Содержание[Скрывать][Показывать]
Ваша компания имеет доступ к нескольким источникам данных, содержащим информацию от клиентов, потребителей, работников, поставщиков и других лиц. Эти неструктурированные данные являются ключом к достижению ваших целей в области обслуживания клиентов, но для их успешной оценки требуются специализированные решения.
Технология текстовой аналитики представляет собой автоматизированный метод анализа и отображения неструктурированных текстовых данных для качественных показателей. Подумайте о том, чтобы получать полезную информацию от каждого социальные сети публикация, электронная почта, сообщение в чате, выпуск билетов и опрос.
Текстовая аналитика позволяет вашей компании узнать больше о том, что клиенты говорят, думают и чувствуют, взаимодействуя с вашими товарами и услугами.
В этом посте мы подробно рассмотрим текстовую аналитику, как она работает, различия между текстовой аналитикой и анализом текста, а также ее преимущества, варианты использования, проблемы и многое другое.
Итак, что такое текстовая аналитика?
Текстовая аналитика — это метод извлечения смысла из неструктурированных данных, таких как письменные сообщения и текст, для измерения таких факторов, как отзывы пользователей, мнения потребителей, рейтинги продуктов и другие показатели.
Другими словами, это метод преобразования большого количества неструктурированных данных во что-то, что можно изучить.
При анализе статей, твитов, сообщений в социальных сетях, обзоров, комментариев и других типов текстов многие фирмы используют текстовую аналитику для применения методов и алгоритмов машинного обучения для извлечения смысла и сбора информации.
Типы текстовой аналитики
Не все средства текстовой аналитики одинаковы. Текстовая аналитика, как и более широкая область бизнес-аналитики, может быть разделена на несколько областей в зависимости от функций и результатов. Методы текстовой аналитики обычно делятся на три группы:
Описательная аналитика
Процедуры текстовой аналитики в этой области сосредоточены на отчетах. Данные берутся из неструктурированного текста, приводятся в логическую форму и проверяются на наличие тенденций. Темы и основные темы могут быть связаны друг с другом, чтобы обеспечить более четкое представление об общем настроении пользователей, моделях покупок и многом другом с течением времени.
Predictive Analytics
Прогнозная аналитика фокусируется на прогнозировании будущих событий. Неструктурированный материал захватывается и анализируется с помощью предиктивной текстовой аналитики с учетом конечного результата.
Эта форма аналитики помогает фирмам составлять точные прогнозы для управления запасами, покупательского поведения и даже предотвращения рисков.
Использование открытых обращений в службу поддержки клиентов для определения оптимального количества сотрудников, которые должны оставаться на связи для определенного специализированного вида помощи, является примером применимости предиктивной аналитики в среде контакт-центра.
Предписательная аналитика
Текстовая аналитика также может быть предписывающей, помогая в разработке резервного плана для конкретных будущих событий. Такой подход к аналитике использует предиктивную аналитику, чтобы лучше информировать оценки.
Из-за присущей этому типу аналитики полезности, будь то текстовая или иная, ее часто предпочитают руководители компаний, пытающиеся увеличить долю рынка своего бренда.
Текстовая аналитика против интеллектуального анализа текста
Чтобы по-настоящему понять текстовую аналитику, вы также должны быть знакомы с анализом текста и обработкой естественного языка. Интеллектуальный анализ текста извлекает информацию из огромных объемов неструктурированных данных.
Без этой техники вам пришлось бы вручную проверять текстовые входы и определять, имеют ли они высокое качество. После того, как эти данные были преобразованы в структурированные данные, их можно оценить, чтобы получить ценную информацию.
Текстовая аналитика может создавать отчеты, выделять интересные тенденции и давать компаниям новые инструменты для принятия решений на основе данных.
Методы обработки естественного языка широко используются в интеллектуальном анализе текста и текстовой аналитике. Это тип искусственный интеллект способный преобразовывать человеческий язык в машиночитаемый формат.
