Интеллектуальная текстовая аналитика

    Интеграция анализа текста:

    Анализ электронной почты
    Работайте с перегрузкой электронной почты, создаваемой клиентами (отзывы, вопросы и проблемы), не читая их, благодаря нашим уникальным основанным на контенте ярлыкам.

    Поддержка Chatbot
    Примените анализ текста к своему чат-боту, чтобы он был более интеллектуальным.

    Интеграция CRM и ERP
    Визуализируйте свои текстовые данные, проходящие через конвейер вашей системы CRM или ERP, интегрируя наш инструмент анализа текста.

    Автоматический анализ анализа вашего продукта или услуги
    Просматривайте атрибуты вашего продукта или услуги, которые позволяют заключить сделки, понимайте, что нравится или не нравится вашим клиентам, основываясь на письменных отзывах (оценка интернет-магазина, комментарии на форуме, опросы удовлетворенности клиентов)

     

    Что такое текстовая аналитика?

    Что такое текстовая аналитика?
    Текстовая аналитика - это автоматизированный процесс преобразования больших объемов неструктурированного текста в количественные данные для выявления идей, тенденций и моделей. В сочетании с инструментами визуализации данных этот метод позволяет компаниям понять историю, стоящую за цифрами, и принимать более правильные решения.

    При поиске определения анализа текста вы, возможно, сталкивались с такими понятиями, как анализ текста и анализ текста. Итак, прежде чем углубляться в детали, мы опишем основные различия между этими терминами.

    Анализ текста, анализ текста и анализ текста часто используются взаимозаменяемо с конечной целью анализа неструктурированного текста для получения понимания. Однако, в то время как анализ текста (или анализ текста) обеспечивает понимание качественного характера, аналитика текста объединяет эти результаты и превращает их в нечто, что можно количественно оценить и визуализировать с помощью диаграмм и отчетов.

    Анализ текста и анализ текста часто работают вместе, чтобы обеспечить полное понимание всех видов текста, таких как электронные письма, сообщения в социальных сетях, опросы, заявки на поддержку клиентов и многое другое. Например, вы можете использовать инструменты анализа текста, чтобы узнать, как люди относятся к бренду в социальных сетях (анализ настроений), или понять основные темы в обзорах продуктов (определение тем). Аналитика текста, с другой стороны, использует результаты анализа текста для выявления закономерностей, таких как всплеск отрицательной обратной связи, и предоставляет вам действенные идеи, которые вы можете использовать для улучшения, например исправление ошибки, которая расстраивает ваших пользователей.

    Как текстовая аналитика может помочь компаниям?
    Колоссальные объемы неструктурированных данных генерируются каждую минуту - пользователи Интернета публикуют 456 000 новых твитов, 510 000 новых комментариев в Facebook и отправляют 156 миллионов электронных писем - поэтому управление и анализ информации для поиска того, что важно, становится серьезной проблемой.

    Благодаря текстовой аналитике компании могут автоматически извлекать смысл из всех видов неструктурированных данных, из сообщений в социальных сетях и электронных писем в живые чаты и опросы, и превращать их в количественную информацию. Путем выявления тенденций и моделей с помощью текстовой аналитики компании могут повысить удовлетворенность клиентов (узнав, что их клиенты любят и не любят в своих продуктах), выявить проблемы с продуктами, провести исследования рынка и отслеживать репутацию бренда, среди прочего.

    Текстовая аналитика имеет много преимуществ - она ​​масштабируема, что означает, что вы можете анализировать большие объемы данных за очень короткое время, и позволяет получать результаты в режиме реального времени. Таким образом, помимо получения информации, которая поможет вам принимать уверенные решения, вы также можете своевременно решать проблемы.

    Примеры текстовой аналитики
    Одним из наиболее интересных приложений текстовой аналитики в бизнесе является анализ отзывов клиентов. Это включает в себя анализ отзывов о продуктах и ​​услугах, чтобы увидеть, как ваши клиенты оценивают вашу компанию, обработку результатов открытых ответов на опросы клиентов или выяснение того, что клиенты говорят о вашем бренде в социальных сетях.

    Например, предположим, что вы хотите проанализировать открытые ответы NPS и выяснить, какие аспекты вашего бизнеса упоминаются вашими клиентами.

    Первый шаг будет включать в себя анализ темы, метод анализа текста, который автоматически помечает ответы NPS на основе предопределенных категорий, таких как запрос функций и служба поддержки клиентов.

      Интеграция анализа текста:

      Анализ электронной почты
      Работайте с перегрузкой электронной почты, создаваемой клиентами (отзывы, вопросы и проблемы), не читая их, благодаря нашим уникальным основанным на контенте ярлыкам.

