Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
May access ang iyong kumpanya sa maraming data source na naglalaman ng input mula sa mga kliyente, consumer, manggagawa, vendor, at iba pa. Ang hindi nakabalangkas na data na ito ang may hawak ng susi sa pag-abot sa iyong mga layunin sa karanasan ng customer, ngunit ang matagumpay na pagsusuri nito ay nangangailangan ng mga solusyon sa espesyalista.
Ang teknolohiya ng text analytics ay nagpapakita ng isang automated na pamamaraan para sa pagsusuri at pagpapakita ng hindi nakabalangkas na data ng text para sa mga qualitative measures. Isaalang-alang ang pagtanggap ng naaaksyunan na impormasyon mula sa bawat isa social media post, email, chat message, issue ticket, at survey.
Nagbibigay-daan ang text analytics sa iyong kumpanya na tumuklas ng higit pa tungkol sa sinasabi, iniisip, at nararamdaman ng mga customer habang nakikipag-ugnayan sila sa iyong mga produkto at serbisyo.
Sa post na ito, titingnan nating mabuti ang text analytics, kung paano ito gumagana, ang mga pagkakaiba sa pagitan ng text analytics at text mining, pati na rin ang mga benepisyo nito, use case, hamon, at marami pang iba.
Kaya, ano ang text analytics?
Ang text analytics ay isang paraan para sa pagkuha ng kahulugan mula sa hindi nakabalangkas na data, tulad ng mga nakasulat na komunikasyon at text, upang masukat ang mga salik tulad ng feedback ng user, opinyon ng consumer, rating ng produkto, at iba pang sukatan.
Ito ay isang paraan para sa pagbabago ng maraming hindi nakaayos na data sa isang bagay na maaaring pag-aralan, sa madaling salita.
Kapag nagsusuri ng mga artikulo, tweet, post sa social media, review, komento, at iba pang uri ng pagsulat, maraming kumpanya ang gumagamit ng text analytics upang maglapat ng mga diskarte sa machine learning at algorithm upang makuha ang kahulugan at mangalap ng impormasyon.
Mga Uri ng Text Analytics
Hindi lahat ng text analytics ay ginawang pantay. Ang analytics ng teksto, tulad ng mas malawak na larangan ng analytics ng negosyo, ay maaaring hatiin sa ilang lugar batay sa paggana at mga resulta. Ang mga diskarte sa pagsusuri ng teksto ay karaniwang inuri sa tatlong pangkat:
Naglarawang Analytics
Ang mga pamamaraan ng pagsusuri ng teksto sa lugar na ito ay nakasentro sa pag-uulat. Kinukuha ang data mula sa hindi nakabalangkas na teksto, binigyan ng lohikal na anyo, at sinusuri para sa mga uso. Maaaring iugnay ang mga paksa at pangunahing tema upang mag-alok ng mas malinaw na view ng pangkalahatang mood ng user, mga pattern ng pamimili, at higit pa sa paglipas ng panahon.
Predictive Analytics
Mahuhulaan na analytics nakatutok sa pag-project ng mga mangyayari sa hinaharap. Kinukuha at sinusuri ang hindi nakabalangkas na materyal sa predictive text analytics na nasa isip ang resultang ito.
Ang form na ito ng analytics ay tumutulong sa mga kumpanya sa paggawa ng mga tumpak na projection para sa pamamahala ng imbentaryo, gawi sa pagbili, at maging ang pag-iwas sa panganib.
Ang paggamit ng bukas na mga tiket sa suporta sa customer upang matukoy ang pinakamainam na bilang ng mga empleyado na mapanatili ang on-call para sa isang partikular na espesyal na uri ng tulong ay isang halimbawa ng pagiging angkop ng predictive analytics sa isang kapaligiran ng contact center.
Niresetang Analytics
Ang text analytics ay maaari ding maging prescriptive sa pamamagitan ng pagtulong sa pagbuo ng isang backup na plano para sa mga partikular na pangyayari sa hinaharap. Ang ganitong uri ng diskarte sa analytics ay gumagamit ng predictive analytics upang mas mahusay na ipaalam ang mga pagsusuri.
Dahil sa likas na pagiging kapaki-pakinabang ng ganitong uri ng analytics, text man o iba pa, ito ay madalas na pinapaboran sa mga executive ng kumpanya na sinusubukang pahusayin ang market share ng kanilang brand.
