企業が試すべき 9 つの最高のテキスト分析およびマイニング ツール
公開: 2022-02-16この時代に企業が存続するためには、テキスト分析を通じて顧客やその他の利害関係者に関する重要なデータを取得することが不可欠です。
組織に関する構造化データと非構造化データが不足していない場合、それらを分析して意思決定のための洞察を得ることができない限り、これらは役に立ちません。
ここで、テキスト分析およびマイニング ツールの出番です。 テキスト分析ソフトウェアは、生のテキスト データからパターンと傾向を特定し、統計パターンを提供します。
テキスト分析ツールについて詳しく説明する前に、テキスト分析テクノロジーとその用途について理解しましょう。
テキスト分析およびマイニングとは
テキスト分析とは、生のテキスト データから意味のある洞察を収集するプロセスを指します。 これは、顧客の意見やフィードバックからユーザーの感情や貴重なデータを抽出して、十分な情報に基づいた意思決定を行うことを意味します。
テキスト分析は、テキスト抽出、識別、分類、解析、エンティティ関係モデリング、およびクラスタリングを含むアクションを意味するために使用される包括的な用語です。
データ分析とデータ マイニングは異なる研究の流れから来ていますが、今日では、これらの用語はどちらもさまざまな統計的アプローチを使用してデータを収集することを指すため、同じ意味で使用されています。
テキスト分析は、自由形式のテキストでセンチメントを特定することにより、顧客フィードバックに関する定性的な洞察を提供します。 一方、テキスト マイニングで機械学習と NLP テクノロジを使用して、構造化データから情報を収集する方法について説明します。
テキスト分析およびマイニング ソフトウェアのユース ケース
テキスト分析ツールは、次の場合に使用されます。
1. 大きな文書を素早く解釈する
これらのツールは通常、電子メール、チャット、ソーシャル フィード、メッセージ、レビューなどのドキュメントから非構造化データを解釈するために使用されます。 手作業による分析では、大量のドキュメントを処理するのに数か月かかる場合がありますが、テキスト分析ソフトウェアは 1 時間で完了します。
2.リアルタイムカスタマーレビューモニター
お客様のコメントやレビューは、インターネット上のどこにでも表示される場合があります。 テキスト分析ソフトウェアは、フィードバックを 24 時間年中無休で監視し、否定的なレビューや投稿に対して必要な措置を講じることができます。
3. 従業員のフィードバックを理解する
企業はまた、テキスト マイニング ツールを使用して、従業員のフィードバックをチェックし、従業員の不満を理解することで、組織戦略を改善します。
最高のテキスト分析ツールのリストをご覧ください。
アマゾン・コンプリヘンド
Amazon Comprehend は、マイニングと分析を通じてドキュメントから貴重な洞察を引き出すことができるテキスト分析ツールです。 機械学習技術を使用して、テキスト内の貴重な情報と関連性を明らかにします。
このプラットフォームの上位の属性には、言語検出、キーワード抽出、感情分析、トピック モデリング、構文分析などがあります。 ドキュメント、製品レビュー、カスタマー サポート チケット、メール、ソーシャル プラットフォームの分析に使用できます。
このプラットフォームを使用すると、ドキュメント処理ワークフローがシンプルになります。 個人を特定できる情報を通じて、ドキュメントへのアクセスを厳しく規制します。
このツールの実行は非常に簡単です。以前の経験がなくても、数分で使い始めることができます。 さまざまな AWS サービスを使用する組織は、このツールをワークフローにシームレスに統合できます。
テーマ別
顧客志向の企業にとって、顧客からのフィードバックとサポート データを分析することは非常に重要です。 Thematic は、顧客からのフィードバックを結び付けて理解するための中央のコラボレーション スペースを促進するテキスト分析ソフトウェアです。
フィードバック値を確認し、貴重な洞察をほぼリアルタイムで得ることができます。 このツールのテキスト処理 AI を使用することで、急速に成長している企業は、顧客のフィードバック データから繰り返されるテーマや主題を見つけることができます。
Thematic は、最先端のセンチメント分析技術を使用して、構造化されていない顧客フィードバックを貴重な洞察に変換します。
これらとは別に、ソフトウェアは指標に対するデータの影響も分析し、分析レポートを簡単なインフォグラフィックで表示します。
これは、SurveyMonkey、Discourse、Zendesk、Trustpilot、Medallia などの一般的な顧客調査およびサポート アプリケーションとのワンクリック統合をサポートし、オンライン レビュー、サポート チャット、および調査からデータを収集します。
Google クラウド
Google Cloud NLP は、Google Cloud Storage と互換性のあるサービスを探している企業にとって理想的なテキスト分析プラットフォームです。 また、Google Workspace アプリとの統合もサポートしています。
このツールは、Google の機械学習技術を使用して生のテキストから洞察を導き出します。 組織は、コンテンツ分類、感情分析、エンティティ抽出、および構文分析に使用できます。
エンティティ分析を通じて、このソフトウェアを使用して、チャット、電子メール、ソーシャル メディアの投稿などのドキュメント内のフィールドを見つけてラベルを付けることができます。 また、感情分析を通じて顧客の意見を理解することもできます。
洞察の抽出に加えて、このアプリはテキストの分析や保存などの機能も提供します。 また、カスタム エンティティ抽出を使用して、ドキュメント内のドメイン固有のエンティティを見つけることもできます。
チャターミル
Chattermill は、人工知能を使用して会社の成長と顧客ロイヤルティを確保するテキスト分析ツールです。 さまざまなフィードバックや顧客とのやり取りのソースからデータを収集し、使いやすいコラボレーション プラットフォームにまとめます。
