Зміст[Сховати][Показати]
Ваша компанія має доступ до кількох джерел даних, що містять інформацію від клієнтів, споживачів, працівників, постачальників та інших. Ці неструктуровані дані містять ключ до досягнення ваших цілей щодо взаємодії з клієнтами, але для їх успішної оцінки потрібні спеціальні рішення.
Технологія аналізу тексту представляє автоматизовану техніку для аналізу та відображення неструктурованих текстових даних для якісних вимірювань. Подумайте про отримання корисної інформації від кожного соціальні медіа публікація, електронна пошта, повідомлення в чаті, оформлення квитка та опитування.
Текстова аналітика дає змогу вашій компанії дізнатися більше про те, що клієнти говорять, думають і відчувають під час взаємодії з вашими товарами та послугами.
У цій публікації ми детально розглянемо текстову аналітику, як вона працює, відмінності між текстовою аналітикою та текстовим аналізом, а також її переваги, випадки використання, проблеми та багато іншого.
Отже, що таке текстова аналітика?
Аналітика тексту – це метод отримання значення з неструктурованих даних, таких як письмові повідомлення та текст, щоб оцінити такі фактори, як відгуки користувачів, думки споживачів, рейтинги продуктів та інші показники.
Іншими словами, це метод перетворення великої кількості неструктурованих даних у щось, що можна вивчати.
Під час аналізу статей, твітів, публікацій у соціальних мережах, оглядів, коментарів та інших типів письмових матеріалів багато фірм використовують текстову аналітику для застосування методів машинного навчання та алгоритмів для вилучення значення та збору інформації.
Види аналітики тексту
Не вся аналітика тексту однакова. Текстову аналітику, як і ширшу сферу бізнес-аналітики, можна розділити на кілька областей на основі функції та результатів. Техніки аналізу тексту зазвичай поділяють на три групи:
Описова аналітика
Процедури аналізу тексту в цій області зосереджені навколо звітності. Дані беруться з неструктурованого тексту, їм надається логічна форма та перевіряються тенденції. Теми та основні теми можна пов’язувати разом, щоб запропонувати чіткіше уявлення про загальний настрій користувача, моделі покупок тощо з часом.
Прогностична аналітика
Прогностична аналітика фокусується на прогнозуванні подій у майбутньому. Неструктурований матеріал фіксується та аналізується за допомогою інтелектуальної текстової аналітики з урахуванням цього кінцевого результату.
Ця форма аналітики допомагає фірмам створювати точні прогнози щодо управління запасами, купівельної поведінки та навіть уникнення ризиків.
Використання відкритих запитів служби підтримки клієнтів для визначення оптимальної кількості співробітників, які будуть чергувати для певного виду спеціалізованої допомоги, є прикладом застосовності прогнозної аналітики в середовищі контакт-центру.
Презитивна аналітика
Текстова аналітика також може бути директивною, допомагаючи в розробці резервного плану для конкретних майбутніх випадків. Цей тип аналітичного підходу використовує прогнозну аналітику для кращого обґрунтування оцінок.
Через невід'ємну корисність цього типу аналітики, текстової чи іншої, її часто віддають перевагу серед керівників компаній, які намагаються збільшити частку ринку свого бренду.
Аналітика тексту проти аналізу тексту
Щоб по-справжньому зрозуміти аналітику тексту, ви також повинні бути знайомі з аналізом тексту та обробкою природної мови. Інтелектуальний аналіз тексту витягує інформацію з величезної кількості неструктурованих даних.
Без цієї техніки вам довелося б вручну перевіряти текстові введення та визначати, чи є вони високої якості. Після того, як ці дані були витягнуті в структуровані дані, їх можна оцінити, щоб виявити цінну інформацію.
Текстова аналітика може створювати звіти, висвітлювати цікаві тенденції та давати компаніям нові інструменти для прийняття рішень на основі даних.
Методи обробки природної мови широко використовуються в інтелектуальному аналізі тексту. Це тип штучний інтелект здатні перетворювати людську мову у формат, який читається комп’ютером.
