Der Stand der Textanalyse im Jahr 2023: Trends und Möglichkeiten

Wie sieht Textanalyse-KI im Jahr 2023 aus, wie sie generell funktioniert und wie Sie damit Ihre Kunden, Mitarbeiter und Ihre Marke auf das nächste Level heben können – all das und mehr in unserem ausführlichen Artikel.

KI-Textanalyse, NLP-Textanalyse, KI-Textanalysetools und mehr

Überblick

Wussten Sie, dass textbasiertes Feedback einem 1:1-Gespräch mit jedem Kunden, Bürger und Mitarbeiter am nächsten kommt? Im Freitext sagen uns die Leute, was ihnen wirklich am Herzen liegt und warum sie es tun, weil sie nicht durch die Fragen eingeschränkt werden, die wir ihnen stellen könnten. Für Unternehmen ist es wichtig, dies zu verstehen, da Ihre Kunden hier entscheiden können, was ihnen am wichtigsten ist.

Hier liegt nun eine Herausforderung: Der Versuch, Zehntausende Kundenfeedbacks zu verinnerlichen, bedeutet, einen Roman zu verfassen und dann zu versuchen, jeden einzelnen Satz zu kategorisieren. Nicht ideal, oder? Es wird mühsam, zeitaufwändig und kräftezehrend sein, und es wird Ihnen schwer fallen, den Text umsetzbar zu machen, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben.

Wie verstehen wir also Open-Text-Feedback im großen Maßstab? Hier kommen Textanalyse-APIs und Textanalysetools ins Spiel – um die wichtigsten Rückmeldungen, die Sie aus den Texten Ihrer Kunden sammeln, ans Licht zu bringen.

Lassen Sie uns die Grundlagen dessen durchgehen, was ein KI-Textanalysetool für Sie tun kann und was Textanalyse im Allgemeinen ist.

Text Analysis AI oder AI Text Analytics erklärt

Bei der Textanalyse handelt es sich um einen Prozess, bei dem Informationen automatisch aus den Textdaten extrahiert und dann klassifiziert werden, die Ihre Kunden Ihnen hinterlassen. Wenn wir uns beispielsweise speziell auf den Bereich Customer Experience Management konzentrieren, könnte der Text in Form von Support-Tickets, Umfrageantworten, Social-Media-Beiträgen, Produktbewertungen, Callcenter-Notizen oder anderen Rückmeldungen vorliegen, die Ihnen von uns übermittelt werden Ihre Kunden per Text.

Textanalyse oder Textanalyse ist für Unternehmen ein wichtiges Thema, da sie es Ihnen ermöglicht, einige sehr interessante Erkenntnisse aus im Wesentlichen unstrukturierten Datenformen zu gewinnen.

Von Anfang an hilft Ihnen ein KI-Textanalysetool bzw. KI-Textanalysator bei der Beantwortung zweier sehr wichtiger Fragen:

• Wie schneide ich in Bezug auf Themen ab, die ich bereits kenne, wie z. B. Servicezuverlässigkeit, Wartezeit und Kosten?

• Welche entscheidenden Daten fehlen mir, nach denen ich normalerweise nicht einmal suche, etwa ein Mitarbeiter-Onboarding-Prozess, der möglicherweise ineffektiv ist, allgemeine Mängel in meinem Produkt oder Fehler in der Software/Schnittstelle, die meine Kunden und Mitarbeiter verwenden?

Eine leistungsstarke Textanalyse-API oder Textanalyse-API (beide Begriffe sind korrekt und können austauschbar verwendet werden) kann die oben genannten Fragen in großem Umfang beantworten und Ihnen gleichzeitig dabei helfen, die Stimme Ihres Kunden (auch bekannt als VoC) zu nutzen und die nächsten „optimalen Maßnahmen“ zu ergreifen. nehmen.

