Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
Ваша компанија има приступ неколико извора података који садрже податке клијената, потрошача, радника, добављача и других. Ови неструктурирани подаци држе кључ за постизање циљева вашег корисничког искуства, али њихова успешна процена захтева специјалистичка решења.
Технологија анализе текста представља аутоматизовану технику за анализу и приказ неструктурираних текстуалних података за квалитативне мере. Размислите о примању корисних информација од сваког друштвени медији објава, е-пошта, порука за ћаскање, тикет за издавање и анкета.
Аналитика текста омогућава вашој компанији да открије више о томе шта клијенти говоре, мисле и осећају док комуницирају са вашим производима и услугама.
У овом посту ћемо пажљиво погледати аналитику текста, како она функционише, разлике између аналитике текста и рударења текста, као и њене предности, случајеве употребе, изазове и још много тога.
Дакле, шта је текстуална аналитика?
Аналитика текста је метод за извођење значења из неструктурираних података, као што су писана комуникација и текст, како би се измерили фактори као што су повратне информације корисника, мишљења потрошача, оцене производа и други показатељи.
Другим речима, то је метод за трансформацију великог броја неструктурираних података у нешто што се може проучавати.
Када анализирају чланке, твитове, објаве на друштвеним мрежама, рецензије, коментаре и друге врсте писања, многе фирме користе аналитику текста да би примениле технике и алгоритме машинског учења за издвајање значења и прикупљање информација.
Врсте аналитике текста
Нису све аналитике текста једнаке. Аналитика текста, као и шира област пословне аналитике, може се поделити у неколико области на основу функције и исхода. Технике аналитике текста обично се класификују у три групе:
Описна аналитика
Процедуре анализе текста у овој области су усредсређене на извештавање. Подаци се узимају из неструктурираног текста, добијају логичку форму и испитују трендове. Теме и основне теме се могу повезати заједно како би се понудио јаснији поглед на опште расположење корисника, обрасце куповине и још много тога током времена.
Предиктивна аналитика
Предиктивна аналитика фокусира се на пројектовање будућих појава. Неструктурирани материјал се хвата и анализира у предиктивној аналитици текста имајући на уму овај крајњи резултат.
Овај облик аналитике помаже фирмама да направе тачне пројекције за управљање залихама, понашање при куповини, па чак и избегавање ризика.
Коришћење отворених тикета за корисничку подршку за идентификацију оптималног броја запослених за одржавање дежурства за одређену специјализовану врсту помоћи је пример применљивости предиктивне аналитике у окружењу контакт центра.
Пресцриптиве Аналитицс
Аналитика текста такође може бити прескриптивна тако што помаже у развоју резервног плана за одређене будуће појаве. Ова врста аналитичког приступа користи предиктивну аналитику за боље информисање евалуација.
Због инхерентне корисности ове врсте аналитике, било текстуалне или друге, она је често фаворизована међу руководиоцима компанија који покушавају да повећају тржишни удео свог бренда.
Аналитика текста против рударења текста
Да бисте заиста схватили аналитику текста, морате такође бити упознати са рударењем текста и обрадом природног језика. Ископавање текста извлачи информације из огромних количина неструктурираних података.
Без ове технике, морали бисте ручно да прегледате текстуалне уносе и утврдите да ли су високог квалитета. Када се ови подаци екстрахују у структуриране податке, могу се проценити да би се открили вредни увиди.
Аналитика текста може да генерише извештаје, истакне занимљиве трендове и пружи компанијама нове алате за доношење одлука заснованих на подацима.
Методе обраде природног језика се широко користе у рударењу текста и аналитици текста. То је врста вештачка интелигенција способан да конвертује људски језик у компјутерски читљив формат.
Крајњи корисник не мора да зна одређене кључне речи или синтаксу да би рачунар на другом крају протумачио њихов захтев. Уместо тога, преузима обрада природног језика.
Ова технологија користи модел за учење из података који јој се достављају. Тачност и релевантност његових увида расте с временом, што је облик Машина учење процес.
Како функционише текстуална аналитика?
Метода текстуалне аналитике почиње прикупљањем огромних количина текстуалних података. У зависности од ширине вашег пројекта и доступних ресурса, можете да црпите из коментара на друштвеним мрежама, садржаја веб странице, књига, организованих анкета, повратних информација или телефонских записа.
Можете радити са једном колекцијом података или испитати бројне обједињене ресурсе. Систем за анализу текста такође може укључити алате за рударење текста који му омогућавају да започне сортирање ових података.
У одређеним околностима, можете комбиновати две или више метода да бисте добили издвојене скупове података који су потребни за лоцирање релевантних информација. Растављање фразе, означавање текста и прилагођавање језика су примери онога што се дешава у овој фази процеса.
Могућност обраде природног језика софтвера може променити податке на различите начине, као што су означавање, груписање и категоризација. Следећа фаза за алатку за анализу текста може се предузети када се заврши основна обрада на ниском нивоу.
Ова техника се често користи за то анализа сентимента на скуп података. Платформа може одредити ниво задовољства клијента, теме за које су одушевљени и значајне повратне информације о корисничком искуству. Да би се утврдила права порука садржана у тексту, анализира се граматика и околни контекст.
Ваше предузеће може да користи аналитику текста за прикупљање великих скупова података које је немогуће ручно проценити ради корисних истраживачких података.
Ове информације се могу користити за усмеравање развоја производа, расподелу буџета, праксе за корисничку подршку, маркетиншке иницијативе и низ других функција.
