기업이 시도해야 할 최고의 텍스트 분석 및 마이닝 도구 9가지

이 시대에 살아남기 위해서는 텍스트 분석을 통해 고객 및 기타 이해 관계자에 대한 중요한 데이터를 얻는 것이 필수적입니다.

조직에 대한 정형 및 비정형 데이터가 부족하지 않은 경우 이를 분석하여 의사 결정을 위한 통찰력을 얻을 수 없다면 아무 소용이 없습니다.

여기에서 텍스트 분석 및 마이닝 도구가 작동합니다. 텍스트 분석 소프트웨어는 원시 텍스트 데이터에서 패턴과 추세를 찾고 통계 패턴을 제공할 수 있습니다.

텍스트 분석 도구에 대해 자세히 알아보기 전에 텍스트 분석 기술과 그 용도에 대해 알아보겠습니다.

텍스트 분석 및 마이닝이란 무엇입니까?

텍스트 분석은 원시 텍스트 데이터에서 의미 있는 통찰력을 수집하는 프로세스를 말합니다. 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 고객의 의견과 피드백에서 사용자 감정과 소중한 데이터를 추출하는 것을 의미합니다.

텍스트 분석은 텍스트 추출, 식별, 범주화, 구문 분석, 엔터티 관계 모델링 및 클러스터링을 포함하는 작업을 의미하는 데 사용되는 포괄적인 용어입니다.

데이터 분석과 데이터 마이닝은 다양한 연구 흐름에서 나왔지만 오늘날에는 이 두 용어가 다양한 통계적 접근 방식을 사용하여 데이터를 수집하는 것을 의미하기 때문에 서로 바꿔서 사용하고 있습니다.

텍스트 분석은 자유 형식 텍스트에서 감정을 식별하여 고객 피드백에 대한 정성적 통찰력을 제공합니다. 반면에 구조화된 데이터에서 정보를 수집하기 위해 텍스트 마이닝에서 기계 학습 및 NLP 기술을 사용하는 것을 볼 수 있습니다.

텍스트 분석 및 마이닝 소프트웨어의 사용 사례

다음과 같은 경우에 텍스트 분석 도구를 사용할 수 있습니다.

1. 대용량 문서의 빠른 해석

이러한 도구는 일반적으로 이메일, 채팅, 소셜 피드, 메시지 및 리뷰와 같은 문서에서 구조화되지 않은 데이터를 해석하는 데 사용됩니다. 수동 분석은 많은 양의 문서를 처리하는 데 몇 달이 걸릴 수 있지만 텍스트 분석 소프트웨어는 한 시간 안에 처리할 수 있습니다.

2. 실시간 고객 리뷰 모니터

고객 의견과 리뷰는 인터넷 어디에서나 나타날 수 있습니다. 텍스트 분석 소프트웨어는 피드백을 연중무휴 24시간 모니터링하고 부정적인 리뷰 및 게시물에 대해 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

3. 직원 피드백 이해하기

기업은 또한 직원 피드백을 확인하고 그들의 고충을 이해함으로써 조직 전략을 개선하기 위해 텍스트 마이닝 도구를 사용합니다.

최고의 텍스트 분석 도구 목록을 살펴보십시오.

아마존 이해

Amazon Comprehend는 마이닝 및 분석을 통해 문서에서 귀중한 통찰력을 도출할 수 있는 텍스트 분석 도구입니다. 기계 학습 기술을 사용하여 텍스트에서 귀중한 정보와 연결을 찾아냅니다.

이 플랫폼의 주요 속성 중 일부는 언어 감지, 키워드 추출, 감정 분석, 주제 모델링 및 구문 분석입니다. 문서, 제품 리뷰, 고객 지원 티켓, 이메일 및 소셜 플랫폼을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

이 플랫폼을 사용하면 문서 처리 워크플로가 간단해집니다. 개인 식별 정보를 통해 문서에 대한 액세스를 강력하게 규제합니다.

이 도구를 실행하는 것은 매우 쉽습니다. 이전 경험이 없어도 몇 분 안에 사용할 수 있습니다. 다양한 AWS 서비스를 사용하는 조직은 이 도구를 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다.

