您的公司可以訪問多個數據源,其中包含來自客戶、消費者、工人、供應商和其他人的輸入。 這種非結構化數據是實現客戶體驗目標的關鍵,但成功評估它需要專業的解決方案。
文本分析技術提供了一種自動化技術,用於分析和顯示非結構化文本數據以進行定性測量。 考慮從每個人那裡接收可操作的信息 社會化媒體 發布、電子郵件、聊天消息、問題單和調查。
文本分析使您的公司能夠更多地了解客戶在與您的商品和服務互動時所說的、思考的和感受的內容。
在這篇文章中,我們將仔細研究文本分析、它的工作原理、文本分析和文本挖掘之間的區別,以及它的好處、用例、挑戰等等。
那麼,什麼是文本分析?
文本分析是一種從非結構化數據(例如書面通信和文本)中獲取意義的方法,以衡量用戶反饋、消費者意見、產品評級和其他指標等因素。
換句話說,這是一種將大量非結構化數據轉換為可以研究的東西的方法。
在分析文章、推文、社交媒體帖子、評論、評論和其他類型的寫作時,許多公司使用文本分析來應用機器學習技術和算法來提取意義和收集信息。
文本分析的類型
並非所有文本分析都是平等的。 文本分析與更廣泛的業務分析領域一樣,可以根據功能和結果分為幾個領域。 文本分析技術通常分為三組:
描述性分析
該領域的文本分析程序以報告為中心。 數據取自非結構化文本,給定邏輯形式,並檢查趨勢。 主題和基本主題可以鏈接在一起,以便更清晰地了解整體用戶情緒、購物模式等。
預測分析
預測分析 專注於預測未來的事件。 考慮到這一最終結果,在預測性文本分析中捕獲和分析非結構化材料。
這種形式的分析可以幫助公司對庫存管理、購買行為甚至風險規避做出準確的預測。
使用開放式客戶支持票來確定最佳員工數量,以保持隨時待命以獲得某種專業的幫助,這是預測分析在聯絡中心環境中適用性的一個例子。
規範分析
文本分析也可以通過協助為特定的未來事件製定備份計劃來進行規範化。 這種分析方法採用預測分析來更好地為評估提供信息。
由於這種類型的分析固有的有用性,無論是文本還是其他,它經常受到試圖提高其品牌市場份額的公司高管的青睞。
文本分析與文本挖掘
要真正掌握文本分析,您還必須熟悉文本挖掘和自然語言處理。 文本挖掘從大量非結構化數據中提取信息。
如果沒有這種技術,您將不得不手動篩選文本輸入並確定它們是否高質量。 一旦這些數據被提取到結構化數據中,就可以對其進行評估以發現有價值的見解。
文本分析可以生成報告,突出有趣的趨勢,並為公司提供新工具來做出數據驅動的決策。
自然語言處理方法廣泛用於文本挖掘和文本分析。 它是一種 人工智能 能夠將人類語言轉換為計算機可讀的格式。
最終用戶不需要知道某些關鍵字或語法以便另一端的計算機解釋他們的請求。 取而代之的是自然語言處理。
該技術採用模型從提供給它的數據中學習。 其洞察力的準確性和相關性隨著時間的推移而增長,這是 機器學習 的過程。
文本分析如何工作?
文本分析方法從收集大量文本數據開始。 根據您項目的廣度和可用資源,您可以從社交媒體評論、網站內容、書籍、有組織的調查、反饋或電話記錄中獲取信息。
您可以使用單個數據集合或檢查大量聚合資源。 文本分析系統還可以包括文本挖掘工具,允許它開始對這些數據進行排序。
在某些情況下,您可能會結合使用兩種或多種方法來獲取定位相關信息所需的提取數據集。 分解短語、標記文本和自定義語言都是在這個過程階段發生的事情的例子。
該軟件的自然語言處理能力可以通過多種方式改變數據,例如標記、分組和分類。 完成基本的低級處理後,可以進行文本分析工具的下一階段。
這種技術經常被用來做 情感分析 在一批數據上。 該平台可以確定客戶的滿意度、他們熱衷的主題以及對客戶體驗的重要反饋。 為了確定文本中包含的真實信息,它會分析語法和周圍的上下文。
您的企業可以使用文本分析來挖掘無法手動評估有用研究數據的大型數據集。
此信息可用於指導產品開發、預算分配、客戶服務實踐、營銷計劃和許多其他功能。
您只需要一開始就參與開發學習模型並為系統提供數據源,然後在最後描述文本分析如何處理數據,因為這個過程的大部分是自動化的。
文本分析技術
詞組
一組單詞通常比單個短語更能提供洞察力。 例如,如果您將“費用”、“昂貴”和“每月”這些短語放在一起,您可能會合理地假設許多客戶認為您的一種產品或服務的每月費用太貴了。 但是,您始終可以查看各個評論以仔細查看。
詞頻
這是最基本的文本分析,其中主題(例如,定價、服務、帳戶等)根據引用的頻率進行統計和排名。 這有助於快速找到訪問者中經常出現的主題和困難。
情緒分析
情緒分析是自然語言處理 (NLP) 中使用的一種方法,它使用戶能夠根據正面、負面和中性術語的使用以及與常用短語相關的情緒來評估反饋的嚴重性。
由於前面的策略,您現在了解了特定短語的頻率和分組,但是這種反饋是有利的、不利的還是中性的?
