สารบัญ[ซ่อน][แสดง]
บริษัทของคุณมีสิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูลต่างๆ ที่มีข้อมูลจากลูกค้า ผู้บริโภค พนักงาน ผู้ขาย และอื่นๆ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้ถือเป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุเป้าหมายประสบการณ์ลูกค้าของคุณ แต่การประเมินให้ประสบผลสำเร็จจำเป็นต้องมีโซลูชันจากผู้เชี่ยวชาญ
เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อความนำเสนอเทคนิคอัตโนมัติสำหรับการวิเคราะห์และแสดงข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างสำหรับการวัดเชิงคุณภาพ พิจารณารับข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้จากทุก ๆ โซเชียลมีเดีย โพสต์ อีเมล ข้อความแชท ออกตั๋ว และแบบสำรวจ
การวิเคราะห์ข้อความช่วยให้บริษัทของคุณค้นพบเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้าพูด คิด และรู้สึกขณะที่พวกเขาโต้ตอบกับสินค้าและบริการของคุณ
ในโพสต์นี้ เราจะพิจารณาอย่างละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อความ วิธีการทำงาน ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์ข้อความและการทำเหมืองข้อความ ตลอดจนประโยชน์ กรณีใช้งาน ความท้าทาย และอื่นๆ อีกมากมาย
ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อความคืออะไร?
การวิเคราะห์ข้อความเป็นวิธีการหาความหมายจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การสื่อสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรและข้อความ เพื่อวัดปัจจัยต่างๆ เช่น ความคิดเห็นของผู้ใช้ ความคิดเห็นของผู้บริโภค การให้คะแนนผลิตภัณฑ์ และตัวชี้วัดอื่นๆ
เป็นวิธีการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากให้เป็นสิ่งที่สามารถศึกษาได้ กล่าวคือ
เมื่อวิเคราะห์บทความ ทวีต โพสต์บนโซเชียลมีเดีย บทวิจารณ์ ความคิดเห็น และการเขียนประเภทอื่นๆ บริษัทจำนวนมากใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมเพื่อดึงความหมายและรวบรวมข้อมูล
ประเภทของการวิเคราะห์ข้อความ
การวิเคราะห์ข้อความไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเท่ากันทั้งหมด การวิเคราะห์ข้อความ เช่นเดียวกับขอบเขตที่กว้างขึ้นของการวิเคราะห์ธุรกิจ สามารถแบ่งออกเป็นหลายส่วนตามการทำงานและผลลัพธ์ เทคนิคการวิเคราะห์ข้อความมักจะแบ่งออกเป็นสามกลุ่ม:
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อความในพื้นที่นี้เน้นที่การรายงาน ข้อมูลนำมาจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง กำหนดรูปแบบตรรกะ และตรวจสอบแนวโน้ม หัวข้อและธีมพื้นฐานสามารถเชื่อมโยงเข้าด้วยกันเพื่อให้มองเห็นอารมณ์ของผู้ใช้โดยรวม รูปแบบการช็อปปิ้ง และอื่นๆ ได้ชัดเจนขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
การวิเคราะห์เชิงทำนาย
การวิเคราะห์เชิงทำนาย มุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต เนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างจะถูกรวบรวมและวิเคราะห์ในการวิเคราะห์ข้อความคาดการณ์โดยคำนึงถึงผลลัพธ์สุดท้ายนี้
การวิเคราะห์รูปแบบนี้ช่วยบริษัทในการสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำสำหรับการจัดการสินค้าคงคลัง พฤติกรรมการซื้อ และแม้กระทั่งการหลีกเลี่ยงความเสี่ยง
การใช้ตั๋วการสนับสนุนลูกค้าแบบเปิดเพื่อระบุจำนวนพนักงานที่เหมาะสมที่สุดเพื่อดูแลความช่วยเหลือเฉพาะทางบางประเภทขณะโทรเป็นตัวอย่างของการบังคับใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในสภาพแวดล้อมของศูนย์ติดต่อ
การวิเคราะห์เชิงกำหนด
การวิเคราะห์ข้อความสามารถกำหนดได้ด้วยการช่วยในการพัฒนาแผนสำรองสำหรับเหตุการณ์ในอนาคตโดยเฉพาะ วิธีการวิเคราะห์ประเภทนี้ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้ข้อมูลการประเมินดีขึ้น
