1. Text Analysis e Text Mining a confronto
2. Crea un vantaggio competitivo con la Text Analysis
3. La soluzione Pat per massimizzare il valore dei servizi dalla Text Analysis
Con Text Analysis si definisce quel processo di utilizzo dei sistemi informatici, per leggere e comprendere dati testuali e analizzarli per approfondimenti aziendali.
La Text Analysis include tecniche di Machine Learning o apprendimento automatico e NLP (Natural Language Processing).
Si tratta di tecnologie potenziate dall'Artificial Intelligence che aiutano a ricavare informazioni significative e preziosi insights da dati non strutturati.
Questa pratica consente di classificare, ordinare ed estrarre in modo indipendente le informazioni dal testo per ottenere preziosi insight al fine di migliorare la strategia di business.
Nello specifico, identifica modelli, relazioni, topic, intent, sentiment e altre tipologie di Knowledge utilizzabili dal Management o dall’organizzazione aziendale.
La Text Analysis combina un insieme di algoritmi di Deep Learning, tecniche statistiche e linguistiche per elaborare grandi volumi di testo non strutturato o testo che non ha un formato predefinito.
Queste informazioni, a loro volta, aiutano a prendere decisioni informate e basate sui dati, a migliorare la produttività, definendo modelli utili e predittivi.
Text Analysis e Text Mining a confronto
Prima di definire queste tecniche così specifiche di estrazione ed analisi testuale, dovremmo davvero comprendere il perché siano così importanti nei contesti attuali.
Secondo il report Digital 2023, che descrive le principali abitudini degli utenti, oltre il 64% della popolazione globale, ha accesso a Internet.
Una tendenza in continua crescita che testimonia come ogni giorno viene generata un'enorme quantità di dati testuali sotto forma di blog, tweet, recensioni, discussioni nei forum e sondaggi.
C’è anche da precisare che la maggior parte delle interazioni con i clienti ora sono digitali e questo crea una considerevole mole di text data.
Una quantità di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici innovativi per raccoglierli, analizzarli e trasformali in conoscenza.
In questo modo, le organizzazioni potrebbero utilizzare queste informazioni per intraprendere azioni di miglioramento dei propri servizi, incrementando la redditività e la soddisfazione del cliente.
Proviamo ora ad entrare nelle principali differenze fra Text Analysis e Text Mining.
Queste metodologie sono spesso utilizzate in modo intercambiabile.
Il termine Text Mining viene generalmente utilizzato per ricavare approfondimenti qualitativi da testo non strutturato, mentre la Text Analysis fornisce risultati quantitativi.
In concreto, il Text Mining può essere utilizzato per identificare se i clienti sono soddisfatti di un prodotto analizzando le loro recensioni e sondaggi.
La Text Analysis, invece, viene utilizzata per approfondimenti più specifici, come l'identificazione di un modello o di una tendenza dal testo non strutturato.
Ad esempio, si può sfruttare per comprendere un picco negativo nell'esperienza del cliente o nella popolarità di un prodotto.
Infine, i risultati della Text Analysis possono essere considerati e utilizzati con tecniche di visualizzazione dei dati per una più facile comprensione e un rapido processo decisionale.
Crea un vantaggio competitivo con la Text Analysis
La Text Analysis può aiutare le aziende e le organizzazioni, che dispongono di un enorme mole di dati testuali da analizzare in vari modi:
- Comprendere le tendenze dei clienti, le prestazioni dei prodotti e la qualità del servizio. Ciò si traduce in un rapido processo decisionale, migliorando intelligenza aziendale, maggiore produttività e risparmio sui costi.
- Esplorare una grande quantità di letteratura preesistente in breve tempo, estraendo ciò che è rilevante per il loro studio. Questo aiuta a scoperte scientifiche più rapide.
- Intercettare le tendenze e le opinioni generali nella società, che consentono ai governi e agli organi politici di prendere decisioni.
