Automatyczna kategoryzacja wypowiedzi, ręczna klasyfikacja opinii

Automatyczne tagowanie tekstu oraz analiza sentymentu i emocji to kluczowe komponenty, które pozwalają na zrozumienie i interpretację danych tekstowych. Platformy takie jak Yourcx.io wykorzystują zaawansowane technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP) i sztuczną inteligencję (AI) do analizy i klasyfikacji opinii oraz nastrojów wyrażanych przez użytkowników w tekście.

Podstawy automatycznej kategoryzacji wypowiedzi

Dane tekstowe z pytań otwartych w ankietach lub innego rodzaju feedbacku są trudne oraz czasochłonne do analizy, przez co bywają ignorowane. Odpowiedzi otwarte są wyjątkowo ważne, ponieważ nie ograniczają respondentów do z góry ustalonego zestawu odpowiedzi. Gdy zbiory danych są duże, ręczne kodowanie wszystkich wypowiedzi jest żmudne i bardzo kosztowne. W odpowiedzi na to wyzwanie proponujemy korzystanie z zaawansowanych algorytmów automatycznej klasyfikacji tekstu, która jeszcze nigdy nie była tak wydajna, trafna oraz przydatna w użyciu. A zaoszczędzony czas badacze mogą przeznaczyć chociażby na dogłębną analizę i wyciąganie wniosków.

Zasady działania algorytmów

Automatyczna kategoryzacja wypowiedzi otwartych to proces, w którym systemy komputerowe klasyfikują teksty na podstawie ich treści według ustalonych wcześniej kategorii bądź samodzielnie odkrywają kategorie. Oto kilka kluczowych elementów tego procesu:

1. Przygotowanie danych: Pierwszym krokiem jest zebranie i przygotowanie danych tekstowych, które będą używane do nauki modelu. Teksty muszą być odpowiednio przetworzone, co może obejmować czynności takie jak usunięcie znaków specjalnych, tokenizacja (podział tekstu na mniejsze jednostki, np. słowa), usuwanie słów o małej wartości informacyjnej (tzw. stopwords) czy stemizacja (sprowadzanie słów do ich formy podstawowej).

2. Wybór cech: Ważnym elementem jest wybór cech tekstu, które będą używane do trenowania modelu. Cechy mogą obejmować różne aspekty tekstu, takie jak częstość występowania określonych słów, długość zdania, struktura gramatyczna, a także zaawansowane metody oparte na semantyce, takie jak embeddingi słów.

3. Modelowanie: Do kategoryzacji tekstów stosuje się różnorodne modele uczenia maszynowego, zarówno klasyczne, jak i oparte na głębokim uczeniu. Popularne algorytmy to na przykład naiwny klasyfikator Bayesa, support vector machines (SVM), sieci neuronowe, czy algorytmy oparte na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) takie jak BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

4. Trenowanie i walidacja modelu: Model jest trenowany na danych, które zostały odpowiednio oznakowane według kategorii. Po wytrenowaniu model jest testowany, aby ocenić jego skuteczność. Do oceny modeli często stosuje się takie miary jak dokładność, precyzja, pełność oraz miara F1.

5. Implementacja i ulepszanie: Po wytrenowaniu i walidacji, model jest gotowy do użycia w praktycznych aplikacjach. Należy jednak pamiętać o ciągłym monitorowaniu wydajności modelu i dostosowywaniu go, na przykład poprzez ponowne trenowanie z nowymi danymi lub dostosowywanie cech, aby poprawić jego dokładność i skuteczność.

Krótko mówiąc algorytmy automatycznej kategoryzacji wypowiedzi działają na zasadzie przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) oraz uczenia maszynowego. System analizuje dany tekst pod kątem słów kluczowych, kontekstu oraz fraz korzystając z zaawansowanych modeli językowych, dzięki czemu precyzyjnie klasyfikuje odpowiedzi do kategorii - zarówno predefiniowanych jak i tworząc odpowiednie tematy.

Proces ten odbywa się automatycznie i w czasie rzeczywistym, dla każdego języka z osobna (system posiada możliwości pracy w różnych językach). Ponadto, platforma YourCX przeprowadza klasyfikację tekstu przy wykorzystaniu własnych dużych modeli językowych bez korzystania z zewnętrznych zasobów, co gwarantuje bezpieczeństwo danych i chroni przed możliwością wycieku wrażliwych informacji do sieci.

Korzyści z automatyzacji kategoryzacji

Automatyczna kategoryzacja odpowiedzi otwartych może przynieść firmom wiele korzyści, zarówno w kwestii efektywności operacyjnej, jak i w zakresie lepszego zrozumienia klientów oraz optymalizacji procesów biznesowych.