เนื่องจากมีประโยชน์โดยธรรมชาติของการวิเคราะห์ประเภทนี้ ไม่ว่าจะเป็นข้อความหรืออย่างอื่น จึงมักเป็นที่นิยมในหมู่ผู้บริหารของบริษัทที่พยายามเพิ่มส่วนแบ่งการตลาดของแบรนด์ของตน
การวิเคราะห์ข้อความ Vs การขุดข้อความ
เพื่อให้เข้าใจการวิเคราะห์ข้อความอย่างแท้จริง คุณต้องคุ้นเคยกับการทำเหมืองข้อความและการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ การขุดข้อความดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล
หากไม่มีเทคนิคนี้ คุณจะต้องคัดกรองการป้อนข้อความด้วยตนเองและพิจารณาว่าสิ่งเหล่านี้มีคุณภาพสูงหรือไม่ เมื่อดึงข้อมูลนี้ลงในข้อมูลที่มีโครงสร้างแล้ว ก็สามารถประเมินเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้
การวิเคราะห์ข้อความสามารถสร้างรายงาน เน้นย้ำถึงแนวโน้มที่น่าสนใจ และมอบเครื่องมือใหม่ๆ ให้กับบริษัทในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
วิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติใช้กันอย่างแพร่หลายในการทำเหมืองข้อความและการวิเคราะห์ข้อความ เป็นประเภท ปัญญาประดิษฐ์ สามารถแปลงภาษามนุษย์เป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์อ่านได้
ผู้ใช้ปลายทางไม่จำเป็นต้องรู้คีย์เวิร์ดหรือไวยากรณ์บางคำเพื่อให้คอมพิวเตอร์ในอีกด้านหนึ่งตีความคำขอของตน การประมวลผลภาษาธรรมชาติเข้ามาแทนที่
เทคโนโลยีนี้ใช้แบบจำลองเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่ให้มา ความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของข้อมูลเชิงลึกเพิ่มขึ้นตามกาลเวลา ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ เรียนรู้เครื่อง กระบวนการ
การวิเคราะห์ข้อความทำงานอย่างไร
วิธีการวิเคราะห์ข้อความเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ขึ้นอยู่กับความกว้างของโปรเจ็กต์ของคุณและทรัพยากรที่มี คุณสามารถดึงมาจากความคิดเห็นในโซเชียลมีเดีย เนื้อหาเว็บไซต์ หนังสือ แบบสำรวจที่จัดระเบียบ คำติชม หรือบันทึกทางโทรศัพท์
คุณสามารถทำงานกับการรวบรวมข้อมูลชุดเดียวหรือตรวจสอบทรัพยากรแบบรวมจำนวนมากได้ ระบบวิเคราะห์ข้อความยังสามารถรวมเครื่องมือการทำเหมืองข้อความที่อนุญาตให้เริ่มจัดเรียงข้อมูลนี้ได้
ในบางสถานการณ์ คุณอาจรวมสองวิธีขึ้นไปเพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่แยกออกมาซึ่งจำเป็นสำหรับการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การแบ่งวลี การทำให้ข้อความเป็นโทเค็น และการปรับแต่งภาษา ล้วนเป็นตัวอย่างของสิ่งที่เกิดขึ้นในขั้นตอนนี้ของกระบวนการ
ความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติของซอฟต์แวร์สามารถเปลี่ยนแปลงข้อมูลได้หลายวิธี เช่น การติดฉลาก การจัดกลุ่ม และการจัดหมวดหมู่ ขั้นตอนต่อไปนี้สำหรับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อความสามารถดำเนินการได้เมื่อการประมวลผลพื้นฐานระดับต่ำเสร็จสิ้น
เทคนิคนี้มักใช้ทำ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ในชุดข้อมูล แพลตฟอร์มสามารถกำหนดระดับความพึงพอใจของลูกค้า หัวข้อที่พวกเขาสนใจ และข้อเสนอแนะที่สำคัญเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า เพื่อตรวจสอบข้อความจริงที่อยู่ภายในข้อความ จะทำการวิเคราะห์ไวยากรณ์และบริบทโดยรอบ
ธุรกิจของคุณสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อขุดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถประเมินด้วยตนเองได้สำหรับข้อมูลการวิจัยที่เป็นประโยชน์
ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้เพื่อเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การจัดสรรงบประมาณ แนวทางปฏิบัติในการบริการลูกค้า การริเริ่มทางการตลาด และฟังก์ชันอื่นๆ จำนวนหนึ่ง
คุณเพียงแค่ต้องมีส่วนร่วมตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อพัฒนารูปแบบการเรียนรู้และจัดหาแหล่งข้อมูลให้กับระบบ จากนั้นในตอนท้ายจะอธิบายว่าการวิเคราะห์ข้อความจัดการกับข้อมูลอย่างไร เนื่องจากกระบวนการส่วนใหญ่เป็นไปโดยอัตโนมัติ
