Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Ditt företag har tillgång till flera datakällor som innehåller input från kunder, konsumenter, arbetare, leverantörer och andra. Denna ostrukturerade data är nyckeln till att nå dina mål för kundupplevelsen, men att framgångsrikt utvärdera den kräver specialistlösningar.
Textanalysteknik presenterar en automatiserad teknik för att analysera och visa ostrukturerad textdata för kvalitativa mått. Överväg att ta emot handlingsbar information från alla sociala medier inlägg, e-post, chattmeddelande, utfärda biljett och undersökning.
Textanalys gör att ditt företag kan upptäcka mer om vad kunder säger, tänker och känner när de interagerar med dina varor och tjänster.
I det här inlägget kommer vi att titta närmare på textanalys, hur det fungerar, skillnaderna mellan textanalys och textmining, samt dess fördelar, användningsfall, utmaningar och mycket mer.
Så, vad är textanalys?
Textanalys är en metod för att härleda mening från ostrukturerad data, såsom skriftlig kommunikation och text, för att mäta faktorer som användarfeedback, konsumenternas åsikter, produktbetyg och andra mätvärden.
Det är en metod för att omvandla mycket ostrukturerad data till något som kan studeras, med andra ord.
När man analyserar artiklar, tweets, inlägg på sociala medier, recensioner, kommentarer och andra typer av skrivande använder många företag textanalys för att tillämpa maskininlärningstekniker och algoritmer för att extrahera mening och samla in information.
Typer av textanalys
Alla textanalyser skapas inte lika. Textanalys kan, liksom affärsanalysens bredare område, delas in i flera områden baserat på funktion och resultat. Textanalystekniker klassificeras vanligtvis i tre grupper:
Beskrivande analys
Textanalysprocedurer inom detta område är centrerade kring rapportering. Data hämtas från ostrukturerad text, ges logisk form och undersöks för trender. Ämnen och grundläggande teman kan kopplas samman för att ge en tydligare bild av användarens övergripande humör, shoppingmönster och mer över tid.
Predictive Analytics
Prediktiv analys fokuserar på att projicera framtida händelser. Ostrukturerat material fångas och analyseras i prediktiv textanalys med detta slutresultat i åtanke.
Denna form av analys hjälper företag att ta fram korrekta prognoser för lagerhantering, köpbeteende och till och med riskundvikande.
Att använda öppna kundsupportbiljetter för att identifiera det optimala antalet anställda för att ha jour för en viss specialiserad typ av assistans är ett exempel på prediktiv analyss tillämpbarhet i en kontaktcentermiljö.
Förskrivningsanalys
Textanalys kan också vara föreskrivande genom att hjälpa till med utvecklingen av en backupplan för särskilda framtida händelser. Denna typ av analysmetod använder prediktiv analys för att bättre informera utvärderingar.
På grund av den inneboende användbarheten av denna typ av analys, oavsett om den är text eller på annat sätt, gynnas den ofta bland företagsledare som försöker öka sitt varumärkes marknadsandel.
Textanalys kontra textutvinning
För att verkligen förstå textanalys måste du också vara bekant med textutvinning och naturlig språkbehandling. Text mining extraherar information från enorma mängder ostrukturerad data.
Utan den här tekniken skulle du behöva kontrollera textinmatningar manuellt och avgöra om de är av hög kvalitet. När denna data har extraherats till strukturerad data kan den utvärderas för att avslöja värdefulla insikter.
Textanalys kan generera rapporter, lyfta fram intressanta trender och ge företag nya verktyg för att fatta datadrivna beslut.
Naturliga språkbearbetningsmetoder används i stor utsträckning inom textutvinning och textanalys. Det är en typ av artificiell intelligens kan konvertera mänskligt språk till ett datorläsbart format.
Slutanvändaren behöver inte känna till vissa nyckelord eller syntax för att datorn i andra änden ska kunna tolka deras begäran. Istället tar naturlig språkbehandling över.
Den här tekniken använder en modell för att lära av de data som levereras till den. Noggrannheten och relevansen av dess insikter växer med tiden, vilket är en form av maskininlärning processen.
Hur fungerar textanalys?
Textanalysmetoden börjar med insamling av enorma mängder textdata. Beroende på bredden på ditt projekt och de tillgängliga resurserna kan du dra från kommentarer på sociala medier, webbplatsinnehåll, böcker, organiserade undersökningar, feedback eller telefonposter.
Du kan arbeta med en enda samling data eller undersöka många aggregerade resurser. Textanalyssystemet kan också inkludera textutvinningsverktyg som gör att det kan börja sortera dessa data.
Under vissa omständigheter kan du kombinera två eller flera metoder för att få de extraherade datamängder som krävs för att hitta relevant information. Att bryta ner frasen, tokenisera texten och anpassa språket är alla exempel på vad som händer i detta skede av processen.
Programvarans förmåga att bearbeta naturligt språk kan ändra data på en mängd olika sätt, såsom märkning, gruppering och kategorisering. Följande steg för textanalysverktyget kan tas när den grundläggande bearbetningen på låg nivå är klar.
Denna teknik används ofta för att göra känsla analys på ett parti data. Plattformen kan bestämma en kunds nivå av tillfredsställelse, de ämnen de är entusiastiska över och betydande feedback på kundupplevelsen. För att fastställa det sanna budskapet i texten analyserar den grammatiken och det omgivande sammanhanget.
Ditt företag kan använda textanalys för att bryta stora datamängder som är omöjliga att manuellt bedöma för användbar forskningsdata.
Denna information kan användas för att vägleda produktutveckling, budgetfördelning, kundtjänstpraxis, marknadsföringsinitiativ och ett antal andra funktioner.
