Obsah[Skryť][Šou]
Vaša spoločnosť má prístup k niekoľkým zdrojom údajov obsahujúcim vstupy od klientov, spotrebiteľov, pracovníkov, predajcov a iných. Tieto neštruktúrované údaje sú kľúčom k dosiahnutiu vašich cieľov v oblasti zákazníckej skúsenosti, ale ich úspešné vyhodnotenie si vyžaduje špecializované riešenia.
Technológia analýzy textu predstavuje automatizovanú techniku na analýzu a zobrazenie neštruktúrovaných textových údajov na kvalitatívne merania. Zvážte prijímanie použiteľných informácií od každého sociálne médiá príspevok, e-mail, četová správa, vydanie lístka a prieskum.
Analýza textu umožňuje vašej spoločnosti zistiť viac o tom, čo zákazníci hovoria, myslia a cítia pri interakcii s vaším tovarom a službami.
V tomto príspevku sa bližšie pozrieme na textovú analýzu, ako funguje, na rozdiely medzi textovou analytikou a textovou ťažbou, ako aj na jej výhody, prípady použitia, výzvy a oveľa viac.
Čo je teda textová analytika?
Textová analytika je metóda na odvodzovanie významu z neštruktúrovaných údajov, ako je písomná komunikácia a text, s cieľom posúdiť faktory, ako sú spätná väzba používateľov, názory spotrebiteľov, hodnotenia produktov a ďalšie metriky.
Inými slovami, je to metóda na transformáciu množstva neštruktúrovaných údajov na niečo, čo sa dá študovať.
Pri analýze článkov, tweetov, príspevkov na sociálnych sieťach, recenzií, komentárov a iných typov písania mnohé firmy využívajú textovú analýzu na aplikáciu techník strojového učenia a algoritmov na extrahovanie významu a zhromažďovanie informácií.
Typy analýzy textu
Nie všetky analýzy textu sú si rovné. Textovú analýzu, podobne ako širšiu oblasť obchodnej analýzy, možno rozdeliť do niekoľkých oblastí na základe funkcie a výsledkov. Techniky textovej analýzy sú zvyčajne rozdelené do troch skupín:
Popisná analýza
Procedúry textovej analýzy v tejto oblasti sa sústreďujú okolo reportingu. Údaje sa preberajú z neštruktúrovaného textu, majú logickú formu a skúmajú sa trendy. Témy a základné témy je možné prepojiť, aby ste získali jasnejší prehľad o celkovej nálade používateľov, nákupných vzorcoch a podobne.
Prediktívna analýza
Prediktívna analytika sa zameriava na predpovedanie budúcich udalostí. Neštruktúrovaný materiál sa zachytáva a analyzuje v prediktívnej textovej analýze s ohľadom na tento konečný výsledok.
Táto forma analýzy pomáha firmám vytvárať presné projekcie pre riadenie zásob, nákupné správanie a dokonca aj vyhýbanie sa riziku.
Príkladom použiteľnosti prediktívnej analýzy v prostredí kontaktného centra je používanie otvorených lístkov zákazníckej podpory na identifikáciu optimálneho počtu zamestnancov na udržiavanie pohotovosti pre určitý druh špecializovanej pomoci.
Predpísaná analýza
Textová analýza môže byť tiež normatívna tým, že pomáha pri vývoji záložného plánu pre konkrétne budúce udalosti. Tento druh analytického prístupu využíva prediktívnu analýzu na lepšie informovanie hodnotení.
Vzhľadom na prirodzenú užitočnosť tohto typu analýzy, či už textovej alebo inej, je často uprednostňovaná medzi manažérmi spoločností, ktorí sa snažia zvýšiť podiel svojej značky na trhu.
Analýza textu vs ťažba textu
Ak chcete skutočne pochopiť analýzu textu, musíte byť oboznámení aj s dolovaním textu a spracovaním prirodzeného jazyka. Text mining extrahuje informácie z obrovského množstva neštruktúrovaných dát.
Bez tejto techniky by ste museli ručne skrínovať textové vstupy a zisťovať, či sú kvalitné. Po extrakcii týchto údajov do štruktúrovaných údajov je možné ich vyhodnotiť a odhaliť cenné poznatky.
Textová analýza môže generovať správy, zvýrazňovať zaujímavé trendy a poskytnúť spoločnostiam nové nástroje na rozhodovanie na základe údajov.
Metódy spracovania prirodzeného jazyka sú široko používané v textovej analýze a textovej analýze. Ide o typ umelá inteligencia schopné konvertovať ľudský jazyk do počítačom čitateľného formátu.
