Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Twoja firma ma dostęp do kilku źródeł danych zawierających dane wejściowe od klientów, konsumentów, pracowników, dostawców i innych. Te nieustrukturyzowane dane są kluczem do osiągnięcia celów związanych z obsługą klienta, ale pomyślna ich ocena wymaga specjalistycznych rozwiązań.
Technologia analizy tekstu przedstawia zautomatyzowaną technikę analizowania i wyświetlania nieustrukturyzowanych danych tekstowych dla miar jakościowych. Rozważ otrzymywanie przydatnych informacji od każdego Media społecznościowe post, e-mail, wiadomość na czacie, zgłoszenie i ankieta.
Analityka tekstu pozwala Twojej firmie dowiedzieć się więcej o tym, co mówią, myślą i czują klienci, gdy wchodzą w interakcję z Twoimi towarami i usługami.
W tym poście przyjrzymy się bliżej analityce tekstu, jak to działa, różnicom między analityką tekstu a eksploracją tekstu, a także jego zaletom, przypadkom użycia, wyzwaniom i wielu innym.
Czym więc jest analiza tekstu?
Analityka tekstu to metoda wydobywania znaczenia z nieustrukturyzowanych danych, takich jak komunikacja pisemna i tekst, w celu oceny czynników, takich jak opinie użytkowników, opinie konsumentów, oceny produktów i inne wskaźniki.
Innymi słowy, jest to metoda przekształcania wielu nieustrukturyzowanych danych w coś, co można badać.
Analizując artykuły, tweety, posty w mediach społecznościowych, recenzje, komentarze i inne rodzaje pisarstwa, wiele firm wykorzystuje analitykę tekstu do stosowania technik i algorytmów uczenia maszynowego w celu wyodrębnienia znaczenia i zebrania informacji.
Rodzaje analizy tekstu
Nie wszystkie analizy tekstu są sobie równe. Analizę tekstu, podobnie jak szerszą dziedzinę analityki biznesowej, można podzielić na kilka obszarów w oparciu o funkcję i wyniki. Techniki analizy tekstu są zwykle podzielone na trzy grupy:
Analiza opisowa
Procedury analizy tekstu w tym obszarze koncentrują się wokół raportowania. Dane są pobierane z tekstu nieustrukturyzowanego, mają logiczną formę i są badane pod kątem trendów. Tematy i podstawowe motywy można ze sobą łączyć, aby zapewnić wyraźniejszy obraz ogólnego nastroju użytkownika, wzorców zakupowych i nie tylko.
Analityka predykcyjna
Analityka predykcyjna skupia się na prognozowaniu przyszłych zdarzeń. Materiał nieustrukturyzowany jest przechwytywany i analizowany w predykcyjnej analityce tekstu, mając na uwadze ten wynik końcowy.
Ta forma analizy pomaga firmom w tworzeniu dokładnych prognoz dotyczących zarządzania zapasami, zachowań zakupowych, a nawet unikania ryzyka.
Przykładem zastosowania analityki predykcyjnej w środowisku contact center jest wykorzystanie otwartych zgłoszeń do obsługi klienta w celu zidentyfikowania optymalnej liczby pracowników, którzy będą dyżurować w celu uzyskania określonego specjalistycznego rodzaju pomocy.
Analiza preskryptywna
Analiza tekstu może również mieć charakter nakazowy, pomagając w opracowaniu planu tworzenia kopii zapasowych dla określonych przyszłych zdarzeń. Ten rodzaj podejścia analitycznego wykorzystuje analizę predykcyjną, aby lepiej informować o ocenach.
Ze względu na nieodłączną użyteczność tego typu analiz, zarówno tekstowych, jak i innych, jest ona często preferowana przez kadrę kierowniczą firm, która stara się zwiększyć udział w rynku swojej marki.
Analiza tekstu a eksploracja tekstu
Aby naprawdę zrozumieć analizę tekstu, musisz także znać eksplorację tekstu i przetwarzanie języka naturalnego. Eksploracja tekstu wydobywa informacje z ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych.
Bez tej techniki musiałbyś ręcznie sprawdzać dane tekstowe i określać, czy są wysokiej jakości. Po wyodrębnieniu tych danych w ustrukturyzowane dane można je ocenić, aby odkryć cenne spostrzeżenia.
Analityka tekstu może generować raporty, podkreślać interesujące trendy i wyposażać firmy w nowe narzędzia do podejmowania decyzji opartych na danych.
Metody przetwarzania języka naturalnego są szeroko stosowane w eksploracji tekstu i analityce tekstu. Jest to rodzaj sztuczna inteligencja zdolne do konwersji ludzkiego języka na format czytelny dla komputera.