Кінцевому користувачеві не потрібно знати певні ключові слова чи синтаксис, щоб комп’ютер на іншому кінці міг інтерпретувати їхній запит. Натомість береться обробка природної мови.
Ця технологія використовує модель для навчання з даних, які їй надаються. Точність і релевантність його розуміння зростає з часом, що є формою навчання за допомогою машини процесу.
Як працює текстова аналітика?
Метод аналізу тексту починається зі збору величезної кількості текстових даних. Залежно від масштабу вашого проекту та наявних ресурсів ви можете використовувати коментарі в соціальних мережах, вміст веб-сайту, книги, організовані опитування, відгуки чи записи телефонних розмов.
Ви можете працювати з єдиною колекцією даних або досліджувати численні агреговані ресурси. Система текстової аналітики також може містити інструменти аналізу тексту, які дозволяють їй почати сортування цих даних.
За певних обставин ви можете поєднати два або більше методів, щоб отримати витягнуті набори даних, необхідні для пошуку відповідної інформації. Розбиття фрази, токенізація тексту та налаштування мови – все це приклади того, що відбувається на цьому етапі процесу.
Можливість обробки природної мови програмного забезпечення може змінювати дані різними способами, наприклад, позначати, групувати та класифікувати їх. Наступний етап інструменту текстової аналітики можна розпочати, коли фундаментальна низькорівнева обробка завершена.
Ця техніка часто використовується для виконання аналіз настроїв на пакеті даних. Платформа може визначити рівень задоволеності клієнта, предмети, якими вони захоплюються, і значний відгук про клієнтський досвід. Щоб визначити справжнє повідомлення, яке міститься в тексті, він аналізує граматику та навколишній контекст.
Ваш бізнес може використовувати текстову аналітику для пошуку корисних дослідницьких даних великих наборів даних, які неможливо оцінити вручну.
Ця інформація може бути використана для розробки продукту, розподілу бюджету, практики обслуговування клієнтів, маркетингових ініціатив і ряду інших функцій.
Вам просто потрібно на початку розробити моделі навчання та забезпечити систему джерелами даних, а потім наприкінці описати, як аналітика тексту обробляє дані, оскільки більшість цього процесу автоматизовано.
Методи аналізу тексту
Групування слів
Набір слів часто може дати більше розуміння, ніж одна фраза. Наприклад, якщо ви об’єднаєте фрази «витрати», «дорого» та «щомісяця», ви можете обґрунтовано припустити, що багато клієнтів вважають, що місячні витрати на один із ваших продуктів чи послуг надто дорогі. Однак ви завжди можете переглянути окремі коментарі, щоб уважніше ознайомитися з ними.
Частота слів
Це текстова аналітика в найпростішому вигляді, де теми (наприклад, ціноутворення, послуги, обліковий запис тощо) підраховуються та ранжуються залежно від частоти, з якою на них посилаються. Це корисно для швидкого пошуку частих тем і труднощів, які виникають у ваших відвідувачів.
Аналіз почуттів
Аналітика настроїв – це метод, який використовується в обробці природної мови (NLP), який дозволяє користувачам оцінювати серйозність відгуків на основі використання позитивних, негативних і нейтральних термінів, а також настроїв, пов’язаних із часто використовуваними фразами.
Тепер ви розумієте частоту та групування конкретних фраз завдяки попереднім стратегіям, але чи є цей відгук сприятливим, несприятливим чи нейтральним?
Розібратися в настроях не повинно бути проблемою, якщо у вас є правильний інструмент, оскільки, на ваше щастя, ваші споживачі схильні ділитися своїми думками з питань, які їх глибоко хвилюють.
Класифікація тексту
Це найвигідніша технологія NLP (обробка природної мови), оскільки вона не залежить від мови. Він може сортувати, упорядковувати та сегментувати майже будь-які дані. Текстова категоризація дозволяє призначати неструктурованим даним попередньо визначені теги або категорії.
Категоризація тексту охоплює аналіз настроїв, моделювання теми, мову та визначення намірів.