Du behöver bara engagera dig i början för att utveckla inlärningsmodellerna och förse systemet med datakällor, och sedan i slutet beskriva hur textanalys hanterade data eftersom majoriteten av denna process är automatiserad.
Textanalystekniker
Ordgruppering
En samling ord kan ofta ge mer insikt än en enskild fras. Om du till exempel sätter samman fraserna "utgifter", "dyra" och "månatliga", kan du rimligen anta att många kunder anser att de månatliga kostnaderna för en av dina produkter eller tjänster är för dyra. Du kan dock alltid se de enskilda kommentarerna för att se närmare.
Ordfrekvens
Detta är textanalys när den är som mest grundläggande, där ämnen (t.ex. prissättning, service, konto, etc.) räknas upp och rankas beroende på hur ofta de refereras. Detta är användbart för att snabbt hitta vanliga teman och svårigheter som dyker upp bland dina besökare.
Sentimentanalys
Sentiment analytics är en metod som används i Natural Language Processing (NLP) som gör det möjligt för användare att utvärdera allvaret i feedback baserat på användningen av positiva, negativa och neutrala termer samt känslor kopplade till ofta använda fraser.
Du förstår nu frekvensen och grupperingen av särskilda fraser tack vare de föregående strategierna, men är denna feedback gynnsam, ogynnsam eller neutral?
Att få insikt om sentiment borde inte vara ett problem om du har rätt instrument på plats eftersom, lyckligtvis för dig, dina konsumenter är benägna att dela sina åsikter om frågor som de bryr sig mycket om.
Textklassificering
Det är den mest fördelaktiga NLP-tekniken (Natural Language Processing) eftersom den är språkoberoende. Den kan sortera, ordna och segmentera nästan alla data. Textkategorisering gör att ostrukturerad data kan tilldelas förutbestämda taggar eller kategorier.
Textkategorisering omfattar sentimentanalys, ämnesmodellering, språk och avsiktsidentifiering.
Ämnesmodellering
Ämnesmodellering hjälper till att kategorisera material utifrån vissa teman. Ämnesmodellering är mindre personlig och hjälper till att smälta olika texter och abstrakta återkommande idéer. Ämnesmodellering kategoriserar och tilldelar en procentandel eller ett antal ord i varje text till ett visst ämne.
Namngivet enhet erkännande
Namngivet enhet erkännande hjälper till att identifiera substantiv i datamängder. Betrakta siffror som föregås av "INR" som monetära; på samma sätt, "Ms." eller "Mr." eller "Mrs." följt av ett eller flera stora ord är sannolikt en persons namn.
Huvudfrågan är att även om vissa substantiv beskriver nyckelkategorier som geografisk plats, namn eller monetärt värde, gör andra det inte, vilket orsakar mycket förvirring.
Fördelar
- Hjälpa organisationer att förstå kundtrender, produktprestanda och servicekvalitet. Detta leder till snabbare beslutsfattande, förbättrad affärsinformation, högre produktivitet och kostnadsbesparingar.
- Hjälper regeringar och politiska enheter att fatta beslut genom att känna till breda trender och attityder i samhället.
- Tillåter forskare att snabbt sålla igenom en stor mängd redan existerande material och extrahera det som är relevant för deras studie. Detta påskyndar vetenskapliga framsteg.
- Genom att klassificera liknande information kan du förbättra rekommendationssystem för användarinnehåll.
- Textanalysmetoder hjälper till att förbättra sökmotorer och system för informationshämtning, vilket resulterar i snabbare användarupplevelser.
Användningsfall
Sociala medier analys
Förutom att vara ett sätt att förbli uppkopplad har sociala medier också utvecklats till en plattform för varumärkesbyggande och marknadsföring. Kunder chattar om sina favoritföretag och delar med sig av sina erfarenheter på sociala medier.
Att använda textanalysverktyg för att göra sentimentanalys på sociala medier hjälper till att identifiera användarnas positiva och negativa känslor för produkter/tjänster, såväl som företagens inflytande och relationer till sina konsumenter.
Dessutom kan sociala medier-analyser hjälpa företag att skapa förtroende hos sina kunder.
Försäljning och marknadsföring
Prospektering är en säljares värsta mardröm. Säljteam gör allt för att öka försäljningen och prestanda. Textanalysverktyg automatiserar detta manuella jobb samtidigt som det ger viktiga och relevanta insikter för att främja marknadsföringen.
Chatbots används för att svara på konsumentförfrågningar i realtid. Att analysera dessa data hjälper säljarna att förutsäga chansen för en konsument att köpa en produkt, göra målmarknadsföring och reklam och göra produktförbättringar.
Beslutsstöd
Företag kan använda dataanalys för att avgöra "vad händer?" men kämpar för att avgöra "varför händer detta?"
Textanalysapplikationer hjälper organisationer att extrahera sammanhang från numeriska data och resonera ut varför ett scenario har inträffat, inträffar eller kan inträffa i framtiden.
Till exempel kan en mängd saker påverka försäljningsresultatet. Medan dataanalys ger numeriska siffror, kan textanalysmetoder hjälpa till att avgöra varför det finns en minskning eller topp i prestanda.
Slutsats
Textanalys gör det möjligt för företag att identifiera användbar information från ett brett utbud av datakällor, från kundtjänstförfrågningar till interaktioner med sociala medier.
Textanalys kan hitta mönster, trender och handlingsbara insikter genom att kombinera resultaten av textanalys och använda business intelligence-verktyg för att omvandla statistiken till lättförståeliga rapporter och visualiseringar.
Efter att ha utvärderat kundkommentarer eller granskat innehållet i kundsupportförfrågningar med textanalysverktyg kan du använda textanalys för att hjälpa dig upptäcka möjligheter till förbättringar och anpassa din produkt eller tjänst till din kunds krav och förväntningar.
Kommentera uppropet