您的公司可以访问多个数据源,其中包含来自客户、消费者、工人、供应商和其他人的输入。 这种非结构化数据是实现客户体验目标的关键,但成功评估它需要专业的解决方案。
文本分析技术提供了一种自动化技术,用于分析和显示非结构化文本数据以进行定性测量。 考虑从每个人那里接收可操作的信息 社会化媒体 发布、电子邮件、聊天消息、问题单和调查。
文本分析使您的公司能够更多地了解客户在与您的商品和服务互动时所说的、思考的和感受的内容。
在这篇文章中,我们将仔细研究文本分析、它的工作原理、文本分析和文本挖掘之间的区别,以及它的好处、用例、挑战等等。
那么,什么是文本分析?
文本分析是一种从非结构化数据(例如书面通信和文本)中获取意义的方法,以衡量用户反馈、消费者意见、产品评级和其他指标等因素。
换句话说,这是一种将大量非结构化数据转换为可以研究的东西的方法。
在分析文章、推文、社交媒体帖子、评论、评论和其他类型的写作时,许多公司使用文本分析来应用机器学习技术和算法来提取意义和收集信息。
文本分析的类型
并非所有文本分析都是平等的。 文本分析与更广泛的业务分析领域一样,可以根据功能和结果分为几个领域。 文本分析技术通常分为三组:
描述性分析
该领域的文本分析程序以报告为中心。 数据取自非结构化文本,给定逻辑形式,并检查趋势。 主题和基本主题可以链接在一起,以便更清晰地了解整体用户情绪、购物模式等。
预测分析
预测分析 专注于预测未来的事件。 考虑到这一最终结果,在预测性文本分析中捕获和分析非结构化材料。
这种形式的分析可以帮助公司对库存管理、购买行为甚至风险规避做出准确的预测。
使用开放式客户支持票来确定最佳员工数量,以保持随时待命以获得某种专业的帮助,这是预测分析在联络中心环境中适用性的一个例子。
规范性分析
文本分析也可以通过协助为特定的未来事件制定备份计划来进行规范化。 这种分析方法采用预测分析来更好地为评估提供信息。
由于这种类型的分析固有的有用性,无论是文本还是其他,它经常受到试图提高其品牌市场份额的公司高管的青睐。
文本分析与文本挖掘
要真正掌握文本分析,您还必须熟悉文本挖掘和自然语言处理。 文本挖掘从大量非结构化数据中提取信息。
如果没有这种技术,您将不得不手动筛选文本输入并确定它们是否高质量。 一旦这些数据被提取到结构化数据中,就可以对其进行评估以发现有价值的见解。
文本分析可以生成报告,突出有趣的趋势,并为公司提供新工具来做出数据驱动的决策。
自然语言处理方法广泛用于文本挖掘和文本分析。 它是一种 人工智能 能够将人类语言转换为计算机可读的格式。
最终用户不需要知道某些关键字或语法以便另一端的计算机解释他们的请求。 取而代之的是自然语言处理。
该技术采用模型从提供给它的数据中学习。 其洞察力的准确性和相关性随着时间的推移而增长,这是 机器学习 的过程。
文本分析如何工作?
文本分析方法从收集大量文本数据开始。 根据您项目的广度和可用资源,您可以从社交媒体评论、网站内容、书籍、有组织的调查、反馈或电话记录中获取信息。
您可以使用单个数据集合或检查大量聚合资源。 文本分析系统还可以包括文本挖掘工具,允许它开始对这些数据进行排序。
在某些情况下,您可能会结合使用两种或多种方法来获取定位相关信息所需的提取数据集。 分解短语、标记文本和自定义语言都是在这个过程阶段发生的事情的例子。
该软件的自然语言处理能力可以通过多种方式改变数据,例如标记、分组和分类。 完成基本的低级处理后,可以进行文本分析工具的下一阶段。
这种技术经常被用来做 情绪分析 在一批数据上。 该平台可以确定客户的满意度、他们热衷的主题以及对客户体验的重要反馈。 为了确定文本中包含的真实信息,它会分析语法和周围的上下文。
您的企业可以使用文本分析来挖掘无法手动评估有用研究数据的大型数据集。
此信息可用于指导产品开发、预算分配、客户服务实践、营销计划和许多其他功能。
您只需要一开始就参与开发学习模型并为系统提供数据源,然后在最后描述文本分析如何处理数据,因为这个过程的大部分是自动化的。
文本分析技术
词组
一组单词通常比单个短语更能提供洞察力。 例如,如果您将“费用”、“昂贵”和“每月”这些短语放在一起,您可能会合理地假设许多客户认为您的一种产品或服务的每月费用太贵了。 但是,您始终可以查看各个评论以仔细查看。
词频
这是最基本的文本分析,其中主题(例如,定价、服务、帐户等)根据引用的频率进行统计和排名。 这有助于快速找到访问者中经常出现的主题和困难。
情绪分析
情绪分析是自然语言处理 (NLP) 中使用的一种方法,它使用户能够根据正面、负面和中性术语的使用以及与常用短语相关的情绪来评估反馈的严重性。
由于前面的策略,您现在了解了特定短语的频率和分组,但是这种反馈是有利的、不利的还是中性的?
