Cuprins[Ascunde][Spectacol]
Compania dvs. are acces la mai multe surse de date care conțin informații de la clienți, consumatori, lucrători, furnizori și alții. Aceste date nestructurate dețin cheia pentru atingerea obiectivelor experienței clienților, dar evaluarea cu succes a acestora necesită soluții specializate.
Tehnologia de analiză a textului prezintă o tehnică automată pentru analizarea și afișarea datelor text nestructurate pentru măsuri calitative. Luați în considerare să primiți informații utile de la fiecare social media postare, e-mail, mesaj de chat, emitere bilet și sondaj.
Analiza textului permite companiei dvs. să descopere mai multe despre ceea ce spun, gândesc și simt clienții în timp ce interacționează cu bunurile și serviciile dvs.
În această postare, vom analiza îndeaproape analiza textului, modul în care funcționează, diferențele dintre analiza textului și text mining, precum și beneficiile, cazurile de utilizare, provocările și multe altele.
Deci, ce este analiza textului?
Analiza textului este o metodă de obținere a semnificației din date nestructurate, cum ar fi comunicările scrise și textul, pentru a evalua factori precum feedbackul utilizatorilor, opiniile consumatorilor, evaluările produselor și alte valori.
Este o metodă de a transforma o mulțime de date nestructurate în ceva ce poate fi studiat, cu alte cuvinte.
Atunci când analizează articole, tweet-uri, postări pe rețelele sociale, recenzii, comentarii și alte tipuri de scriere, multe firme folosesc analiza textului pentru a aplica tehnici și algoritmi de învățare automată pentru a extrage sens și a aduna informații.
Tipuri de analize de text
Nu toate analizele de text sunt create egale. Analiza textului, ca și domeniul mai larg al analizei de afaceri, poate fi împărțită în mai multe zone, în funcție de funcție și rezultate. Tehnicile de analiză a textului sunt de obicei clasificate în trei grupuri:
Analize descriptive
Procedurile de analiză a textului din această zonă se concentrează pe raportare. Datele sunt preluate din text nestructurat, au o formă logică și sunt examinate pentru tendințe. Subiectele și temele de bază pot fi legate între ele pentru a oferi o imagine mai clară a dispoziției generale a utilizatorilor, a modelelor de cumpărături și multe altele de-a lungul timpului.
Analize predictive
Analize predictive se concentrează pe proiectarea evenimentelor viitoare. Materialul nestructurat este captat și analizat în analiza predictivă a textului, având în vedere acest rezultat final.
Această formă de analiză ajută firmele să producă proiecții precise pentru gestionarea stocurilor, comportamentul de cumpărare și chiar evitarea riscurilor.
Folosirea biletelor deschise de asistență pentru clienți pentru a identifica numărul optim de angajați pentru a menține la gardă pentru un anumit tip de asistență specializată este un exemplu de aplicabilitate a analizei predictive într-un mediu de contact center.
Analize prescriptive
Analiza textului ar putea fi, de asemenea, prescriptivă, ajutând la dezvoltarea unui plan de rezervă pentru anumite evenimente viitoare. Acest tip de abordare de analiză utilizează analiza predictivă pentru a informa mai bine evaluările.
Datorită utilității inerente a acestui tip de analiză, fie text sau nu, este frecvent favorizată de directorii companiei care încearcă să-și sporească cota de piață a mărcii lor.
Analiza textului vs extragerea textului
Pentru a înțelege cu adevărat analiza textului, trebuie să fiți familiarizat cu extragerea textului și procesarea limbajului natural. Text mining extrage informații din cantități enorme de date nestructurate.
Fără această tehnică, ar trebui să ecranizați manual intrările textuale și să determinați dacă acestea sunt de înaltă calitate. Odată ce aceste date au fost extrase în date structurate, pot fi evaluate pentru a descoperi informații valoroase.
Analiza textului poate genera rapoarte, evidenția tendințe interesante și oferă companiilor noi instrumente pentru a lua decizii bazate pe date.
Metodele de procesare a limbajului natural sunt utilizate pe scară largă în text mining și în analiza textului. Este un tip de inteligență artificială capabil să convertească limbajul uman într-un format care poate fi citit de computer.
Utilizatorului final nu i se cere să cunoască anumite cuvinte cheie sau sintaxă pentru ca computerul de la celălalt capăt să-și interpreteze cererea. În schimb, procesarea limbajului natural preia controlul.