Zwiększenie efektywności: Automatyzacja procesu klasyfikacji tekstu znacznie przyspiesza przetwarzanie dużych ilości danych tekstowych, eliminując potrzebę ręcznego przeglądania i klasyfikowania treści przez pracowników. Dzięki temu zasoby ludzkie mogą być lepiej wykorzystane do zadań wymagających specjalistycznej wiedzy lub kreatywności. Kategoryzacja tekstu możliwa jest dosłownie w ciągu kilku minut od momentu pojawienia się danej wypowiedzi.

Poprawa obsługi klienta: Szybka i precyzyjna kategoryzacja odpowiedzi klientów pozwala na efektywniejsze reagowanie na ich potrzeby i zapytania. Systemy mogą automatycznie przekazywać zgłoszenia do odpowiednich działów lub osób, co skraca czas odpowiedzi i zwiększa satysfakcję klientów.

Lepsze zrozumienie danych: Kategoryzacja tekstów umożliwia głębszą analizę danych zgromadzonych od użytkowników, takich jak opinie, recenzje, czy odpowiedzi w ankietach. Firmy mogą lepiej zrozumieć preferencje, oczekiwania oraz problemy swoich klientów, co przekłada się na możliwość dostosowania produktów, usług oraz strategii marketingowych.

Wykrywanie trendów i wzorców: Automatyczne klasyfikowanie tekstów pozwala na szybkie identyfikowanie nowych trendów rynkowych oraz wzorców w zachowaniach klientów. Dzięki temu firmy mogą proaktywnie reagować na zmieniające się warunki rynkowe i optymalizować swoje strategie w odpowiednim czasie.

Redukcja kosztów: Automatyzacja kategoryzacji tekstów może znacząco obniżyć koszty związane z zarządzaniem danymi i obsługą klienta. Redukcja czasu pracy potrzebnego do manualnego przetwarzania danych pozwala na obniżenie kosztów operacyjnych.

Zwiększenie precyzji danych: Systemy kategoryzacji mogą zapewnić większą spójność i precyzję w klasyfikacji danych, co jest trudne do osiągnięcia w procesach manualnych ze względu na subiektywną interpretację odpowiedzi przez różnych pracowników.

Umożliwienie personalizacji: Zrozumienie kategorii i tematów dominujących w odpowiedziach klientów umożliwia tworzenie bardziej spersonalizowanych doświadczeń i ofert, które są lepiej dostosowane do indywidualnych potrzeb i preferencji użytkowników.

Automatyczna kategoryzacja odpowiedzi otwartych to narzędzie, które umożliwia firmom wykorzystanie pełnego potencjału dostępnych danych tekstowych, prowadząc do lepszego zrozumienia rynku i optymalizacji procesów w różnych działach organizacji.

Analiza sentymentu vs analiza emocji

Automatyczne wykrywanie wiązek tematycznych to ważny element, ale równie istotne jest zrozumienie sentymentu klientów względem tych tematów. Algorytmy YourCX umożliwiają dokładną analizę tonu i emocji zawartych w wypowiedziach, co pozwala na szybką i precyzyjną ocenę, czy opinie są pozytywne, negatywne, czy neutralne. Dzięki możliwości rozpoznawania 8 podstawowych emocji, takich jak radość, złość czy smutek oraz ich pochodnych uzyskujemy głębszy wgląd w to, co klienci naprawdę myślą i czują. Ta funkcjonalność pozwala lepiej zrozumieć niewypowiedziane potrzeby lub obawy respondentów.

Platforma Yourcx.io jako narzędzie analityczne

Yourcx.io wyróżnia się na rynku dzięki zaawansowanym funkcjom automatycznej analizy tekstu, w tym kategoryzacji wypowiedzi oraz analizie sentymentu i emocji. Prawdziwym game changerem w analizie feedbacku klientów jest jednoczesne wykorzystanie kategoryzacji tekstu oraz nadanie im odpowiednich sentymentów. System YourCX analizując w tym przypadku opinie z Google Maps oprócz skategoryzowania odpowiedzi w konkretne predefiniowane tematy wykrył nastawienie konsumentów do danych kategorii.

Kategoryzacja wypowiedzi w YourCX

Platforma YourCX zapewnia wiele mechanizmów do klasyfikacji tekstu, są to zarówno mechanizmy w pełni automatyczne samodzielnie odkrywające istotne klastry wypowiedzi, jak też mechanizmy ze wspomaganiem ze strony człowieka. Istnieje możliwość wskazania istotnych obszarów, które automaty powinny znaleźć i dopasować do nich wypowiedzi, jeśli tylko ma to sens logiczny.

