A közelmúltban a Precognox a Neticle hivatalos rendszerintegrátor partnerévé vált. Arra kértük őket, hogy az együttműködés részeként néhány példán keresztül mutassák meg hogyan látják, milyen gyakorlati felhasználási módjai vannak a szövegelemzésnek. Mivel a médiaelemző startup főleg üzleti folyamatokat és kutatási projekteket támogat saját fejlesztésű szövegelemző megoldásukkal, így ezek lesznek fókuszban az alábbiakban is.
Mi az a szövegelemzés?
A gépi szövegelemzés (vagy talán ismertebb nevén NLP, azaz természetes nyelvfeldolgozás) célja, hogy egy adott kulcsszóról (pl. cégről, márkáról, iparágról, kutatási témáról stb.) szóló szöveges tartalmakat rövid idő alatt, automatikusan feldolgozzunk és kiértékeljük.
A Neticle szentimentelemző algoritmusai pozitív-semleges-negatív skálán, +3-tól -3-ig értékelik a szöveges tartalmakat a bennük szereplő pozitív/negatív véleményt kifejező szavak, szerkezetek alapján, immáron 8 nyelven. A hangvétel megállapításán kívül az algoritmusok a szövegben a központi kulcsszón kívül további kapcsolódó témákat, tulajdonságokat, márkaneveket, személyeket, helyeket, érzelmeket is felismernek és címkéznek, így mélyebb összefüggések is felfedezhetők az adott témával kapcsolatban.
Mire jó mindez?
A strukturálatlan adatnak számító szöveges tartalmakból (pl. ügyfél-visszajelzések, közösségi média kommentek, termékértékelők, kérdőív-válaszok stb.) automatikus szövegelemző szoftverrel percek alatt kinyerhetők az insightok, számszerűsíthetők és összevethetők a mennyiségi és minőségi adatok bármilyen márka vagy termék kapcsán. A feldolgozott ügyfél-visszajelzések pedig objektív alapként mutatják meg a termék-/szolgáltatásfejlesztőknek, hogy merre tovább: mik állnak a felhasználói élmény és ügyfélelégedettség útjában, és mi az, amihez érdemes ragaszkodni, visszanyúlni később is, mert a felhasználók jó visszajelzéssel vannak róla.
Mik a leggyakrabban feldolgozott szöveges tartalmak üzleti és kutatási célokra? Hogyan hasznosulnak a szövegelemzés eredményei a gyakorlatban? Mutatjuk ezt is az alábbiakban.
Online tartalmak elemzése
Az online médiaelemzés során az előbbieket a webes tartalomtípusokra vonatkoztatjuk. A social media kommentek, fórumos hozzászólások, cikkek, blogok alapján felmérhető valós időben, hogy egy márka, termék vagy cég megítélése éppen hogyan alakul, mi a fogyasztók véleménye, milyen tulajdonságok, témák, érzelmek fordulnak elő a releváns online beszélgetésekben, illetve kik a legaktívabb szerzők és milyen felületeken számít hot topiknak az adott téma vagy termék kivesézése.
Az online híreket és a social media tartalmakat külön kezelve összevethető, milyen a sajtótartalmak hangvétele, saját vagy versenytársaink online PR tevékenysége mennyire eredményes az alapján, hogy a közösségi médiában milyen kép alakult ki cégünkről vagy termékünkről. A leggyakoribb szerzők alapján iparágunk mikro-influencerei és online szakértői hubok is azonosíthatók (ez utóbbi egy új csapattag keresése esetén is értékes infó), de kampányunk hatékonysága és piacunk leggyakoribb kérdései, problémái, igényeiről is képet kaphatunk az ügyfélhangokat nyomon követve. Az online médiaelemzési adatok 15 leggyakoribb felhasználási módját egy külön írásban is összegyűjtöttük.
Ügyfélvisszhangok elemzése
Az üzleti életben nemcsak a cégünkről, márkánkról, versenytársainkról vagy piacunkról szóló említések adnak komoly alapot a folyamatok meghatározásához, hanem a közvetlenül begyűjtött ügyfélhangok pl. kérdőívekre adott visszajelzések, termékértékelők is. Ezek elemzésével képet kaphatunk szolgáltatásunk gyenge pontjairól és erősségeiről az ügyfeleink szemszögéből. Előbbieknek a termékfejlesztők fognak örülni, utóbbinak vállalatunk marketingesei, akik a legpozitívabban értékelt termékelőnyökre kampányok és hirdetések üzeneteit alapozhatják.
Ezen kívül a HR divízió is hálás lesz, ha objektív adatokon keresztül láthatják a szervezeti súrlódások okait. A munkavállalók megkérdezésével, egy elégedettségi kérdőív gyors kiértékelésével a szervezfejlesztéshez kapnak értékes és direkt inputokat. A szöveges visszajelzések, értékelések felhasználási esetekről is készítettünk egy összefoglalót.
Kutatási projektek, felmérések
Kutatási projektekhez, társadalmi témák webes elterjedtségét, megítélését is mérhetjük a szöveges tartalmak elemzésével. A non-profit szervezetek és szakdolgozók is egyre inkább felfedezik a szövegelemző szoftverek kutatási előnyeit. A Neticle egyik legérdekesebb, a Hintalovon alapítvánnyal közös kutatásában az olyan tabutémával kapcsolatos tartalmakat gyűjtötte össze és elemezte, mint az „első csók”, „első szex”. Az együttműködés eredményeinek összefoglalója a tinédzserek viszonyulásáról ezekhez a bizonyos elsőkhöz publikusan is elérhető.
Integrációs megoldás is lehetséges
A Neticle által készített szövegelemző függvények most már bárki számára elérhetőek, ugyanis 2015 júliusától az integrálható megoldás is megrendelhető, felhő alapon vagy on-premise, azaz a felhasználó saját rendszerébe integrálva. A Precognox rendszerintegrációs partnerként pont ilyen esetekben tud hatékonyan segíteni. A leggyakoribb esetek, amelyeknél a Neticle Text Analysis API időt spórol és értékes insightokat nyújt a partnereknek, azok az ügyfélszolgálat támogatása, e-mailes panaszüzenetek és chatbot beszélgetések kategorizálása, CRM és ERP rendszerek adatainak strukturált kezelése a tapasztalt ügyfélesetek alapján, de egyéb példák is vannak: bármilyen iparágspecifikus belsős szöveges adatállomány elemzéséhez (pl. önéletrajzok, termékértékelők) és adatgyűjtéshez (cikkek, sajtóanyagok) is igénybe veszik.
A szövegelemzés vagy NLP felhasználási lehetőségei ott merülnek ki, ahol a szöveges adatok is elfogynak, azaz nagyjából végtelenek. A strukturálatlan szöveges tartalmak, legyenek azok már a birtokunkban vagy még kibányászásra várva a web különféle platformjain olyan értékes információkat hordoznak, amik új megvilágításba helyezik az üzleti döntéseket és kutatási területeket is.
