten av denne typen analyser, enten tekst eller på annen måte, blir den ofte foretrukket blant bedriftsledere som prøver å øke merkevarens markedsandel.
Tekstanalyse vs tekstutvinning
For å virkelig forstå tekstanalyse, må du også være kjent med tekstutvinning og naturlig språkbehandling. Tekstutvinning trekker ut informasjon fra enorme mengder ustrukturert data.
Uten denne teknikken ville du måtte skjerme tekstinndata manuelt og finne ut om de er av høy kvalitet. Når disse dataene er trukket ut til strukturerte data, kan de evalueres for å avdekke verdifull innsikt.
Tekstanalyse kan generere rapporter, fremheve interessante trender og gi bedrifter nye verktøy for å ta datadrevne beslutninger.
Naturlige språkbehandlingsmetoder er mye brukt i tekstutvinning og tekstanalyse. Det er en type kunstig intelligens i stand til å konvertere menneskelig språk til et datamaskinlesbart format.
Sluttbrukeren er ikke pålagt å kjenne bestemte nøkkelord eller syntaks for at datamaskinen i den andre enden skal tolke forespørselen deres. I stedet tar naturlig språkbehandling over.
Denne teknologien bruker en modell for å lære av dataene som leveres til den. Nøyaktigheten og relevansen til dens innsikt vokser med tiden, som er en form for maskinlæring prosess.
Hvordan fungerer tekstanalyse?
Tekstanalysemetoden begynner med innsamling av enorme mengder tekstdata. Avhengig av bredden på prosjektet og tilgjengelige ressurser, kan du trekke fra kommentarer på sosiale medier, nettstedinnhold, bøker, organiserte undersøkelser, tilbakemeldinger eller telefonoppføringer.
Du kan arbeide med en enkelt samling av data eller undersøke en rekke aggregerte ressurser. Tekstanalysesystemet kan også inkludere tekstutvinningsverktøy som lar det begynne å sortere disse dataene.
Under visse omstendigheter kan du kombinere to eller flere metoder for å få de utpakkede datasettene som kreves for å finne relevant informasjon. Å bryte ned frasen, tokenisere teksten og tilpasse språket er alle eksempler på hva som skjer på dette stadiet av prosessen.
Programvarens naturlige språkbehandlingsevne kan endre dataene på en rekke måter, for eksempel merking, gruppering og kategorisering. Det følgende trinnet for tekstanalyseverktøyet kan tas når den grunnleggende behandlingen på lavt nivå er ferdig.
Denne teknikken brukes ofte til å gjøre sentiment analyse på et parti med data. Plattformen kan bestemme en kundes tilfredshet, emnene de er entusiastiske for, og betydelig tilbakemelding på kundeopplevelsen. For å finne ut det sanne budskapet inne i teksten, analyserer den grammatikken og den omgivende konteksten.
Bedriften din kan bruke tekstanalyse til å utvinne store datasett som er umulige å manuelt vurdere for nyttige forskningsdata.
Denne informasjonen kan brukes til å veilede produktutvikling, budsjettallokering, kundeservicepraksis, markedsføringstiltak og en rekke andre funksjoner.
Du trenger bare å engasjere deg i begynnelsen for å utvikle læringsmodellene og forsyne systemet med datakilder, og deretter på slutten beskrive hvordan tekstanalyse håndterte dataene fordi størstedelen av denne prosessen er automatisert.
Teknikker for tekstanalyse
Ordgruppering
En samling ord kan ofte gi mer innsikt enn en enkelt setning. Hvis du for eksempel setter sammen setningene «utgifter», «dyrt» og «månedlig», kan du med rimelighet anta at mange kunder mener at de månedlige kostnadene for et av produktene eller tjenestene dine er for dyre. Du kan imidlertid alltid se de individuelle kommentarene for å se nærmere.
Ordfrekvens
Dette er tekstanalyse på sitt mest grunnleggende, der emner (f.eks. prissetting, service, konto osv.) blir talt opp og rangert avhengig av hvor ofte de refereres. Dette er nyttig for raskt å finne hyppige temaer og problemer som dukker opp blant de besøkende.
Sentimentanalyse
Sentimentanalyse er en metode som brukes i Natural Language Processing (NLP) som gjør det mulig for brukere å vurdere alvoret i tilbakemeldinger basert på bruken av positive, negative og nøytrale termer samt følelsen knyttet til ofte brukte fraser.
Du forstår nå frekvensen og grupperingen av bestemte fraser takket være de foregående strategiene, men er denne tilbakemeldingen gunstig, ugunstig eller nøytral?
Å få innsikt i sentiment bør ikke være noe problem hvis du har det riktige instrumentet på plass siden, heldigvis for deg, er forbrukerne dine tilbøyelige til å dele sine meninger om saker de bryr seg om.