Platforma także wspiera w każdym aspekcie kategoryzacji ręcznej. Bywają sytuacje, kiedy firma od lat prowadziła kategoryzację ręczną wypowiedzi. Platforma zapewnia mechanizmy do szybkiej ręcznej kategoryzacji wypowiedzi z możliwością przypisania wielu kategorii, jak też nauki własnych modeli językowych na bazie skategoryzowanych wypowiedzi. Wbudowane mechanizmy analizy jakości kategoryzacji od razu wskazują, w których kategoriach występują problemy nachodzenia na inne kategorie, co jest istotne w przypadku wielokategoryzacyjnego procesu uczenia modeli językowych. Dzięki tym mechanizmom możliwe jest wdrożenie dopasowanego do potrzeb modelu kategoryzacyjnego w ciągu kilkunastu godzin.

Integracja z innymi systemami

Poprzez elastyczne API YourCX umożliwia integrację z różnymi systemami do analizy danych, w tym z CRM, bazami danych czy narzędziami do marketingu cyfrowego, co pozwala na pełniejsze wykorzystanie zebranych informacji, które mogą być agregowane i analizowane w jednym miejscu. Platforma YourCX pozwala na pełną wymianę danych w obie strony - zarówno na import dowolnej ilości wypowiedzi uzyskanych w badaniach zewnętrznych jak i eksport kategorii oraz sentymentów. Zapewnia to kompleksowy obraz działań związanych z doświadczeniami i opiniami klientów. Takie możliwości integracji pozwalają na efektywniejsze zarządzanie danymi oraz lepszą koordynację działań marketingowych i serwisowych.

Przykładowo chcąc być na bieżąco z analizą sentymentu w konkretnych kategoriach można przeanalizować każdą z kategorii pod kątem emocji. Poniżej przedstawiono nastawienie konsumentów w stosunku do obsługi klienta na przestrzeni miesięcy.

Posiadając wskaźniki z innych badań oraz wiedzę wewnętrzną firmy można przeanalizować bardzo dokładnie co wpływa na pozytywne nastawienie w maju, a co spowodowało szczególnie negatywne emocje we wrześniu. Dzięki dokładnej analizie opinii wyrażanych przez klientów firma może skutecznie wyeliminować zachowania obsługi klienta, które są szkodliwe według konsumentów oraz wzmocnić te pozytywnie oceniane.

Korzyści dla firm

Dzięki automatycznej kategoryzacji tekstu oraz analizie sentymentu i emocji firma może usprawnić działania wielu działów:

• Marketing i sprzedaż: Lepsze zrozumienie emocji klientów pozwala na tworzenie bardziej angażujących i efektywnych kampanii marketingowych oraz personalizację oferty.

• Zarządzanie produktem: Feedback od klientów jest kluczowy dla rozwoju i udoskonalania produktów.

• Obsługa Klienta: Wykorzystanie analizy sentymentów pozwala na szybsze identyfikowanie problematycznych tematów i proaktywne rozwiązywanie problemów klientów.

• Zarządzanie zasobami ludzkimi: Analiza odpowiedzi pracowników pomaga w identyfikacji problemów organizacyjnych i wpływa na rozwój kultury firmy.

• Finanse: Automatyczna analiza wypowiedzi klientów jest znacznie szybsza, a przede wszystkim tańsze niż ręczna analiza przez wykwalifikowanych badaczy co skutkuje dodatkowymi zasobami dla firmy (zarówno czasowymi jak i finansowymi).

Przykłady wykorzystania w konkretnych branżach

Bankowość i usługi finansowe

Wyzwanie: Bank starał się zrozumieć opinie i emocje swoich klientów na temat swoich usług online, które były często omawiane w mediach społecznościowych i na forach internetowych. Analiza tych danych była kluczowa dla identyfikacji problemów użytkowników, ale ich objętość była zbyt duża, aby przetwarzać je manualnie.

Rozwiązanie: Bank zaimplementował systemy automatycznej kategoryzacji i analizy sentymentów, które pozwoliły na segregację wypowiedzi na temat konkretnych usług (np. bankowość internetowa, kredyty, obsługa klienta). System analizował jak emocje wpływają na oceny, co pozwoliło na wyłapanie kategorii, w których najczęściej wykryto strach, smutek czy wstręt.

Rezultaty: Dzięki automatycznej analizie, bank szybko identyfikował i reagował na negatywne komentarze, poprawiając swoje usługi online oraz zwiększając ogólną satysfakcję klientów. Ponadto, analiza emocji pomogła w precyzyjnym dostosowaniu komunikacji marketingowej do nastrojów klientów, co zwiększało ich zaangażowanie i lojalność.