Text analytics vs Text mining
Upang tunay na maunawaan ang analytics ng teksto, dapat ay pamilyar ka rin sa pagmimina ng teksto at pagproseso ng natural na wika. Kinukuha ng text mining ang impormasyon mula sa napakalaking dami ng hindi nakabalangkas na data.
Kung wala ang diskarteng ito, kailangan mong manu-manong i-screen ang mga textual na input at matukoy kung mataas ang kalidad ng mga ito. Kapag na-extract na ang data na ito sa structured na data, maaari itong masuri upang tumuklas ng mahahalagang insight.
Maaaring bumuo ng mga ulat ang text analytics, mag-highlight ng mga kawili-wiling trend, at magbigay sa mga kumpanya ng mga bagong tool upang gumawa ng mga desisyon na batay sa data.
Ang mga natural na pamamaraan sa pagpoproseso ng wika ay malawakang ginagamit sa text mining at text analytics. Ito ay isang uri ng artificial intelligence may kakayahang i-convert ang wika ng tao sa isang format na nababasa ng computer.
Hindi kinakailangang malaman ng end user ang ilang partikular na keyword o syntax para mabigyang-kahulugan ng computer sa kabilang dulo ang kanilang kahilingan. Sa halip, ang natural na pagpoproseso ng wika ang namamahala.
Gumagamit ang teknolohiyang ito ng isang modelo upang matuto mula sa data na ibinibigay dito. Ang katumpakan at kaugnayan ng mga insight nito ay lumalaki sa paglipas ng panahon, na isang anyo ng machine learning proseso.
Paano gumagana ang text analytics?
Ang paraan ng pagsusuri ng teksto ay nagsisimula sa pagkolekta ng napakalaking dami ng data ng teksto. Depende sa lawak ng iyong proyekto at mga mapagkukunang magagamit, maaari kang kumuha ng mga komento sa social media, nilalaman ng website, mga aklat, organisadong survey, feedback, o mga talaan ng telepono.
Maaari kang magtrabaho sa isang koleksyon ng data o suriin ang maraming pinagsama-samang mapagkukunan. Ang sistema ng pagsusuri ng teksto ay maaari ding magsama ng mga tool sa pagmimina ng teksto na nagbibigay-daan dito upang simulan ang pag-uuri ng data na ito.
Sa ilang partikular na sitwasyon, maaari mong pagsamahin ang dalawa o higit pang mga paraan upang makuha ang mga nakuhang set ng data na kinakailangan upang mahanap ang may-katuturang impormasyon. Ang paghahati-hati sa parirala, pag-tokenize sa teksto, at pag-customize ng wika ay lahat ng mga halimbawa ng kung ano ang nangyayari sa yugtong ito ng proseso.
Maaaring baguhin ng likas na kakayahan sa pagproseso ng wika ng software ang data sa iba't ibang paraan, tulad ng pag-label, pagpapangkat, at pagkakategorya nito. Ang sumusunod na yugto para sa tool ng text analytics ay maaaring gawin kapag natapos na ang pangunahing, mababang antas ng pagproseso.
Ang pamamaraan na ito ay madalas na ginagamit upang gawin damdamin pagsusuri sa isang batch ng data. Ang platform ay maaaring matukoy ang antas ng kasiyahan ng isang kliyente, ang mga paksang sila ay masigasig, at makabuluhang feedback sa karanasan ng customer. Upang matiyak ang tunay na mensaheng nakapaloob sa loob ng teksto, sinusuri nito ang gramatika at nakapalibot na konteksto.
Maaaring gumamit ang iyong negosyo ng text analytics upang magmina ng malalaking set ng data na imposibleng manu-manong masuri para sa kapaki-pakinabang na data ng pananaliksik.
Maaaring gamitin ang impormasyong ito upang gabayan ang pagbuo ng produkto, paglalaan ng badyet, mga kasanayan sa serbisyo sa customer, mga hakbangin sa marketing, at ilang iba pang mga function.
Kailangan mo lang makipag-ugnayan sa simula upang bumuo ng mga modelo ng pag-aaral at magbigay sa system ng mga mapagkukunan ng data, at pagkatapos ay sa dulo ay ilarawan kung paano pinangangasiwaan ng text analytics ang data dahil ang karamihan sa prosesong ito ay awtomatiko.
