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Sua empresa tem acesso a diversas fontes de dados contendo entradas de clientes, consumidores, trabalhadores, fornecedores e outros. Esses dados não estruturados são a chave para atingir suas metas de experiência do cliente, mas avaliá-los com sucesso requer soluções especializadas.
A tecnologia de análise de texto apresenta uma técnica automatizada para analisar e exibir dados de texto não estruturados para medidas qualitativas. Considere receber informações acionáveis de cada meios de comunicação social postagem, e-mail, mensagem de bate-papo, emissão de ticket e pesquisa.
A análise de texto permite que sua empresa descubra mais sobre o que os clientes estão dizendo, pensando e sentindo à medida que interagem com seus produtos e serviços.
Neste post, examinaremos detalhadamente a análise de texto, como ela funciona, as diferenças entre análise de texto e mineração de texto, bem como seus benefícios, casos de uso, desafios e muito mais.
Então, o que é análise de texto?
A análise de texto é um método para derivar significado de dados não estruturados, como comunicações escritas e texto, a fim de avaliar fatores como feedback do usuário, opiniões do consumidor, classificações de produtos e outras métricas.
É um método para transformar muitos dados não estruturados em algo que pode ser estudado, em outras palavras.
Ao analisar artigos, tweets, postagens de mídia social, resenhas, comentários e outros tipos de redação, muitas empresas empregam análise de texto para aplicar técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina para extrair significado e coletar informações.
Tipos de análise de texto
Nem todas as análises de texto são criadas iguais. A análise de texto, como o campo mais amplo da análise de negócios, pode ser dividida em várias áreas com base na função e nos resultados. As técnicas de análise de texto geralmente são classificadas em três grupos:
Análise Descritiva
Os procedimentos de análise de texto nesta área se concentram em relatórios. Os dados são extraídos de texto não estruturado, recebem uma forma lógica e são examinados quanto a tendências. Tópicos e temas básicos podem ser vinculados para oferecer uma visão mais clara do humor geral do usuário, padrões de compras e muito mais ao longo do tempo.
Análise Preditiva
Análise preditiva concentra-se em projetar ocorrências futuras. O material não estruturado é capturado e analisado em análise preditiva de texto com esse resultado final em mente.
Essa forma de análise ajuda as empresas a produzir projeções precisas para gerenciamento de estoque, comportamento de compra e até mesmo para evitar riscos.
O uso de tíquetes de suporte ao cliente abertos para identificar o número ideal de funcionários a serem mantidos de plantão para um determinado tipo de assistência especializada é um exemplo de aplicabilidade da análise preditiva em um ambiente de contact center.
Análise Prescritiva
A análise de texto também pode ser prescritiva, auxiliando no desenvolvimento de um plano de backup para ocorrências futuras específicas. Esse tipo de abordagem analítica emprega análises preditivas para informar melhor as avaliações.
Devido à utilidade inerente desse tipo de análise, seja de texto ou não, ela é frequentemente preferida entre os executivos da empresa que tentam aumentar a participação de mercado de sua marca.
Análise de texto vs mineração de texto
Para realmente compreender a análise de texto, você também deve estar familiarizado com mineração de texto e processamento de linguagem natural. A mineração de texto extrai informações de enormes quantidades de dados não estruturados.
Sem essa técnica, você teria que filtrar manualmente as entradas de texto e determinar se elas são de alta qualidade. Uma vez que esses dados tenham sido extraídos em dados estruturados, eles podem ser avaliados para descobrir insights valiosos.
A análise de texto pode gerar relatórios, destacar tendências interessantes e fornecer às empresas novas ferramentas para tomar decisões baseadas em dados.
Os métodos de processamento de linguagem natural são amplamente utilizados em mineração de texto e análise de texto. É um tipo de inteligência artificial capaz de converter a linguagem humana para um formato legível por computador.
O usuário final não precisa conhecer certas palavras-chave ou sintaxe para que o computador do outro lado interprete sua solicitação. Em vez disso, o processamento de linguagem natural assume o controle.