Această tehnologie folosește un model pentru a învăța din datele care îi sunt furnizate. Acuratețea și relevanța perspectivelor sale cresc cu timpul, care este o formă a masina de învățare proces.
Cum funcționează analiza textului?
Metoda de analiză a textului începe cu colectarea unor cantități enorme de date text. În funcție de amploarea proiectului dvs. și de resursele disponibile, puteți extrage din comentariile rețelelor sociale, conținutul site-ului web, cărți, sondaje organizate, feedback sau înregistrări telefonice.
Puteți lucra cu o singură colecție de date sau puteți examina numeroase resurse agregate. Sistemul de analiză a textului poate include și instrumente de extragere a textului care îi permit să înceapă sortarea acestor date.
În anumite circumstanțe, puteți combina două sau mai multe metode pentru a obține seturile de date extrase necesare pentru a localiza informațiile relevante. Defalcarea frazei, tokenizarea textului și personalizarea limbii sunt toate exemple de ceea ce se întâmplă în această etapă a procesului.
Capacitatea de procesare a limbajului natural a software-ului poate modifica datele într-o varietate de moduri, cum ar fi etichetarea, gruparea și clasificarea lor. Următoarea etapă pentru instrumentul de analiză a textului poate fi parcursă atunci când procesarea fundamentală, la nivel scăzut, este finalizată.
Această tehnică este frecvent utilizată pentru a face Analiza sentimentului pe un lot de date. Platforma poate determina nivelul de satisfacție al unui client, subiectele de care sunt entuziasmați și feedback semnificativ asupra experienței clienților. Pentru a stabili adevăratul mesaj conținut în text, acesta analizează gramatica și contextul înconjurător.
Compania dvs. poate folosi analiza textului pentru a extrage seturi mari de date care sunt imposibil de evaluat manual pentru date utile de cercetare.
Aceste informații pot fi utilizate pentru a ghida dezvoltarea produselor, alocarea bugetului, practicile de servicii pentru clienți, inițiativele de marketing și o serie de alte funcții.
Trebuie doar să vă implicați la început pentru a dezvolta modelele de învățare și pentru a furniza sistemului surse de date, iar apoi, la sfârșit, descrieți modul în care analiza textului a gestionat datele, deoarece majoritatea acestui proces este automatizat.
Tehnici de analiză a textului
Gruparea cuvintelor
O colecție de cuvinte poate oferi adesea mai multe informații decât o singură frază. De exemplu, dacă puneți împreună expresiile „cheltuieli”, „scump” și „lunar”, ați putea presupune în mod rezonabil că mulți clienți cred că costurile lunare pentru unul dintre produsele sau serviciile dvs. sunt prea costisitoare. Cu toate acestea, puteți oricând să vizualizați comentariile individuale pentru a avea o privire mai atentă.
Frecvența cuvintelor
Aceasta este cea mai elementară analiză de text, unde subiectele (de exemplu, prețuri, servicii, cont etc.) sunt calculate și clasate în funcție de frecvența cu care sunt referite. Acest lucru este util pentru a găsi rapid teme și dificultăți frecvente care apar printre vizitatorii dvs.
Analiza sentimentelor
Analiza sentimentelor este o metodă folosită în procesarea limbajului natural (NLP) care permite utilizatorilor să evalueze seriozitatea feedback-ului pe baza utilizării termenilor pozitivi, negativi și neutri, precum și a sentimentului legat de expresiile utilizate frecvent.
Acum înțelegeți frecvența și gruparea anumitor fraze datorită strategiilor precedente, dar este acest feedback favorabil, nefavorabil sau neutru?
Obțineți o perspectivă asupra sentimentelor nu ar trebui să fie o problemă dacă aveți instrumentul corect, deoarece, din fericire pentru dvs., consumatorii dvs. sunt înclinați să-și împărtășească opiniile cu privire la problemele la care țin profund.
Clasificarea textului
Este cea mai avantajoasă tehnologie NLP (Natural Language Processing), deoarece este independentă de limbaj. Poate sorta, aranja și segmenta aproape orice date. Categorizarea textului permite ca datelor nestructurate să li se atribuie etichete sau categorii predeterminate.
Categorizarea textului include analiza sentimentelor, modelarea subiectelor, limbajul și identificarea intențiilor.
