Che cos'è il text mining e in che modo consente alle aziende di trarre vantaggio dai dati non strutturati?

I dati non strutturati rappresentano l'80% - 90% di tutti i nuovi dati generati dalle imprese e il text mining è la tecnica che ti aiuterà a metterli a frutto.

Molte aziende possono già gestire i propri dati strutturati, ma che dire delle informazioni nascoste nel testo in formato libero? I dati non strutturati sono dati che non si adattano perfettamente a un database o a un foglio di calcolo, rendendone impossibile l'elaborazione da parte degli strumenti di analisi tradizionali. Questo è il momento in cui le aziende si rivolgono a fornitori di soluzioni NLP e ad altri fornitori di tecnologie avanzate per sfruttare questa opportunità.

Quindi, cos’è il text mining? E come puoi implementarlo nelle impostazioni della tua azienda?

Definizione di text mining e vantaggi aziendali

Cos'è il text mining?

Il text mining è il processo di estrazione di informazioni preziose da grandi quantità di dati testuali non strutturati. Ciò equivale a insegnare a un computer a leggere e analizzare testi, proprio come gli esseri umani, ma molto più velocemente e su scala più ampia.

Il text mining ti consente di attingere a un'ampia gamma di dati non strutturati, inclusi post sui social media, pagine di recensioni di prodotti, rapporti di ricerca, e-mail e altri testi, senza la necessità di rivedere manualmente i testi originali. Di conseguenza, sarai a conoscenza di eventuali preoccupazioni emergenti prima dell’escalation e riconoscerai le tendenze imminenti prima della concorrenza.

Estrazione del testo, analisi del testo e analisi del testo

Molti professionisti utilizzano i termini text mining e analisi del testo in modo intercambiabile, e in molti casi questo è corretto. Tuttavia, ci sono sottili differenze tra i due concetti.

Il problema principale è che il text mining si concentra sulla scoperta automatizzata di modelli e sull’estrazione della conoscenza, mentre l’analisi del testo utilizza una gamma più ampia di tecniche per interpretare ed esaminare i dati testuali. Si occupa del riconoscimento del linguaggio, del riepilogo, della categorizzazione, ecc. Si può dire con certezza che il text mining è un sottotipo di analisi del testo, che si concentra sulla scoperta automatizzata di modelli.

L'analisi del testo utilizza sia tecniche di text mining che di analisi per elaborare dati testuali. Il text mining ha una natura più qualitativa, mentre l'analisi del testo si concentra sulla creazione di grafici e altre visualizzazioni di dati, rendendolo più uno strumento quantitativo.

La portata di tutti e tre i concetti si sovrappone e spesso si basano sulle stesse tecniche per raggiungere obiettivi leggermente diversi, offuscando la distinzione tra loro.

Per comprendere meglio i concetti nonostante la loro sovrapposizione, vediamo cosa può fare ciascuna delle tre tecniche nel contesto dell'analisi del feedback dei clienti.

• Il text mining può estrarre modelli da un ampio set di dati composto da migliaia di recensioni di clienti non strutturate. Può implementare l'apprendimento automatico (ML) per identificare le preoccupazioni menzionate di frequente e i temi comuni di queste revisioni.
• L'analisi del testo può anche analizzare grandi volumi di recensioni. Può implementare strumenti di ML e di analisi del sentiment per generare un report strutturato sul sentiment prevalente e su eventuali rischi potenziali che la tua azienda deve affrontare.
• L'analisi del testo può eseguire uno studio approfondito di diverse recensioni di clienti selezionate. Può analizzare ogni recensione in dettaglio per comprendere eventuali dubbi e suggerimenti. Questa tecnica può riportare un'esperienza cliente dettagliata.

Vantaggi dell'estrazione di testo

• Migliora le tue capacità decisionali. Gli algoritmi di text mining trasformano i testi in informazioni utili che possono aiutare i dirigenti a risolvere problemi aziendali urgenti.
• Ti dà intelligenza competitiva. Puoi analizzare le tendenze del mercato, le notizie e le attività dei tuoi concorrenti e vedere cosa pensano i clienti dei loro prodotti e delle campagne di marketing. Ciò ti consente di valutare le dinamiche del mercato, individuare tempestivamente le opportunità e trarne vantaggio prima della concorrenza.
• Individua i rischi e ti aiuta a gestirli. Puoi implementare queste tecniche per cercare anomalie, fluttuazioni della domanda e altri problemi che potrebbero minacciare la tua attività. Il text mining può anche rilevare i primi segnali di frode, attacchi informatici e violazioni della conformità.
• Analizza rapidamente testi di dimensioni ingestibili. Per darti un’idea della velocità del text mining, è possibile leggere un libro di 400 pagine in pochi minuti per eseguire un’attività come il semplice riconoscimento di modelli, a condizione che l’algoritmo sia ottimizzato e siano allocate risorse computazionali sufficienti. Un'analisi linguistica sofisticata può richiedere ore, un ritmo comunque molto più veloce del ritmo umano.

