Главред помогает очистить текст от словесного мусора, проверяет на соответствие информационному стилю. Узнайте больше о Главред
Программы для анализа текста
Программы для анализа текста позволяют выполнять качественный и количественный анализ медиасодержимого, исследовать частоту упоминаний, тональность, распределение рассматриваемых тем.
Сортировать по:
Показывать по:
В избранное
В избранное
Testograf - онлайн-сервис для создания опросов и анкетирования пользователей. Узнайте больше о Testograf
В избранное
Платформа из нескольких облачных сервисов для сайта или интернет-магазина. Узнайте больше о Cackle
В избранное
Reviewter — первый сервис размещения настоящих отзывов. Узнайте больше о Reviewter
В избранное
WebAsk соберёт голоса, мнения, отзывы, анкетные и контактные данные ваших клиентов и сотрудников. Узнайте больше о WebAsk
В избранное
Создавайте бесплатно анкеты, опросы, тесты и голосования с помощью сервиса Webanketa. Узнайте больше о Webanketa
В избранное
Copiny - сервис поддержки клиентов. Узнайте больше о Copiny
В избранное
Loyall - платформа для работы с отзывами и программой лояльности. Узнайте больше о Loyall
В избранное
Chotam — это сервис, который помогает быстро отвечать на вопросы клиентов, удалять спам в своих сообществах, находить клиентов в других сообществах Узнайте больше о Chotam
Программы для анализа текста
Программное обеспечение для анализа текста — инструмент, который помогает извлекать информацию из неструктурированных бизнес-данных, разбросанных по различным инструментам и платформам. Это даёт возможность использовать взаимодействие между предприятиями и клиентами, чтобы понять опыт клиентов, жалобы и рекомендации, а затем действовать в соответствии с ними.
Программы для анализа текста подразумевают упрощение работы, нацеленной на оценивание структуры и содержание информации для дальнейшней оптимизации. Инструменты анализа текста могут использовать текстовые данные из различных источников, включая электронные письма, стенограммы телефонных разговоров, опросы, отзывы клиентов и другие документы. Импортируя текстовые данные из этих источников, предприятия получают больше возможностей для понимания и анализа настроений клиентов или сотрудников, разумной классификации документов и улучшения письменного контента. Программное обеспечение для анализа текста может использоваться в сочетании с другими инструментами аналитики, включая аналитику больших данных и платформы бизнес-аналитики.
- Извлечение данных — извлекайте текстовые данные из различных каналов — социальных сетей, онлайн-чатов, платформ самообслуживания, электронной почты, CRM-систем и т.д., — которые являются хранилищами взаимодействий с клиентами, путём импорта данных вручную или с помощью интеграции API.
- Кластеризация тем — автоматически классифицируйте или разрешайте пользователям настраивать термины агрегатора, группировать похожий контент в иерархические категории с возможностью поиска.
- Анализ настроений — определите мнение автора контента, используя механизмы оценки, которые классифицируют контент как положительный, отрицательный или нейтральный.
- Панель мониторинга отчетов — получайте информацию в виде сводных отчетов о настроениях клиентов или визуализируйте результаты в виде диаграмм и графиков.
- Идентификация языка — решения для анализа текста предоставляют пользователям возможность понять, на каком языке был написан текст. Это может быть полезно при определении источника публикации в социальных сетях или когда у компании есть офисы в нескольких странах.
- Программы позволяют интерпретировать большие объемы тестовой информации, например, полную совокупность газетных статей за любой период времени.
- Помогают выяснить и описать все значимые темы, которые присутствуют в анализируемом массиве информации.
- Реализуют метод многомерного контент-анализа, который позволит определить частоту встречаемости любой совокупности слов или сюжетов в любом количестве текстов любого размера.
- Понимание настроений — компании всегда пытаются оценить удовлетворенность клиентов, и текстовая аналитика — простой способ сделать это. Множество различных источников текстовых данных могут предоставлять мнения клиентов, такие как социальные сети, электронные письма от клиентов, стенограммы телефонных разговоров, отзывы клиентов и другие. Если компания сможет понять свои недостатки или то, в чём она преуспевают с клиентами, она сможет лучше поддерживать клиентов и управлять ими. В конечном счете это может привести к увеличению доходов.
- Удовлетворенность сотрудников — компании могут повысить вовлеченность и удовлетворенность сотрудников с помощью анализа текста. Они могут определить настроение и удовлетворенность сотрудников на основе опросов, электронных писем или телефонных записей. Это может помочь компаниям гарантировать, что они создают правильную корпоративную культуру.
- Классификация документов — одним из вариантов использования программного обеспечения для анализа текста является классификация документов. Предприятиям часто приходится упорядочивать существующие документы; сортируя документы по содержанию, может быть намного проще собирать документы, такие как счет -фактуры и контракты.