- Aiutare i motori di ricerca e i sistemi esperti nel recupero delle informazioni a migliorare le loro prestazioni, fornendo così esperienze utente veloci.
In altre parole, l’adozione della Text Analysis all’interno di un’azienda permette di accrescere la Customer Experience.
Infatti, conoscere le propensioni degli utenti, la qualità dei servizi o la resa di specifici prodotti aiuta a identificare punti deboli da perfezionare, qualità da avvalorare o problematiche comuni.
Inoltre, supporta il decision-making, in quanto, analizzare manualmente informazioni testuali comporta tempi di indagine tipicamente elevati.
Tempistiche che vengono ridotte notevolmente nel caso di analisi automatizzate che, di conseguenza, risulterebbero in processi decisionali nettamente più rapidi.
La Text Analysis risulta anche essere proficua nel ricavare informazioni essenziali in analisi di mercato, brand positioning e marketing.
In questo modo, facilita non solo la comprensione di ciò che influisce e motiva maggiormente la decisione di acquisto dei clienti, ma anche una più approfondita conoscenza della concorrenza e del settore di applicazione.
A seconda della fonte di estrazione, i dati in input possono essere organizzati in:
Dati strutturati: si tratta di dati formattati in schemi ben definiti organizzati in righe o colonne ben definite. Essendo l’architettura di tali dati ben stabilita, risulta più semplice l’archiviazione e l’elaborazione per l’analisi e gli algoritmi di Machine Learning.
Dati non strutturati: questi sono dati non organizzati in modalità definita e senza una struttura facilmente identificabile. Possono includere contenuti estratti da social media, chat, documenti o sondaggi, formati multimediali elaborati come video o audio.
Dati semi-strutturati: dati senza una rigida struttura, ma caratterizzati da elementi descrittivi grazie ai quali possono essere catalogati e analizzati in modo più funzionale rispetto ai dati non strutturati. Questa tipologia comprende file JSON, CSV, o XML.
La presenza di una maggiore quantità di dati aziendali di tipo non strutturato risulta essere uno dei principali problemi legati alla difficoltà dell’analisi dei Big Data.
Oltre a questo, la complessità del linguaggio umano implica maggiori sforzi nel raggiungimento dell’obiettivo.
Effettivamente, intendere lo stesso concetto in innumerevoli modi differenti rende ancora più complicato associare semanticamente i termini.
Gli strumenti di Text Mining che abbiamo visto in precedenza e le tecniche di NLP (Natural Language Processing), consentono di trasformare documenti non strutturati in un formato strutturato.
Abilitano l'analisi e la generazione di Insight di alta qualità migliorando il processo decisionale delle organizzazioni e le strategie da attuare.
Al fine di estrarre informazioni significative dai testi, nel mondo del business sono molteplici gli applicativi della Text Analysis. Tra questi, i principali sono:
Sentiment Analysis:
L'analisi del sentiment viene utilizzata per identificare le emozioni trasmesse dal testo non strutturato.
Il testo di input include recensioni di prodotti, interazioni con i clienti, post sui social media, discussioni nei forum o blog.
Questa analisi risulta essere vantaggiosa per comprendere la propensione dei consumatori verso particolari brand.
Le risposte complessive a prodotti o servizi, nonché l’andamento nel tempo aiutano ad identificare nuove tendenze tra gli utenti.
Casi d'uso della Sentiment Analysis:
- Misurare la risposta del cliente a un prodotto o servizio;
- Comprendere le nuove tendenze nei confronti di un marchio;
- Dare la priorità ai problemi del servizio clienti in base alla gravità;
- Tenere traccia di come il sentimento del cliente si evolve nel tempo.
Topic Modeling:
Tecnica di apprendimento non supervisionato che permette di distinguere gli argomenti trattati in una raccolta di testi, assegnando ogni testo a uno specifico topic.
Estraendo parole chiave e concetti comuni, questa analisi permette di raggruppare testi o documenti non etichettati a priori, collegando i contenuti testuali presi in esame e fornendone una sintesi informativa.
