Текстовая аналитика (также известная как анализ текста или анализ данных в текстовом формате) — это процесс получения полезной информации из больших объемов текстовых данных путем использования статистических и машинных методов обработки языка. Текстовая аналитика позволяет определить ключевые темы, оценить настроение или эмоции, идентифицировать тенденции и разрабатывать прогнозы.

Для бизнеса текстовая аналитика может быть важным инструментом в решении различных задач. Например, она может помочь предприятиям выявлять потребности и проблемы клиентов, отслеживать и анализировать репутацию бренда в социальных сетях, спрогнозировать спрос на товары и услуги, а также оптимизировать процессы управления.

Также текстовая аналитика используется для исследований, поскольку она позволяет находить и анализировать информацию в больших текстовых наборах данных, что может быть трудно сделать вручную. Это позволяет делать более точные и репрезентативные выводы, а также развивать новые теории и гипотезы.

Таким образом, текстовая аналитика может быть важным инструментом для решения различных проблем в бизнесе и исследованиях. Она позволяет быстро и эффективно обрабатывать большие объемы текстовых данных, определять ключевые темы и тенденции, а также делать прогнозы.

Допустим, у вас есть онлайн-магазин и вы хотите понять, что клиенты думают о ваших товарах. Вы можете использовать текстовую аналитику, чтобы анализировать отзывы клиентов на своем сайте, в социальных сетях, на форумах и в других онлайн-источниках.

Например, вы можете использовать инструменты для текстовой аналитики, чтобы автоматически анализировать текстовые сообщения и выделять ключевые слова и фразы. Эти инструменты могут распознавать положительные и отрицательные отзывы, а также выявлять общие темы, которые повторяются, то есть являются тенденцией.

Также вы можете понять, какие товары обычно получают положительные отзывы, а какие — отрицательные. На основе этих данных вы поймете, как улучшить качество своих товаров и положительно повлиять на уровень удовлетворенности клиентов после взаимодействия с вашим магазином.

Используйте текстовую аналитику, чтобы отслеживать тенденции и изменения во мнениях клиентов о вашем бренде и товарах. Это даст вам возможность быстро реагировать на любые проблемы и изменения настроений клиентов, что может помочь повысить вашу конкурентоспособность и увеличить продажи.

В NovaTalks также есть возможность подключить текстовую аналитику и автоматически отделять важную информацию из обращений клиентов в мессенджеры. Для этого достаточно сообщить агенту NovaTalks, который подробно проработает с вами задачи, которые должна выполнять аналитика и организует процесс подключения.

4 шага в работе с текстовой аналитикой:

1. Сбор данных: Обращения клиентов могут быть собраны из разных источников, например из электронной почты, чатов, социальных сетей или телефонных звонков.

2. Обработка данных: Текстовые данные могут быть обработаны с использованием инструментов текстовой аналитики, таких как алгоритмы машинного обучения, чтобы отличить запросы от жалоб или предложений, а также определить темы и проблемы, которые больше всего интересуют клиентов.

3. Анализ данных: Собранные данные могут быть проанализированы для выявления тенденций и паттернов в обращениях клиентов. Например, компания может понять, какие проблемы являются наиболее общими среди клиентов и какие предложения или идеи больше всего поддерживаются.

4. Принятие решений: Информация, полученная из анализа обращений клиентов, может быть использована для принятия решений по улучшению взаимодействия с клиентами, решения проблем с качеством, выявления трендов. Например, компания может разрабатывать новые продукты или услуги, чтобы отвечать на потребности своих клиентов, или совершенствовать существующие продукты на основе найденных недостатков.

Примеры использования текстовой аналитики:

1. Маркетинг и реклама: текстовая аналитика может помочь анализировать рекламные кампании и понимать, какие слова и фразы больше всего привлекают внимание аудитории. Также, она может быть полезной для анализа социальных медиа, чтобы узнать, какие темы и тенденции больше всего интересуют вашу аудиторию.

2. Клиентское обслуживание: текстовая аналитика может помочь компаниям отслеживать и анализировать отзывы клиентов, чтобы понять, какие проблемы и предложения чаще всего возникают, и как их можно решить. Также, она может быть полезной для улучшения взаимодействия с клиентами, если использовать ее для анализа чатов и других каналов связи с клиентами.

3. Финансы: текстовая аналитика может помочь финансовым компаниям анализировать финансовые отчеты, чтобы выявлять риски и потенциальные возможности для инвестирования. Также, она может быть полезной для анализа новостей и других источников информации, чтобы выявлять тенденции и изменения на рынке.

4. Операции и управление: текстовая аналитика может помочь компаниям анализировать внутренние коммуникации и отчеты, чтобы понять, какие процессы работают хорошо и какие могут быть улучшены. Она также может помочь отслеживать различные индикаторы производительности, например, используя текстовые анализаторы для мониторинга того, как сотрудники выполняют свои обязанности и взаимодействуют между собой.

5. Медиа и развлечения: текстовая аналитика может быть полезной для анализа отзывов зрителей, слушателей и читателей о фильмах, музыке, телепередачах, книгах и других развлекательных продуктах. Она может помочь определить тенденции и популярность определенных жанров и создателей, что поможет повысить эффективность медиа и развлекательных компаний.