빅 데이터 사용

텍스트 분석은 데이터에 대한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있습니다. 데이터가 큰 데이터라면 어떻게 될까요? 이는 분석중인 비정형 데이터가 대량, 고속 또는 둘 다라는 것을 의미합니다.

큰 데이터와 고객의 소리

많은 서비스 산업에서 고객 경험을 최적화하고 고객 유지를 향상시키는 것이 주요 동인입니다. 이러한 문제에 관심이있는 조직은

• 고객이 제기 한 주요 불만 사항은 무엇이며 시간 경과에 따라 어떻게 변하는가?

• 특정 서비스를 제공하는 고객의 만족도는 어느 정도입니까?

• 고객 이탈로 이어지는 가장 빈번한 문제는 무엇입니까?

• 잠재적 인 상향 판매 기회를 제공하는 주요 고객 세그먼트는 무엇입니까?

회사 이메일, 고객 만족도 조사, 콜센터 노트 및 기타 내부 문서와 같은 정보는 고객의 우려와 정서에 대한 많은 정보를 담고 있습니다. 텍스트 분석은 적시에 고객 불만의 원인을 파악하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 문제가 고객과 큰 관련이되기 전에 문제를 사전에 해결함으로써 브랜드 이미지를 향상시킬 수 있습니다.

큰 데이터 문제입니까? 그것은 될 수 있습니다. 그것은 정보의 양에 달려 있습니다. 일괄 처리 모드로 전달되는 대량의 정보가있을 수 있습니다. 회사는이 데이터를 구조화 된 데이터와 병합하고자 할 수 있습니다.

큰 데이터를위한 소셜 미디어 분석

고객 또는 고객 경험 관리, 소셜 미디어 분석의 또 다른 형태는 최근에 많은 가시성을 얻었으며 실제로 텍스트 분석 시장을 주도하고 있습니다. 소셜 미디어 분석에서는 인터넷을 통해 수집 된 데이터가 함께 수집됩니다.

여기에는 블로그, 마이크로 블로그, 뉴스 기사, 온라인 포럼 텍스트 등의 구조화되지 않은 텍스트가 포함됩니다. 이처럼 거대한 데이터 스트림을 분석하여 (종종 텍스트 분석을 사용하여)

• 내 브랜드에 대해 사람들이 말하는 것과 같은 질문에 대한 답변을 얻습니다.

• 그들은 내 브랜드에 대해 무엇을 좋아합니까?

• 그들이 내 브랜드에 대해 싫어하는 것은 무엇입니까?

• 내 브랜드는 경쟁 업체와 어떤 차이가 있습니까?

• 고객은 얼마나 충성하고 있습니까?

그리고 소셜 미디어는 브랜드에 관심이있는 마케팅 담당자 만 사용하지 않습니다. 정부는 테러리스트 대화를 찾는 데 정부를 사용하고 있습니다. 보건 당국은 전세계의 공중 보건 위협을 파악하기 위해이를 사용하고 있습니다. 목록은 계속됩니다.