Derzeit sind die beiden am häufigsten verwendeten Ansätze in der KI-gestützten Textanalyse bzw. Textanalyse-KI:

Stimmungsanalyse – Dies hilft, die Hauptstimmung der Kunden (ob positiv, negativ oder neutral) in Bezug auf Textantworten zu ermitteln;

Themenerkennung (auch bekannt als Themenkategorisierung) – Hier werden ähnliche Themen, die für Ihr Unternehmen und die Branche, in der Sie tätig sind, relevant sind (z. B. „Leistung des Personals“, „Produktverfügbarkeit“ oder „Lebensmittelqualität“), gruppiert oder in Kategorien eingeteilt.

Beide Ansätze werden in der Regel gleichzeitig verwendet und geben Ihnen einen Überblick über die Themen, über die die Leute sprechen, und darüber, ob sie negativ oder positiv über diese Themen sprechen.

Diese beiden umfassenden Methoden oder Ansätze umfassen alle anderen Methoden zur Identifizierung von Emotionen und Absichten. Einige Software- und Systemprogramme behaupten jedoch, dass sie eine Emotionsanalyse einfach anhand von Texten durchführen können, wobei sie normalerweise mehrere Wortkombinationen im Text verwenden Text, um eine bestimmte Emotion hervorzurufen.

Aber es gibt ein Problem dabei. Wenn ein Kunde sagt: „Mein Flug hatte Verspätung“, könnte er das entweder in einem Zustand der Verzweiflung, Freude, Wut oder Aufregung sagen. Daher kann die Software oder das System die Tonalität oder den Ausdruck hinter diesen Worten nicht bestimmen, sodass es schwierig ist zu verstehen, ob die Antwort des Kunden neutral oder negativ war.

Daher ist die Verwendung sowohl von Themen als auch von Stimmungen aus Wörtern oder Texten derzeit die einzige Möglichkeit, Emotionen und Absichten zu bestimmen, anstatt zu versuchen, einen „Alles erfassenden“ Algorithmus zu verwenden.

Ein tieferes Verständnis: Wie NLP-Textanalyse, Textanalyse-KI und Text Mining zusammenhängen

Um ein gründlicheres und aussagekräftigeres Verständnis der Textanalysetools (kostenlos und kostenpflichtig) zu erlangen und zu erfahren, was KI-Textanalysatoren tatsächlich tun, um den Gewinn eines Unternehmens zu steigern, müssen wir Text Mining und NLP-Textanalyse ins Spiel bringen, wo sich „NLP“ bezieht zur Verarbeitung natürlicher Sprache – ein Begriff, den Sie wahrscheinlich schon oft gehört haben, wenn wir über Textanalyse, Datenstrukturierung und Datenwissenschaft im Allgemeinen sprechen.

Wir sollten dies jedoch frühzeitig klären: Die Leute neigen dazu, über Textanalyse zu sprechen, während sie Begriffe wie Text Mining und Textanalyse austauschbar verwenden. Tatsächlich kommt es bei einigen oft zu Verwechslungen zwischen den beiden. Beide Begriffe bedeuten tatsächlich unterschiedliche Dinge. Um die Dinge weiter zu erklären, werfen wir einen Blick auf ihre spezifischen Anwendungen und Definitionen:

Text Mining kann als technisches Konzept oder Verfahren betrachtet werden Dabei werden statistische Techniken eingesetzt, um quantifizierbare Daten aus unstrukturiertem Text zu gewinnen. Dies kann dann für bestimmte Anwendungen verwendet werden, wie z. B. Betrugserkennung, Überprüfung von Bewerbungen, MIS-Berichte, Nichteinhaltung von Vorschriften und mehr. Diese quantitative Textanalyse (Text Mining) ist für jedes Unternehmen wichtig, obwohl sie nicht in der Lage ist, aus Kundenfeedbacktexten die tatsächliche Stimmung abzuleiten.

Bei der Textanalyse hingegen handelt es sich ausschließlich um ein geschäftsorientiertes Konzept oder einen geschäftsorientierten Prozess, bei dem Techniken ähnlich dem Text Mining eingesetzt werden, jedoch in verbesserter Form, und so dazu beitragen, Muster, Stimmungen, Erkenntnisse und Trends für Kundenerlebnisprogramme oder Mitarbeitererlebnisprogramme zu identifizieren . Daher konzentrieren sich Textanalysen, oder speziell Textanalyse-KI-Tools, darauf, umsetzbare Erkenntnisse in speziellen Bereichen zu gewinnen, beispielsweise im Customer Experience Management.

