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L’obtention d’informations cruciales grâce à l’analyse de texte sur les clients et les autres parties prenantes est une exigence pour toute entreprise pour survivre à l’ère moderne.
Les données structurées et non structurées sur votre entreprise sont abondantes, mais elles ne sont inutiles que si vous pouvez les analyser pour acquérir des connaissances nécessaires à votre prise de décisions.
Le meilleur logiciel d’analyse de texte est utile dans cette situation. Les logiciels d’analyse de texte peuvent extraire des modèles statistiques à partir de données textuelles brutes en identifiant des modèles et des tendances.
Découvrons d’abord ce qu’est ce logiciel avant de poursuivre…
Un sous-ensemble du traitement du langage naturel appelé compréhension du langage naturel est utilisé par des programmes d’analyse de texte pour aider les entreprises à évaluer leurs données textuelles. Ces solutions d’analyse utilisent du texte comme entrée et fournissent une certaine forme d’étiquettes, de balises ou d’informations, en tant qu’entrée, en raison de la nature non structurée des données textuelles.
Les entreprises adoptent la nécessité de comprendre les données d’entreprise comme jamais auparavant, à l’ère de la transformation numérique. Au cours des dix dernières années, les logiciels d’analyse de texte, également connus sous le nom de logiciels d’exploration de texte ou d’analyse de texte, sont devenus un instrument essentiel pour presque toutes les industries. L’exigence de comprendre, à la fois les données organisées et non structurées, est un développement plus récent dans l’analyse et l’intelligence d’affaires.
Les données textuelles, par exemple, peuvent être exploitées pour trouver un sens afin de guider les choix commerciaux. Les entreprises peuvent éventuellement bénéficier d’une meilleure compréhension des ensembles de données textuelles grâce à des initiatives d’exploration de texte.
Les utilisateurs doivent analyser le texte, ce qui est une raison assez évidente d’utiliser un logiciel d’analyse de texte. Cependant, il existe de nombreuses raisons pour lesquelles une entreprise peut vouloir effectuer de l’exploration et de l’analyse de texte. Pour avoir un effet sur les opérations commerciales et les résultats, tout se résume à une meilleure compréhension et utilisation des données de l’entreprise. Il devrait être utilisé pour accroître la production et l’efficacité et pour rationaliser les procédures qui pourraient être plus efficaces.
Les entreprises cherchent constamment à mesurer la satisfaction de leurs clients, et l’analyse de texte simplifie cette tâche. Les sentiments des clients peuvent être trouvés dans une variété de sources de données textuelles, y compris les médias sociaux, les courriels des clients, les transcriptions téléphoniques, les évaluations des clients, etc. Une entreprise peut mieux soutenir et gérer ces clients si elle est consciente de ses faiblesses ou des domaines dans lesquels elle excelle. Cela peut finalement entraîner un revenu plus élevé.
Les meilleurs logiciels d’analyse de texte, comme les clients mieux informés, peuvent aider les entreprises à accroître l’engagement et la satisfaction des employés. Bien que les entreprises ne devraient pas espionner les employés, elles peuvent utiliser des sondages, des courriels ou des transcriptions téléphoniques pour déterminer le sentiment et la satisfaction des employés. Cela peut aider les entreprises à s’assurer qu’elles promeuvent la bonne culture d’entreprise et offrent un environnement de travail sain et heureux.
Classifier des documents est une application simple pour les logiciels d’analyse de texte. Les entreprises ont souvent besoin d’organiser leur documentation actuelle. En identifiant les thèmes et les sentiments, il peut être beaucoup plus simple de regrouper des documents tels que des factures et des contrats.
Pour découvrir des informations quantifiables et améliorer les décisions commerciales, les organisations doivent tenir compte des attributs suivants lorsqu’elles choisissent le meilleur logiciel pour l’analyse de texte.
Vous pouvez protéger les données en vous assurant que votre programme d’analyse de texte dispose de ces fonctionnalités.
Pour l’analyse de texte, en 2023, voici les 7 meilleurs logiciels :
1. Plateforme Voxco Insights
2. MonkeyLearn
3. Qualtrics
4. Chattermill
5. Lexaytics
6. IBM Watson
7. Google Cloud NLP (Cloud Natural Language)
Logiciels | Fonctionnalités |
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2. MonkeyLearn |
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3. Qualtrics |
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4. Chattermill |
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5. Lexalytics |
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6. IBM Watson |
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Voxco est un outil d’analyse omnicanal. Notre logiciel d’analyse de texte robuste peut analyser instantanément des millions de lignes de texte ouvert pour vous aider à comprendre les attitudes réelles de vos clients. La mise en page conviviale de notre logiciel d’analyse de texte facilite l’utilisation et la navigation, vous offrant une expérience transparente et sans tracas.
