Las 5 mejores aplicaciones de análisis de texto para empresas
El mercado mundial de la analítica de texto se proyecta alcanzar los 29.42 mil millones de dólares para el año 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 17.8% desde 2021 hasta 2030, según Allied Market Research.
La analítica de texto identifica tendencias, temas y patrones analizando textos escritos y verbales. Ayuda a las empresas a interactuar mejor con sus clientes y ha demostrado ser un ahorro de tiempo en sectores empresariales donde analizar grandes volúmenes de información escrita y hablada es crucial.
Al mismo tiempo, muchas empresas están aún analizando la mejor forma de utilizar la analítica de texto.
Los 5 mejores casos de uso para la analítica de texto
Análisis de sentimiento de los clientes
Los centros de llamadas y los departamentos de atención al cliente están utilizando la analítica de voz para analizar los intercambios verbales entre los clientes y los agentes. La analítica utiliza el procesamiento del lenguaje natural para analizar las palabras habladas entre los agentes y los clientes. Los algoritmos de análisis también analizan las entonaciones e inflexiones de las voces de los clientes, lo cual transmite el sentimiento.
Esto ayuda a las empresas a identificar a los clientes que están en peligro de abandonar, ya que el analizador de texto está programado para detectar emociones como la felicidad o la ira.
Las empresas aplican el análisis de texto a través de la palabra escrita analizando publicaciones en redes sociales como Twitter, blogs y foros en línea.
Vale la pena invertir en minería de datosEl análisis de estas publicaciones en redes sociales puede dar a las empresas un indicativo temprano sobre si un producto o una promoción de productos reciente está siendo bien recibida, y si los clientes están satisfechos con la empresa y sus productos y servicios.
Las empresas utilizan esta retroalimentación para mejorar sus productos, posicionar de manera óptima sus campañas de marketing y llegar a los clientes que consideran desencantados. Estos esfuerzos contribuyen a la generación de ingresos a la vez que reducen la pérdida de clientes.
Descubrimiento legal
No hace mucho tiempo, los despachos de abogados contrataban personal temporal para revisar miles de documentos e identificar términos clave relacionados con litigios, que los abogados podrían luego utilizar en la construcción de sus casos. Este proceso era lento, costoso y prolongado.
La analítica de texto cambió todo eso.
Hoy en día, un programa de análisis de texto puede analizar miles de correos electrónicos y documentos en dos o tres días, devolviendo un conjunto de información que contiene los temas y términos relevantes para el caso, al mismo tiempo que elimina información que no es pertinente.
Investigación académica y científica
Una institución de investigación académica, una empresa de ciencias de la vida o una empresa farmacéutica puede pasar semanas e incluso meses revisando cada artículo de investigación, tesis, experimento, estudio y revista existente en el mundo sobre un tema específico.
Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiereLa mayoría de estas organizaciones utilizan ahora analítica basada en texto para filtrar documentos, grabaciones, etc., que no consideran relevantes para sus búsquedas informativas. Lo hacen para ahorrar tiempo y dinero, y también para acelerar el tiempo de obtención de resultados.
Selección de personal de recursos humanos
Como parte del proceso de contratación corporativa, cada vez más departamentos de recursos humanos están utilizando analítica basada en texto para evaluar a los candidatos basándose en los comentarios que los candidatos han publicado en las redes sociales.
Los recursos humanos utilizan la analítica de texto para reducir el número de solicitantes para un determinado puesto, de manera que se puedan identificar upfront los candidatos que mejor se ajusten. Esto reduce la cantidad de tiempo manual dedicado al proceso de contratación.
Lo que hemos aprendido hasta ahora a partir de los mejores casos de uso
Los mejores casos de uso de la analítica de texto hacen una de dos cosas: reducen la cantidad de trabajo manual requerido para leer y filtrar información que no va a ser relevante para lo que una empresa quiere saber, y ayudan a analizar las comunicaciones verbales y escritas de las personas para que las empresas puedan entender y relacionarse mejor con ellos.
Aunque hay cierto debate sobre si las aplicaciones impulsadas por PNL como el chat en el sitio web o los asistentes telefónicos automatizados son analítica de texto, yo argumentaría que lo son. Puede que no sean las metodologías de informes de analítica de texto más comentadas, pero son partes integrales de los procesos empresariales en tiempo real que solo pueden ser facilitados por la analítica basada en texto.
Para las empresas que aún no tienen un programa activo de analítica de texto, el mejor lugar para comenzar es con los sistemas de chat y teléfono automatizados. Ambos casos de uso ya están en etapas maduras de implementación.
Los 12 errores más comunes al trabajar con el objeto Recordset en AccessEl siguiente paso es ver dónde tiene sentido utilizar otros casos de uso de analítica de texto (por ejemplo, el cribado de documentos). En todos los casos, las empresas de todos los tamaños y sectores industriales deben considerar seriamente la analítica de texto, ya que los negocios todavía se realizan en gran medida a través de la palabra hablada y escrita.
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