Retail, sklep internetowy

Wyzwanie: Codziennie sklep odbierał setki opinii klientów, które napływały przez różne kanały: stronę internetową, media społecznościowe oraz platformy z recenzjami. Firma miała problem z szybkim przetwarzaniem i analizą tych informacji, co prowadziło do opóźnień w reagowaniu na potrzeby klientów i utrudniało wykrywanie obszarów wymagających poprawy.

Rozwiązanie: Implementacja automatycznej kategoryzacji tekstu umożliwiła szybką i dokładną analizę zgromadzonych opinii oraz pozwoliła na bardziej dynamiczne reagowanie na nie. To rozwiązanie pozwoliło firmie na łatwe identyfikowanie najczęściej pojawiających się tematów i problemów, a także na zrozumienie sentymentów klientów w stosunku do poszczególnych produktów, co umożliwiło rozszerzenie oferty o marki, które cieszyły się szczególną aprobatą.

Rezultaty: Dzięki wprowadzonym zmianom sklep zyskał na jakości obsługi klienta, reagując błyskawicznie na negatywne komentarze i wykorzystując zebrane informacje do doskonalenia swojego asortymentu oraz strategii marketingowych.

Branża turystyczna, sieć hoteli

Wyzwanie: Sieć hoteli musiała monitorować i analizować opinie gości zamieszczane na różnych portalach rezerwacyjnych i turystycznych, aby zrozumieć oczekiwania klientów i identyfikować obszary do poprawy w swojej ofercie.

Rozwiązanie: Automatyczna klasyfikacja tekstu oraz badanie emocji zapewniły skuteczną i szybką analizę recenzji i opinii pozostawionych przez klientów na różnych platformach (na stronie internetowej,  na portalach turystycznych, w mediach społecznościowych oraz różnego rodzaju forach). Narzędzie klasyfikowało recenzje według tematów takich jak czystość, obsługa klienta, lokalizacja i udogodnienia.

Rezultaty: Sieć hoteli poprawiła jakość swoich usług w odpowiedzi na zgłoszone przez gości problemy, co z kolei prowadziło do wzrostu pozytywnych ocen i lepszej widoczności w serwisach turystycznych. Analiza emocji pozwoliła także na bardziej personalizowane podejście do gości, zwiększając ich zadowolenie i lojalność.

Energetyka, dostawca energii

Wyzwanie: Firma energetyczna napotykała trudności w identyfikacji i reagowaniu na zmartwienia klientów odnośnie do przerw w dostawie energii, które były często omawiane w rozmowach telefonicznych i e-mailach.

Rozwiązanie: Implementacja automatycznej kategoryzacji pozwoliła na segmentację wiadomości klientów według tematów takich jak przerwy w dostawie energii, obsługa klienta i rozliczenia. System analizy sentymentów i emocji dodatkowo oceniał poziom niezadowolenia lub stresu w komunikacji, umożliwiając firmie priorytetowe traktowanie najbardziej pilnych przypadków.

Rezultaty: Firma mogła szybciej reagować na przerwy w dostawie i inne problemy, co znacząco podnosiło satysfakcję klientów. Analiza emocji pomagała również w optymalizacji komunikatów wysyłanych do klientów, sprawiając, że były one bardziej empatyczne i lepiej odbierane w sytuacjach kryzysowych.

Aspekty prawne przetwarzania danych

Automatyczna kategoryzacja wypowiedzi oraz analiza sentymentu i emocji wymaga szczególnej uwagi do regulacji prawnych. Zapewnienie ochrony prywatności i dostosowanie algorytmów do aktualnych standardów etycznych są kluczowe dla legalności i akceptowalności społecznej takich technologii.

W YourCX bezpieczeństwo oraz poufność danych to bardzo istotne aspekty na każdym etapie przetwarzania danych, dlatego wszelkie wypowiedzi z badań analizowane są poprzez własne mechanizmy przetwarzania wypowiedzi oraz text mining. Tylko takie podejście, nie pozwalające na nie udostępnianiu danych na zewnątrz sprawia, że dane są bezpieczne.

Podsumowanie

Automatyczna analiza otwartych odpowiedzi to nie tylko technologia jutra – już dziś rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy gromadzą i analizują nieustrukturyzowane dane. Umożliwia im szybką, skuteczną i skalowalną analizę dużych wolumenów informacji, dostarczając kluczowych insightów, które mogą być wykorzystane na wielu poziomach zarządzania.