Mục lục:
Video: [chorong.vn] - Hướng dẫn cài đặt SQL Server 2008 Enterprise Full 2025
Phân tích văn bản có thể được sử dụng để giúp bạn hiểu sâu hơn về dữ liệu. Vì vậy, nếu dữ liệu là dữ liệu lớn? Điều đó có nghĩa là dữ liệu phi cấu trúc được phân tích là khối lượng cao, vận tốc cao, hoặc cả hai.
Dữ liệu lớn và tiếng nói của khách hàng
Tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng và nâng cao mức độ giữ chân khách hàng là động lực chính cho nhiều ngành dịch vụ. Các tổ chức liên quan đến những vấn đề này có thể đặt câu hỏi như
-
Các vấn đề chính của khiếu nại của khách hàng và những thay đổi này theo thời gian như thế nào?
-
Mức độ hài lòng của khách hàng với các dịch vụ cụ thể là gì?
-
Các vấn đề thường gặp nhất dẫn đến sự đổ vỡ của khách hàng là gì?
-
Một số phân khúc khách hàng quan trọng cung cấp cơ hội tăng doanh thu tiềm năng cao hơn?
Thông tin, chẳng hạn như e-mail cho công ty, khảo sát sự hài lòng của khách hàng, ghi chú của trung tâm cuộc gọi, và các tài liệu nội bộ khác, nắm giữ rất nhiều thông tin về mối quan tâm và tình cảm của khách hàng. Phân tích văn bản có thể giúp xác định và giải quyết các nguyên nhân gây ra sự không hài lòng của khách hàng một cách kịp thời. Nó có thể giúp cải thiện hình ảnh thương hiệu bằng cách chủ động giải quyết các vấn đề trước khi chúng trở thành một điểm gắn bó lớn với khách hàng.
Đây có phải là một vấn đề dữ liệu lớn? Nó có thể. Nó phụ thuộc vào khối lượng thông tin. Bạn có thể có một lượng lớn thông tin được gửi đi trong chế độ lô. Các công ty có thể muốn hợp nhất dữ liệu này với dữ liệu có cấu trúc.
Phân tích phương tiện truyền thông xã hội cho dữ liệu lớn
Một hình thức tiếng nói khác của quản lý kinh nghiệm khách hàng hoặc khách hàng, phân tích phương tiện truyền thông xã hội, gần đây đã nhận được nhiều khả năng hiển thị và trên thực tế đang giúp thúc đẩy thị trường phân tích văn bản. Trong phân tích phương tiện truyền thông xã hội, dữ liệu trên Internet được tập hợp lại với nhau.
Điều này bao gồm văn bản phi cấu trúc từ blog, vi blog, bài báo, văn bản từ các diễn đàn trực tuyến, v.v. Dòng dữ liệu khổng lồ này sau đó được phân tích - thường sử dụng phân tích văn bản - để có câu trả lời cho các câu hỏi như
-
Người ta nói gì về thương hiệu của tôi?
-
Họ thích gì về thương hiệu của tôi?
-
Họ không thích gì về thương hiệu của tôi?
-
Thương hiệu của tôi so với đối thủ cạnh tranh của tôi như thế nào?
-
Làm thế nào trung thành là khách hàng của tôi?
Và, các phương tiện truyền thông xã hội không chỉ được tiếp cận bởi các nhà tiếp thị về thương hiệu của họ. Chính phủ đang sử dụng nó để tìm kiếm các cuộc nói chuyện khủng bố. Các cơ quan y tế đang sử dụng nó để xác định các mối đe dọa sức khoẻ cộng đồng trên toàn thế giới. Danh sách cứ kéo dài.