      Поддержка Chatbot
      Примените анализ текста к своему чат-боту, чтобы он был более интеллектуальным.

      Интеграция CRM и ERP
      Визуализируйте свои текстовые данные, проходящие через конвейер вашей системы CRM или ERP, интегрируя наш инструмент анализа текста.

      Автоматический анализ анализа вашего продукта или услуги
      Просматривайте атрибуты вашего продукта или услуги, которые позволяют заключить сделки, понимайте, что нравится или не нравится вашим клиентам, основываясь на письменных отзывах (оценка интернет-магазина, комментарии на форуме, опросы удовлетворенности клиентов)

       

      Что такое текстовая аналитика?

      Что такое текстовая аналитика?
      Текстовая аналитика - это автоматизированный процесс преобразования больших объемов неструктурированного текста в количественные данные для выявления идей, тенденций и моделей. В сочетании с инструментами визуализации данных этот метод позволяет компаниям понять историю, стоящую за цифрами, и принимать более правильные решения.

      При поиске определения анализа текста вы, возможно, сталкивались с такими понятиями, как анализ текста и анализ текста. Итак, прежде чем углубляться в детали, мы опишем основные различия между этими терминами.

      Анализ текста, анализ текста и анализ текста часто используются взаимозаменяемо с конечной целью анализа неструктурированного текста для получения понимания. Однако, в то время как анализ текста (или анализ текста) обеспечивает понимание качественного характера, аналитика текста объединяет эти результаты и превращает их в нечто, что можно количественно оценить и визуализировать с помощью диаграмм и отчетов.

      Анализ текста и анализ текста часто работают вместе, чтобы обеспечить полное понимание всех видов текста, таких как электронные письма, сообщения в социальных сетях, опросы, заявки на поддержку клиентов и многое другое. Например, вы можете использовать инструменты анализа текста, чтобы узнать, как люди относятся к бренду в социальных сетях (анализ настроений), или понять основные темы в обзорах продуктов (определение тем). Аналитика текста, с другой стороны, использует результаты анализа текста для выявления закономерностей, таких как всплеск отрицательной обратной связи, и предоставляет вам действенные идеи, которые вы можете использовать для улучшения, например исправление ошибки, которая расстраивает ваших пользователей.

      Как текстовая аналитика может помочь компаниям?
      Колоссальные объемы неструктурированных данных генерируются каждую минуту - пользователи Интернета публикуют 456 000 новых твитов, 510 000 новых комментариев в Facebook и отправляют 156 миллионов электронных писем - поэтому управление и анализ информации для поиска того, что важно, становится серьезной проблемой.

      Благодаря текстовой аналитике компании могут автоматически извлекать смысл из всех видов неструктурированных данных, из сообщений в социальных сетях и электронных писем в живые чаты и опросы, и превращать их в количественную информацию. Путем выявления тенденций и моделей с помощью текстовой аналитики компании могут повысить удовлетворенность клиентов (узнав, что их клиенты любят и не любят в своих продуктах), выявить проблемы с продуктами, провести исследования рынка и отслеживать репутацию бренда, среди прочего.

      Текстовая аналитика имеет много преимуществ - она ​​масштабируема, что означает, что вы можете анализировать большие объемы данных за очень короткое время, и позволяет получать результаты в режиме реального времени. Таким образом, помимо получения информации, которая поможет вам принимать уверенные решения, вы также можете своевременно решать проблемы.

      Примеры текстовой аналитики
      Одним из наиболее интересных приложений текстовой аналитики в бизнесе является анализ отзывов клиентов. Это включает в себя анализ отзывов о продуктах и ​​услугах, чтобы увидеть, как ваши клиенты оценивают вашу компанию, обработку результатов открытых ответов на опросы клиентов или выяснение того, что клиенты говорят о вашем бренде в социальных сетях.

      Например, предположим, что вы хотите проанализировать открытые ответы NPS и выяснить, какие аспекты вашего бизнеса упоминаются вашими клиентами.

      Первый шаг будет включать в себя анализ темы, метод анализа текста, который автоматически помечает ответы NPS на основе предопределенных категорий, таких как запрос функций и служба поддержки клиентов.

      Компания

      ООО "Компьютерные решения" ИНН 7704800101 — инновационные решения в сфере анализа голосовой и текстовой аналитики для бизнеса.

      Контакты

      115419, РФ, г. Иркутск, Лермонтова, 130

      +7 495 646 4924

      info@online-analitika.ru

      Следите за новостями
      115419, РФ, г. Иркутск, Лермонтова, 130 +7 495 646 4924