Моделювання тем
Моделювання тем допомагає категоризувати матеріали на основі певних тем. Моделювання теми є менш персоналізованим і допомагає сприймати різноманітні тексти та абстрактні повторювані ідеї. Тема моделювання категоризує та призначає відсоток або кількість слів у кожному тексті для певної теми.
Визнання іменованої сутності
Визнання іменованої сутності допомагає в ідентифікації іменників у наборах даних. Вважайте, що числа, перед якими стоїть "INR", є грошовими; аналогічно, "Ms." або «пан» або «місіс» після одного або кількох великих слів, швидше за все, є ім’я людини.
Основна проблема полягає в тому, що хоча деякі іменники описують ключові категорії, такі як географічне розташування, ім’я чи грошова вартість, інші цього не описують, що викликає багато плутанини.
Переваги
- Допомога організаціям у розумінні тенденцій клієнтів, продуктивності продукції та якості послуг. Це призводить до швидшого прийняття рішень, покращення бізнес-інформації, підвищення продуктивності та економії коштів.
- Допомагає урядам і політичним організаціям приймати рішення, знаючи широкі тенденції та ставлення в суспільстві.
- Дозволяє науковцям швидко переглядати велику кількість попередньо існуючого матеріалу, вилучаючи те, що стосується їх дослідження. Це прискорює науковий прогрес.
- Класифікуючи схожу інформацію, ви можете покращити системи рекомендацій вмісту користувача.
- Текстові аналітичні підходи допомагають удосконалювати пошукові системи та системи пошуку інформації, що призводить до швидшого досвід користувачів.
Use cases
Аналіз соціальних мереж
Окрім того, що соціальні медіа є засобом залишатися на зв’язку, вони також перетворилися на платформу для брендингу та маркетингу. Клієнти спілкуються про свої улюблені компанії та діляться своїм досвідом у соціальних мережах.
Використання інструментів текстової аналітики для аналізу настроїв у даних соціальних мереж допомагає визначити позитивні та негативні почуття користувачів до продуктів/послуг, а також вплив і стосунки компаній із споживачами.
Крім того, аналіз соціальних мереж може допомогти компаніям створити довіру своїх клієнтів.
Продажі і Маркетинг
Пошук потенційних клієнтів — найстрашніший кошмар продавця. Команди з продажу роблять усе можливе, щоб збільшити продажі та продуктивність. Інструменти текстової аналітики автоматизують цю ручну роботу, водночас надаючи важливу та актуальну інформацію для підтримки маркетингу.
Чат-боти використовуються для відповіді на запити споживачів у режимі реального часу. Аналіз цих даних допомагає торговому персоналу передбачити ймовірність того, що споживач придбає продукт, проводити цільовий маркетинг і рекламу, а також вдосконалювати продукт.
Бізнес-аналітика
Компанії можуть використовувати аналіз даних, щоб визначити, «що відбувається?» але важко визначити «чому це відбувається?»
Програми текстової аналітики допомагають організаціям отримувати контекст із числових даних і пояснювати, чому сценарій стався, має місце або може відбутися в майбутньому.
Наприклад, різні речі впливають на ефективність продажів. У той час як аналіз даних надає числові цифри, підходи текстової аналітики можуть допомогти визначити, чому відбулося зниження або різке зростання продуктивності.
Висновок
Текстова аналітика дозволяє компаніям визначати корисну інформацію з широкого діапазону джерел даних, від запитів на обслуговування клієнтів до взаємодії в соціальних мережах.
Текстова аналітика може знаходити закономірності, тенденції та практичні висновки, об’єднуючи результати аналізу тексту та використовуючи інструменти бізнес-аналітики для перетворення статистичних даних у прості для розуміння звіти та візуалізації.
Оцінивши коментарі клієнтів або переглянувши вміст запитів на підтримку клієнтів за допомогою інструментів аналізу тексту, ви можете використовувати аналітику тексту, щоб допомогти вам виявити шанси на покращення та налаштувати ваш продукт або послугу відповідно до вимог і очікувань вашого клієнта.
залишити коментар