เทคนิคการวิเคราะห์ข้อความ
การจัดกลุ่มคำ
คอลเลกชันของคำมักจะให้ข้อมูลเชิงลึกมากกว่าวลีเดียว ตัวอย่างเช่น หากคุณรวมวลี "ค่าใช้จ่าย" "แพง" และ "รายเดือน" เข้าด้วยกัน คุณอาจคิดอย่างมีเหตุผลว่าลูกค้าจำนวนมากเชื่อว่าค่าใช้จ่ายรายเดือนสำหรับหนึ่งในผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณนั้นแพงเกินไป อย่างไรก็ตาม คุณสามารถดูความคิดเห็นแต่ละรายการเพื่อดูรายละเอียดได้เสมอ
ความถี่ของคำ
นี่คือการวิเคราะห์ข้อความที่พื้นฐานที่สุด โดยที่หัวเรื่อง (เช่น ราคา บริการ บัญชี ฯลฯ) จะถูกนับและจัดอันดับตามความถี่ที่มีการอ้างอิง สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการค้นหาธีมและปัญหาที่เกิดขึ้นบ่อยๆ ที่เกิดขึ้นในหมู่ผู้เยี่ยมชมของคุณอย่างรวดเร็ว
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
การวิเคราะห์ความคิดเห็นเป็นวิธีการที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถประเมินความจริงจังของความคิดเห็นโดยพิจารณาจากการใช้คำเชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง ตลอดจนความรู้สึกที่เชื่อมโยงกับวลีที่ใช้บ่อย
ตอนนี้คุณเข้าใจความถี่และการจัดกลุ่มของวลีเฉพาะแล้วด้วยกลยุทธ์ก่อนหน้านี้ แต่ความคิดเห็นนี้เป็นประโยชน์ เสียเปรียบ หรือเป็นกลางหรือไม่
การรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอารมณ์ไม่ควรเป็นปัญหาหากคุณมีเครื่องมือที่ถูกต้อง เนื่องจากโชคดีสำหรับคุณที่ผู้บริโภคของคุณมีแนวโน้มที่จะแบ่งปันความคิดเห็นเกี่ยวกับประเด็นที่พวกเขาสนใจอย่างลึกซึ้ง
การจัดประเภทข้อความ
เป็นเทคโนโลยี NLP (Natural Language Processing) ที่ได้เปรียบมากที่สุดเนื่องจากไม่ขึ้นกับภาษา สามารถจัดเรียง จัดเรียง และแบ่งส่วนข้อมูลได้เกือบทุกชนิด การจัดหมวดหมู่ข้อความช่วยให้สามารถกำหนดแท็กหรือหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้
การจัดประเภทข้อความครอบคลุมการวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างแบบจำลองหัวข้อ ภาษา และการระบุเจตนา
การสร้างแบบจำลองหัวข้อ
การสร้างแบบจำลองหัวข้อช่วยในการจัดหมวดหมู่วัสดุตามธีมบางอย่าง การสร้างแบบจำลองหัวข้อมีความเป็นส่วนตัวน้อยกว่าและช่วยแยกแยะข้อความที่หลากหลายและแนวคิดที่เป็นนามธรรมซ้ำๆ หมวดหมู่การสร้างแบบจำลองหัวเรื่องและกำหนดเปอร์เซ็นต์หรือจำนวนคำในแต่ละข้อความให้กับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง
ชื่อการรับรู้เอนทิตี
ชื่อการรับรู้เอนทิตี ช่วยในการระบุคำนามในชุดข้อมูล พิจารณาตัวเลขที่นำหน้าด้วย 'INR' เป็นตัวเงิน ในทำนองเดียวกัน “นาง” หรือ “นาย” หรือ “นาง” ตามด้วยตัวพิมพ์ใหญ่อย่างน้อยหนึ่งคำน่าจะเป็นชื่อของบุคคล
ปัญหาหลักคือ แม้ว่าคำนามบางคำจะอธิบายหมวดหมู่ที่สำคัญ เช่น ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ชื่อ หรือมูลค่าทางการเงิน คำนามอื่นๆ ไม่ได้อธิบายซึ่งทำให้เกิดความสับสนมาก
ประโยชน์
- ช่วยองค์กรในการทำความเข้าใจแนวโน้มของลูกค้า ประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ และคุณภาพการบริการ สิ่งนี้นำไปสู่การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น ข้อมูลทางธุรกิจที่ดีขึ้น ผลผลิตที่สูงขึ้น และการประหยัดต้นทุน
- ช่วยให้รัฐบาลและหน่วยงานทางการเมืองตัดสินใจโดยรู้ถึงแนวโน้มและทัศนคติในวงกว้างในสังคม
- ช่วยให้นักวิชาการสามารถกลั่นกรองวัสดุที่มีอยู่ก่อนจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาของพวกเขา สิ่งนี้ช่วยเร่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์
- การจัดประเภทข้อมูลที่คล้ายคลึงกันทำให้คุณสามารถปรับปรุงระบบแนะนำเนื้อหาของผู้ใช้ได้
- วิธีการวิเคราะห์ข้อความช่วยในการปรับปรุงเครื่องมือค้นหาและระบบดึงข้อมูลส่งผลให้เร็วขึ้น ประสบการณ์ของผู้ใช้.