Koncový používateľ nemusí poznať určité kľúčové slová alebo syntax, aby počítač na druhom konci mohol interpretovať jeho požiadavku. Namiesto toho nastupuje spracovanie prirodzeného jazyka.
Táto technológia využíva model na učenie sa z údajov, ktoré sú jej dodávané. Presnosť a relevantnosť jeho poznatkov rastie s časom, čo je forma strojové učenie proces.
Ako funguje textová analytika?
Metóda textovej analýzy začína zhromažďovaním obrovského množstva textových údajov. V závislosti od šírky vášho projektu a dostupných zdrojov môžete čerpať z komentárov na sociálnych sieťach, obsahu webových stránok, kníh, organizovaných prieskumov, spätnej väzby alebo telefónnych záznamov.
Môžete pracovať s jednou kolekciou údajov alebo skúmať množstvo agregovaných zdrojov. Systém na analýzu textu môže obsahovať aj nástroje na dolovanie textu, ktoré mu umožňujú začať triediť tieto údaje.
Za určitých okolností môžete skombinovať dve alebo viac metód na získanie extrahovaných množín údajov potrebných na nájdenie relevantných informácií. Rozdelenie frázy, tokenizácia textu a prispôsobenie jazyka sú príklady toho, čo sa deje v tejto fáze procesu.
Schopnosť spracovania prirodzeného jazyka softvéru môže meniť údaje rôznymi spôsobmi, napríklad ich označovaním, zoskupovaním a kategorizáciou. Po dokončení základného nízkoúrovňového spracovania je možné vykonať nasledujúcu fázu nástroja na analýzu textu.
Táto technika sa často používa analýza sentimentu na dávke údajov. Platforma dokáže určiť mieru spokojnosti klienta, témy, ktoré ho nadchli, a významnú spätnú väzbu o skúsenostiach zákazníkov. Aby sa zistilo skutočné posolstvo obsiahnuté v texte, analyzuje gramatiku a okolitý kontext.
Vaša firma môže pomocou textovej analýzy ťažiť veľké súbory údajov, ktoré nie je možné manuálne vyhodnotiť a získať tak užitočné údaje z výskumu.
Tieto informácie možno využiť na usmernenie vývoja produktov, prideľovanie rozpočtu, postupy služieb zákazníkom, marketingové iniciatívy a množstvo ďalších funkcií.
Musíte sa len zapojiť na začiatku, aby ste vyvinuli modely učenia a dodali systému zdroje údajov, a potom na konci opíšte, ako textová analytika spracovala údaje, pretože väčšina tohto procesu je automatizovaná.
Techniky textovej analýzy
Zoskupovanie slov
Zbierka slov môže často poskytnúť lepší prehľad ako jedna fráza. Napríklad, ak dáte dohromady frázy „výdavky“, „drahé“ a „mesačné“, môžete odôvodnene predpokladať, že mnohí klienti sa domnievajú, že mesačné náklady na jeden z vašich produktov alebo služieb sú príliš drahé. Vždy si však môžete prezrieť jednotlivé komentáre, aby ste sa na ne pozreli bližšie.
Frekvencia slov
Toto je najzákladnejšia textová analytika, kde sa predmety (napr. ceny, služba, účet atď.) spočítavajú a zoraďujú v závislosti od frekvencie, s ktorou sa na ne odkazuje. Je to užitočné na rýchle nájdenie častých tém a problémov, ktoré sa objavujú medzi vašimi návštevníkmi.
Analýza sentimentu
Analytika sentimentu je metóda používaná pri spracovaní prirodzeného jazyka (NLP), ktorá umožňuje používateľom vyhodnotiť závažnosť spätnej väzby na základe použitia pozitívnych, negatívnych a neutrálnych výrazov, ako aj sentimentu spojeného s často používanými frázami.
Teraz už rozumiete frekvencii a zoskupovaniu konkrétnych fráz vďaka predchádzajúcim stratégiám, ale je táto spätná väzba priaznivá, nepriaznivá alebo neutrálna?
Získanie prehľadu o sentimente by nemal byť problém, ak máte zavedený správny nástroj, pretože, našťastie pre vás, vaši spotrebitelia majú sklon podeliť sa o svoje názory na problémy, ktoré ich veľmi zaujímajú.
Klasifikácia textu
Je to najvýhodnejšia technológia NLP (Natural Language Processing), pretože je jazykovo nezávislá. Dokáže triediť, usporiadať a segmentovať takmer akékoľvek údaje. Kategorizácia textu umožňuje priradiť neštruktúrovaným údajom vopred určené značky alebo kategórie.
Kategorizácia textu zahŕňa analýzu sentimentu, modelovanie tém, jazyk a identifikáciu zámerov.