Само треба да се ангажујете на почетку да бисте развили моделе учења и снабдели систем изворима података, а затим на крају описали како је аналитика текста обрадила податке јер је већина овог процеса аутоматизована.
Технике анализе текста
Груписање речи
Збирка речи често може дати више увида од једне фразе. На пример, ако саставите фразе „трошкови“, „скупо“ и „месечно“, могли бисте разумно претпоставити да многи клијенти верују да су месечни трошкови за један од ваших производа или услуга прескупи. Међутим, увек можете да погледате појединачне коментаре да бисте их боље погледали.
Фреквенција речи
Ово је најосновнија аналитика текста, где се субјекти (нпр. цене, услуга, налог, итд.) збрајају и рангирају у зависности од учесталости са којом се помињу. Ово је корисно за брзо проналажење честих тема и потешкоћа које се појављују међу вашим посетиоцима.
Анализа сентимента
Аналитика сентимента је метода која се користи у процесу обраде природног језика (НЛП) која омогућава корисницима да процене озбиљност повратних информација на основу употребе позитивних, негативних и неутралних термина, као и осећаја повезаног са често коришћеним фразама.
Сада разумете учесталост и груписање одређених фраза захваљујући претходним стратегијама, али да ли је ова повратна информација повољна, неповољна или неутрална?
Стицање увида у осећања не би требало да представља проблем ако имате исправан инструмент јер су, на вашу срећу, ваши потрошачи склони да поделе своје мишљење о питањима до којих им је стало.
Класификација текста
То је најповољнија технологија НЛП (обрада природног језика) јер је независна од језика. Може сортирати, уредити и сегментирати скоро све податке. Категоризација текста омогућава да се неструктурираним подацима додељују унапред одређене ознаке или категорије.
Категоризација текста обухвата анализу осећања, моделирање тема, језик и идентификацију намере.
Моделирање тема
Моделирање тема помаже у категоризацији материјала на основу одређених тема. Моделирање тема је мање персонализовано и помаже у варењу различитих текстова и апстрактних идеја које се понављају. Моделирање предмета категорије и додељује проценат или број речи у сваком тексту одређеној теми.
Признање именованог ентитета
Признање именованог ентитета помаже у идентификацији именица у скуповима података. Сматрајте да су бројеви којима претходи 'ИНР' новчани; на сличан начин, "гђа." или „г.“ или „госпођа“ иза које следи једна или више великих речи је највероватније име особе.
Главни проблем је да, док одређене именице описују кључне категорије као што су географска локација, име или новчана вредност, друге не, што изазива велику конфузију.
Предности
- Помозите организацијама у разумевању трендова купаца, перформанси производа и квалитета услуга. Ово доводи до бржег доношења одлука, побољшаних пословних информација, веће продуктивности и уштеде трошкова.
- Помаже владама и политичким субјектима да доносе одлуке познавајући широке трендове и ставове у друштву.
- Омогућава научницима да брзо прегледају велику количину већ постојећег материјала, извлачећи оно што је релевантно за њихово проучавање. Ово убрзава научни напредак.
- Класификацијом сличних информација можете побољшати системе за препоруку корисничког садржаја.
- Приступи за анализу текста помажу у побољшању претраживача и система за проналажење информација, што резултира бржим корисничка искуства.
Користите случајеви
Анализа друштвених медија
Осим што су средство да останете повезани, друштвени медији су такође еволуирали у платформу за брендирање и маркетинг. Купци разговарају о својим омиљеним компанијама и деле своја искуства на друштвеним мрежама.
Коришћење алата за анализу текста за анализу сентимента на подацима друштвених медија помаже да се идентификују позитивна и негативна осећања корисника према производима/услугама, као и утицај и односи компанија са њиховим потрошачима.
Штавише, анализа друштвених медија може помоћи компанијама да створе поверење код својих купаца.
Продаја и маркетинг
Проспекција је најгора ноћна мора продавца. Продајни тимови на све начине покушавају да повећају продају и учинак. Алати за анализу текста аутоматизују овај ручни посао док дају суштинске и релевантне увиде за неговање маркетинга.
Чет-ботови се користе за одговарање на упите потрошача у реалном времену. Анализирање ових података помаже продајном особљу да предвиди шансу да потрошач купи производ, изврши циљани маркетинг и оглашавање и побољша производ.
Бусинесс Интеллигенце
Предузећа могу да користе анализу података да би утврдила „шта се дешава?“ али се боре да се утврди „зашто се ово дешава?“
Апликације за аналитику текста помажу организацијама да извуку контекст из нумеричких података и размисле зашто се сценарио догодио, дешава или може да се деси у будућности.
На пример, разне ствари утичу на учинак продаје. Док анализа података пружа нумеричке бројке, приступи аналитици текста могу помоћи да се утврди зашто је дошло до смањења или повећања перформанси.
Zakljucak
Аналитика текста омогућава предузећима да идентификују корисне информације из широког спектра извора података, од захтева за корисничку подршку до интеракција на друштвеним медијима.
Аналитика текста може да пронађе обрасце, трендове и корисне увиде комбиновањем резултата анализе текста и употребом алата пословне интелигенције за претварање статистике у лако разумљиве извештаје и визуелизације.
Након процене коментара купаца или прегледа садржаја захтева за корисничку подршку помоћу алата за анализу текста, можете користити аналитику текста да вам помогне да откријете шансе за побољшање и прилагодите свој производ или услугу захтевима и очекивањима вашег клијента.
Ostavite komentar