Mga diskarte sa pagsusuri ng teksto
Pagpapangkat ng Salita
Ang isang koleksyon ng mga salita ay kadalasang maaaring magbigay ng higit na insight kaysa sa isang parirala. Halimbawa, kung pinagsama-sama mo ang mga pariralang "mga gastos," "mahal," at "buwan-buwan," maaari mong makatuwirang ipagpalagay na naniniwala ang maraming kliyente na masyadong magastos ang buwanang gastos para sa isa sa iyong mga produkto o serbisyo. Gayunpaman, maaari mong palaging tingnan ang mga indibidwal na komento upang mas masusing tingnan.
Dalas ng Salita
Ito ang text analytics sa pinakapangunahing nito, kung saan ang mga paksa (hal., pagpepresyo, serbisyo, account, atbp.) ay binibilang at niraranggo depende sa dalas kung saan sila nire-reference. Ito ay kapaki-pakinabang para sa mabilis na paghahanap ng mga madalas na tema at kahirapan na lumalabas sa iyong mga bisita.
Pagsusuri sa damdamin
Ang Sentiment analytics ay isang paraan na ginagamit sa Natural Language Processing (NLP) na nagbibigay-daan sa mga user na suriin ang kabigatan ng feedback batay sa paggamit ng positibo, negatibo, at neutral na mga termino pati na rin ang sentimentong konektado sa mga madalas gamitin na parirala.
Naiintindihan mo na ngayon ang dalas at pagpapangkat ng mga partikular na parirala salamat sa mga naunang diskarte, ngunit ang feedback ba na ito ay paborable, hindi paborable, o neutral?
Ang pagkakaroon ng insight sa sentimento ay hindi dapat maging isang problema kung mayroon kang tamang instrumento dahil, sa kabutihang palad para sa iyo, ang iyong mga mamimili ay hilig na magbahagi ng kanilang mga opinyon sa mga isyu na lubos nilang pinapahalagahan.
Pag-uuri ng teksto
Ito ang pinakakapaki-pakinabang na teknolohiya ng NLP (Natural Language Processing) dahil ito ay independyente sa wika. Maaari nitong pagbukud-bukurin, ayusin, at i-segment ang halos anumang data. Ang pagkakategorya ng teksto ay nagbibigay-daan sa hindi nakabalangkas na data na magtalaga ng mga paunang natukoy na tag o kategorya.
Ang pagkakategorya ng teksto ay sumasaklaw sa pagsusuri ng damdamin, pagmomodelo ng paksa, wika, at pagkakakilanlan ng layunin.
Pagmomodelo ng Paksa
Mga tulong sa pagmomodelo ng paksa sa pagkakategorya ng mga materyales batay sa ilang partikular na tema. Ang pagmomodelo ng paksa ay hindi gaanong isinapersonal at nakakatulong ito sa pagtunaw ng magkakaibang mga teksto at abstract na umuulit na ideya. Mga kategorya ng pagmomodelo ng paksa at nagtatalaga ng porsyento o bilang ng mga salita sa bawat teksto sa isang partikular na paksa.
Pinangalanang Entity Recognition
Pinangalanang Entity Recognition tumutulong sa pagtukoy ng mga pangngalan sa mga data set. Isaalang-alang ang mga numero na nauunahan ng 'INR' bilang pera; katulad ng, "Ms." o “Mr.” o “Mrs.” na sinusundan ng isa o higit pang malalaking salita ay malamang na pangalan ng isang tao.
Ang pangunahing isyu ay na, habang ang ilang mga pangngalan ay naglalarawan ng mga pangunahing kategorya tulad ng heyograpikong lokasyon, pangalan, o halaga ng pera, ang iba ay hindi, na nagiging sanhi ng maraming pagkalito.
Mga Benepisyo
- Tulungan ang mga organisasyon sa pag-unawa sa mga uso ng customer, pagganap ng produkto, at kalidad ng serbisyo. Ito ay humahantong sa mas mabilis na paggawa ng desisyon, pinahusay na impormasyon ng negosyo, mas mataas na produktibo, at pagtitipid sa gastos.
