W dzisiejszym dynamicznym świecie biznesu, gdzie konkurencja jest zacięta, kluczowym elementem sukcesu każdej firmy staje się dogłębne zrozumienie swoich klientów i interesariuszy. To zrozumienie jest możliwe dzięki skrupulatnej analizie danych, w tym przede wszystkim danych tekstowych.
Mimo iż organizacje gromadzą ogromne ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, ich wartość jest ograniczona, dopóki nie zostaną one poddane analizie umożliwiającej wyciągnięcie wniosków. Te wnioski są fundamentem świadomych decyzji biznesowych.
Tutaj właśnie na scenę wkraczają zaawansowane narzędzia do analizy i eksploracji tekstu. Specjalistyczne oprogramowanie potrafi identyfikować wzorce, trendy i zależności w surowych danych tekstowych, prezentując je w postaci statystycznych modeli, które dostarczają cennych informacji.
Zanim przejdziemy do szczegółowego omówienia konkretnych rozwiązań, warto przyjrzeć się bliżej samej technologii analizy tekstu i jej potencjalnym zastosowaniom w praktyce.
Czym Jest Analiza i Eksploracja Tekstu?
Analiza tekstu to proces wydobywania istotnych i użytecznych informacji z nieprzetworzonych danych tekstowych. Polega ona na interpretacji sentymentu użytkowników, a także na wyodrębnianiu kluczowych danych z opinii i informacji zwrotnych od klientów. Celem jest dostarczenie wiedzy, która pozwoli na podejmowanie przemyślanych i strategicznych decyzji.
Pojęcie analizy tekstu jest szerokie i obejmuje szereg operacji, w tym ekstrakcję tekstu, identyfikację, kategoryzację, analizę, modelowanie relacji między elementami oraz grupowanie. Chociaż analiza danych i eksploracja danych wywodzą się z różnych gałęzi nauki, obecnie terminy te są używane zamiennie, gdyż oba odnoszą się do procesów gromadzenia danych i wykorzystania różnych metod statystycznych.
Analiza tekstu oferuje jakościowy wgląd w odczucia i opinie klientów poprzez identyfikację ich nastrojów w dowolnej formie tekstowej. Z drugiej strony, eksploracja tekstu, bazująca na uczeniu maszynowym i technologii NLP, służy do pozyskiwania informacji z danych o charakterze strukturalnym.
Przykłady Zastosowania Oprogramowania do Analizy Tekstu i Eksploracji
Narzędzia do analizy tekstu znajdują zastosowanie w wielu różnorodnych obszarach:
1. Efektywna Interpretacja Obszernych Dokumentów
Oprogramowanie do analizy tekstu jest nieocenione w interpretacji nieustrukturyzowanych danych z różnorodnych źródeł, takich jak wiadomości e-mail, zapisy czatów, wpisy w mediach społecznościowych, artykuły prasowe i recenzje. Ręczna analiza tak dużych zbiorów danych może zająć miesiące, podczas gdy specjalistyczne oprogramowanie jest w stanie przeprowadzić ją w zaledwie kilka godzin.
2. Monitorowanie Opinii Klientów w Czasie Rzeczywistym
Opinie i komentarze klientów mogą pojawiać się w różnych miejscach w Internecie. Oprogramowanie do analizy tekstu umożliwia ciągłe monitorowanie tych opinii, co pozwala na szybką reakcję na negatywne recenzje lub komentarze.
3. Zrozumienie Opinii Pracowników
Firmy korzystają z narzędzi do analizy tekstu, aby analizować opinie pracowników i zrozumieć ich ewentualne problemy. Pozwala to na ulepszenie strategii organizacyjnej i zwiększenie zadowolenia z pracy.
Poniżej przedstawiamy listę najlepszych narzędzi do analizy tekstu:
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend to zaawansowane narzędzie do analizy tekstu, które wykorzystuje technologię uczenia maszynowego do odkrywania cennych informacji i połączeń w tekście. Może wyodrębniać istotne dane z dokumentów poprzez ich analizę i eksplorację.
Do najważniejszych funkcji tej platformy należą wykrywanie języka, ekstrakcja słów kluczowych, analiza sentymentu, modelowanie tematyczne i analiza składniowa. Narzędzie to jest wszechstronne i może być używane do analizy dokumentów, recenzji produktów, zgłoszeń do obsługi klienta, wiadomości e-mail i wpisów z platform społecznościowych.