ใช้กรณี
การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย
นอกจากจะเป็นช่องทางการเชื่อมต่อแล้ว โซเชียลมีเดียยังได้พัฒนาเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการสร้างแบรนด์และการตลาดอีกด้วย ลูกค้าสนทนาเกี่ยวกับบริษัทที่พวกเขาชื่นชอบและแบ่งปันประสบการณ์ของพวกเขาบนโซเชียลมีเดีย
การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อความเพื่อทำการวิเคราะห์ความรู้สึกบนข้อมูลโซเชียลมีเดียช่วยระบุความรู้สึกเชิงบวกและเชิงลบของผู้ใช้ที่มีต่อผลิตภัณฑ์/บริการ ตลอดจนอิทธิพลและความสัมพันธ์ของบริษัทต่างๆ กับผู้บริโภค
นอกจากนี้ การวิเคราะห์สื่อสังคมออนไลน์ยังสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ สร้างความไว้วางใจให้กับลูกค้าได้
การตลาด
การค้นหาลูกค้าเป็นฝันร้ายที่เลวร้ายที่สุดของพนักงานขาย ทีมขายพยายามทุกวิถีทางเพื่อเพิ่มยอดขายและประสิทธิภาพ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อความทำให้งานที่ทำด้วยตนเองนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ในขณะที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นและเกี่ยวข้องเพื่อรักษาการตลาด
Chatbots ใช้เพื่อตอบคำถามของผู้บริโภคแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลนี้ช่วยพนักงานขายในการคาดการณ์โอกาสที่ผู้บริโภคจะซื้อสินค้า ทำการตลาดและโฆษณาตามเป้าหมาย และทำการปรับปรุงผลิตภัณฑ์
ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
ธุรกิจสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพิจารณาว่า "เกิดอะไรขึ้น" แต่พยายามดิ้นรนเพื่อตัดสินว่า "ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น"
แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อความช่วยองค์กรในการดึงบริบทจากข้อมูลตัวเลขและให้เหตุผลว่าเหตุใดสถานการณ์จึงเกิดขึ้น กำลังเกิดขึ้น หรืออาจเกิดขึ้นในอนาคต.
ตัวอย่างเช่น สิ่งต่าง ๆ มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพการขาย แม้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจะให้ตัวเลขที่เป็นตัวเลข แต่วิธีการวิเคราะห์ข้อความสามารถช่วยระบุสาเหตุที่ประสิทธิภาพลดลงหรือเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
สรุป
การวิเคราะห์ข้อความช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่คำขอบริการลูกค้าไปจนถึงการโต้ตอบกับโซเชียลมีเดีย
การวิเคราะห์ข้อความสามารถค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้โดยการรวมผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อความและใช้เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจเพื่อแปลงสถิติเป็นรายงานและการแสดงภาพที่เข้าใจง่าย
หลังจากประเมินความคิดเห็นของลูกค้าหรือตรวจสอบเนื้อหาของคำขอการสนับสนุนลูกค้าด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อความ คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อความเพื่อช่วยให้คุณค้นพบโอกาสในการปรับปรุงและปรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณให้ตรงกับความต้องการและความคาดหวังของลูกค้า
เขียนความเห็น