Die NLP-Textanalyse ist, wie der Name schon sagt, ein Teilbereich der Textanalyse und wird manchmal auch als NLU (Natural Language Understanding) bezeichnet. Dabei handelt es sich um eine Art Stimmungsanalyse, die Ihrer geschäftlichen Technologiesoftware, Ihren Systemen und Tools dabei hilft, Texte aus der tatsächlichen menschlichen Sprache zu verstehen oder zu „lesen“. NLP-Algorithmen, die in Verbindung mit ML-Algorithmen (Maschinelles Lernen) eingesetzt werden, können Ihnen dabei helfen, äußerst wertvolle Kundendaten zu verstehen und auszuwerten, und das auch noch ohne jegliche Voreingenommenheit. Tatsächlich kann diese Kombination so effektiv und ausgefeilt sein, dass sie den zugrunde liegenden Kontext von Textdaten verstehen kann, selbst wenn dieser Text Unklarheiten und komplizierte Konzepte enthält.

KI-gestützte Textanalyse/-analyse: Können Unternehmen es sich leisten, sie zu ignorieren?

Um diese Frage ganz klar zu beantworten: Nein .

KI-Tools für die Textanalyse, KI-Textanalysatoren und Textanalyse-KI im Allgemeinen sind zu einem kritischen Aspekt der meisten Business-Intelligence-Prozesse geworden – insbesondere als Teil von Programmen zur Verwaltung der Kundenerfahrung, da sie aktiv nach Möglichkeiten suchen, die Erfahrungen des Unternehmens in Bezug auf die Marke zu verbessern. Produkt , Mitarbeiter und Kunde .

Als die KI-Textanalyse noch nicht zum Mainstream geworden war, nutzte die überwiegende Mehrheit der Unternehmen quantitative Umfragedaten nur, um Bereiche zu identifizieren, in denen sie das Erlebnis in Bezug auf einen (oder alle) der oben genannten Punkte verbessern konnten.

Seitdem hat sich viel verändert – Unternehmen erkennen, wie ein KI-Tool zur Textanalyse ihnen dabei helfen kann, neue Erkenntnisse zu gewinnen, die äußerst umsetzbar sind – im Gegensatz zu quantitativen Daten allein, die zwar nützlich, aber stark begrenzt sind es liefert nur vorgegebene Antworten.

Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das sich beispielsweise mit Glasfaserverbindungen beschäftigt, nach einem Supportanruf eine typische Frage im Zusammenhang mit dem CSAT-Score (Kundenzufriedenheit) stellen: „Wie zufrieden sind Sie mit den Dienstleistungen von [ Firmenname ]?“

Bei Nachfassfragen oder Kundenbefragungen nach dem Service wird möglicherweise versucht, die unterschiedlichen Gründe für einen guten oder einen negativen CSAT-Score zu verstehen. Folgende Optionen sind zu berücksichtigen:

• Servicequalität

• Einstellung des Vorgesetzten oder Produktmanagers

• Wartezeit auf Problemlösung

• Geschwindigkeit und Wirksamkeit der Lösung

• Und so weiter

Wie Sie wahrscheinlich erkennen können, sind die oben genannten vorgegebenen Antworten oder Antworten begrenzt und schränken daher die Analyse ein, die möglicherweise an den CSAT-Scores durchgeführt werden kann. Wenn beispielsweise der Grund Ihres Kunden nicht im obigen Antwortsatz aufgeführt ist, werden Sie keine wertvollen Erkenntnisse gewinnen, die andernfalls zur Optimierung verschiedener Aspekte in Ihrem Unternehmen genutzt werden könnten.

Ehrlich gesagt wäre es fast unmöglich, jeden einzelnen Grund in Ihrer Kundenbefragung aufzulisten. Deshalb hilft offenes Text-Feedback dabei, viel, viel tiefer in das Kundenerlebnis einzudringen – um die Antworten zu erhalten, die Sie brauchen.

