Kraften i textanalys och datamining för företag
I dagens affärsvärld är det avgörande för alla företag att förstå sina kunder och andra intressenter. Textanalys erbjuder en ovärderlig möjlighet att utvinna meningsfull information.
Företag samlar på sig enorma mängder strukturerad och ostrukturerad data, men denna data är värdelös om den inte analyseras för att skapa insikter som kan informera strategiska beslut.
Det är här textanalys och datamining kommer in i bilden. Dessa kraftfulla verktyg kan identifiera mönster och trender i rå textdata och omvandla den till användbara statistiska insikter.
Innan vi går djupare in i de specifika verktygen, låt oss först utforska grunderna i textanalystekniken och dess många användningsområden.
Vad är textanalys och datamining?
Textanalys är processen att extrahera värdefull information från rå textdata. Det handlar om att analysera kundfeedback och åsikter för att skapa underlag för välgrundade affärsbeslut.
Termen textanalys täcker en rad aktiviteter, inklusive textextraktion, identifiering, kategorisering, tolkning, relationsmodellering och klusteranalys.
Även om dataanalys och datamining har sina rötter i olika forskningsfält, används de numera ofta synonymt, då båda syftar till att bearbeta data med hjälp av statistiska metoder.
Textanalys ger kvalitativa insikter genom att identifiera känslor i friformstexter. Textutvinning å andra sidan använder maskininlärning och NLP-teknik för att samla information från strukturerad data.
Användningsområden för textanalys och datamining
Textanalysverktyg används i en mängd olika situationer, inklusive:
1. Snabb tolkning av stora dokument
Dessa verktyg är oumbärliga för att analysera ostrukturerad data från dokument som e-post, chattar, sociala medier, meddelanden och recensioner. Medan manuell analys av stora volymer dokument kan ta månader, kan textanalysprogram göra det på bara en timme.
2. Övervakning av kundrecensioner i realtid
Kundfeedback kan dyka upp var som helst på internet. Textanalysprogramvara kan övervaka denna feedback dygnet runt och ge företag möjlighet att snabbt åtgärda negativa recensioner och inlägg.
3. Förståelse för medarbetarnas feedback
Företag använder också textutvinningsverktyg för att förbättra strategier genom att analysera medarbetarnas feedback och förstå deras problem.
Här är en lista över några av de bästa textanalysverktygen som finns:
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend är ett textanalysverktyg som använder datamining och analys för att extrahera värdefulla insikter från dokument. Den använder maskininlärningsteknik för att upptäcka viktig information och relationer i text.
Plattformens kärnfunktioner inkluderar språkdetektering, extraktion av nyckelord, sentimentanalys, ämnesmodellering och syntaxanalys. Det kan användas för att analysera dokument, produktrecensioner, kundsupportärenden, e-post och inlägg på sociala medier.
Genom att använda denna plattform kan dokumenthanteringsprocesserna effektiviseras. Det säkerställer stark åtkomstkontroll för dokument med personligt identifierbar information.
Verktyget är mycket enkelt att använda och kan tas i bruk på några minuter, även utan tidigare erfarenhet. Organisationer som redan använder andra AWS-tjänster kan enkelt integrera detta verktyg i sitt befintliga arbetsflöde.
Thematic
För alla företag som är fokuserade på kundrelationer är det avgörande att analysera kundfeedback och supportdata. Thematic är en mjukvara för textanalys som erbjuder en centraliserad plattform för att sammanföra och förstå kundfeedback.
Det gör det möjligt för företag att kontrollera värdet av feedback och erhålla värdefulla insikter i realtid. Genom att använda denna textbearbetnings-AI kan snabbväxande företag identifiera återkommande teman och ämnen i kundfeedback.
Thematic använder den senaste sentimentanalystekniken för att omvandla ostrukturerad kundfeedback till användbara insikter.
Dessutom analyserar programvaran hur data påverkar dina mätvärden och presenterar analysrapporter genom lättförståelig infografik.
Det möjliggör integration med ett klick med populära kundundersökningar och supportprogram som SurveyMonkey, Discourse, Zendesk, Trustpilot och Medallia, vilket möjliggör insamling av data från online-recensioner, supportchattar och undersökningar.
Google Cloud
Google Cloud NLP är en idealisk plattform för textanalys för företag som söker en tjänst som är kompatibel med Google Cloud Storage. Den stöder också integration med Google Workspace-appar.
Detta verktyg använder Googles maskininlärningsteknik för att extrahera insikter från rå text. Organisationer kan använda det för innehållsklassificering, sentimentanalys, enhetsextraktion och syntaxanalys.
Genom enhetsanalys kan du identifiera och tagga fält i dokument som chattar, e-postmeddelanden och inlägg i sociala medier med denna programvara. Det ger också möjlighet att förstå kundernas åsikter via sentimentanalys.
Förutom att extrahera insikter erbjuder appen även funktioner för att analysera och lagra text. Det kan också upptäcka domänspecifika enheter i dokument med hjälp av anpassad enhetsextraktion.
Chattermill
Chattermill är ett textanalysverktyg som använder artificiell intelligens för att säkerställa företagstillväxt och kundlojalitet. Den samlar in data från olika källor för feedback och kundinteraktion på en lättanvänd plattform för samarbete.
