什么是文本分析？联络中心如何利用文本分析

对客户观点、期望和要求的宝贵见解比比皆是。公司只需要知道去哪里寻找。

值得庆幸的是，文本分析可以帮助收集非结构化文本信息并将其转化为有意义的、可操作的见解。

通过文本分析，企业可以更好地了解客户的旅程，并告知干预措施以推动未来增长。

什么是文本分析？

文本分析将自然语言处理 (NLP)、机器学习和各种其他技术结合到一个系统中，能够从“非结构化”文本中提取见解。

非结构化文本是未经格式化以供分析的任何文本，例如通话记录、电子邮件或实时聊天对话。

通常，专家将各种文本分析分为不同的组，包括：

描述性分析：这种形式的分析从非结构化文本中收集数据以洞察趋势。因此，企业可以更广泛地了解客户旅程，尤其是与数据可视化工具配合使用时。
预测分析： 通过对历史信息的评估，公司可以更好地了解客户的需求和期望。收集的数据越多，对客户的了解越深，企业就越能“预测”未来的趋势和结果。例如，联络中心可以预测客户需求、偏好和情绪变化。
规范分析： 这种类型的文本分析有助于定义应急计划。企业可以利用预测分析并将其转化为未来的实际计划。有些工具甚至带有 AI 算法，可以建议数据驱动的策略和建议的操作。

每种形式的分析在体验管理领域都很常见，与客户之声 (VoC) 和员工之声 (VoE) 计划相结合。

这些程序结合了来自各种来源的书面信息，例如呼叫中心注释、支持票、电子邮件、调查回复、社交媒体帖子和评论。

然后，他们将这些信息输入“分析”系统，该系统可以从提供的数据中得出描述性、预测性和规范性的见解。

为此，文本分析工具通常利用几个不同的过程来提供结果，例如：

为了使用文本分析程序分析文本，大多数公司都从称为“文本挖掘”的过程开始。

文本挖掘使用统计技术从非结构化数据中检索可量化的数据。之后，它会检测主题并对单词和句子进行分类。

因此，公司可以使用文本挖掘算法在大量信息中快速找到模式和趋势。

例如，文本挖掘策略可能有助于检测客户在呼叫联络中心时最常见的问题。

此外，文本挖掘工具可以帮助公司检查报告和抄本是否存在合规或安全风险迹象。

文本分析还可能采用更先进的技术，例如自然语言处理 (NLP)。这种形式的 AI 分析允许技术从自然的人类语言中读取或理解文本。

此外，文本分析中的 NLP 工具可以帮助公司检测消息背后的意图或分析对话记录中的情绪。

在大多数情况下，所有这些工具结合在一起，使公司不仅可以深入了解客户谈论的话题，还可以了解他们谈论这些话题的方式（即积极或消极）。

公司利用文本分析从非结构化数据中生成有意义的见解。通过利用这些，企业可以采取有针对性的行动来改善员工或客户体验。

例如，组织可能会深入研究社交媒体和其他渠道上的员工评论，以找到离职的根本原因，确定座席生命周期内的潜在问题。

或者，它可以识别客户情绪水平特别低的对话趋势，并根据该信息采取行动。

它如何改善客户体验的其他示例包括：

确定流失的原因：文本分析可以查明通常与流失相关的单词和短语。例如，系统可能会将“运输”一词与客户情绪的不利变化联系起来。因此，该公司可能会断定其运输流程存在问题。挖掘额外的文本细节可以帮助显示核心问题是什么。
检查新兴趋势：文本分析使公司能够紧跟新兴趋势。他们可以查看客户和员工最常谈论的共同话题，并检测通信数据中的模式。在开发新产品或改进服务时，这种洞察力有助于做出更好的决策。
解锁新机会：使用文本分析，可以查看哪些策略会带来积极的结果。例如，公司可以跟踪客户是否更有可能对特定的追加销售或交叉销售做出积极回应。如果客户经常抱怨产品或服务评论中缺少某项功能，这会激发新产品设计的灵感。
跟踪品牌意识：营销团队经常分析网络和社交媒体文本，以确定人们是否在积极谈论他们的公司、服务或产品。因此，他们可以量化品牌知名度并跟踪其对增长的影响。此外，它还可以帮助公司衡量在线对其解决方案的看法并寻找趋势。
改进营销和销售活动：通过文本分析，公司可以发现消费者在搜索服务或产品时可能提到的短语和术语。这可以使创建针对性强的营销活动和销售宣传变得更加容易。