어간 형성 모음

고객 지향적인 기업이라면 고객 피드백과 지원 데이터를 분석하는 것이 중요합니다. Thematic은 고객 피드백을 연결하고 이해하기 위한 중앙 및 협업 공간을 용이하게 하는 텍스트 분석 소프트웨어입니다.

거의 실시간으로 피드백 값을 확인하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 도구의 텍스트 처리 AI를 사용하여 빠르게 성장하는 회사는 고객 피드백 데이터에서 반복되는 주제와 주제를 찾을 수 있습니다.

Thematic은 최첨단 감정 분석 기술을 사용하여 구조화되지 않은 고객 피드백을 가치 있는 통찰력으로 변환합니다.

이 외에도 소프트웨어는 데이터가 메트릭에 미치는 영향을 분석하고 쉬운 인포그래픽을 통해 분석 보고서를 제공합니다.

SurveyMonkey, Discourse, Zendesk, Trustpilot 및 Medallia와 같은 인기 있는 고객 설문조사 및 지원 애플리케이션과의 원클릭 통합을 지원하여 온라인 리뷰, 지원 채팅 및 설문조사에서 데이터를 수집합니다.

구글 클라우드

Google Cloud NLP는 Google Cloud Storage 호환 서비스를 찾고 있는 기업에 이상적인 텍스트 분석 플랫폼입니다. 또한 Google Workspace 앱과의 통합도 지원합니다.

이 도구는 Google 기계 학습 기술을 사용하여 원시 텍스트에서 통찰력을 도출합니다. 조직은 콘텐츠 분류, 감정 분석, 엔터티 추출 및 구문 분석에 사용할 수 있습니다.

엔티티 분석을 통해 이 소프트웨어로 채팅, 이메일 및 소셜 미디어 게시물과 같은 문서에서 필드를 찾고 레이블을 지정할 수 있습니다. 또한 감정 분석을 통해 고객의 의견을 이해할 수 있습니다.

통찰력 추출 외에도 앱은 텍스트 분석 및 저장과 같은 기능도 제공합니다. 또한 사용자 지정 엔터티 추출을 사용하여 문서 내에서 도메인별 엔터티를 찾을 수도 있습니다.

채터밀

Chattermill은 인공 지능을 사용하여 회사의 성장과 고객 충성도를 보장하는 텍스트 분석 도구입니다. 다양한 피드백 및 고객 상호 작용 소스에서 데이터를 사용하기 쉬운 하나의 협업 플랫폼으로 수집합니다.

이를 위해 Chattermill은 Trustpilot, Typeform, Google Play, App Store, SurveyMonkey, Slack, Ask Nicely, Survey Gizmo, Reviews.io, Zendesk 및 더 많은 앱과의 통합을 지원합니다.

테마 및 감성 AI를 사용하여 제품 및 브랜드에 대한 고객 감성을 이해하는 동시에 반복되는 주제의 이유를 찾습니다. 신호 분석 후 수익을 창출하고 모든 접점에서 오는 고객을 유지하는 방법을 완벽하게 식별 및 예측할 수 있습니다.

기업은 이 도구를 사용하여 영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 러시아어, 아랍어 및 북경어를 포함한 모든 주요 언어로 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.

보이언트 도구

Voyant 도구는 주로 인문학 스트림의 연구원들 사이에서 인기가 있습니다. 그러나 웹 사이트 텍스트 분석 도구로 사용할 수도 있습니다. 이 플랫폼은 인터페이스가 쉽고 다양한 분석 작업을 수행합니다.

그 기능을 활용하여 웹사이트 분석에서 나오는 데이터를 시각화할 수 있습니다. 그러나 심층적인 텍스트 분석에는 사용할 수 없습니다.

원숭이학습

기존 도구와 쉽게 통합할 수 있는 고도로 사용자 정의 가능한 SaaS 텍스트 분석 소프트웨어를 사용하시겠습니까? 그렇다면 MonkeyLearn은 정량적 콘텐츠 분석을 위한 플랫폼이 되어야 합니다.

텍스트 문서, 온라인 리뷰, 설문 조사 응답, 고객 피드백 및 소셜 미디어 대화를 포함하여 모든 유형의 비정형 텍스트 데이터를 분석할 수 있는 강력한 텍스트 마이닝 소프트웨어입니다.

정교한 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리(NLP) 덕분에 이 플랫폼은 정확한 텍스트 분석을 제공합니다.

