ビッグデータを使用する

テキスト分析は、データの洞察を得るのに役立ちます。では、データが大きなデータの場合はどうなりますか？これは、分析されている非構造化データが大容量、高速、またはその両方であることを意味します。

大きなデータと顧客の声

多くのサービス産業にとって、顧客体験の最適化と顧客保持の向上は支配的な要因です。これらの問題に関わる組織は、

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• お客様からの苦情の主な対象は何ですか？

• 特定のサービスを持つ顧客の満足度はどの程度ですか？

• 顧客の解約につながる最も頻繁な問題は何ですか？

• 潜在的なアップセル機会を提供する主要な顧客セグメントは何ですか？

企業への電子メール、顧客満足度調査、コールセンター・ノート、その他の社内文書などの情報は、顧客の懸念や感情に関する多くの情報を保持しています。テキスト分析は、適時に顧客の不満の原因を特定し解決するのに役立ちます。問題を積極的に解決して顧客との大きな相違点になる前に、ブランドイメージを向上させることができます。

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これは大きなデータの問題ですか？かもね。それは情報の量に依存します。バッチモードで提供される大量の情報があるかもしれません。企業はこのデータを構造化データとマージしたいかもしれません。

大規模データのためのソーシャルメディア分析

顧客や顧客経験管理、ソーシャルメディア分析の声のもう一つの形態は、最近多くの可視性を得ており、実際にテキスト分析市場を推進するのに役立っている。ソーシャルメディア分析では、インターネット上のデータがまとめて収集されます。

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これには、ブログ、マイクロブログ、ニュース記事、オンラインフォーラムのテキストなどからの非構造化テキストが含まれます。この膨大なデータストリームは、テキスト分析を使用して分析され、

• 自分のブランドについて何を言っているのかなどの質問に答えます。

• 彼らは自分のブランドについて何を好きですか？

• 自分のブランドについて何が嫌いですか？

• 私のブランドはどのように私の競合相手と比較していますか？

• 私の顧客はどれくらい忠実ですか？

そして、ソーシャルメディアは、ブランドを懸念しているマーケティング担当者だけではありません。政府はそれを使ってテロリストの会話を探している。保健機関は世界中の公衆衛生上の脅威を特定するためにそれを使用しています。リストは続く。