Und das bringt uns zurück zu KI-Textanalysetools. Sie sehen, SMS Die Analyse ist absolut entscheidend, um die unbekannten Unbekannten zu identifizieren – die Themen, die Ihr Unternehmen (noch) nicht kennt, aber dieselben Themen, die für einen Rückgang der Kundenzufriedenheit verantwortlich sein könnten.

Eine bessere Herangehensweise wäre, eine offene Frage zu stellen, um zu verstehen, warum Ihr Kunde eine bestimmte Punktzahl vergeben hat, zum Beispiel: „Warum haben Sie sich für diese Punktzahl entschieden?“

Techniken zur Textanalyse einer Umfrage mit einer offenen Antwort ermöglichen es Ihrem Unternehmen dann, die spezifischen Themen und Themen zu verstehen, die Ihre Kunden jedes Mal erwähnen, wenn sie mit einem bestimmten Aspekt Ihrer Dienstleistung unzufrieden sind. Noch wichtiger ist, dass dieser Ansatz dabei hilft, extrem negative und weniger negative Themen zu identifizieren – und Ihnen so einige sehr wertvolle Erkenntnisse liefert, die Ihnen sonst wahrscheinlich entgangen wären.

Wenn Sie Kunden bitten, ihre eigenen Worte zu verwenden, um zu erklären, warum sie mit einem bestimmten Service oder Erlebnis zufrieden oder nicht zufrieden waren, sind Sie in einer besseren Position, Erkenntnisse zu gewinnen. Wie sich herausstellt, hilft Ihnen die KI-Textanalyse dabei, die Maßnahmen, die Sie ergreifen müssen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, viel konkreter zu gestalten.

Darüber hinaus bietet die Möglichkeit, direkte Korrelationen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten zu identifizieren und voranzutreiben, äußerst aussagekräftige Informationen – mit anderen Worten: äußerst umsetzbare Erkenntnisse, die Sie nutzen können, um der Reaktion jedes Kunden auf den Grund zu gehen. Selbst wenn Tausende bis Millionen Kunden an einer Umfrage teilnehmen, können Sie ein KI-Tool zur Textanalyse verwenden, um aus jeder einzelnen Antwort umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. So – Ihre Arbeit ist jetzt noch einfacher!

Während Sie versuchen, Korrelationen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten herzustellen, könnten Sie auch einige sehr interessante Entdeckungen machen. Es könnte sich beispielsweise herausstellen, dass ein sehr starker Zusammenhang zwischen Personen besteht, die Ihnen durchweg einen hohen CSAT-Score geben, und Ihren Mitarbeitern, die ihnen die Vorteile eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Dienstleistung klar erklären. Ebenso könnte eine starke Korrelation zwischen den Kunden bestehen, die Ihre Mitarbeiter für außergewöhnliche Produktkenntnisse und einen hohen CSAT-Wert loben. Sehen Sie, wohin das führt?

Mit den richtigen KI-gestützten Textanalyse- oder Analysetools können alle diese Daten bequem organisiert und dann direkt in Ihr Experience-Management-Programm eingespeist werden – genau wie Sie es mit Ihren quantitativen Daten getan hätten, um tiefere Einblicke in die eigentlichen Treiber des Erlebnisses zu gewinnen rund um Ihre Kunden, Ihre Marke, Ihren Mitarbeiter oder Ihr Produkt.

Sobald Sie wissen, worüber Ihre Kunden in Bezug auf ein bestimmtes Erlebnis in ihren eigenen Worten sprechen (im Gegensatz zu nur festgelegten Antworten), können Sie Stimmungs- und Themenanalysen in Echtzeit durchführen, um die Verbesserungen zu ermitteln, die Sie vornehmen müssen. Dies wäre definitiv unbemerkt geblieben, wenn Sie sich nur auf qualitative Daten verlassen hätten.

Welche verschiedenen Funktionen und Einsatzmöglichkeiten bietet eine Textanalyse-API im Unternehmen?

Großartig, du hast es bis hierher geschafft. Zeit, noch eine Tasse Kaffee zu trinken, denn es wird gleich richtig interessant.

Wir wissen jetzt, dass sich Textanalyse auf die Untersuchung und Gewinnung tiefer, aufschlussreicher Schlussfolgerungen aus unstrukturierten Daten bezieht, wozu Methoden wie NLP-Textanalyse, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung gehören.

