Text Analytics
Metin Analizleri
Yapılandırılmamış metin geri bildiriminden anlamlı içgörüler çıkarma süreci.
Kategori
Analitik ve İçgörüler
Detaylı Tanım
Metin analizleri (metin madenciliği olarak da bilinir), yapılandırılmamış metin verisini analiz ederek anlamlı kalıplar, temalar ve içgörüler çıkarma sürecidir. Müşteri geri bildiriminde, binlerce açık uçlu yorumu eyleme geçirilebilir zekaya dönüştürür.
Metin Analizleri Yetenekleri: - Tema Çıkarma: Tartışılan ana konuları belirleme - Duygu Analizi: Duygusal tonu belirleme - Varlık Tanıma: Ürünler, kişiler, lokasyonların bahislerini çıkarma - Anahtar Kelime Çıkarma: Sık kullanılan terimleri bulma - Konu Modelleme: İlgili geri bildirimi otomatik gruplama - Trend Analizi: Temaların zaman içinde nasıl değiştiğini izleme
Pratik Örnekler
E-ticaret sitesi 10.000 müşteri yorumunu AI'a verir. Sistem otomatik olarak en sık geçen temaları bulur: "hızlı teslimat" (2.500 kez), "fiyat-performans" (1.800 kez), "ambalaj sorunu" (900 kez).
Havayolu şirketi uçuş sonrası anketlerini analiz eder. AI, "koltuk mesafesi" temasının son 3 ayda %40 arttığını tespit eder. Bu, yeni uçak konfigürasyonuyla ilgili bir uyarıdır.
Banka 50.000 şikayeti analiz eder. Metin analitiği "mobil uygulama çöküyor" ifadesinin belirli telefon modellerinde yoğunlaştığını bulur. IT ekibi hedefe odaklanır.
Yaygın Kullanım Alanları
İlişkili Terimler
Sentiment Analysis
Duygu Analizi
Geri bildirimin olumlu, olumsuz veya nötr olduğunu belirlemek için metni AI ile analiz etme.
Theme Analysis
Tema Analizi
Müşteri geri bildirimini yinelenen konular ve kalıplara kategorize etme.
Verbatim Feedback
Kelimesi Kelimesine Geri Bildirim
Açık uçlu anket sorularıyla yakalanan birebir müşteri yorumları.
AI-Powered Analysis
Yapay Zeka Destekli Analiz
Müşteri geri bildirimini otomatik analiz etmek ve içgörü çıkarmak için yapay zeka kullanımı.