如果您擁有正確的工具,那麼深入了解情緒應該不是問題,因為幸運的是,您的消費者傾向於就他們非常關心的問題分享他們的意見。
文字分類
它是最有利的 NLP(自然語言處理)技術,因為它與語言無關。 它幾乎可以對任何數據進行排序、排列和分段。 文本分類允許為非結構化數據分配預定的標籤或類別。
文本分類包括情感分析、主題建模、語言和意圖識別。
主題建模
主題建模有助於根據特定主題對材料進行分類。 主題建模不太個性化,有助於消化不同的文本和抽象的重複出現的想法。 主題建模分類並將每個文本中的單詞百分比或計數分配給特定主題。
命名實體識別
命名實體識別 有助於識別數據集中的名詞。 將“INR”前面的數字視為貨幣; 同樣,“女士” 或“先生” 或“夫人” 後跟一個或多個大寫單詞很可能是一個人的名字。
主要問題是,雖然某些名詞描述了諸如地理位置、名稱或貨幣價值等關鍵類別,但其他名詞卻沒有,這會引起很多混亂。
優點
- 幫助組織了解客戶趨勢、產品性能和服務質量。 這可以加快決策速度、改進業務信息、提高生產力並節省成本。
- 通過了解社會的廣泛趨勢和態度,幫助政府和政治實體做出決策。
- 允許學者快速篩選大量預先存在的材料,提取與他們的研究相關的內容。 這加速了科學進步。
- 通過對相似信息進行分類,可以改進用戶內容推薦系統。
- 文本分析方法有助於改進搜索引擎和信息檢索系統,從而加快速度 用戶體驗.
用例
社交媒體分析
除了作為保持聯繫的一種手段外,社交媒體還發展成為品牌推廣和營銷的平台。 客戶談論他們最喜歡的公司並在社交媒體上分享他們的經驗。
使用文本分析工具對社交媒體數據進行情感分析有助於識別用戶對產品/服務的積極和消極感受,以及公司與其消費者的影響和關係。
此外,社交媒體分析可以幫助公司與客戶建立信任。
銷售與市場營銷
勘探是銷售人員最可怕的噩夢。 銷售團隊盡一切努力提高銷售額和業績。 文本分析工具使這項手動工作自動化,同時提供必要和相關的見解來培育營銷。
聊天機器人用於實時響應消費者的詢問。 分析這些數據有助於銷售人員預測消費者購買產品的機會,進行目標營銷和廣告,以及改進產品。
商業智能
企業可以使用數據分析來確定“正在發生什麼?” 但很難確定“為什麼會這樣?”
文本分析應用程序可幫助組織從數字數據中提取上下文,並推斷某個場景發生、正在發生或將來可能發生的原因.
例如,有很多因素會影響銷售業績。 雖然數據分析提供了數字,但文本分析方法可以幫助確定性能下降或飆升的原因。
結論
文本分析使企業能夠從廣泛的數據源中識別有用的信息,從客戶服務請求到社交媒體交互。
文本分析可以通過結合文本分析的結果並使用商業智能工具將統計數據轉換為易於理解的報告和可視化來找到模式、趨勢和可操作的見解。
在使用文本分析工具評估客戶評論或查看客戶支持請求的內容後,您可以使用文本分析來幫助您發現改進的機會,並根據客戶的要求和期望調整您的產品或服務。
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