Конечный пользователь не обязан знать определенные ключевые слова или синтаксис, чтобы компьютер на другом конце мог интерпретировать его запрос. Вместо этого в дело вступает обработка естественного языка.
Эта технология использует модель для обучения на основе данных, которые ей предоставляются. Точность и актуальность его идей растут со временем, что является формой обучение с помощью машины процесс.
Как работает текстовая аналитика?
Метод текстовой аналитики начинается со сбора огромного количества текстовых данных. В зависимости от масштаба вашего проекта и доступных ресурсов вы можете черпать информацию из комментариев в социальных сетях, контента веб-сайта, книг, организованных опросов, отзывов или записей телефонных разговоров.
Вы можете работать с одним набором данных или исследовать множество агрегированных ресурсов. Система текстовой аналитики может также включать в себя инструменты анализа текста, которые позволяют начать сортировку этих данных.
В определенных обстоятельствах вы можете комбинировать два или более методов для получения извлеченных наборов данных, необходимых для поиска соответствующей информации. Разбивка фразы, токенизация текста и настройка языка — все это примеры того, что происходит на этом этапе процесса.
Возможности программного обеспечения по обработке естественного языка могут изменять данные различными способами, такими как маркировка, группировка и категоризация. Следующий этап для инструмента текстовой аналитики может быть выполнен после завершения фундаментальной низкоуровневой обработки.
Эта техника часто используется для выполнения анализ настроений на пакете данных. Платформа может определить уровень удовлетворенности клиентов, темы, которыми они увлечены, и важные отзывы об опыте работы с клиентами. Чтобы установить истинное сообщение, содержащееся внутри текста, он анализирует грамматику и окружающий контекст.
Ваш бизнес может использовать текстовую аналитику для извлечения больших наборов данных, которые невозможно вручную оценить на наличие полезных исследовательских данных.
Эта информация может использоваться для разработки продуктов, распределения бюджета, методов обслуживания клиентов, маркетинговых инициатив и ряда других функций.
Вам просто нужно сначала заняться разработкой моделей обучения и предоставить системе источники данных, а затем в конце описать, как текстовая аналитика обрабатывает данные, потому что большая часть этого процесса автоматизирована.
Методы текстовой аналитики
Группировка слов
Набор слов часто может дать больше информации, чем одна фраза. Например, если вы соедините фразы «расходы», «дорого» и «ежемесячно», вы можете обоснованно предположить, что многие клиенты считают ежемесячные расходы на один из ваших продуктов или услуг слишком высокими. Тем не менее, вы всегда можете просмотреть отдельные комментарии, чтобы рассмотреть их поближе.
Частота слова
Это текстовая аналитика в ее самом базовом виде, где темы (например, цены, услуги, учетные записи и т. д.) подсчитываются и ранжируются в зависимости от частоты, с которой они упоминаются. Это полезно для быстрого поиска частых тем и трудностей, возникающих у ваших посетителей.
Анализ настроений
Аналитика настроений — это метод, используемый в обработке естественного языка (NLP), который позволяет пользователям оценивать серьезность отзывов на основе использования положительных, отрицательных и нейтральных терминов, а также настроений, связанных с часто используемыми фразами.
Теперь вы понимаете частоту и группировку определенных фраз благодаря предыдущим стратегиям, но является ли эта обратная связь благоприятной, неблагоприятной или нейтральной?
Понимание настроений не должно быть проблемой, если у вас есть правильный инструмент, поскольку, к счастью для вас, ваши потребители склонны делиться своим мнением по вопросам, которые их глубоко волнуют.
Классификация текста
Это наиболее выгодная технология NLP (обработка естественного языка), поскольку она не зависит от языка. Он может сортировать, упорядочивать и сегментировать практически любые данные. Категоризация текста позволяет назначать неструктурированным данным заранее определенные теги или категории.