Użytkownik końcowy nie musi znać pewnych słów kluczowych lub składni, aby komputer po drugiej stronie mógł zinterpretować jego żądanie. Zamiast tego przejmuje przetwarzanie języka naturalnego.
Technologia ta wykorzystuje model do uczenia się na podstawie dostarczanych do niej danych. Dokładność i trafność jego spostrzeżeń rośnie z czasem, co jest formą uczenie maszynowe proces.
Jak działa analiza tekstu?
Metoda analizy tekstu zaczyna się od zebrania ogromnych ilości danych tekstowych. W zależności od zakresu projektu i dostępnych zasobów możesz czerpać z komentarzy w mediach społecznościowych, treści na stronie internetowej, książek, zorganizowanych ankiet, opinii lub zapisów rozmów telefonicznych.
Możesz pracować z jednym zbiorem danych lub badać wiele zagregowanych zasobów. System analizy tekstu może również zawierać narzędzia do eksploracji tekstu, które pozwalają na rozpoczęcie sortowania tych danych.
W pewnych okolicznościach można połączyć dwie lub więcej metod, aby uzyskać wyodrębnione zestawy danych wymagane do zlokalizowania odpowiednich informacji. Rozkładanie frazy, tokenizowanie tekstu i dostosowywanie języka to przykłady tego, co dzieje się na tym etapie procesu.
Możliwości przetwarzania języka naturalnego przez oprogramowanie mogą zmieniać dane na różne sposoby, na przykład oznaczać je, grupować i kategoryzować. Kolejny etap dla narzędzia do analizy tekstu można wykonać po zakończeniu podstawowego przetwarzania niskopoziomowego.
Ta technika jest często używana do Analiza nastrojów na partii danych. Platforma może określić poziom zadowolenia klienta, tematy, które są entuzjastycznie nastawieni, oraz istotne informacje zwrotne na temat doświadczenia klienta. Aby ustalić prawdziwe przesłanie zawarte w tekście, analizuje gramatykę i otaczający kontekst.
Twoja firma może używać analizy tekstu do wydobywania dużych zbiorów danych, których nie można ręcznie ocenić pod kątem przydatnych danych badawczych.
Informacje te można wykorzystać do kierowania rozwojem produktu, alokacją budżetu, praktykami obsługi klienta, inicjatywami marketingowymi i wieloma innymi funkcjami.
Wystarczy zaangażować się na początku w opracowanie modeli uczenia się i zaopatrzenie systemu w źródła danych, a na końcu opisać, jak analityka tekstowa poradziła sobie z danymi, ponieważ większość tego procesu jest zautomatyzowana.
Techniki analizy tekstu
Grupowanie słów
Zbiór słów może często dać więcej informacji niż pojedyncza fraza. Na przykład, jeśli połączysz wyrażenia „wydatki”, „drogie” i „miesięcznie”, możesz rozsądnie założyć, że wielu klientów uważa, że miesięczne koszty jednego z Twoich produktów lub usług są zbyt kosztowne. Jednak zawsze możesz wyświetlić poszczególne komentarze, aby przyjrzeć się bliżej.
Częstotliwość wyrazów
Jest to najbardziej podstawowa analityka tekstu, w której tematy (np. ceny, usługi, konto itp.) są rejestrowane i klasyfikowane w zależności od częstotliwości, z jaką są przywoływane. Jest to pomocne w szybkim wyszukiwaniu częstych motywów i trudności, które pojawiają się wśród odwiedzających.
Analiza sentymentów
Analityka sentymentu to metoda stosowana w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), która umożliwia użytkownikom ocenę powagi opinii w oparciu o użycie pozytywnych, negatywnych i neutralnych terminów, a także sentyment związany z często używanymi frazami.
Rozumiesz teraz częstotliwość i grupowanie poszczególnych fraz dzięki poprzednim strategiom, ale czy ta informacja zwrotna jest korzystna, niekorzystna, czy neutralna?
Uzyskanie wglądu w nastroje nie powinno stanowić problemu, jeśli masz odpowiednie narzędzie, ponieważ, na szczęście dla Ciebie, Twoi konsumenci są skłonni dzielić się swoimi opiniami na temat spraw, na których im zależy.
Klasyfikacja tekstu
Jest to najkorzystniejsza technologia NLP (Natural Language Processing), ponieważ jest niezależna od języka. Może sortować, porządkować i segmentować prawie wszystkie dane. Kategoryzacja tekstu umożliwia przypisanie nieustrukturyzowanym danym z góry określonych tagów lub kategorii.
Kategoryzacja tekstu obejmuje analizę sentymentu, modelowanie tematu, język i identyfikację intencji.
