Il Text Mining e la rivoluzione del collezionamento dei dati

applicazioni text mining

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Le applicazioni di Text Mining utilizzano l’intelligenza artificiale per ottenere insight utili dai testi. Tuttavia, il punto non è solo estrarre dati, ma anche di comprenderli.

In questo articolo vedremo le applicazioni del text mining, i vantaggi e gli svantaggi nel suo utilizzo per i brand e come scegliere il miglior tipo per le vostre esigenze.

Introduzione: cos’è il Text Mining?

Il dizionario ci dice che “Il text mining è il processo di esame di grandi quantità di documenti per scoprire nuove informazioni o aiutare a rispondere a specifiche query”. 

Le applicazioni di Text Mining scoprono fatti e pattern nei dati che altrimenti rimarrebbero nascosti – uno strumento fondamentale per i brand nella raccolta di dati e nell’analisi.

Poi, applicando la tecnologia dell’intelligenza artificiale (AI) come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), si trasformano i documenti non strutturati in testo organizzato. Questi dati strutturati saranno adatti per ulteriori analisi. 

Per estrarre le informazioni, i brand possono utilizzare vari strumenti, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi del sentiment, attraverso il software di machine learning

Quali sono i vantaggi dell’uso delle applicazioni di Text Mining?

Un software di text mining è uno scraper che raccoglie informazioni. Alcuni software fanno analisi di base (come FROG). Per estrarre informazioni “personalizzate”, è necessario applicare statistiche, machine learning e altri algoritmi di AI.

I brand possono utilizzare strumenti di analisi di text mining in diversi modi. Per esempio, per generare idee di content e scriverle automaticamente, o inviare email. Possono essere applicate in molti campi, dai motori di ricerca ai social media, generando diverse opportunità per le aziende di migliorare il loro customer service.

Customer care migliorato

Iniziamo con uno dei nostri argomenti preferiti: migliorare il customer service! In che modo può aiutarci il text mining? Beh, supponiamo che tu stia già sfruttando i nostri suggerimenti precedenti sul servizio clienti. In questo caso, dovresti già andare abbastanza bene, ma puoi sempre andare un po’ oltre, no?

Ci sono diverse fonti da cui puoi estrarre informazioni testuali sul tuo brand. Puoi usarle per migliorare il tuo customer service e capire meglio i desideri del tuo pubblico. Alcuni esempi sono le chiamate dei clienti (ricordi cosa dicevamo sulla voice of customer?), i ticket aperti e i sondaggi. Sarai in grado di dare risposte e informazioni più accurate e in meno tempo ai clienti – un ottimo modo per migliorare affidabilità e reputazione.

Sentiment analysis

L’analisi del sentiment è nuovamente legata alla voce del cliente (VOC). Estraendo i dati dalle conversazioni dei clienti con applicazioni di text mining, è possibile applicare machine learning, NLU e NLP per isolare e analizzare le emozioni dei clienti. Così si migliorano e personalizzano le risposte e le attività di marketing per un maggiore engagement, evitando problemi di comunicazione. Gli errori di comunicazione ci portano al punto successivo: il controllo del rischio.

Miglior controllo del risk management

Se hai una tua attività, sai che la gestione del rischio è qualcosa che devi controllare costantemente. Come può aiutare il text mining? Lo fa scremando i testi in tutto il web per aiutarti a trovare diverse informazioni, modelli e opportunità nel tuo campo.

In questo modo, sarà più facile stare al passo con il mercato attuale, essere consapevole di ciò che sta accadendo e prendere le precauzioni necessarie.

Come scegliere un software di text mining?

Le applicazioni di text mining aiutano a identificare tendenze e modelli in grandi quantità di dati testuali. Tuttavia, come ogni soluzione, è necessario verificare se si adatta al tuo brand. Alcuni svantaggi nell’uso di un’applicazione possono includere:

– Costo elevato: può essere costoso usare un’applicazione di text mining per un periodo prolungato, quindi tienilo a mente.

– Elaborazione lenta: L’elaborazione di grandi volumi di dati di testo può richiedere ore o giorni. Naturalmente, l’intelligenza artificiale rende il processo più veloce. Tuttavia, se hai bisogno di qualcosa che sia una soluzione “cotta e mangiata”, forse hai bisogno di qualcosa di diverso.

– Accuratezza: Le applicazioni potrebbero non essere accurate al 100% nel rilevare trend e pattern. Tuttavia, può fare qualcosa di molto più prezioso – dà una direzione da seguire per adattarsi alle nostre esigenze.

Rispetto agli strumenti di machine learning, il software non è così difficile da usare. È possibile utilizzare questa applicazione senza alcuna conoscenza delle tecniche di machine learning. 

Quando si cerca il miglior software di text mining, è essenziale concentrarsi sul costo e sulla funzionalità e su quali altre caratteristiche offre.

Conclusioni: inizia a usare un tool di Text Mining e risparmia tempo sul data gathering

Un content writer può impiegare ore per ricercare l’industria, le parole chiave e gli argomenti rilevanti per il business per cui sta scrivendo. 

Grazie all’intelligenza artificiale, è possibile trovare facilmente tutte queste informazioni con un solo clic con uno strumento di text-mining. 

Se unito ad algoritmi più intelligenti e sofisticati, il software di text mining mostra la sua potenza: estrae i dati, genera riassunti, fornisce l’analisi del sentimento, e altro ancora.

Farà risparmiare tempo e ti permetterà di concentrarti su ciò che ti riesce meglio: la creatività e le emozioni.

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