Scarica il nuovo white paper di CELI – H-Farm Innovation e scopri benefici, casi d’uso e modalità di raccolta e analisi dei dati testuali.
Gli ultimi anni hanno visto un’esplosione nella varietà di modi in cui i clienti interagiscono con le aziende: i canali digitali sono ormai usati ogni giorno per lasciare feedback indiretti come recensioni, messaggi e commenti ma anche per comunicare con esse direttamente, attraverso ticket, chat e chatbot.
Tutti questi feedback includono dati e informazioni di natura quantitativa, ma anche e, soprattutto, di natura qualitativa.
I dati quantitativi sono strutturati e relativamente più facili da elaborare. I dati di testo in formato libero non strutturati, tuttavia, rappresentano una sfida maggiore: raccoglierli, elaborarli, combinarli con altri tipi di dati e distribuirli in modo efficiente all’interno di un’organizzazione richiede competenza e tecnologia.
Il nuovo whitepaper di CELI – H-Farm Innovation esplora come le tecnologie di analisi del testo possono aiutare le aziende ad affrontare questa sfida, analizzando grandi quantità di dati non strutturati, combinandoli con i dati strutturati e utilizzandoli per guidare l’azione e il miglioramento del business.
Da parole ad azioni
Grazie a Natural Language Processing e Machine Learning, gli strumenti di Speech & Text Analytics analizzano grandi quantità di dati audio e testuali in modo automatico, scalabile, coerente e oggettivo, comprendendo non solo le strutture linguistiche ma anche le sfumature della comunicazione umana.
La tecnologia, da sola, non è tuttavia sufficiente: uno strumento di Speech e Text Analytics deve essere inserito in un processo organico e iterativo che consenta sia di produrre insight accurati e affidabili, sia di dare impulso al cambiamento e al miglioramento a livello di processo e di organizzazione.
Proprio per questo il nostro approccio è quello di coniugare framework e tecnologia proprietaria per fornire al cliente una soluzione completa all’analisi dei dati testuali.
Infatti, ancora oggi, le organizzazioni impiegano molti analisti per analizzare manualmente i dati, introducendo un elemento potenzialmente molto critico: l’alto margine di soggettività.
Sophia Analytics, grazie alle più avanzate tecnologie disponibili, rende possibile ciò che manualmente sarebbe impossibile. Gli analisti possono concentrarsi sulle attività realmente importanti: dare la risposta ai problemi e i dilemmi del business.
Sophia Analytics:
- scopre i contenuti di grandi moli di dati testuali in modo completamente automatico
- organizza i contenuti a seconda delle esigenze del business, mettendo in relazione le classificazioni ed individuando il sentiment
- esplora i risultati e permette di navigarli, analizzarli e metterli in relazione con dati quantitativi
Sophia Analytics, inserito nel nostro framework di lavoro, aiuta le aziende a migliorare l’efficienza operativa, a dare risposte puntuali ai clienti, aumentandone la soddisfazione. Grazie al nostro processo di analisi e gestione dei dati non strutturati, la tua azienda può migliorare i processi, rendendoli più efficienti, ridurre i costi e migliorare le performance economiche, oltre che garantirsi una migliore resilienza rispetto agli eventi inattesi.
Orienta le decisioni del tuo business grazie ad una visione completa dei tuoi dati: scarica il white paper.
Tags: natural language processing, text analysis, text analytics