Tekst klassifisering
Det er den mest fordelaktige NLP-teknologien (Natural Language Processing) siden den er språkuavhengig. Den kan sortere, ordne og segmentere nesten alle data. Tekstkategorisering gjør at ustrukturerte data kan tildeles forhåndsbestemte tagger eller kategorier.
Tekstkategorisering omfatter sentimentanalyse, emnemodellering, språk og intensjonsidentifikasjon.
Emnemodellering
Temamodellering hjelper til med kategorisering av materialer basert på bestemte temaer. Emnemodellering er mindre personlig og hjelper til med å fordøye ulike tekster og abstrakte tilbakevendende ideer. Emnemodelleringskategorier og tildeler en prosentandel eller antall ord i hver tekst til et bestemt emne.
Navngitt enhetsgjenkjenning
Navngitt enhetsgjenkjenning hjelper til med å identifisere substantiv i datasett. Betrakt tall med «INR» foran som monetære; på samme måte "Ms." eller "Mr." eller "Fru." etterfulgt av ett eller flere store ord er mest sannsynlig en persons navn.
Hovedproblemet er at mens visse substantiv beskriver nøkkelkategorier som geografisk plassering, navn eller pengeverdi, gjør andre det ikke, noe som forårsaker mye forvirring.
Fordeler
- Hjelpe organisasjoner med å forstå kundetrender, produktytelse og servicekvalitet. Dette fører til raskere beslutningstaking, forbedret forretningsinformasjon, høyere produktivitet og kostnadsbesparelser.
- Hjelper regjeringer og politiske enheter med å ta beslutninger ved å kjenne til brede trender og holdninger i samfunnet.
- Lar forskere raskt sile gjennom en stor mengde allerede eksisterende materiale, og trekke ut det som er relevant for studiet deres. Dette setter fart på vitenskapelig fremgang.
- Ved å klassifisere lignende informasjon kan du forbedre anbefalingssystemer for brukerinnhold.
- Tekstanalytiske tilnærminger hjelper til med å forbedre søkemotorer og systemer for informasjonsinnhenting, noe som resulterer i raskere brukeropplevelser.
Bruksmåter
Analyse av sosiale medier
Bortsett fra å være et middel til å forbli tilkoblet, har sosiale medier også utviklet seg til en plattform for merkevarebygging og markedsføring. Kunder chatter om favorittselskapene sine og deler sine erfaringer på sosiale medier.
Å bruke tekstanalyseverktøy for å gjøre sentimentanalyse på sosiale medier-data bidrar til å identifisere de positive og negative følelsene til brukere overfor produkter/tjenester, samt påvirkningen og forholdet til bedrifter med forbrukerne.
Videre kan analyse av sosiale medier hjelpe bedrifter med å skape tillit hos kundene sine.
Salg og markedsføring
Prospektering er en selgers verste mareritt. Salgsteam gjør alle forsøk på å øke salget og ytelsen. Tekstanalyseverktøy automatiserer denne manuelle jobben samtidig som den gir viktig og relevant innsikt for å pleie markedsføringen.
Chatbots brukes til å svare på forbrukerhenvendelser i sanntid. Å analysere disse dataene hjelper selgerne med å forutsi sjansen for at en forbruker skal kjøpe et produkt, gjøre målmarkedsføring og reklame og gjøre produktforbedringer.
Business Intelligence
Bedrifter kan bruke dataanalyse for å finne ut "hva er det som skjer?" men sliter med å finne ut "hvorfor skjer dette?"
Tekstanalyseapplikasjoner hjelper organisasjoner med å trekke ut kontekst fra numeriske data og resonnere hvorfor et scenario har oppstått, skjer eller kan oppstå i fremtiden.
For eksempel påvirker en rekke ting salgsresultatet. Mens dataanalyse gir numeriske tall, kan tekstanalysetilnærminger hjelpe med å finne ut hvorfor det er en reduksjon eller topp i ytelsen.
konklusjonen
Tekstanalyse gjør det mulig for bedrifter å identifisere nyttig informasjon fra et bredt spekter av datakilder, fra kundeserviceforespørsler til sosiale medier-interaksjoner.
Tekstanalyse kan finne mønstre, trender og praktisk innsikt ved å kombinere resultatene av tekstanalyse og bruke business intelligence-verktøy for å konvertere statistikken til lettfattelige rapporter og visualiseringer.
Etter å ha evaluert kundekommentarer eller gjennomgått innholdet i kundestøtteforespørsler med tekstanalyseverktøy, kan du bruke tekstanalyse for å hjelpe deg med å avdekke sjanser for forbedring og justere produktet eller tjenesten til kundens krav og forventninger.
Legg igjen en kommentar