텍스트 마이닝에 MonkeyLearn을 사용하는 경우 Google Sheets, Microsoft Excel, Zendesk, Google Forms, Airtable, HelpScout 및 Zapier와 같은 앱과 통합할 수 있습니다.

이 웹 기반 소프트웨어에는 감정 분석, 키워드 추출, NPS 피드백 분석 및 이메일 응답 분류와 같은 유용한 속성이 함께 제공됩니다.

키텍스트

다양한 소스의 비정형 데이터를 분석하기 위해 고객 경험 도구를 선택할 때 Keatext가 적합한 도구입니다. 비영리 단체나 대학의 일원이라면 무료 버전도 제공합니다.

분석할 소셜 미디어 대화, 이메일 또는 설문 조사가 있더라도 이 클라우드 기반 텍스트 분석 소프트웨어는 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 효과적으로 수행할 수 있습니다.

이제 데이터를 수동으로 분석하는 지루한 작업을 없애고 고객 경험을 향상시키려면 Keatext가 주의를 기울일 부분을 알려줍니다.

위에서 언급한 기능 외에도 이 도구를 사용하면 여러 언어로 피드백을 수집하고 다양한 방식으로 데이터를 시각화할 수 있습니다.

단어 통계

많은 양의 비정형 정보를 매우 정확하게 처리할 수 있는 텍스트 분석 소프트웨어를 찾고 계십니까? 간단하고 유연한 텍스트 분석 도구인 WordStat을 사용하십시오.

분당 2,500만 단어를 처리하여 주제를 추출하고 패턴을 식별할 수 있습니다. 문서 마이닝을 통해 주제와 트렌드를 빠르게 추출하고 정확한 정량적 콘텐츠 분석을 수행합니다.

또한 이를 사용하여 개방형 응답을 분석하고, 비즈니스 인텔리전스 데이터를 생성하고, 뉴스 보도를 조사하고, 사기를 감지할 수 있습니다.

또한 다른 다른 도구와도 호환됩니다. 통합을 통해 이들을 함께 사용하면 텍스트를 분석하고 숫자 및 범주 데이터와 관련시키는 측면에서 최고의 유연성을 누릴 수 있습니다.

RapidMiner

데이터가 숫자와 숫자만을 의미한다고 생각한다면 RapidMiner가 당신의 생각이 틀렸음을 증명해 드립니다. 모델 배포 및 작업을 수행할 수 있는 고급 텍스트 마이닝 도구입니다. 인공 지능을 사용하여 텍스트 분석 및 텍스트 분석을 수행하여 비즈니스에 도움이 되는 통찰력을 수집합니다.

질적 및 텍스트 콘텐츠에서 얻을 수 있는 이러한 통찰력은 제품 개발, 마케팅 및 위험 관리를 포함한 다양한 부문에서 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

원시 텍스트의 풍부한 소스 중 일부는 온라인 리뷰, 특허 출원, 연구 저널, 소셜 미디어, 콜 센터 전사 및 청구 양식입니다.

RapidMiner는 귀사의 제품과 서비스에 대한 고객의 태도를 알려주므로 귀사의 비즈니스가 조직적 사명을 달성하기 위해 앞으로 나아갈 수 있습니다.

결론

텍스트 분석 도구는 이메일, 소셜 플랫폼, 온라인 리뷰 및 대용량 온라인 문서의 텍스트 데이터를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 또한 이러한 앱을 사용하여 대중의 감성과 브랜드 또는 제품에 대한 인식에 대한 정확한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

텍스트 마이닝 소프트웨어에서 수집한 통찰력은 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 필수적이기 때문에 점점 더 많은 조직에서 이에 관심을 갖고 있습니다.

키워드 추출, 감정 분석 또는 엔터티 추출 수행 여부에 관계없이 시장에서 이러한 작업을 위한 다양한 텍스트 분석 도구를 찾을 수 있습니다.

이 기사에서는 텍스트 분석 및 마이닝 소프트웨어 산업의 최고의 텍스트 분석 도구에 대해 논의했습니다. 요구 사항에 따라 목록에서 하나 이상을 선택할 수 있습니다.

자신의 텍스트 분석 소프트웨어를 구축하려는 경우 이러한 로우 코드 또는 코드 없는 플랫폼을 사용해 볼 수 있습니다.