Esta tecnologia emprega um modelo para aprender com os dados que lhe são fornecidos. A precisão e a relevância de seus insights crescem com o tempo, que é uma forma de aprendizado de máquina processo.
Como funciona a análise de texto?
O método de análise de texto começa com a coleta de enormes quantidades de dados de texto. Dependendo da amplitude do seu projeto e dos recursos disponíveis, você pode extrair comentários de mídia social, conteúdo do site, livros, pesquisas organizadas, feedback ou registros telefônicos.
Você pode trabalhar com uma única coleção de dados ou examinar vários recursos agregados. O sistema de análise de texto também pode incluir ferramentas de mineração de texto que permitem começar a classificar esses dados.
Em determinadas circunstâncias, você pode combinar dois ou mais métodos para obter os conjuntos de dados extraídos necessários para localizar informações relevantes. Decompor a frase, tokenizar o texto e personalizar o idioma são exemplos do que acontece nesta fase do processo.
A capacidade de processamento de linguagem natural do software pode alterar os dados de várias maneiras, como rotulá-los, agrupá-los e categorizá-los. O estágio seguinte para a ferramenta de análise de texto pode ser realizado quando o processamento fundamental de baixo nível estiver concluído.
Esta técnica é frequentemente usada para fazer análise de sentimentos em um lote de dados. A plataforma pode determinar o nível de satisfação de um cliente, os assuntos pelos quais ele está entusiasmado e um feedback significativo sobre a experiência do cliente. Para verificar a verdadeira mensagem contida no texto, analisa a gramática e o contexto circundante.
Sua empresa pode usar a análise de texto para extrair grandes conjuntos de dados que são impossíveis de avaliar manualmente para dados de pesquisa úteis.
Essas informações podem ser utilizadas para orientar o desenvolvimento de produtos, alocação de orçamento, práticas de atendimento ao cliente, iniciativas de marketing e várias outras funções.
Você só precisa se engajar no início para desenvolver os modelos de aprendizado e fornecer fontes de dados ao sistema e, no final, descrever como a análise de texto lidou com os dados, porque a maior parte desse processo é automatizada.
Técnicas de análise de texto
Agrupamento de palavras
Muitas vezes, uma coleção de palavras pode fornecer mais informações do que uma única frase. Por exemplo, se você juntar as frases “despesas”, “caro” e “mensal”, você pode razoavelmente supor que muitos clientes acreditam que os custos mensais de um de seus produtos ou serviços são muito caros. No entanto, você sempre pode visualizar os comentários individuais para ter uma visão mais detalhada.
Frequência de Palavras
Esta é a análise de texto em sua forma mais básica, onde os assuntos (por exemplo, preços, serviços, contas, etc.) são contabilizados e classificados de acordo com a frequência com que são referenciados. Isso é útil para encontrar rapidamente temas frequentes e dificuldades que surgem entre seus visitantes.
Análise de sentimentos
A análise de sentimentos é um método usado no Natural Language Processing (NLP) que permite que os usuários avaliem a seriedade do feedback com base no uso de termos positivos, negativos e neutros, bem como no sentimento relacionado a frases usadas com frequência.
Agora você entende a frequência e o agrupamento de frases específicas graças às estratégias anteriores, mas esse feedback é favorável, desfavorável ou neutro?
Obter insights sobre o sentimento não deve ser um problema se você tiver o instrumento correto, pois, felizmente para você, seus consumidores tendem a compartilhar suas opiniões sobre questões com as quais se preocupam profundamente.
Classificação de texto
É a tecnologia NLP (Natural Language Processing) mais vantajosa, pois é independente da linguagem. Ele pode classificar, organizar e segmentar quase todos os dados. A categorização de texto permite que dados não estruturados sejam atribuídos a tags ou categorias predeterminadas.
A categorização de texto abrange análise de sentimentos, modelagem de tópicos, linguagem e identificação de intenção.