För att säkerställa detta stöder Chattermill integration med Trustpilot, Typeform, Google Play, App Store, SurveyMonkey, Slack, Ask Nicely, Survey Gizmo, Reviews.io, Zendesk och många andra applikationer.
Den använder tema- och sentiment-AI för att förstå kundernas känslor om din produkt och ditt varumärke, samtidigt som den identifierar orsakerna bakom återkommande ämnen. Efter signalanalys kan den identifiera och förutsäga metoder för att driva intäkter och behålla kunder från varje kontaktpunkt.
Företag kan använda detta verktyg för att bearbeta innehåll på alla större språk, inklusive engelska, franska, spanska, tyska, ryska, arabiska och mandarin.
Voyant Tools är särskilt populär bland forskare inom humaniora. Men det kan också användas som ett verktyg för webbtextanalys. Plattformen har ett enkelt gränssnitt och utför olika analytiska uppgifter.
Du kan använda funktionerna för att visualisera data från webbplatsanalys. Det är dock inte lämpligt för djupgående textanalys.
MonkeyLearn
Behöver du ett anpassningsbart SaaS-textanalysverktyg som enkelt kan integreras med befintliga verktyg? Då är MonkeyLearn en utmärkt plattform för kvantitativ innehållsanalys.
Det är en robust mjukvara för textutvinning som kan analysera alla typer av ostrukturerad textdata, inklusive textdokument, online-recensioner, enkätsvar, kundfeedback och inlägg i sociala medier.
Plattformens sofistikerade maskininlärningsalgoritmer och bearbetning av naturligt språk (NLP) levererar korrekt textanalys.
Om du använder MonkeyLearn för textutvinning kan du integrera det med applikationer som Google Sheets, Microsoft Excel, Zendesk, Google Forms, Airtable, HelpScout och Zapier.
Denna webbaserade programvara erbjuder funktioner som sentimentanalys, extraktion av nyckelord, NPS-feedbackanalys och klassificering av e-postsvar.
Keatext
När du behöver välja ett kundupplevelseverktyg för att analysera ostrukturerad data från många olika källor, är Keatext rätt verktyg för dig. Det erbjuder till och med en gratisversion för ideella organisationer och universitet.
Oavsett om du har konversationer på sociala medier, e-postmeddelanden eller undersökningar att analysera, kan denna molnbaserade programvara för textanalys effektivt hantera det med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens.
Nu kan du undvika den tråkiga uppgiften att manuellt analysera data och låta Keatext berätta var du ska fokusera din uppmärksamhet om du vill förbättra din kundupplevelse.
Förutom de funktioner som nämns ovan, låter detta verktyg dig också samla in feedback på flera språk och visualisera data på olika sätt.
WordStat
Letar du efter ett textanalysprogram som kan bearbeta stora mängder ostrukturerad information med hög precision? Använd WordStat, ett flexibelt och användarvänligt textanalysverktyg.
Det kan bearbeta 25 miljoner ord per minut för att extrahera teman och identifiera mönster. Den analyserar dokument för att snabbt extrahera teman och trender och utför kvantitativ innehållsanalys med hög precision.
Dessutom kan den användas för att analysera öppna svar, generera business intelligence-data, undersöka nyhetsrapportering och upptäcka bedrägerier.
Den är också kompatibel med andra verktyg. Genom att använda dessa tillsammans genom integration får du förstklassig flexibilitet när det gäller att analysera text och relatera den till numerisk och kategorisk data.
RapidMiner
Om du trodde att data bara handlar om siffror och värden har du fel. RapidMiner är ett avancerat verktyg för textutvinning som du kan använda för modellutplacering och verksamhet. Den använder artificiell intelligens för att utföra textanalys och datamining för att samla in insikter som gynnar ditt företag.
Dessa insikter från kvalitativt och textbaserat innehåll hjälper dig att förbättra dig inom olika områden, inklusive produktutveckling, marknadsföring och riskhantering.
Några av de värdefulla källorna för rå text är online-recensioner, patentansökningar, vetenskapliga tidskrifter, sociala medier, utskrifter från callcenter och reklamationsblanketter.
RapidMiner ger information om kundernas åsikter om dina produkter och tjänster, vilket gör att ditt företag kan utvecklas för att uppnå sina organisatoriska mål.
Slutsats
Textanalysverktyg gör det möjligt att analysera textdata från e-post, sociala medier, onlinerecensioner och stora onlinedokument. Företag kan också använda dessa verktyg för att få en korrekt bild av allmänhetens åsikter och uppfattning om deras varumärke eller produkt.
Eftersom insikterna från mjukvara för textutvinning är värdefulla för att fatta bättre affärsbeslut, ökar intresset för dem bland allt fler organisationer.
Oavsett om du vill extrahera nyckelord, analysera sentiment eller utföra enhetsextraktion, finns det många olika textanalysverktyg på marknaden för dessa uppgifter.
I den här artikeln har vi diskuterat några av de bästa textanalysverktygen inom programvaruindustrin för textanalys och datamining. Du kan välja ett eller flera från listan beroende på dina specifika behov.
Om du vill bygga din egen mjukvara för textanalys kan du också prova någon av dessa plattformar med låg kod eller ingen kod.