Lyt til dine kunder med text analytics

Kommentarer, artikler og anmeldelser bliver ofte set som en del af den kvalitative verden. Men med text analytics kan du analysere store mængder tekst og eksempelvis lytte til kundernes gode og dårlige beskrivelser af din virksomhed.

Administration og analyse af data - fx tekst - er blandt de største forretningspotentialer for virksomheder lige nu. Det handler både om den interne dataadministration, som I kan løse med god arkitektur og transparent forretningslogik. Men det handler også om den data, I ikke kan styre, og som skabes af jeres kunder online hele tiden.

Meget af denne data eksisterer som tekst og kan derfor forekomme vanskelig at overskue. Men der er stort potentiale i at lytte til, hvad kunderne skriver om jeres forretning. Det kan du gøre med text analytics.

Tekst og data

Groft sagt, så findes der to tilgange til analyse. Kvalitativ, og kvantitativ.

Business Intelligence (og alle undergenrer) beskæftiger sig primært med kvantitative metoder, når tal, data, struktur og statistik behandles.

Kvalitativ analyse kan derimod behandle eksempelvis interviews, tekster og observationer og udforske holdninger, intentioner og motivationer med 'bløde metoder' blandt målgruppen.

Internettet er verdens længste tekst

Interviews, eller åbne kommentarer i spørgeskemaer bliver ofte set som en del af den kvalitative verden. Det har afholdt mange fra at bruge kvantitative teknikker til denne type data. Men med de store datamængder, der findes i tekstform, er det i praksis umuligt at benytte kvalitative metoder til at behandle disse data. Samtidig skaber de store datamængder af tekst helt nye muligheder, som muliggøres af kvantitative metoder.

Text analytics: en gylden middelvej

Du kan analysere tekst med kvantitative metoder via text analytics. Det er en samling af lingvistiske og statistiske metoder samt machine learning. Text analytics gør det muligt at modellere, strukturere information og finde mønstre i teksterne.

Føler kunderne for dit brand?

En af disse metoder er er det såkaldte sentiment analysis, som kan oversættes til noget i retning af menings- eller følelsesanalyse. I alt sin enkelthed handler denne gren af text analytics om at bestemme, hvilken følelse der er forbundet med et enkelt ord, en sætning, eller en tekst. Altså, er det overordnede budskab i fx. en artikel overvejende negativt eller overvejende positivt. Den information kan bruges til flere ting, som vi vil se nærmere på nedenfor.

Omtale af dit brand

Inden for de sidste par år er der dukket adskillige værktøjer op, der kan overvåge sociale mediesider eller omtale af virksomhedens brand eller produkter på 3. parts sider. Sentiment analysis kan her bruges til at forstå, hvordan kunderne omtaler jeres brand, uden at skulle trævle igennem kommentarer manuelt.

Dataene kan indsamles ved at 'crawle' og 'scrape' de websites, du vil analysere tekst fra eller til at overvåge specifikke ord/fraser, som I har interesse i. Det kan være kommentarer på jeres Facebookside, eller søgninger blandt nyhedsmedier eller online fora, der omtaler jeres virksomhed.

Der findes kommercielt tilgængelige værktøjer, der kan gøre dette. De betegnes ofte som social listening software. Dog er der også et bredt udvalg af frit tilgængelige hjælpemidler, som kan gøre arbejdet, hvis man har den tekniske forståelse.

Dialog med kunderne - hvor de er

Data kan både bruges til produktudvikling, for at finde ud af hvordan brugerne bruger dine produkter - eller til at spotte nye behov, som din virksomhed kan understøtte med jeres kompetencer og ydelser.

Desuden kan social listening værktøjerne indgå som led i kundeservicedialogen, eller bruges til at undgå at dårlig omtale kommer ud af kontrol og resulterer i en potentiel shitstorm.

Personlige produktanbefalinger

Et af de nyeste områder, hvor sentiment analysis bliver brugt med stor succes, er anmeldelser af produkter eller ydelser. På baggrund af brugerens anmeldelse kan man analysere kommentarerne og udvælge produkter, der skal markedsføres mod netop denne kunde eller dette segment på baggrund af analysen.

Der eksisterer allerede en bred vifte af muligheder for brugen af text analytics, og de kommende år vil vi se et endnu større potentiale - i takt med at machine learning bliver mere udbredt. Selve teknologien vil blive hverdag og dermed mindre interessant i sig selv, mens brugeroplevelsen og forretningspotentialet kommer i fokus.

Kom i gang

Novicell er et digitalt konsulenthus med tekniske, analytiske, strategiske og udførende kompetencer. Mangler I idéen til at udnytte tekstdata, eller har I en idé, men ved ikke, hvordan i skal få indsamlet og behandlet dataene? Så har Novicell kompetencerne.