Modelagem de Tópico
A modelagem de tópicos auxilia na categorização de materiais com base em determinados temas. A modelagem de tópicos é menos personalizada e ajuda a digerir textos diversos e ideias abstratas recorrentes. Categorias de modelagem de assunto e atribui uma porcentagem ou contagem de palavras em cada texto a um determinado tópico.
Reconhecimento de entidade nomeada
Reconhecimento de entidade nomeada auxilia na identificação de substantivos em conjuntos de dados. Considere os números precedidos por 'INR' como monetários; da mesma forma, "Sra." ou "Sr." ou “Sra.” seguido por uma ou mais palavras maiúsculas é provavelmente o nome de uma pessoa.
A principal questão é que, enquanto certos substantivos descrevem categorias-chave, como localização geográfica, nome ou valor monetário, outros não, o que causa muita confusão.
Benefícios
- Ajudar as organizações a entender as tendências dos clientes, o desempenho do produto e a qualidade do serviço. Isso leva a uma tomada de decisões mais rápida, informações de negócios aprimoradas, maior produtividade e economia de custos.
- Ajuda governos e entidades políticas a tomar decisões conhecendo amplas tendências e atitudes da sociedade.
- Permite que os estudiosos vasculhem rapidamente uma grande quantidade de material pré-existente, extraindo o que é pertinente ao seu estudo. Isso acelera o progresso científico.
- Ao classificar informações semelhantes, você pode melhorar os sistemas de recomendação de conteúdo do usuário.
- As abordagens analíticas de texto auxiliam na melhoria dos mecanismos de busca e sistemas de recuperação de informações, resultando em experiências do usuário.
Os casos de uso
Análise de mídia social
Além de ser um meio de permanecer conectado, a mídia social também evoluiu para uma plataforma de branding e marketing. Os clientes conversam sobre suas empresas favoritas e compartilham suas experiências nas mídias sociais.
O uso de ferramentas de análise de texto para fazer análise de sentimento em dados de mídia social ajuda a identificar os sentimentos positivos e negativos dos usuários em relação aos produtos/serviços, bem como a influência e o relacionamento das empresas com seus consumidores.
Além disso, a análise de mídia social pode ajudar as empresas a criar confiança com seus clientes.
Sales & Marketing
A prospecção é o pior pesadelo de um vendedor. As equipes de vendas fazem todos os esforços para aumentar as vendas e o desempenho. As ferramentas de análise de texto automatizam esse trabalho manual, fornecendo informações essenciais e relevantes para nutrir o marketing.
Os chatbots são usados para responder às perguntas dos consumidores em tempo real. A análise desses dados ajuda a equipe de vendas a prever a chance de um consumidor comprar um produto, fazer marketing e publicidade direcionados e fazer melhorias no produto.
Business Intelligence
As empresas podem usar a análise de dados para determinar “o que está acontecendo?” mas luta para determinar “por que isso está acontecendo?”
Os aplicativos de análise de texto ajudam as organizações a extrair contexto de dados numéricos e raciocinar por que um cenário ocorreu, está ocorrendo ou pode ocorrer no futuro.
Por exemplo, uma variedade de coisas influencia o desempenho de vendas. Embora a análise de dados forneça números numéricos, as abordagens de análise de texto podem ajudar a determinar por que há uma redução ou aumento no desempenho.
Conclusão
A análise de texto permite que as empresas identifiquem informações úteis de uma ampla variedade de fontes de dados, desde solicitações de atendimento ao cliente até interações de mídia social.
A análise de texto pode encontrar padrões, tendências e insights acionáveis combinando os resultados da análise de texto e empregando ferramentas de inteligência de negócios para converter as estatísticas em relatórios e visualizações fáceis de entender.
Depois de avaliar os comentários dos clientes ou revisar o conteúdo das solicitações de suporte ao cliente com ferramentas de análise de texto, você pode usar a análise de texto para ajudá-lo a descobrir oportunidades de melhoria e ajustar seu produto ou serviço aos requisitos e expectativas de seu cliente.
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