Come funziona l'estrazione di testo

Il text mining si basa su una varietà di tecniche per estrarre informazioni da testi in formato libero e presentare i risultati in un formato strutturato.

Il machine learning è la tecnologia fondamentale per molti di questi metodi, poiché può apprendere automaticamente modelli per l'estrazione, la classificazione e il clustering del testo. Oltre al ML, il text mining può utilizzare approcci statistici, metodi basati su regole e analisi linguistiche.

Tecniche di estrazione del testo

Ecco alcuni esempi di tecniche di text mining che possono essere basate sul machine learning.

Recupero delle informazioni

Gli strumenti di text mining ricevono una query e cercano informazioni specifiche in un mucchio di testo e recuperano i dati desiderati. Ad esempio, i metodi di recupero delle informazioni vengono utilizzati nei motori di ricerca, come Google, e nei sistemi di catalogazione delle biblioteche.

Ecco le attività secondarie chiave che aiutano nel recupero delle informazioni.

• La tokenizzazione scompone i testi lunghi in singole unità, ovvero token, che possono essere singole parole, frasi o frasi.
• La radice riduce la parola alla sua forma radice, rimuovendo suffissi e prefissi.

Estrazione delle informazioni

L'estrazione delle informazioni (IE) riguarda il recupero di informazioni strutturate da testo in formato libero. Queste tecniche possono estrarre entità di interesse, le loro relazioni e attributi e organizzarli in un formato di facile accesso.

Un'applicazione di IE è l'estrazione delle tendenze di mercato dagli articoli di notizie. I modelli possono scansionare la sezione delle notizie ed estrarre nomi dei concorrenti, informazioni finanziarie, menzioni di prodotti, ecc. e presentare questi dati in modo strutturato.

Ecco le attività secondarie comuni di IE:

• La selezione delle funzionalità descrive gli attributi importanti
• L'estrazione delle funzionalità granula ulteriormente l'attività estraendo un sottoinsieme di ciascuna funzionalità rilevante
• Il riconoscimento di entità denominate identifica entità, come nomi di persone, posizioni, ecc. nel testo

Elaborazione del linguaggio naturale

Si tratta di una tecnica avanzata che si basa, tra gli altri metodi, sull’intelligenza artificiale, sulla linguistica e sulla scienza dei dati. Il text mining con elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente alle macchine di “comprendere” il linguaggio umano.

Ad esempio, la PNL può tornare utile se vuoi sapere cosa pensano i clienti del nuovo prodotto/servizio che hai lanciato di recente. Avrai bisogno di uno strumento in grado di esaminare grandi volumi di feedback su prodotti/servizi pubblicati su diverse piattaforme.

Ecco le attività secondarie di text mining di elaborazione del linguaggio naturale più comuni:

• Riepilogo. Questa tecnica ti fornisce un riassunto conciso di letture lunghe, siano essi articoli di grandi dimensioni o addirittura libri.
• Categorizzazione del testo. Conosciuto anche come classificazione del testo, questo metodo assegna etichette ai dati non strutturati. Ad esempio, può classificare i documenti di testo in categorie predefinite o classificare le recensioni dei clienti in base ai prodotti menzionati.
• Analisi del sentimento. In parole povere, l’analisi dei sentimenti e il text mining possono identificare sentimenti positivi, neutri e negativi nel testo. Ti consente di monitorare l'atteggiamento delle persone nei confronti del tuo marchio nel tempo, come nell'esempio della PNL sopra. Puoi trovare ulteriori informazioni sull'analisi del sentiment basata sull'intelligenza artificiale sul nostro blog.

Applicazioni di text mining nel mondo degli affari

Incorporando soluzioni di text mining nello stack tecnologico della tua azienda, puoi sbloccare quanto segue.

Anticipare le esigenze dei clienti e offrire un supporto migliore

Puoi utilizzare tecniche di text mining per analizzare il feedback dei clienti da social media, sondaggi e altre fonti, capire cosa piace alle persone del tuo prodotto o servizio e cercare suggerimenti che possano aiutarti ad allineare la tua offerta alle aspettative dei clienti.

