Kazalo[Skrij][Pokaži]
Vaše podjetje ima dostop do več virov podatkov, ki vsebujejo vnose strank, potrošnikov, delavcev, prodajalcev in drugih. Ti nestrukturirani podatki so ključ do doseganja vaših ciljev uporabniške izkušnje, a za njihovo uspešno ocenjevanje so potrebne posebne rešitve.
Tehnologija besedilne analitike predstavlja avtomatizirano tehniko za analizo in prikazovanje nestrukturiranih besedilnih podatkov za kvalitativne meritve. Razmislite o prejemanju koristnih informacij od vsakega družbeni mediji objavo, e-pošto, sporočilo v klepetu, izdajo vozovnice in anketo.
Besedilna analitika vašemu podjetju omogoča, da odkrije več o tem, kaj stranke govorijo, mislijo in čutijo, ko komunicirajo z vašim blagom in storitvami.
V tej objavi si bomo podrobno ogledali analitiko besedila, kako deluje, razlike med analitiko besedila in rudarjenjem besedila ter njene prednosti, primere uporabe, izzive in še veliko več.
Torej, kaj je besedilna analitika?
Besedilna analitika je metoda za pridobivanje pomena iz nestrukturiranih podatkov, kot so pisna sporočila in besedilo, da bi ocenili dejavnike, kot so povratne informacije uporabnikov, mnenja potrošnikov, ocene izdelkov in druge meritve.
Z drugimi besedami, to je metoda za pretvorbo množice nestrukturiranih podatkov v nekaj, kar je mogoče preučevati.
Pri analizi člankov, tweetov, objav v družabnih medijih, recenzij, komentarjev in drugih vrst pisanja številna podjetja uporabljajo analitiko besedila za uporabo tehnik strojnega učenja in algoritmov za pridobivanje pomena in zbiranje informacij.
Vrste analitike besedila
Vse analize besedila niso enake. Besedilno analitiko, tako kot širše področje poslovne analitike, lahko razdelimo na več področij glede na funkcijo in rezultate. Tehnike analize besedila običajno razvrstimo v tri skupine:
Opisna analitika
Postopki analize besedila na tem področju se osredotočajo na poročanje. Podatki so vzeti iz nestrukturiranega besedila, dobijo logično obliko in pregledajo trende. Teme in osnovne teme je mogoče povezati skupaj, da ponudijo jasnejši pogled na splošno uporabniško razpoloženje, nakupovalne vzorce in drugo skozi čas.
Napovedna analiza
Napovedna analitika se osredotoča na projekcijo dogodkov v prihodnosti. Nestrukturirano gradivo se zajame in analizira v analitiki predvidevanja besedila ob upoštevanju tega končnega rezultata.
Ta oblika analitike pomaga podjetjem pri izdelavi natančnih projekcij za upravljanje zalog, nakupovalno vedenje in celo izogibanje tveganjem.
Uporaba odprtih vstopnic za podporo strankam za identifikacijo optimalnega števila zaposlenih za vzdrževanje dežurstva za določeno specializirano vrsto pomoči je primer uporabnosti napovedne analitike v okolju kontaktnega centra.
Napisna analitika
Besedilna analitika bi lahko bila tudi predpisujoča s pomočjo pri razvoju rezervnega načrta za določene prihodnje dogodke. Ta vrsta analitičnega pristopa uporablja napovedno analitiko za boljše informiranje ocen.
Zaradi inherentne uporabnosti te vrste analitike, ne glede na to, ali je besedilo ali drugačna, je pogosto priljubljena med vodilnimi v podjetjih, ki poskušajo povečati tržni delež svoje blagovne znamke.
Analitika besedila proti rudarjenju besedil
Če želite resnično razumeti analitiko besedila, morate poznati tudi rudarjenje besedila in obdelavo naravnega jezika. Rudarjenje po besedilu pridobiva informacije iz ogromnih količin nestrukturiranih podatkov.
Brez te tehnike bi morali ročno pregledati besedilne vnose in ugotoviti, ali so visoke kakovosti. Ko so ti podatki ekstrahirani v strukturirane podatke, jih je mogoče ovrednotiti, da odkrijejo dragocene vpoglede.
Besedilna analitika lahko ustvari poročila, poudari zanimive trende in podjetjem ponudi nova orodja za sprejemanje odločitev na podlagi podatkov.
Metode obdelave naravnega jezika se pogosto uporabljajo pri rudarjenju besedil in analitiki besedil. Je vrsta Umetna inteligenca sposobni pretvoriti človeški jezik v računalniško berljivo obliko.