Platforma ta usprawnia proces przetwarzania dokumentów i zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa, chroniąc dane osobowe. Jej intuicyjny interfejs umożliwia łatwe rozpoczęcie pracy, nawet dla osób bez wcześniejszego doświadczenia. Integracja z innymi usługami AWS sprawia, że narzędzie to doskonale sprawdza się w organizacjach korzystających z ekosystemu Amazon.
Thematic
Dla każdej firmy, dla której kluczowa jest analiza opinii klientów i danych z działu wsparcia, Thematic oferuje scentralizowane i wspólne środowisko do gromadzenia i interpretowania tych danych. Oprogramowanie to umożliwia monitorowanie wartości informacji zwrotnych i uzyskiwanie istotnych danych w czasie rzeczywistym.
Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji do przetwarzania tekstu, firmy mogą szybko identyfikować powtarzające się motywy i tematy w opiniach klientów. Thematic wykorzystuje nowoczesną technologię analizy sentymentu do przekształcania nieustrukturyzowanych opinii klientów w użyteczne informacje.
Dodatkowo, oprogramowanie analizuje wpływ danych na wybrane wskaźniki i prezentuje wyniki analiz w postaci przejrzystych infografik. Integracja z popularnymi narzędziami do ankiet i obsługi klienta, takimi jak SurveyMonkey, Discourse, Zendesk, Trustpilot i Medallia, ułatwia zbieranie danych z różnych źródeł.
Google Cloud NLP
Google Cloud NLP to idealna platforma do analizy tekstu dla firm korzystających z usług Google Cloud Storage. Umożliwia także integrację z aplikacjami Google Workspace. Narzędzie to bazuje na technologii uczenia maszynowego Google i pozwala na pozyskiwanie informacji z nieprzetworzonego tekstu. Organizacje mogą wykorzystywać je do kategoryzacji treści, analizy sentymentu, wyodrębniania encji i analizy składniowej.
Oprogramowanie umożliwia oznaczanie pól w dokumentach, takich jak czaty, wiadomości e-mail i posty w mediach społecznościowych. Ponadto, poprzez analizę sentymentu, pomaga zrozumieć opinie klientów. Oprócz wyodrębniania informacji, platforma oferuje również funkcje analizy i przechowywania tekstu. Dodatkowo, za pomocą niestandardowej ekstrakcji encji, można lokalizować encje specyficzne dla domeny.
Chattermill
Chattermill to narzędzie do analizy tekstu wykorzystujące sztuczną inteligencję, które ma na celu wspieranie rozwoju firm i budowanie lojalności klientów. Platforma gromadzi dane z różnych źródeł informacji zwrotnych i interakcji z klientami w jednym, łatwym w obsłudze miejscu.
Chattermill integruje się z wieloma popularnymi aplikacjami, takimi jak Trustpilot, Typeform, Google Play, App Store, SurveyMonkey, Slack, Ask Nicely, Survey Gizmo, Reviews.io i Zendesk, co pozwala na kompleksowe zbieranie danych.
Platforma ta, dzięki zaawansowanej analizie motywów i sentymentów, pozwala zrozumieć nastawienie klientów do produktu lub marki oraz identyfikować przyczyny powtarzających się problemów. Po analizie sygnałów, Chattermill jest w stanie precyzyjnie określić i przewidzieć sposoby na zwiększenie przychodów i zatrzymanie klientów. Narzędzie obsługuje przetwarzanie treści w wielu językach, w tym angielskim, francuskim, hiszpańskim, niemieckim, rosyjskim, arabskim i mandaryńskim.
Voyant Tools to platforma popularna głównie wśród badaczy z dziedziny humanistyki. Można ją również wykorzystać jako narzędzie do analizy tekstu w internecie. Charakteryzuje się prostym interfejsem i wykonuje różnorodne zadania analityczne.
Umożliwia wizualizację danych z analizy stron internetowych. Należy jednak pamiętać, że nie jest przeznaczona do dogłębnej analizy tekstu.
MonkeyLearn
Jeśli szukasz elastycznego oprogramowania do analizy tekstu, które można łatwo zintegrować z istniejącymi narzędziami, MonkeyLearn jest doskonałym wyborem. To solidne narzędzie do eksploracji tekstu, które potrafi analizować różnorodne, nieustrukturyzowane dane, takie jak dokumenty tekstowe, recenzje online, odpowiedzi na ankiety, opinie klientów i dyskusje w mediach społecznościowych.
Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), platforma zapewnia precyzyjną analizę tekstu. MonkeyLearn można zintegrować z takimi aplikacjami jak Arkusze Google, Microsoft Excel, Zendesk, Formularze Google, Airtable, HelpScout i Zapier.