Hier sind einige spannende und spannende Anwendungen der Textanalyse aus der Praxis:

Suchmaschinen-Optimierung

Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, dass die Suchmaschine eines E-Mail-Anbieters Kontext, Absicht und Schreibvarianten automatisch erkennt, um eine E-Mail-Nachricht als „Spam“ zu kennzeichnen? Oder wie können Mainstream-Suchmaschinen eine Unternehmenswebsite für „Betrug“ bestrafen, die Keyword-Stuffing und andere Black-Hat-SEO-Techniken einsetzte, um ihr Suchranking zu verbessern? Hierbei handelt es sich um Textanalyse-APIs, die auch zur Verbesserung und Leistung der Suchmaschine Ihrer eigenen Website verwendet werden können.

Dies gibt Ihnen effektiv die Möglichkeit, jedes einzelne Dokument in Ihrem gesamten Unternehmen semantisch zu durchsuchen – wie Schulungsmaterialien, Whitepapers, Webinar-Videos, Interviewprotokolle usw., indem relevante Themen, Sachverhalte und zugrunde liegende Themen erkannt werden Sie können beispielsweise eine Textanalyse-API programmieren, die Sie beispielsweise bei der Suche nach bestimmten Wörtern, Logos, Bildern und Texteinblendungen in Ihrer gesamten Videobibliothek unterstützt – das heißt, wenn Sie nur nach Videodokumenten oder Beweisen suchen geschäftliche Entscheidungen treffen.

Ebenso kann Ihr KI-Textanalysator auch so programmiert werden, dass er bestimmte Themen und/oder Themen erkennt, um Whitepapers aus der Zeit vor Jahren oder sogar Jahrzehnten auszugraben. Stellen Sie sich vor, Sie könnten innerhalb von Sekunden ein bestimmtes Dokument ausgraben, um einen Kunden mit den erforderlichen Informationen auszustatten oder es vor Gericht als Beweismittel vorzulegen.

Reputationsmanagement

Wir leben in der Abbruchkultur, sei es in der Gesellschaft oder am Arbeitsplatz, was ein Grund mehr dafür ist, dass Ihr öffentliches Image absolut makellos ist. Ein KI-Tool zur Textanalyse kann unter anderem alles analysieren, von Tweets und Kommentaren bis hin zu Nachrichten und anderen Arten von Erwähnungen oder Feedback per Text Mining – und ermöglicht es Unternehmen, durch Social Listening und VoC (Voice of the Customer) gewonnene Daten zu interpretieren. Initiativen.

Selbstverständlich werden dabei auch Investoren, Mitarbeiter, Führungskräfte des Unternehmens, politische Parteien, Partner oder alle anderen Gruppen/Organisationen, die das Unternehmen unterstützt, einbezogen. Indem Unternehmen Maßnahmen ergreifen, bevor es zu einer Reputationskatastrophe kommen kann, können sie ihren Ruf in Echtzeit verbessern.

Kriminalprävention und -vorhersage

Dies ist möglicherweise die Anwendung, die uns am meisten begeistert hat! Während sie sagen, dass Prävention weitaus besser ist als Behandlung, gilt dies sicherlich auch für die Welt der Kriminalität. Können Sie sich vorstellen, welche Macht Strafverfolgungsbehörden empfinden, wenn sie wissen, wo oder zu welcher Tageszeit ein Verbrechen stattfinden könnte und was zu tun ist, um es ganz zu verhindern?

Das scheint eine Szene direkt aus dem Tom-Cruise-Film „Minority Report“ zu sein, nicht wahr? Nun ja, man sagt, das Leben imitiert die Kunst, aber da sind wir da anderer Meinung: Es kann auch andersherum funktionieren. Die überwiegende Mehrheit der Kriminellen plant, plant und kommuniziert über verschiedene Online-Kanäle, da das Internet den geringsten Platzbedarf hat und es Kriminellen ermöglicht, sich anonym zu koordinieren.