Končnemu uporabniku ni treba poznati določenih ključnih besed ali sintakse, da bi računalnik na drugi strani razložil njihovo zahtevo. Namesto tega prevzame obdelava naravnega jezika.
Ta tehnologija uporablja model za učenje iz podatkov, ki so ji dobavljeni. Natančnost in relevantnost njegovih spoznanj s časom rasteta, kar je oblika strojno učenje proces.
Kako deluje analiza besedila?
Metoda analize besedila se začne z zbiranjem ogromnih količin besedilnih podatkov. Odvisno od širine vašega projekta in razpoložljivih virov lahko črpate iz komentarjev v družabnih omrežjih, vsebine spletnega mesta, knjig, organiziranih anket, povratnih informacij ali telefonskih zapisov.
Delate lahko z eno samo zbirko podatkov ali pregledate številne združene vire. Sistem za analizo besedila lahko vključuje tudi orodja za rudarjenje besedila, ki mu omogočajo, da začne razvrščati te podatke.
V določenih okoliščinah lahko združite dve ali več metod, da pridobite izvlečene nize podatkov, potrebne za iskanje ustreznih informacij. Razčlenitev besedne zveze, tokenizacija besedila in prilagoditev jezika so primeri, kaj se zgodi na tej stopnji postopka.
Zmožnost obdelave naravnega jezika programske opreme lahko spremeni podatke na različne načine, kot je označevanje, združevanje in kategoriziranje. Naslednja stopnja za orodje za analizo besedila se lahko izvede, ko je temeljna obdelava na nizki ravni končana.
Ta tehnika se pogosto uporablja za Analiza klime na paketu podatkov. Platforma lahko določi stopnjo zadovoljstva stranke, teme, nad katerimi je navdušena, in pomembne povratne informacije o uporabniški izkušnji. Da ugotovi pravo sporočilo v besedilu, analizira slovnico in okoliški kontekst.
Vaše podjetje lahko uporablja analitiko besedila za rudarjenje velikih naborov podatkov, ki jih je nemogoče ročno oceniti, za uporabne raziskovalne podatke.
Te informacije se lahko uporabijo za usmerjanje razvoja izdelkov, dodeljevanje proračuna, prakse storitev za stranke, tržne pobude in številne druge funkcije.
Samo na začetku se morate angažirati, da razvijete učne modele in sistem oskrbite z viri podatkov, nato pa na koncu opišete, kako je tekstovna analitika obdelala podatke, saj je večina tega procesa avtomatizirana.
Tehnike analize besedila
Združevanje besed
Zbirka besed lahko pogosto ponudi večji vpogled kot ena besedna zveza. Če na primer sestavite besedne zveze »stroški«, »drago« in »mesečno«, lahko razumno domnevate, da veliko strank meni, da so mesečni stroški za enega od vaših izdelkov ali storitev predragi. Vendar si lahko kadar koli ogledate posamezne komentarje, da si jih podrobneje ogledate.
Pogostost besed
To je najosnovnejša analitika besedila, kjer se teme (npr. cene, storitev, račun itd.) seštevajo in razvrščajo glede na pogostost sklicevanja nanje. To je koristno za hitro iskanje pogostih tem in težav, ki se pojavljajo med vašimi obiskovalci.
Analiza občutka
Analitika razpoloženja je metoda, ki se uporablja pri obdelavi naravnega jezika (NLP), ki uporabnikom omogoča, da ocenijo resnost povratne informacije na podlagi uporabe pozitivnih, negativnih in nevtralnih izrazov ter razpoloženja, povezanega s pogosto uporabljenimi frazami.
Zaradi prejšnjih strategij zdaj razumete pogostost in skupino določenih stavkov, toda ali je ta povratna informacija ugodna, neugodna ali nevtralna?
Pridobivanje vpogleda v razpoloženje ne bi smelo biti težava, če imate pravilno orodje, saj so vaši potrošniki na vašo srečo nagnjeni k temu, da delijo svoja mnenja o vprašanjih, ki jih zelo zanimajo.
Razvrstitev besedila
Je najugodnejša tehnologija NLP (Natural Language Processing), saj je neodvisna od jezika. Lahko razvršča, ureja in segmentira skoraj vse podatke. Kategorizacija besedila omogoča, da se nestrukturiranim podatkom dodelijo vnaprej določene oznake ali kategorije.
Kategorizacija besedila vključuje analizo občutkov, modeliranje teme, jezik in identifikacijo namena.