Da questa analisi consegue il beneficio di identificare, scandire, analizzare e visualizzare topic attendibili sulla base di una grande mole di testi, che risulterebbero problematici da esaminare manualmente.
Casi d'uso della Topic Modeling:
- Esaminare centinaia di documenti durante i grandi contenziosi da parte di importanti studi legali;
- Raccogliere insights e argomenti di tendenza sul web;
- Determinare per un’azienda i prodotti che hanno successo;
- Verificare i problemi e le tendenze emergenti in base ai contenuti che le persone condividono sul web.
La soluzione Pat per massimizzare il valore dei servizi dalla Text Analysis
L’Intelligenza Artificiale, con l'evoluzione dei modelli di linguaggio e dei nuovi transformer generativi, è parte integrante delle nuove tecnologie a supporto del business aziendale.
L’esplorazione dei dati ha come scopo quello di raccogliere informazioni testuali non strutturate all’interno dei database aziendali e restituire analisi in forma nuova e intuitiva.
Questi contenuti sono utili a migliorare l'automazione dei processi, ridurre le tempistiche ed i costi di erogazione dei servizi ed evidenziare nuove opportunità di business.
È importante analizzare e classificare i dati testuali raccolti, trasformandoli in informazioni di valore per il business aziendale.
In questo modo si può fornire al Management nuovi spunti di miglioramento dei propri servizi per comprendere in profondità i propri clienti, risolvere problemi o eventuali criticità.
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La soluzione di Pat per la Text Analysis, Power Text Explorer, ottimizza l’utilizzo dei dati per:
- Effettuare una ricerca semantica, focalizzandosi su contenuti filtrati per etichette personalizzabili, parole chiave o espressioni.
- Configurare delle analisi sulla base di modelli, topic detection, sentiment analysis e language detection.
- Organizzare i contenuti in gerarchie strutturate, assegnando ai testi delle etichette personalizzate e automatizzando le procedure di etichettatura tramite modelli di AI.
I dati raccolti vengono quindi analizzati e classificati con l’obiettivo di ottimizzare i processi, effettuare ricerche per individuare keywords ed intercettare dalle interazioni degli utenti i topic più frequenti.
Argomenti utili a definire nuove FAQ, nuovi fogli di catalogo servizi ed aggiornare la Knowledge Base, configurare nuovi intenti per i Chatbot, e soprattutto, per conoscere meglio i propri interlocutori.
Dal punto di vista pratico come si può applicare il processo al business di un’azienda?
Business Understanding: definizione degli obiettivi di business per migliorare i servizi offerti e incrementare la Customer Experience.
Data Import: importazione dei dati non strutturati e testuali dai Database aziendali (Service Desk, Chatbot, CRM, e-commerce)
Data Exploration: analisi dei dati ed elaborazione avanzata dei contenuti
Data Export: reporting di facile lettura per individuare nuovi topic e ricavarne informazioni sofisticate per accrescere la Knowledge aziendale.
Understanding results: applicabilità dei nuovi intenti per arricchire i servizi verso utenti/clienti e portare valore al business.
Grazie all’Artificial Intelligence integrata, i dati raccolti vengono quindi analizzati e classificati con l’obiettivo di:
- automatizzare i processi;
- organizzare i testi in cluster omogenei e specifici;
- individuare i topic ricorrenti per arricchire il Service Catalog;
- analizzare il sentiment dei clienti;
- far emergere i feedback di gradimento del servizio;
- evidenziare le ricerche più frequenti per potenziare la Knowledge Base o il motore semantico.
In altre parole, sfruttare i dati tramite Power Text Explorer e l’Intelligenza Artificiale permette di garantire un'esperienza utente più immediata ed efficace.
Consente di migliorare l'usabilità e l'efficacia del sistema di navigazione, oltre a identificare nuove opportunità e accelerare la crescita attraverso decisioni informate.
Genera valore partendo dai dati che hai a disposizione!