Modelowanie tematyczne
Modelowanie tematyczne pomaga w kategoryzacji materiałów na podstawie określonych tematów. Modelowanie tematyczne jest mniej spersonalizowane i pomaga przetrawić różnorodne teksty i abstrakcyjne, powtarzające się pomysły. Kategorie modelowania tematów i przypisuje procent lub liczbę słów w każdym tekście do określonego tematu.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek
Rozpoznawanie nazwanych jednostek pomaga w identyfikacji rzeczowników w zbiorach danych. Uważaj liczby poprzedzone „INR” za wartości pieniężne; podobnie „Pani” lub „Pan.” lub „Pani”. po którym następuje co najmniej jedno wielkie słowo, to najprawdopodobniej imię i nazwisko osoby.
Główny problem polega na tym, że podczas gdy niektóre rzeczowniki opisują kluczowe kategorie, takie jak położenie geograficzne, nazwisko lub wartość pieniężna, inne nie, co powoduje wiele zamieszania.
Benefity
- Pomagaj organizacjom w zrozumieniu trendów klientów, wydajności produktów i jakości usług. Prowadzi to do szybszego podejmowania decyzji, lepszych informacji biznesowych, wyższej produktywności i oszczędności kosztów.
- Pomaga rządom i podmiotom politycznym w podejmowaniu decyzji, znając szerokie trendy i postawy w społeczeństwie.
- Pozwala uczonym szybko przeszukiwać dużą ilość wcześniej istniejącego materiału, wydobywając to, co jest istotne dla ich badań. Przyspiesza to postęp naukowy.
- Klasyfikując podobne informacje, możesz ulepszyć systemy rekomendacji treści użytkowników.
- Podejścia do analizy tekstu pomagają w ulepszaniu wyszukiwarek i systemów wyszukiwania informacji, co skutkuje szybszym doświadczenia użytkowników.
Przypadków użycia
Analiza mediów społecznościowych
Poza tym, że są sposobem na pozostanie w kontakcie, media społecznościowe przekształciły się również w platformę brandingu i marketingu. Klienci rozmawiają o swoich ulubionych firmach i dzielą się swoimi doświadczeniami w mediach społecznościowych.
Korzystanie z narzędzi do analizy tekstu do analizy nastrojów na danych z mediów społecznościowych pomaga zidentyfikować pozytywne i negatywne odczucia użytkowników wobec produktów/usług, a także wpływ i relacje firm z ich konsumentami.
Ponadto analiza mediów społecznościowych może pomóc firmom w budowaniu zaufania wśród klientów.
Sprzedaż i Marketing
Poszukiwanie to najgorszy koszmar sprzedawcy. Zespoły sprzedaży dokładają wszelkich starań, aby zwiększyć sprzedaż i wydajność. Narzędzia do analizy tekstu automatyzują tę ręczną pracę, zapewniając jednocześnie niezbędne i istotne informacje w celu pielęgnowania marketingu.
Chatboty służą do odpowiadania na zapytania konsumentów w czasie rzeczywistym. Analiza tych danych pomaga personelowi sprzedaży w przewidywaniu szansy na zakup produktu przez konsumenta, prowadzeniu marketingu docelowego i reklamy oraz wprowadzaniu ulepszeń produktu.
Wywiad Gospodarczy
Firmy mogą korzystać z analizy danych, aby określić „co się dzieje?” ale staram się ustalić „dlaczego tak się dzieje?”
Aplikacje do analizy tekstu pomagają organizacjom w wyodrębnianiu kontekstu z danych liczbowych i wyjaśnianiu, dlaczego dany scenariusz wystąpił, ma miejsce lub może wystąpić w przyszłości.
Na przykład na wyniki sprzedaży wpływa wiele czynników. Podczas gdy analiza danych dostarcza liczb, podejścia do analizy tekstu mogą pomóc w ustaleniu, dlaczego nastąpiło zmniejszenie lub wzrost wydajności.
Wnioski
Analiza tekstu umożliwia firmom identyfikowanie przydatnych informacji z wielu różnych źródeł danych, od zgłoszeń do obsługi klienta po interakcje w mediach społecznościowych.
Analityka tekstu może znajdować wzorce, trendy i praktyczne spostrzeżenia, łącząc wyniki analizy tekstu i wykorzystując narzędzia analizy biznesowej do przekształcania statystyk w łatwe do zrozumienia raporty i wizualizacje.
Po ocenie komentarzy klientów lub przejrzeniu treści zgłoszeń do obsługi klienta za pomocą narzędzi do analizy tekstu, możesz użyć analityki tekstu, aby odkryć szanse na poprawę i dostosować swój produkt lub usługę do wymagań i oczekiwań klienta.
Dodaj komentarz