Modeliranje tem
Modeliranje tem pomaga pri kategorizaciji materialov na podlagi določenih tem. Modeliranje tem je manj personalizirano in pomaga prebaviti raznolika besedila in abstraktne ponavljajoče se ideje. Predmetno modeliranje kategorizira in določeni temi dodeli odstotek ali število besed v vsakem besedilu.
Priznavanje imenovanega subjekta
Priznavanje imenovanega subjekta pomaga pri prepoznavanju samostalnikov v nizih podatkov. Številke, pred katerimi je 'INR', naj bodo denarne; podobno, "Ms." ali »g.« ali "gospa" ki mu sledi ena ali več velikih besed, je najverjetneje ime osebe.
Glavna težava je v tem, da nekateri samostalniki opisujejo ključne kategorije, kot so geografska lokacija, ime ali denarna vrednost, drugi pa ne, kar povzroča veliko zmede.
prednosti
- Pomagajte organizacijam pri razumevanju trendov strank, učinkovitosti izdelkov in kakovosti storitev. To vodi do hitrejšega odločanja, izboljšanih poslovnih informacij, višje produktivnosti in prihrankov pri stroških.
- Pomaga vladam in političnim subjektom pri sprejemanju odločitev s poznavanjem splošnih trendov in odnosov v družbi.
- Učenjakom omogoča, da hitro presejejo veliko količino že obstoječega gradiva in izločijo tisto, kar je pomembno za njihovo študijo. To pospešuje znanstveni napredek.
- Z razvrščanjem podobnih informacij lahko izboljšate sisteme priporočanja uporabniške vsebine.
- Besedilni analitični pristopi pomagajo pri izboljšanju iskalnikov in sistemov za iskanje informacij, kar ima za posledico hitrejše uporabniške izkušnje.
Uporabite primeri
Analiza družbenih medijev
Družbeni mediji so se poleg tega, da ostanejo povezani, razvili tudi v platformo za blagovno znamko in trženje. Stranke klepetajo o svojih najljubših podjetjih in delijo svoje izkušnje na družbenih medijih.
Uporaba orodij za analitiko besedila za analizo razpoloženja na podatkih družbenih medijev pomaga prepoznati pozitivne in negativne občutke uporabnikov do izdelkov/storitev, pa tudi vpliv in odnose podjetij z njihovimi potrošniki.
Poleg tega lahko analiza družbenih medijev pomaga podjetjem pri ustvarjanju zaupanja pri strankah.
Prodaja
Iskanje je najhujša nočna mora prodajalca. Prodajne ekipe si po najboljših močeh prizadevajo povečati prodajo in uspešnost. Orodja za analizo besedila avtomatizirajo to ročno delo, hkrati pa dajejo bistvene in ustrezne vpoglede za negovanje trženja.
Klepetalni roboti se uporabljajo za odgovarjanje na vprašanja potrošnikov v realnem času. Analiza teh podatkov pomaga prodajnemu osebju pri napovedovanju možnosti, da bo potrošnik kupil izdelek, pri ciljnem trženju in oglaševanju ter pri izboljšavah izdelka.
Poslovna inteligenca
Podjetja lahko uporabijo analizo podatkov, da ugotovijo, "kaj se dogaja?" vendar težko ugotovite, "zakaj se to dogaja?"
Aplikacije za analizo besedila pomagajo organizacijam pri pridobivanju konteksta iz številskih podatkov in utemeljevanju, zakaj se je scenarij zgodil, se dogaja ali se lahko zgodi v prihodnosti.
Na primer, različne stvari vplivajo na uspešnost prodaje. Medtem ko analiza podatkov zagotavlja številčne številke, lahko pristopi analize besedila pomagajo ugotoviti, zakaj je prišlo do zmanjšanja ali povečanja učinkovitosti.
zaključek
Besedilna analitika omogoča podjetjem, da prepoznajo uporabne informacije iz širokega nabora podatkovnih virov, od zahtev po storitvah za stranke do interakcij v družabnih medijih.
Besedilna analitika lahko poišče vzorce, trende in uporabne vpoglede s kombiniranjem rezultatov analize besedila in uporabo orodij za poslovno inteligenco za pretvorbo statistike v lahko razumljiva poročila in vizualizacije.
Po oceni komentarjev strank ali pregledu vsebine zahtevkov za podporo strankam z orodji za analizo besedila lahko uporabite analitiko besedila, ki vam pomaga odkriti možnosti za izboljšave in prilagoditi vaš izdelek ali storitev zahtevam in pričakovanjem vaše stranke.
Pustite Odgovori