Nun ist es verständlich, dass Millionen bis Billionen Menschen auf der ganzen Welt Online-Plattformen zur Kommunikation nutzen, was es in der Tat sehr schwierig machen kann, Nachrichten zu lokalisieren, die als „Bedrohungen“ gelten. Allerdings können fortschrittliche KI-Textanalysetools (kostenlos und kostenpflichtig) die oben genannte Aufgabe für Ermittler und Strafverfolgungsbehörden vereinfachen, indem sie Online-Kommunikationsquellen in Echtzeit scannen und unterschiedliche Stufen von Alarmen oder Bedrohungswarnungen senden, wenn sie auf bestimmte Arten von Inhalten stoßen .

Tatsächlich werden diese Technologien bereits von einigen Strafverfolgungsbeamten auf der ganzen Welt eingesetzt, um beispielsweise potenzielle Terroranschläge abzuwehren, kriminelle Aktivitäten zu vereiteln oder kriminelle Schläferzellen aufzuspüren.

Es stellte sich heraus, dass Minority Report gar nicht so weit von der Realität entfernt war – spezielle Textanalyse-APIs könnten die Welt sicherer machen.

Aufdeckung von Versicherungsbetrug

Leider nehmen die Betrugsfälle in der Versicherungsbranche ständig zu, aber Textanalyse-KI wurde erfolgreich implementiert, um riesige Fallaktendatenbanken zu analysieren und festzustellen, ob ein Versicherungsanspruch betrügerisch sein könnte.

Spezialisierte Software mit KI-gestützter Textanalyse und NLP-Textanalyse im Kern würde Fälle, in denen ein hohes Betrugsrisiko unmittelbar bevorsteht, automatisch als „rote Flagge“ markieren und so die Knochenarbeit der Mitarbeiter von Versicherungsgesellschaften verringern.

Softwareprogramme wie diese sind nicht gerade narrensicher (zumindest noch nicht), aber sie dienen als Filter, so dass menschliche Eingriffe nur in den Situationen erfolgen können, in denen dies erforderlich ist. Um in vollem Umfang von den technischen Fortschritten zu profitieren, die „unter der Haube“ dieser Software arbeiten, kombinieren Versicherungsunternehmen ihre eigenen Forschungsergebnisse und Erkenntnisse, um mithilfe dieser Technologie strukturierte Daten zu erstellen, indem sie Partnerschaften mit Branchenexperten eingehen, um Betrug zu verhindern Der Prozess geht viel schneller.

Soziales Zuhören

Eine der besten Möglichkeiten, dem, was Ihre Kunden sagen, mehr Aufmerksamkeit zu schenken, besteht darin, aktiv zuzuhören. Hier kommt Social Listening ins Spiel.

Auch wenn Unternehmen Umfragen durchführen, um Erkenntnisse zu gewinnen, können durch die Betrachtung der Kommentare Ihrer Kunden in sozialen Medien äußerst wertvolle Daten gewonnen werden. So spontan und informell sie auch sein mögen, es gibt eine Menge Informationen, die ausgegraben werden können, die Umfragen oder Umfragen unmöglich abdecken können.

Darüber hinaus haben soziale Medien es Unternehmen sehr erleichtert, direkt mit ihren Kunden zu sprechen, was zu persönlicheren Beziehungen und sogar zu einem unterhaltsamen Online-Austausch führt! Tatsächlich haben mehrere Unternehmen, darunter auch Microsoft, einige wirklich witzige, amüsante und humorvolle Gespräche mit ihren Zielgruppen geführt – und dabei ein Textanalysetool verwendet, um ihre Servicebereitstellung und Hauptbenutzeroberfläche zu verbessern.

Abschließende Gedanken

Textanalysen können die Art und Weise, wie Unternehmen Daten auswerten und sie nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und unter anderem das Kundenerlebnis zu verbessern, drastisch verbessern.

Das Textanalysetool von Fast Data Science, das auf hochentwickelten KI-, ML- und DL-Algorithmen basiert, kann für Unternehmen von entscheidender Bedeutung sein, da es ihnen dabei hilft, neue Kundeneinblicke und Schwachstellen zu entdecken, die dazu beitragen können, ihre Kunden und Stakeholder viel besser zu bedienen.

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