如果您拥有正确的工具,那么深入了解情绪应该不是问题,因为幸运的是,您的消费者倾向于就他们非常关心的问题分享他们的意见。
文字分类
它是最有利的 NLP(自然语言处理)技术,因为它与语言无关。 它几乎可以对任何数据进行排序、排列和分段。 文本分类允许为非结构化数据分配预定的标签或类别。
文本分类包括情感分析、主题建模、语言和意图识别。
主题建模
主题建模有助于根据特定主题对材料进行分类。 主题建模不太个性化,有助于消化不同的文本和抽象的重复出现的想法。 主题建模分类并将每个文本中的单词百分比或计数分配给特定主题。
命名实体识别
命名实体识别 有助于识别数据集中的名词。 将“INR”前面的数字视为货币; 同样,“女士” 或“先生” 或“夫人” 后跟一个或多个大写单词很可能是一个人的名字。
主要问题是,虽然某些名词描述了诸如地理位置、名称或货币价值等关键类别,但其他名词却没有,这会引起很多混乱。
认证的益处
- 帮助组织了解客户趋势、产品性能和服务质量。 这可以加快决策速度、改进业务信息、提高生产力并节省成本。
- 通过了解社会的广泛趋势和态度,帮助政府和政治实体做出决策。
- 允许学者快速筛选大量预先存在的材料,提取与他们的研究相关的内容。 这加速了科学进步。
- 通过对相似信息进行分类,可以改进用户内容推荐系统。
- 文本分析方法有助于改进搜索引擎和信息检索系统,从而加快速度 用户体验.
用例
社交媒体分析
除了作为保持联系的一种手段外,社交媒体还发展成为品牌推广和营销的平台。 客户谈论他们最喜欢的公司并在社交媒体上分享他们的经验。
使用文本分析工具对社交媒体数据进行情感分析有助于识别用户对产品/服务的积极和消极感受,以及公司与其消费者的影响和关系。
此外,社交媒体分析可以帮助公司与客户建立信任。
销售与市场营销
勘探是销售人员最可怕的噩梦。 销售团队尽一切努力提高销售额和业绩。 文本分析工具使这项手动工作自动化,同时提供必要和相关的见解来培育营销。
聊天机器人用于实时响应消费者的询问。 分析这些数据有助于销售人员预测消费者购买产品的机会,进行目标营销和广告,以及改进产品。
商业智能
企业可以使用数据分析来确定“正在发生什么?” 但很难确定“为什么会这样?”
文本分析应用程序可帮助组织从数字数据中提取上下文,并推断某个场景发生、正在发生或将来可能发生的原因.
例如,有很多因素会影响销售业绩。 虽然数据分析提供了数字,但文本分析方法可以帮助确定性能下降或飙升的原因。
结论
文本分析使企业能够从广泛的数据源中识别有用的信息,从客户服务请求到社交媒体交互。
文本分析可以通过结合文本分析的结果并使用商业智能工具将统计数据转换为易于理解的报告和可视化来发现模式、趋势和可操作的见解。
在使用文本分析工具评估客户评论或查看客户支持请求的内容后,您可以使用文本分析来帮助您发现改进的机会,并根据客户的要求和期望调整您的产品或服务。
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