Категоризация текста включает в себя анализ настроений, моделирование тем, язык и идентификацию намерений.
Тематическое моделирование
Тематическое моделирование помогает классифицировать материалы по определенным темам. Тематическое моделирование менее персонализировано и помогает усваивать разнообразные тексты и абстрактные повторяющиеся идеи. Тематическое моделирование категорий и присвоение процента или количества слов в каждом тексте определенной теме.
Признание названного лица
Признание названного лица помогает в идентификации существительных в наборах данных. Числа, которым предшествует «INR», считаются денежными; аналогично «мисс». или «господин». или «миссис». за которым следует одно или несколько заглавных слов, скорее всего, является именем человека.
Основная проблема заключается в том, что в то время как одни существительные описывают ключевые категории, такие как географическое положение, имя или денежная ценность, другие этого не делают, что вызывает много путаницы.
Преимущества
- Помогите организациям понять тенденции клиентов, производительность продукта и качество обслуживания. Это приводит к более быстрому принятию решений, улучшению бизнес-информации, повышению производительности и экономии средств.
- Помогает правительствам и политическим организациям принимать решения, зная общие тенденции и настроения в обществе.
- Позволяет ученым быстро просеивать большое количество ранее существовавшего материала, извлекая то, что имеет отношение к их изучению. Это ускоряет научный прогресс.
- Классифицируя подобную информацию, вы можете улучшить системы рекомендаций пользовательского контента.
- Подходы к текстовой аналитике помогают улучшить поисковые системы и системы поиска информации, что приводит к более быстрому пользовательский опыт.
Use cases
Анализ социальных сетей
Помимо возможности оставаться на связи, социальные сети также превратились в платформу для брендинга и маркетинга. Клиенты рассказывают о своих любимых компаниях и делятся своим опытом в социальных сетях.
Использование инструментов текстовой аналитики для анализа настроений в данных социальных сетей помогает определить положительные и отрицательные чувства пользователей к продуктам/услугам, а также влияние и отношения компаний со своими потребителями.
Кроме того, анализ социальных сетей может помочь компаниям завоевать доверие своих клиентов.
Продажи и маркетинг
Поиск потенциальных клиентов — худший кошмар продавца. Отделы продаж делают все возможное, чтобы увеличить продажи и производительность. Инструменты текстовой аналитики автоматизируют эту ручную работу, предоставляя важную и актуальную информацию для развития маркетинга.
Чат-боты используются для ответа на запросы потребителей в режиме реального времени. Анализ этих данных помогает торговому персоналу прогнозировать вероятность того, что потребитель купит продукт, проводить целевой маркетинг и рекламу, а также улучшать продукт.
Business Intelligence
Предприятия могут использовать анализ данных, чтобы определить, «что происходит?» но изо всех сил пытаются определить, «почему это происходит?»
Приложения текстовой аналитики помогают организациям извлекать контекст из числовых данных и объяснять, почему сценарий произошел, происходит или может произойти в будущем..
Например, на эффективность продаж влияет множество вещей. В то время как анализ данных предоставляет числовые значения, подходы текстовой аналитики могут помочь определить, почему происходит снижение или всплеск производительности.
Заключение
Текстовая аналитика позволяет компаниям находить полезную информацию из широкого спектра источников данных, от запросов клиентов на обслуживание до взаимодействия в социальных сетях.
Текстовая аналитика может находить закономерности, тенденции и полезные сведения, комбинируя результаты анализа текста и используя инструменты бизнес-аналитики для преобразования статистики в простые для понимания отчеты и визуализации.
После оценки комментариев клиентов или просмотра содержания запросов в службу поддержки с помощью инструментов анализа текста вы можете использовать аналитику текста, чтобы выявить возможности для улучшения и адаптировать свой продукт или услугу к требованиям и ожиданиям вашего клиента.
Оставьте комментарий