5 Aplikasi untuk Analisis Teks Perusahaan

Penambangan teks dan analisis teks adalah tambahan yang relatif baru di dunia ilmu data, tetapi mereka sudah memiliki dampak yang luar biasa pada dunia korporat. Karena bisnis mengumpulkan semakin banyak data yang seringkali tidak terstruktur, teknik ini memungkinkan mereka untuk secara efisien mengubah informasi yang mereka simpan menjadi sumber daya yang relevan dan dapat ditindaklanjuti.

Analisis teks dapat memenuhi banyak peran dalam dunia bisnis. Banyak kasus penggunaan terkemuka mencakup kategorisasi dan analisis sentimen. Ini semua tentang mengungkap pola dan pengetahuan dalam data yang berpotensi tidak dapat dipahami.

Sementara analitik dan penambangan teks tetap menjadi teknologi baru, mereka telah membantu bisnis dengan berbagai cara yang mengesankan.

1. Meningkatkan Keamanan Siber

Sangat tidak mungkin menjadi 100% aman terhadap ancaman dunia maya dan pelanggaran data. Ketika perusahaan besar dengan teknologi sebagai pusatnya berjuang untuk mencegah kebocoran dan serangan, bisnis kecil dengan sumber daya yang lebih sedikit bahkan lebih rentan. Dengan lebih dari 2,000 serangan siber setiap hari, perusahaan dengan berbagai ukuran berada dalam risiko.

Namun, analitik teks dapat membantu dalam banyak hal, termasuk perlindungan waktu nyata. Pertahanan dunia maya perusahaan menghasilkan data dalam jumlah besar melalui log dan laporan. Analitik teks dapat membantu mengidentifikasi pola dan titik lemah jauh lebih cepat daripada manusia mana pun dan seringkali lebih efisien daripada perangkat lunak keamanan khusus.

2. Manajemen Klien yang Disempurnakan

Data besar dan komunikasi klien saling membantu. Bisnis dan klien mereka menghasilkan informasi dalam jumlah besar, yang sebagian besar jarang terungkap. Dari email dan chatbot hingga mendukung tiket dan interaksi media sosial. Analitik teks dapat membantu bisnis dalam menentukan apa yang diharapkan oleh basis pelanggan umum mereka, mengidentifikasi potensi masalah sebelum menjadi tidak dapat dikelola, dan memahami sentimen umum terhadap merek mereka.

Analitik teks juga akan menjadi komponen penting dari sebagian besar sistem CRM. Begitu mereka tumbuh menjadi ribuan catatan dalam ukuran, teknologi dapat memantapkan dirinya sebagai cara terbaik untuk menafsirkan dan mengatur data di masa depan.

3. Hubungan Masyarakat

Menggunakan analitik teks untuk mengukur sentimen dapat melampaui apa yang dipikirkan pelanggan yang sudah ada. Misalnya, manajemen merek dan reputasi tidak pernah sepenting ini, terutama di dunia di mana serangkaian ulasan buruk bisa terjadi membuat bisnis kecil menjadi usang.

Lebih 90% konsumen online berkonsultasi dengan ulasan sebelum membuat keputusan pembelian, dan seringkali di luar kendali langsung perusahaan.

Contoh ini mengilustrasikan bahwa analitik teks dapat melibatkan lebih dari sekadar data merek itu sendiri. Dengan teknologi yang tepat, merek dapat memantau media sosial, ruang obrolan, forum, dan situs ulasan untuk memahami posisi reputasi mereka dalam percakapan online.

Efisiensi yang melekat pada penambangan teks berarti memungkinkan untuk mengikuti lebih dari yang bisa dilakukan oleh manusia atau perangkat lunak dasar. Misalnya, mungkin untuk memproses dan menemukan pola dalam segala hal mulai dari nama merek utama hingga produk tertentu, eksekutif, dan hal lain yang terkait dengan bisnis.

Sekali lagi, penambangan teks mem-parsing dan memproses data dalam jumlah besar dan muncul dengan sendirinya saat mengidentifikasi pola dan hal lain yang penting dalam data yang dikumpulkan.

4. Generasi Pimpinan

Analitik teks dapat dikonfigurasi untuk tidak hanya membantu membina hubungan klien yang sudah ada, tetapi juga untuk mengidentifikasi hubungan yang sama sekali baru. Meskipun hanya informasi yang dapat dilihat secara publik yang digunakan di sini, penambangan teks dapat menyaring rim data tidak terstruktur yang dihasilkan di media sosial setiap hari untuk menemukan di mana bisnis dapat memenuhi kebutuhan.

Ini bisa sesederhana tweet tunggal di mana seseorang tertarik pada suatu produk. Namun, secara konvensional, relatif sedikit perusahaan yang mengejar prospek berdasarkan tweet harus bergantung pada tagar dan mention bahkan untuk mengetahui produk mereka sedang didiskusikan.

Analitik teks bahkan dapat mengalahkan alat media sosial yang paling kaya fitur, paling tidak karena dapat mengidentifikasi istilah umum dan menafsirkan konteksnya. Misalnya, ketika seseorang menunjukkan minat di media sosial, mereka mungkin melakukannya tanpa mengetahui bahwa perusahaan tertentu menjual produk atau menyediakan layanan. Platform analitik teks dapat mengidentifikasi kebutuhan, tidak peduli seberapa kaburnya, dan memberi tahu tim penjualan dan pemasaran tentang tambahan potensial untuk audiens mereka.

5. Pengerahan

Perkembangan teknologi dan khususnya kecerdasan buatan belum semuanya disambut dengan pujian di industri perekrutan. Meningkatnya penggunaan perangkat lunak penyaringan dan filter yang bergantung pada kata kunci telah memaksakan semacam homogenisasi dalam pengiriman resume. Akibatnya, orang-orang harus melakukan hal yang sama dengan pengoptimalan mesin telusur pada lamaran kerja agar memiliki peluang untuk dilihat oleh orang sungguhan.

Namun, teknologi serupa dapat membantu bisnis dengan cara yang lebih menarik daripada hanya menghemat waktu untuk mempekerjakan manajer. Ini sangat mirip dengan kasus penggunaan perolehan prospek, tetapi lebih berfokus pada menemukan karyawan terbaik.

Misalnya, salah satu waktu terbaik untuk menemukan karyawan terbaik adalah sebelum mereka memasuki pasar rekrutmen yang lebih luas. Persaingan yang lebih sedikit berarti peluang lebih besar untuk menemukan talenta terbaik lebih cepat, dan analitik teks dapat mengidentifikasi kandidat hebat hanya dengan menyebutkan mempertimbangkan tantangan baru.

Dalam Penutupan

Merek memiliki akses ke lebih banyak data daripada sebelumnya dan terus mencari solusi agar data tersebut dapat digunakan. Analitik teks adalah disiplin ilmu yang sangat menjanjikan, dan penerapan awal bisa jadi hanyalah puncak gunung es. Pada akhirnya, ini akan memungkinkan perusahaan untuk memantau hampir semua konten publik di semua platform sambil juga memahami data untuk mendorong mereka mencapai tujuan bisnis mereka.

Digunakan secara efektif, analitik teks akan membuktikan komponen penting dalam memanfaatkan upaya pengumpulan data merek modern yang terus meningkat.

Sumber: https://www.smartdatacollective.com/applications-for-corporate-text-analytics/