Modelarea subiectelor
Modelarea subiectelor ajută la clasificarea materialelor pe anumite teme. Modelarea subiectelor este mai puțin personalizată și ajută la digerarea diverselor texte și a ideilor abstracte recurente. Modelarea subiectelor categorii și atribuie un procent sau un număr de cuvinte din fiecare text unui anumit subiect.
Recunoașterea entității denumită
Recunoașterea entității denumită ajută la identificarea substantivelor din seturile de date. Considerați numerele precedate de „INR” ca fiind monetare; în mod similar, „Doamna.” sau „dl.” sau „Doamna”. urmat de unul sau mai multe cuvinte majuscule este cel mai probabil numele unei persoane.
Problema principală este că, în timp ce anumite substantive descriu categorii cheie, cum ar fi locația geografică, numele sau valoarea monetară, altele nu, ceea ce provoacă multă confuzie.
Beneficii
- Ajută organizațiile să înțeleagă tendințele clienților, performanța produselor și calitatea serviciilor. Acest lucru duce la o luare mai rapidă a deciziilor, la îmbunătățirea informațiilor de afaceri, la o productivitate mai mare și la economii de costuri.
- Ajută guvernele și entitățile politice să ia decizii cunoscând tendințele și atitudinile largi în societate.
- Permite cercetătorilor să verifice rapid o cantitate mare de material preexistent, extragând ceea ce este relevant pentru studiul lor. Acest lucru accelerează progresul științific.
- Prin clasificarea informațiilor similare, puteți îmbunătăți sistemele de recomandare a conținutului utilizatorului.
- Abordările de analiză a textului ajută la îmbunătățirea motoarelor de căutare și a sistemelor de regăsire a informațiilor, rezultând o mai rapidă experiențele utilizatorului.
Cazuri de utilizare
Analiza rețelelor sociale
Pe lângă faptul că este un mijloc de a rămâne conectat, rețelele sociale au evoluat și într-o platformă de branding și marketing. Clienții discută despre companiile lor preferate și își împărtășesc experiențele pe rețelele sociale.
Folosirea instrumentelor de analiză a textului pentru a face analize de sentiment pe datele din rețelele sociale ajută la identificarea sentimentelor pozitive și negative ale utilizatorilor față de produse/servicii, precum și influența și relațiile companiilor cu consumatorii lor.
În plus, analiza rețelelor sociale poate ajuta companiile să creeze încredere clienților lor.
Vanzari & Marketing
Prospecția este cel mai rău coșmar al unui vânzător. Echipele de vânzări fac toate eforturile pentru a crește vânzările și performanța. Instrumentele de analiză a textului automatizează această lucrare manuală, oferind în același timp informații esențiale și relevante pentru a promova marketingul.
Chatbot-urile sunt folosite pentru a răspunde la întrebările consumatorilor în timp real. Analiza acestor date ajută personalul de vânzări să prezică șansa ca un consumator să cumpere un produs, să facă marketing și publicitate țintă și să facă îmbunătățiri ale produsului.
Business Intelligence
Companiile pot folosi analiza datelor pentru a determina „ce se întâmplă?” dar te străduiești să stabilești „de ce se întâmplă asta?”
Aplicațiile de analiză a textului ajută organizațiile să extragă contextul din datele numerice și să știe de ce un scenariu a apărut, are loc sau poate apărea în viitor.
De exemplu, o varietate de lucruri influențează performanța vânzărilor. În timp ce analiza datelor oferă cifre numerice, abordările de analiză a textului pot ajuta la determinarea de ce există o reducere sau o creștere a performanței.
Concluzie
Analiza textului permite companiilor să identifice informații utile dintr-o gamă largă de surse de date, de la solicitările de servicii pentru clienți până la interacțiunile cu rețelele sociale.
Analiza textului poate găsi modele, tendințe și informații utile combinând rezultatele analizei textului și utilizând instrumente de business intelligence pentru a converti statisticile în rapoarte și vizualizări ușor de înțeles.
După evaluarea comentariilor clienților sau examinarea conținutului solicitărilor de asistență pentru clienți cu instrumente de analiză a textului, puteți utiliza analiza textului pentru a vă ajuta să descoperiți șanse de îmbunătățire și să vă ajustați produsul sau serviciul la cerințele și așteptările clientului.
Lasă un comentariu