- Tumutulong sa mga pamahalaan at pampulitikang entity na gumawa ng mga desisyon sa pamamagitan ng pag-alam ng malawak na uso at saloobin sa lipunan.
- Nagbibigay-daan sa mga iskolar na mabilis na suriing mabuti ang isang malaking halaga ng dati nang materyal, na kinukuha kung ano ang nauugnay sa kanilang pag-aaral. Pinapabilis nito ang pag-unlad ng siyensya.
- Sa pamamagitan ng pag-uuri ng katulad na impormasyon, maaari mong pagbutihin ang mga system ng rekomendasyon sa nilalaman ng user.
- Ang mga text analytic approach ay nakakatulong sa pagpapabuti ng mga search engine at information retrieval system, na nagreresulta sa mas mabilis mga karanasan ng gumagamit.
Paggamit ng mga kaso
Pagsusuri sa Social Media
Bukod sa pagiging isang paraan ng pananatiling konektado, ang social media ay umunlad din sa isang platform para sa pagba-brand at marketing. Ang mga customer ay nakikipag-chat tungkol sa kanilang mga paboritong kumpanya at nagbabahagi ng kanilang mga karanasan sa social media.
Ang paggamit ng mga tool sa text analytics upang magsagawa ng pagsusuri ng sentimento sa data ng social media ay nakakatulong na matukoy ang mga positibo at negatibong damdamin ng mga user sa mga produkto/serbisyo, pati na rin ang impluwensya at relasyon ng mga kumpanya sa kanilang mga consumer.
Higit pa rito, ang pagsusuri sa social media ay maaaring makatulong sa mga kumpanya na lumikha ng tiwala sa kanilang mga customer.
Sales & Marketing
Ang pag-prospect ay ang pinakamasamang bangungot ng isang salesperson. Ginagawa ng mga sales team ang bawat pagtatangka na pataasin ang mga benta at performance. Kino-automate ng mga tool sa text analytics ang manu-manong trabahong ito habang nagbibigay ng mahalaga at nauugnay na mga insight para mapangalagaan ang marketing.
Ginagamit ang mga chatbot upang tumugon sa mga katanungan ng consumer sa real time. Ang pagsusuri sa data na ito ay tumutulong sa mga sales staff sa paghula ng pagkakataon ng isang mamimili na bumili ng produkto, paggawa ng target na marketing at advertising, at paggawa ng mga pagpapabuti ng produkto.
Negosyo katalinuhan
Maaaring gumamit ang mga negosyo ng pagsusuri ng data upang matukoy ang "ano ang nangyayari?" ngunit nagpupumilit na matukoy "bakit ito nangyayari?"
Tinutulungan ng mga text analytics application ang mga organisasyon sa pagkuha ng konteksto mula sa numerical data at pangangatwiran kung bakit naganap, nagaganap o maaaring mangyari ang isang senaryo sa hinaharap.
Halimbawa, ang iba't ibang bagay ay nakakaimpluwensya sa pagganap ng mga benta. Habang ang pagsusuri ng data ay nagbibigay ng mga numerong numero, makakatulong ang mga diskarte sa pagsusuri ng teksto na matukoy kung bakit may pagbaba o pagtaas sa pagganap.
Konklusyon
Ang text analytics ay nagbibigay-daan sa mga negosyo na matukoy ang kapaki-pakinabang na impormasyon mula sa malawak na hanay ng mga pinagmumulan ng data, mula sa mga kahilingan sa serbisyo sa customer hanggang sa mga pakikipag-ugnayan sa social media.
Ang text analytics ay makakahanap ng mga pattern, trend, at naaaksyunan na mga insight sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga resulta ng pagsusuri sa text at paggamit ng mga tool sa business intelligence upang i-convert ang mga istatistika sa mga ulat at visualization na madaling maunawaan.
Pagkatapos suriin ang mga komento ng customer o suriin ang nilalaman ng mga kahilingan sa suporta sa customer gamit ang mga tool sa pagsusuri ng teksto, maaari mong gamitin ang text analytics upang matulungan kang tumuklas ng mga pagkakataon para sa pagpapabuti at ayusin ang iyong produkto o serbisyo sa mga kinakailangan at inaasahan ng iyong kliyente.
Mag-iwan ng Sagot