文本分析有助于收集非結構化文本信息，并將其轉換為有意義的、可操作的、適合戰略用途的信息。
通過(guò)使用文本分析，希望描繪出新的增長(cháng)軌跡的企業(yè)可以確定他們的客戶(hù)對世界其他地方的產(chǎn)品和服務(wù)的看法，然后適當地調整他們的方法。相比之下，語(yǔ)音分析在口語(yǔ)上的功能與之相似。
要完全掌握文本分析在商業(yè)環(huán)境中的效用和功能，首先了解現有的各種類(lèi)型的文本分析是很有幫助的。請繼續閱讀，了解這些以及更多信息。
文本分析的類(lèi)型
并非所有的文本分析都是平等的。與更廣泛的商業(yè)分析領(lǐng)域非常相似，文本分析可以根據功能和結果劃分為不同的組。以下三組通常用于對文本分析方法進(jìn)行分類(lèi)：
描述性分析
文本分析過(guò)程是圍繞報告展開(kāi)的。
從非結構化文本中收集數據，給出邏輯結構并搜索趨勢。
可以將主題和一般主題組合在一起，以便更清楚地了解用戶(hù)的總體情緒、購買(mǎi)習慣等。
預測分析
預測分析特別強調預測未來(lái)事件。在預測文本分析中，非結構化文本的收集和解釋都考慮到了這個(gè)最終結果。
這類(lèi)分析有助于企業(yè)對庫存管理、采購行為甚至風(fēng)險緩解做出準確預測。在聯(lián)絡(luò )中心環(huán)境中，預測分析實(shí)用程序的一個(gè)例子是使用開(kāi)放的客戶(hù)支持流量來(lái)確定理想的座席數量，以便為給定的特殊形式的幫助隨時(shí)待命。
規范分析
文本分析也可以通過(guò)幫助為特定的未來(lái)結果定義應急計劃來(lái)規范。這種類(lèi)型的分析過(guò)程利用預測分析來(lái)更好地為評估提供信息。
由于這種形式的分析，文本或其他固有的實(shí)用性，它往往是商業(yè)領(lǐng)袖希望增加他們品牌市場(chǎng)份額的首選。
文本分析過(guò)程中的步驟
盡管特定的文本分析工具所采用的精確分析過(guò)程可能在許多方面都是獨特的，但總有一些重要的步驟。具體如下：
識別
在這第一步中，將仔細確定從中獲取有價(jià)值數據的位置。
提取
在這里，文本被解析并經(jīng)常被過(guò)濾以形成連貫的短語(yǔ)，然后被保存以供進(jìn)一步分析。
梳理
在此階段，提取的文本被有條件地轉換為機器可讀、數學(xué)解釋的格式。
挖掘
最后，使用特殊的算法來(lái)識別用戶(hù)群、買(mǎi)家角色等方面的見(jiàn)解，從而生成有意義的報告，公司可以利用這些報告來(lái)指導其增長(cháng)，而不必進(jìn)行猜測。
挖掘有多種形式，每種形式都有不同的功能。具體如下：
- 情緒挖掘
這種類(lèi)型的挖掘將短語(yǔ)分類(lèi)為肯定的、中性的或否定的。這一分類(lèi)過(guò)程雖然簡(jiǎn)單，但能讓您深入了解客戶(hù)對您的品牌和當前市場(chǎng)產(chǎn)品的看法。
- 意向挖掘
當文本被挖掘出潛在的意圖時(shí)，用戶(hù)和消費者之間的特定愿望被分配到語(yǔ)句中，并被統計形成小趨勢。這樣的趨勢可以考慮到產(chǎn)品和服務(wù)的調整，以更好地適應您的客戶(hù)。
- 趨勢挖掘
趨勢挖掘通常在大型文本數據集上執行，以確定消費者行為相對于企業(yè)產(chǎn)品或行業(yè)的主要變化。
- 概念挖掘
這種形式的文本挖掘從多個(gè)文檔中提取特定的思想，然后根據預先確定的標準對它們進(jìn)行分類(lèi)和排序。概念挖掘通常用于直接從相關(guān)消費者那里提取潛在的服務(wù)改進(jìn)想法和操作調整概念。
在日益全球化的經(jīng)濟中，文本分析為數據驅動(dòng)的增長(cháng)提供了一條快速拓寬的途徑。通過(guò)使用文本分析或多渠道文本和語(yǔ)音分析，公司可以留意客戶(hù)群給出的指導，制定未來(lái)目標并改進(jìn)當前的商業(yè)模式。
到目前為止，貴公司是如何利用文本分析的？
聲明:版權所有 非合作媒體謝絕轉載
原文網(wǎng)址：
https://callminer.com/blog/what-is-text-analytics/