Le meilleur logiciel d’analyse de texte de Voxco intelligence utilise la gestion des mots de passe, des mesures de sécurité robustes et des autorisations d’accès granulaires pour garantir que les données de vos clients sont gérées avec le plus grand soin et gardées privées.
Avec l’aide du logiciel d’analyse de texte basé sur l’IA de Voxco, vous pouvez évaluer instantanément des millions de textes pour mieux comprendre les besoins de vos clients.
Reconnaissance automatique des langues
Pour analyser plus rapidement les commentaires des clients, interprétez le texte des données et convertissez-le en langage machine.
Pour une analyse plus rapide des commentaires des consommateurs, un logiciel d’exploration de texte interprète le texte des données et le convertit en langage machine.
Un outil d’apprentissage automatique appelé MonkeyLearn examine automatiquement le texte et tire des conclusions utiles à partir des données. Pour plus de précision, vous pouvez utiliser le meilleur logiciel d’analyse de texte pré-formé ou créer le vôtre en le personnalisant selon vos besoins.
Vous pouvez effectuer une analyse des sentiments, une extraction de mots clés, une catégorisation d’intention et une détection de langue à l’aide de modèles d’analyse de texte, notamment des classificateurs de texte et des extracteurs de texte.
Avec son propre Word Cloud Generator, MonkeyLearn accueille les nuages de mots.
MonkeyLearn balise automatiquement votre contenu à l’aide de modèles d’analyse de texte prédéfinis. Vous avez la possibilité de choisir des modèles prédéfinis ou de créer vos classifications et vos extracteurs uniques.
Toutes les données peuvent être utilisées pour créer immédiatement un nuage de mots. Il dépend du nombre de catégories que vous recherchez lorsqu’il s’agit de catégoriser les données.
Vous pouvez obtenir un accès direct à vos données grâce à des intégrations importantes avec des applications courantes telles qu’Excel, Google Sheets, Zapier, RapidMiner et Zendesk. Il est nécessaire de pré-nettoyer les données avant de les télécharger.
Lecture complémentaire : outil d’analyse des sentiments
Pour évaluer les données textuelles non structurées, XM Discover, de Qualtrics, utilise plus de 130 modèles industriels et modèles de catégorisation prédéfinis. Les motivations, les émotions et les prochaines étapes des clients sont révélées par XM Discover.
Vos chatbots de service client peuvent être améliorés à l’aide de l’analyse XM Discover pour mieux comprendre les gens. Il s’intègre à d’autres produits Qualtrics pour fournir un système tout-en-un qui couvre la collecte, l’analyse et la mise en œuvre des données.
Une large gamme de modèles prédéfinis pour diverses industries est disponible dans XM Discover, qui utilise à la fois des techniques basées sur des règles et sur de l’apprentissage automatique. Des composants spécifiques peuvent être personnalisés par les utilisateurs pour mieux représenter leurs entreprises.
Combien de temps faut-il pour le lancement ?
Il faudra quelques semaines pour démarrer si votre jeu de données correspond étroitement à l’une des taxonomies fournies par XM Discover. Cependant, une exécution hautement personnalisée peut prendre jusqu’à six mois. Cela implique généralement qu’un expert XM Discover travaille en étroite collaboration avec les parties prenantes de votre entreprise pour développer des règles complexes afin de capturer des sujets d’intérêt.
Avec plus de 100 connecteurs prédéfinis pour différentes intégrations de données, XM Discover se connecte à une variété de sources de rétroaction et d’interaction. Il s’agit notamment du chat, des médias sociaux, des enquêtes et des enregistrements de centre de contact.
Chattermill est une plate-forme d’analyse unifiée des commentaires des clients qui unifie, mesure et examine ceux-ci. La plate-forme utilise l’IA de thème et de sentiment pour vous aider à voir comment les clients se sentent, à rester informé des nouveaux sujets et à comprendre ce qui les incite à revenir.
Pour trouver les couches cachées du « sens » dans vos données et déterminer ce qui influence l’expérience utilisateur, utilisez les filtres de Chattermill. Pour trouver et prévoir correctement les opportunités d’augmentation des revenus, de fidélité à la marque et de fidélisation des clients sur les points de contact client, analysez les signaux contenus dans les commentaires de vos clients.
Les taxonomies prédéfinies utilisées par Chattermill sont centrées sur les problèmes typiques de réussite des clients. Si nécessaire, leur personnel de données adaptera le modèle à vos données.
Chattermill accepte les commentaires d’une variété de sources. Il dispose de plusieurs interfaces préalablement configurées et d’une API pour en créer qui soient sur mesure.