Puoi anche aumentare l'efficienza delle operazioni di assistenza clienti analizzando ticket di supporto, chat e persino lunghe trascrizioni di chiamate di supporto. Ciò consente al tuo team di classificare i problemi in sospeso e identificare le questioni urgenti per fornire un migliore servizio clienti.

McKinsey riferisce che l'applicazione di analisi avanzate del testo può ridurre il tempo di gestione delle chiamate del 40% e aumentare i tassi di conversione di circa il 50%.

Esempio di text mining nella vita reale:

Il produttore di tecnologia indossabile FitBit voleva comprendere i punti critici dei suoi clienti e ha implementato strumenti di text mining per analizzare 33.000 tweet pubblicati in un periodo di sei mesi. L’analisi ha rivelato diverse preoccupazioni. Ad esempio, è stato dimostrato che il prodotto Fitbit Blaze presentava gravi problemi con il sistema operativo.

Facilitare la ricerca

Che si tratti del campo medico, dell'istruzione o del settore legale, poter “leggere” velocemente molti articoli di ricerca è un vantaggio.

Ad esempio, nel settore legale, l'analisi del text mining può passare attraverso casi giudiziari e documentazione legale aiutando i professionisti a identificare precedenti di casi e comporre argomentazioni di grande impatto per le comparizioni in tribunale.

Nel settore farmaceutico, questa tecnologia può analizzare la ricerca biomedica, indagando le relazioni tra proteine, geni, malattie, ecc. Nel settore sanitario, può esaminare le cartelle cliniche elettroniche dei pazienti e rispondere alle domande dei medici.

Esempio di text mining nella vita reale:

Un team di ricercatori del Regno Unito e della Danimarca ha applicato il text mining agli abstract delle pubblicazioni di PubMed per raggrupparli e identificare nuovi farmaci candidati per il diabete di tipo 2. Il team ha riferito che questo esperimento li ha aiutati a stilare un elenco di potenziali obiettivi. Ed esiste uno studio simile che utilizza algoritmi di text mining per estrarre farmaci candidati per il trattamento del cancro.

Raccogliere informazioni di mercato e analizzare la concorrenza

I metodi di text mining ti consentono di confrontare le prestazioni della tua azienda/prodotto con quelle della concorrenza. Poiché le persone spesso confrontano prodotti simili di produttori diversi, puoi analizzare queste recensioni per scoprire dove hai superato la concorrenza e dove il tuo prodotto non è stato all'altezza.

Un altro modo per analizzare la concorrenza è utilizzare tecniche di text mining per “leggere” report di settore, articoli di ricerche di mercato e comunicati stampa, che ti aiuteranno a rimanere aggiornato su ciò che fanno i concorrenti.

Esempio di text mining nella vita reale:

Un gruppo di ricerca cinese ha sviluppato un metodo di text mining che consente alle aziende di analizzare i dati testuali prodotti dalla concorrenza per individuare diversi eventi aziendali. Il modello può estrarre e classificare gli eventi, producendo la sequenza di attività di ciascun concorrente. Ciò aiuta a valutare il comportamento di ciascuna azienda nel mercato e a rilevare eventuali relazioni formate.

Assistenza nella gestione della conformità e nella mitigazione dei rischi

Gli strumenti di text mining possono eseguire la scansione continua di documenti normativi e di conformità per aiutarti a mantenere le tue operazioni entro i limiti del tuo panorama legale.

Un altro utilizzo interessante del text mining è la revisione dei contratti per verificarne la conformità agli standard legali e l’identificazione dei rischi contrattuali.

Esempio di text mining nella vita reale:

Esistono diverse iniziative di ricerca per rilevare rischi e violazioni della conformità utilizzando tecniche di text mining. Un gruppo di ricerca lo ha utilizzato per facilitare il calcolo dell'indice di rischio di frode di un manager nel settore finanziario. E in un altro esempio, gli scienziati hanno collaborato con l’Ispettorato per l’assistenza giovanile per individuare gli operatori sanitari che pongono rischi per la sicurezza dei loro pazienti. Il team ha utilizzato diversi metodi di text mining per analizzare oltre 22.000 reclami di pazienti e individuare casi di gravi violazioni.

Supportare l'innovazione di prodotti e servizi

Il text mining può fornire idee interessanti e talvolta sorprendenti su come migliorare i prodotti esistenti o su quali nuove strade la tua azienda può esplorare. Oltre alla già citata analisi dei ticket di assistenza clienti, che può aiutarti a identificare le esigenze non soddisfatte, puoi anche utilizzare algoritmi di text mining per scansionare i dati interni dell'azienda, come note di riunione e riepiloghi di brainstorming, per ottenere idee per nuovi prodotti.