Téma modelovanie
Modelovanie tém pomáha pri kategorizácii materiálov na základe určitých tém. Modelovanie tém je menej prispôsobené a pomáha stráviť rôzne texty a abstraktné opakujúce sa myšlienky. Modelovanie predmetov kategórie a priraďuje percento alebo počet slov v každom texte k určitej téme.
Uznanie pomenovanej entity
Uznanie pomenovanej entity pomáha pri identifikácii podstatných mien v súboroch údajov. Čísla, pred ktorými sa uvádza „INR“, považujte za peňažné; podobne „pani“. alebo "Pán." alebo "Pani." za ktorým nasleduje jedno alebo viac veľkých slov je s najväčšou pravdepodobnosťou meno osoby.
Hlavným problémom je, že zatiaľ čo niektoré podstatné mená opisujú kľúčové kategórie, ako je geografická poloha, názov alebo peňažná hodnota, iné nie, čo spôsobuje veľa zmätku.
Výhody
- Pomôžte organizáciám pochopiť zákaznícke trendy, výkonnosť produktov a kvalitu služieb. To vedie k rýchlejšiemu rozhodovaniu, lepším obchodným informáciám, vyššej produktivite a úsporám nákladov.
- Pomáha vládam a politickým subjektom pri rozhodovaní tým, že pozná široké trendy a postoje v spoločnosti.
- Umožňuje učencom rýchlo preosiať veľké množstvo už existujúceho materiálu a extrahovať to, čo súvisí s ich štúdiom. To urýchľuje vedecký pokrok.
- Klasifikáciou podobných informácií môžete zlepšiť systémy odporúčaní obsahu používateľov.
- Textové analytické prístupy pomáhajú pri zlepšovaní vyhľadávacích nástrojov a systémov na vyhľadávanie informácií, čo vedie k rýchlejšiemu používateľské skúsenosti.
Prípady použitia
Analýza sociálnych médií
Okrem toho, že sociálne médiá sú prostriedkom na zotrvanie v spojení, vyvinuli sa aj na platformu pre branding a marketing. Zákazníci sa rozprávajú o svojich obľúbených spoločnostiach a zdieľajú svoje skúsenosti na sociálnych sieťach.
Používanie nástrojov textovej analýzy na analýzu sentimentu na údajoch sociálnych médií pomáha identifikovať pozitívne a negatívne pocity používateľov voči produktom/službám, ako aj vplyv a vzťahy spoločností s ich spotrebiteľmi.
Okrem toho môže analýza sociálnych médií pomôcť spoločnostiam vytvoriť dôveru u svojich zákazníkov.
Predaj a marketing
Vyhľadávanie je najhoršou nočnou morou predajcu. Predajné tímy sa snažia zvýšiť predaj a výkon. Nástroje na analýzu textu automatizujú túto manuálnu prácu a zároveň poskytujú základné a relevantné poznatky na podporu marketingu.
Chatboty sa používajú na odpovedanie na otázky spotrebiteľov v reálnom čase. Analýza týchto údajov pomáha predajcom pri predpovedaní šance spotrebiteľa na nákup produktu, pri cielenom marketingu a reklame a pri zlepšovaní produktu.
Business Intelligence
Firmy môžu pomocou analýzy údajov určiť „čo sa deje?“ ale snaží sa určiť „prečo sa to deje?“
Aplikácie na analýzu textu pomáhajú organizáciám extrahovať kontext z číselných údajov a zdôvodniť, prečo sa scenár vyskytol, vyskytuje alebo môže nastať v budúcnosti..
Napríklad výkonnosť predaja ovplyvňuje množstvo vecí. Zatiaľ čo analýza údajov poskytuje číselné údaje, prístupy textovej analýzy môžu pomôcť určiť, prečo došlo k zníženiu alebo prudkému nárastu výkonu.
záver
Textová analýza umožňuje podnikom identifikovať užitočné informácie zo širokého spektra zdrojov údajov, od požiadaviek na služby zákazníkom až po interakcie so sociálnymi médiami.
Textová analytika dokáže nájsť vzory, trendy a použiteľné poznatky spojením výsledkov textovej analýzy a využitím nástrojov business intelligence na konverziu štatistík do ľahko pochopiteľných správ a vizualizácií.
Po vyhodnotení komentárov zákazníkov alebo skontrolovaní obsahu žiadostí o podporu zákazníkov pomocou nástrojov na analýzu textu môžete použiť textovú analýzu, ktorá vám pomôže odhaliť šance na zlepšenie a prispôsobiť váš produkt alebo službu požiadavkám a očakávaniam vášho klienta.
Nechaj odpoveď