Combien de temps faut-il pour le lancement ?
Il faut au moins deux semaines pour développer la structure originale du thème, suivie de deux autres semaines pour l’examiner et l’améliorer.
Un programme d’analyse de texte conventionnel appelé Lexalytics convertit des documents texte complexes en données et en informations. Les intentions, les thèmes, les entités, les catégories, les sujets et les scores de sentiment à plusieurs niveaux sont tous extraits par Lexalytics à l’aide de NLP, Natural Language Processing. Vous pouvez voir ce qui est discuté, ce que les individus ressentent et pourquoi.
Le produit se compose de trois composants principaux :
Pour composer des résumés, extraire des phrases clés (qu’ils appellent des thèmes), des entités (noms propres) et classer des documents par sujets, Lexalytics dispose de modèles prédéfinis, par exemple « Sports ». L’utilisateur a la possibilité de personnaliser ces modèles, qui sont disponibles en packs pour des secteurs particuliers.
Lexalytics peut gérer du texte dans plus de 20 langues différentes et prend en charge un large éventail de sources de données.
Combien de temps faut-il pour le lancement ?
Les premiers résultats sont disponibles immédiatement, mais la personnalisation peut prendre des semaines si votre entreprise n’est pas incluse dans l’un des packs disponibles.
Le géant de la technologie IBM fournit un ensemble d’outils d’IA qui extraient et catégorisent les données à partir de données textuelles organisées ou non structurées. IBM Watson Tone Analyzer, Watson Personality Insights et IBM Watson Natural Language Understanding & Classifier sont tous des outils utiles.
En plus d’autres capacités, IBM Watson Natural Language Understanding extrait des idées, des entités, des mots-clés et des catégories. Lorsqu’il est utilisé pour l’analyse des sentiments, il divise non seulement le texte en trois catégories générales de sentiments positifs, négatifs et neutres, mais divise également ces sentiments en catégories émotionnelles spécifiques telles que perplexe, excité, triste, confiant, etc.
Les développeurs peuvent attribuer une classification au texte à l’aide d’IBM Watson Natural Language Classifier sans avoir à être experts en algorithmes statistiques ou d’apprentissage automatique. En téléchargeant leurs données, les développeurs peuvent créer un modèle d’apprentissage automatique personnalisé qui classera les textes, extraira des informations et repérera des modèles.
Pas du genre à prendre du retard, Google propose Google Cloud NLP, Cloud Natural Language, en réponse à la tendance croissante de l’analyse de texte. Cet outil aide les entreprises à extraire des informations à partir de texte non structuré et à lui donner du sens.
Les applications d’analyse de texte sur lesquelles Google Cloud NLP fonctionne incluent l’extraction d’entités, l’analyse syntaxique, l’analyse des sentiments et la classification du contenu. Tout ce dont vous avez besoin pour affiner vos modèles en fonction de mots-clés, de sentiments, de sujets ou autres, spécifiques à votre domaine, sont des données d’apprentissage si vous souhaitez former vos modèles d’apprentissage automatique.
Un avantage de plus ! Vous pouvez combiner votre stockage en nuage avec les outils d’IA de Google pour offrir une expérience d’analyse de texte fluide.
Il peut être difficile de trouver le meilleur logiciel d’analyse de texte pour votre entreprise. Espérons que notre guide vous aidera à limiter vos options. En fin de compte, le meilleur logiciel est celui qui répond à tous les besoins de votre entreprise et offre des informations fiables et précises.
Un meilleur logiciel d’analyse de texte en ligne appelé TextAlyser produit des données sur votre texte. Avec cet outil d’analyse, vous pouvez rapidement déterminer le nombre de mots, l’importance des mots, la densité de phrases et les regroupements de mots.
Pour importer des données textuelles et les convertir sous forme numérique à utiliser dans les tâches de machine learning, de deep learning, d’analyse des sentiments et de catégorisation, MATLAB fournit une boîte à outils d’analyse de texte. Une méthode d’enregistrement pour le sondage, les commentaires sociaux, textuels, écrits et en ligne est fournie par Medallia.
L’exploration de texte (également appelée analyse de texte) est une technique d’intelligence artificielle (IA) qui utilise le traitement du langage naturel (NLP, Natural Language Processing) pour transformer du texte libre (non structuré) dans des documents et des bases de données en données normalisées et structurées adaptées à l’analyse ou aux algorithmes d’apprentissage automatique (ML, Machine Learning).
Si vous avez beaucoup de données, l’exploration de texte dans Excel peut prendre beaucoup de temps et devenir très difficile à gérer. Dieu merci, il existe des outils d’analyse de texte IA qui peuvent détecter des modèles dans votre texte pour vous !
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