To internetowe oprogramowanie oferuje szereg użytecznych funkcji, w tym analizę sentymentu, wyodrębnianie słów kluczowych, analizę opinii NPS i klasyfikację odpowiedzi na wiadomości e-mail.
Keatext
Wybierając narzędzie do analizy Customer Experience, które potrafi analizować nieustrukturyzowane dane z różnych źródeł, Keatext okazuje się być doskonałym wyborem. Oprogramowanie to oferuje nawet bezpłatną wersję dla organizacji non-profit i uczelni.
Niezależnie od tego, czy chodzi o analizę rozmów w mediach społecznościowych, wiadomości e-mail czy ankiet, to oparte na chmurze oprogramowanie radzi sobie z tym zadaniem, wykorzystując uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję.
Dzięki Keatext można uniknąć żmudnego zadania ręcznej analizy danych. Narzędzie to informuje Cię o tym, na co powinieneś zwrócić uwagę, jeśli chcesz poprawić jakość obsługi klienta. Platforma ta oferuje także możliwość zbierania opinii w wielu językach oraz wizualizację danych na różne sposoby.
WordStat
Szukając oprogramowania do analizy tekstu, które potrafi przetwarzać duże ilości nieustrukturyzowanych informacji z dużą precyzją, warto zwrócić uwagę na WordStat, które jest prostym i elastycznym narzędziem do analizy tekstu.
Może przetwarzać 25 milionów słów na minutę, aby wyodrębnić motywy i zidentyfikować wzorce. Program umożliwia szybką eksplorację dokumentów, pozyskiwanie trendów, a także przeprowadzenie precyzyjnej, ilościowej analizy treści.
WordStat znajduje zastosowanie w analizie odpowiedzi na pytania otwarte, generowaniu danych Business Intelligence, badaniu relacji i wykrywaniu oszustw. Oprogramowanie jest kompatybilne z wieloma innymi narzędziami. Integracja umożliwia pełną elastyczność w analizie tekstu oraz powiązanie go z danymi liczbowymi i kategorialnymi.
RapidMiner
Jeśli uważasz, że dane to tylko liczby, RapidMiner przekona Cię, że się mylisz. To zaawansowane narzędzie do eksploracji tekstu umożliwia wdrażanie i operacje na modelach. Wykorzystując sztuczną inteligencję, RapidMiner analizuje tekst w celu pozyskania informacji, które pomogą Twojej firmie w rozwoju.
Spostrzeżenia pochodzące z danych jakościowych i tekstowych pomogą w doskonaleniu się w różnych obszarach, takich jak rozwój produktu, marketing i zarządzanie ryzykiem.
Źródłami nieprzetworzonego tekstu mogą być recenzje internetowe, zgłoszenia patentowe, artykuły naukowe, media społecznościowe, transkrypcje z call center i formularze roszczeń. RapidMiner dostarcza wiedzy o nastawieniu klientów do produktów i usług, co pomaga firmie w osiąganiu celów strategicznych.
Podsumowanie
Narzędzia do analizy tekstu są nieocenione w analizowaniu danych tekstowych z wiadomości e-mail, platform społecznościowych, recenzji internetowych i obszernych dokumentów. Firmy mogą również korzystać z tych aplikacji, aby lepiej zrozumieć opinie i postrzeganie ich marki lub produktów.
Wiedza pozyskiwana dzięki oprogramowaniu do analizy tekstu jest niezbędna do podejmowania lepszych decyzji biznesowych, dlatego coraz więcej organizacji jest zainteresowanych tym rozwiązaniem.
Niezależnie od tego, czy chcesz wyodrębnić słowa kluczowe, przeanalizować sentyment, czy przeprowadzić ekstrakcję encji, na rynku znajdziesz wiele narzędzi do analizy tekstu, które pomogą Ci w realizacji tych zadań.
W tym artykule omówiliśmy niektóre z najlepszych narzędzi do analizy tekstu w branży. Możesz wybrać jedno lub więcej z nich, w zależności od potrzeb.
Jeśli chcesz stworzyć własne oprogramowanie do analizy tekstu, możesz wypróbować dowolną platformę typu low-code lub no-code.
newsblog.pl
Maciej – redaktor, pasjonat technologii i samozwańczy pogromca błędów w systemie Windows. Zna Linuxa lepiej niż własną lodówkę, a kawa to jego główne źródło zasilania. Pisze, testuje, naprawia – i czasem nawet wyłącza i włącza ponownie. W wolnych chwilach udaje, że odpoczywa, ale i tak kończy z laptopem na kolanach.