Un altro modo ancora è analizzare documenti di ricerca e brevetti alla ricerca di opportunità per integrare tecnologia all’avanguardia nei tuoi prodotti e servizi.

Esempio di text mining nella vita reale:

Prima di lanciare un nuovo prodotto per altoparlanti, Amazon mirava a determinare le caratteristiche più preziose degli altoparlanti della concorrenza nella fascia di prezzo di 150 dollari. I data scientist dell'azienda hanno utilizzato il text mining per analizzare le recensioni dei clienti sui prodotti target. Hanno identificato caratteristiche che erano fortemente correlate con le valutazioni alte e basse dei relatori. Ciò non solo ha aiutato Amazon a creare un prodotto di successo, ma ha anche influenzato la strategia di lancio del prodotto.

Sfide e limitazioni associate al text mining

Anche se il text mining è uno strumento potente, ci sono sfide etiche e limitazioni tecniche di cui le aziende devono essere consapevoli prima di procedere con l’implementazione:

• Qualità e varietà delle fonti dati. Stime recenti mostrano che ogni giorno vengono generati ben 328,77 milioni di terabyte di dati. Ciò include rumore e informazioni irrilevanti. E anche i dati rilevanti non sono standardizzati, il che rende difficile creare regole coerenti per l’elaborazione dei testi.
• Problemi linguistici e semantici. Il linguaggio umano è vago e complesso. Include sarcasmo, polisemia, slang e dialetti. Inoltre, aggiungi errori di ortografia a questo mix. Tutto ciò rende difficile per i modelli lavorare con i testi. Le aziende dovranno comporre un set di dati rappresentativo per addestrare gli algoritmi di text mining a far fronte a tutti questi fattori.
• È necessario un set di dati ampio e diversificato per addestrare i modelli di text mining. E se questi dati contengono errori, gli algoritmi produrranno un risultato discriminatorio. Cerca un fornitore affidabile di sviluppo del machine learning che possa aiutarti ad addestrare e personalizzare i tuoi modelli. Puoi anche prendere in considerazione la raccolta automatizzata dei dati per creare il set di training e raccogliere dati regolarmente in futuro.
• Vincoli tecnici e di risorse. Alcuni algoritmi, come l’analisi del testo NLP, richiedono una potenza di calcolo significativa, il che li rende costosi da eseguire. I grandi volumi di dati possono rappresentare una sfida da gestire in sede. Puoi utilizzare il cloud per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati, il che ti consentirà anche di aumentare e diminuire senza problemi.

Altre sfide tecniche includono l'annotazione dei dati di addestramento, l'integrazione con i sistemi esistenti e il controllo e la manutenzione degli algoritmi.

• Problemi etici e di privacy. Il text mining potrebbe comportare l'analisi di informazioni personali e sensibili, come le cartelle cliniche. Se questo è il caso, le aziende devono trovare un modo per ottenere il consenso tempestivo. L’etica influenza anche il modo in cui utilizzi i risultati. Se un’azienda ottenesse informazioni da modelli distorti e li utilizzasse in modo dannoso, ciò avrebbe implicazioni etiche.

Il futuro del text mining

Gli algoritmi di text mining stanno diventando sempre più intelligenti e complessi. Possono già darti accesso alle più recenti informazioni di mercato e aiutarti a innovare nella tua produzione e nelle operazioni interne.

Con i progressi nei campi dell’intelligenza artificiale e dell’analisi, puoi combinare il text mining con altre tecnologie innovative, come l’intelligenza artificiale generativa. Immagina quanto potente possa essere questa combinazione. La Gen AI può generare contenuti in base alle informazioni fornite dagli strumenti di text mining.

Prendiamo come esempio un bot dell'assistenza clienti. Le tecniche di text mining possono estrarre informazioni rilevanti dalle domande dei clienti e integrarle con i punti chiave delle domande frequenti e delle recensioni recenti di questo cliente. La Gen AI prende queste informazioni e produce risposte personalizzate affrontando i punti critici del cliente, invece di offrire alcune affermazioni generali che frustrerebbero ulteriormente la persona.

Quindi, se stai già utilizzando il text mining o stai semplicemente pensando di implementare questa tecnologia, forse vale già la pena pensare di integrarla con la Gen AI o di trovare un fornitore affidabile di servizi di analisi dei dati per rafforzare le tue capacità analitiche e lavorare con dati in tempo reale.

Stai cercando di creare una soluzione di text mining? Contattaci e ti aiuteremo a personalizzare e riqualificare un modello esistente o a crearne uno nuovo e ti configureremo con la raccolta automatizzata dei dati.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato sul sito itrex .