そのために、Chattermill は、Trustpilot、Typeform、Google Play、App Store、SurveyMonkey、Slack、Ask Nicely、Survey Gizmo、Reviews.io、Zendesk、およびその他多くのアプリとの統合をサポートしています。
テーマとセンチメント AI を使用して、製品とブランドに対する顧客のセンチメントを理解し、繰り返されるトピックの背後にある理由を見つけます。 信号分析の後、収益を促進し、すべてのタッチポイントからの顧客を維持する方法を完全に特定および予測できます。
企業はこのツールを使用して、英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、ロシア語、アラビア語、標準中国語など、すべての主要言語のコンテンツを処理できます。
ボイアントツール
Voyant Tools は、主に人文科学系の研究者の間で人気があります。 ただし、Web サイトのテキスト分析ツールとしても使用できます。 このプラットフォームには簡単なインターフェースがあり、さまざまな分析タスクを実行します。
その機能を利用して、Web サイト分析から得られたデータを視覚化できます。 ただし、詳細なテキスト分析には使用できません。
モンキーラーン
既存のツールと簡単に統合できる高度にカスタマイズ可能な SaaS テキスト分析ソフトウェアを使用しますか? はいの場合、MonkeyLearn は定量的コンテンツ分析の頼りになるプラットフォームになるはずです。
これは、テキスト ドキュメント、オンライン レビュー、アンケートの回答、顧客からのフィードバック、ソーシャル メディアでの会話など、あらゆる種類の非構造化テキスト データを分析できる堅牢なテキスト マイニング ソフトウェアです。
洗練された機械学習アルゴリズムと自然言語処理 (NLP) のおかげで、このプラットフォームは正確なテキスト分析を提供します。
テキスト マイニングに MonkeyLearn を使用すると、Google スプレッドシート、Microsoft Excel、Zendesk、Google フォーム、Airtable、HelpScout、Zapier などのアプリと統合できます。
この Web ベースのソフトウェアには、感情分析、キーワード抽出、NPS フィードバック分析、電子メール応答の分類などの便利な属性が付属しています。
キーテキスト
多数のソースからの非構造化データを分析するためのカスタマー エクスペリエンス ツールの選択に関しては、Keatext が最適です。 非営利団体や大学に所属している場合は、無料バージョンも提供されます。
分析するソーシャル メディアの会話、電子メール、または調査があるかどうかに関係なく、このクラウドベースのテキスト分析ソフトウェアは、機械学習と人工知能を使用して効果的に実行できます。
これで、手動でデータを分析するという面倒な作業から解放され、カスタマー エクスペリエンスを向上させたい場合は、どこに注意を向けるべきかを Keatext に教えてもらうことができます。
上記の機能に加えて、このツールでは、複数の言語でフィードバックを収集し、さまざまな方法でデータを視覚化することもできます.
ワードスタット
大量の非構造化情報を非常に正確に処理できるテキスト分析ソフトウェアをお探しですか? シンプルで柔軟なテキスト分析ツールである WordStat を使用します。
テーマを抽出してパターンを識別するために、毎分 2,500 万語を処理できます。 ドキュメントをマイニングしてテーマと傾向をすばやく抽出し、定量的なコンテンツ分析を正確に実行します。
さらに、これを使用して、自由回答の分析、ビジネス インテリジェンス データの生成、ニュース報道の調査、不正行為の検出を行うことができます。
また、他のさまざまなツールと互換性があります。 統合によってこれらを一緒に使用すると、テキストを分析し、それを数値データやカテゴリ データに関連付けるという点で、最高の柔軟性を享受できます。
ラピッドマイナー
データが数字と数字だけを意味すると思っているなら、RapidMiner はあなたが間違っていることを証明するためにここにいます。 これは、モデルのデプロイと操作を実行できる高度なテキスト マイニング ツールです。 人工知能を使用してテキスト分析とテキスト分析を実行し、ビジネスに役立つ洞察を収集します。
定性的コンテンツやテキスト コンテンツから得られるこれらの洞察は、製品開発、マーケティング、リスク管理など、さまざまな分野での改善に役立ちます。
未加工テキストのエンリッチ ソースには、オンライン レビュー、特許出願、研究ジャーナル、ソーシャル メディア、コール センターの文字起こし、請求フォームなどがあります。
RapidMiner は、製品やサービスに対する顧客の態度を知らせてくれるので、組織の使命を達成するためにビジネスを前進させることができます。
結論
テキスト分析ツールは、電子メール、ソーシャル プラットフォーム、オンライン レビュー、および大規模なオンライン ドキュメントからのテキスト データの分析に役立ちます。 企業はこれらのアプリを使用して、ブランドや製品に対する世間の感覚や認識について正確なアイデアを得ることができます。
テキスト マイニング ソフトウェアから収集された洞察は、より良いビジネス上の意思決定を行うために不可欠であるため、ますます多くの組織がそれに関心を持つようになっています。
キーワードの抽出、センチメントの分析、エンティティの抽出のいずれを行う場合でも、これらのタスク用のさまざまなテキスト分析ツールが市場に出回っています。
この記事では、テキスト分析およびマイニング ソフトウェア業界の最高のテキスト分析ツールのいくつかについて説明しました。 要件に応じて、リストから 1 つ以上を選択できます。
独自のテキスト分析ソフトウェアを構築する場合は、これらのローコードまたはノーコード プラットフォームのいずれかを試してください。