Her gün yaklaşık 2,5 kentilyon bayt değerinde veri üretiliyor.
Şirketlerin büyük bir çoğunluğu, ellerindeki bu toplu ve yapılandırılmamış verileri etkili bir şekilde ayıklamaya ve değerlendirmeye odaklanıyor çünkü bu data eyleme dönüştürülebilir müşteri içgörüleri elde etmek için büyük önem taşıyor.
Metin analizi, bu noktada metinlerdeki bilgileri analiz etmek, sınıflandırmak ve ayıklamak için etkili bir yöntem olarak devreye giriyor. Bu yazımızda metin analizini detaylı bir şekilde inceleyecek, bu analizin nasıl yapıldığını anlatacağız.
Metin Analizi Nedir?
Metin Analizi (Text Analysis) yapısal olmayan metin verisinden yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri analitiği teknolojileri kullanarak, değerli içgörüler, bilgiler ve örüntüler çıkartma süreci olarak tanımlanabilir.
Emailler, sosyal medya kanalları, chatbot yazışmaları, ürün incelemeleri gibi metin tabanlı kaynaklar, birçok müşteri içgörüsü içermektedir. Metin analizi bu kaynakların etkili ve doğru bir şekilde analiz edilmesini sağlar.
Bu analiz sayesinde kurumlar anlamlı ve değerli müşteri içgörüleri elde edebilir, bu içgörüleri müşteri deneyimi operasyonlarını iyileştirmek, stratejik kararları güçlendirmek, veri odaklı kararlar almak ve operasyonel verimliliği artırmak için kullanabilirler.
Metin Analizinin sağladığı faydaları şu şekilde özetleyebiliriz;
- Müşteri Görüşlerini Anlama: Müşteri geri bildirimlerinden ve sosyal medya yorumlarından değerli içgörüler elde edilerek, müşteri memnuniyeti ve beklentileri daha iyi anlaşılır.
- Pazarlama Stratejilerini Geliştirme: Hedef kitle hakkında daha derinlemesine bilgi sahibi olunarak, pazarlama kampanyaları ve stratejileri daha etkili hale getirilebilir.
- Rekabet Analizi: Rakiplerin stratejileri ve müşteri yorumları analiz edilerek, rekabet avantajı sağlanabilir.
- Ürün ve Hizmet İyileştirme: Ürün veya hizmetlerle ilgili müşteri şikayetleri ve önerileri tespit edilerek, iyileştirme çalışmaları yapılabilir.
- Müşteri Hizmetlerini Geliştirme: Müşteri destek taleplerinin analiz edilmesiyle, müşteri hizmetleri süreçleri optimize edilebilir ve daha hızlı çözümler sunulabilir.
- Satış Artırma: Satış konuşmalarını ve müşteri etkileşimlerini analiz ederek, satış ekiplerinin performansını artıracak stratejiler geliştirilebilir.
- Marka İtibarını İzleme: Online platformlarda ve sosyal medyada marka hakkında yapılan yorumlar takip edilerek, marka itibarı korunabilir ve olumsuz algıların önüne geçilebilir.
- Trendleri Belirleme: Piyasa ve tüketici trendlerini analiz ederek, gelecekteki iş fırsatları ve yenilikçi ürün geliştirme alanları tespit edilebilir.
- Çalışan Memnuniyetini Artırma: Çalışan geri bildirimlerini analiz ederek, işyeri ortamı ve şirket kültürü iyileştirilebilir.
- Risk Yönetimi: Potansiyel kriz ve risk unsurlarını önceden tespit ederek, proaktif önlemler alınabilir ve kriz yönetimi geliştirilebilir.
Metin Analizi, Metin Madenciliği ve Metin Analitiği
Metin Analizi, Metin Madenciliği ve Metin Analitiği terimleri genellikle birbirinin yerine kullanılmakta ve bu durum ciddi bir anlam belirsizliğine yol açmaktadır. Terimlerin doğru anlaşılması için, bunların uygulama alanlarına odaklanmak daha sağlıklı olacaktır.
Metin Analizi (Text Analysis) ve Metin Madenciliği, benzer süreçleri kullanarak yapısal olmayan metin verilerini analiz edilebilir hale getirir ve bu verilerden içgörüler çıkarır.
Bu süreçlerde makine öğrenmesi ve doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler kullanılarak metinler yapısal veriye dönüştürülür. Bu dönüşüm sayesinde niteliksel sonuçlar elde edilir. Yani, metinlerin içeriği anlaşılır hale getirilir ve önemli bilgiler ortaya çıkarılır.
Metin Analizi ve Metin Madenciliği | Metin Analizi | Metin Analitiği |
Tanım | Metinlerin içeriklerini değerlendirip anlamlı bilgiler çıkarma süreci | Yapısal hale gelmiş metin verilerinden nicel ve ölçülebilir sonuçlar çıkarma süreci. |
Kullanılan Teknolojiler | Doğal Dil İşleme (NLP), Makine Öğrenmesi | Veri Analitiği, İstatistiksel Analiz |
Amaç | Metinlerden niteliksel içgörüler elde etmek. | Metinlerden nicel ve ölçülebilir veriler elde etmek. |
Örnek Uygulama | Kullanıcı yorumlarının olumlu/olumsuz/ilgili/ilgisiz olarak sınıflandırılması. | Kullanıcı yorumlarının kaç adet olduğunun, ne kadar sürede cevaplandığının ve kimler tarafından cevaplandığının analiz edilmesi. |
Sonuçlar | Metin içeriğinin değerlendirilmesi ve anlamlı bilgiler çıkarılması. | Metin verilerinin sayısal analizlerle grafikler veya raporlar şeklinde sunulması. |
Çıktı Biçimi | Kategoriler, Sınıflandırmalar, Temalar | Grafikler, Raporlar, İstatistiksel Veriler |
Örnek Analiz Süreci | Yorumların içerik analizi yapılarak olumlu veya olumsuz olduğunun belirlenmesi. | Yorumların sayısal verilerle değerlendirilerek cevaplanma sürelerinin ve frekanslarının raporlanması. |
Metin Analitiği ise, yapısal hale gelmiş verilerden nicel ve ölçülebilir sonuçlar çıkarmayı amaçlar. Metin Analitiği, çok sayıda metin içerisindeki benzer örüntüleri tespit eder ve bu örüntüleri farklı formatlarda (grafik, rapor vb.) sunarak ölçülebilir ve kıyaslanabilir hale getirir.
Metin Madenciliği ve Doğal Dil İşleme
Metin Analizi, metinlerden anlamlı ve önemli içgörüler çıkarmayı amaçlayan bir süreçtir. Bu süreci gerçekleştirirken çeşitli yöntemler kullanılır ve bu yöntemlerden biri de Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisidir.
Doğal Dil İşleme, yapay zekanın bir alt dalı olarak, insanların ürettiği doğal dilin işlenmesi, anlaşılması ve analiz edilerek anlamlı çıktılara dönüştürülmesiyle ilgilenen bir araştırma alanıdır. NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve bu dili işleyebilmesini sağlar.
Bu iki kavram, amaçları bakımından farklılık gösterir:
- Metin Analizi, metinlerden içgörüler elde etmeyi hedefler.
- Doğal Dil İşleme, insan dilini anlamayı ve işlemesini amaçlar.
Metin Analizi ve Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamaları | Metin Analizi | Doğal Dil İşleme (NLP) |
Amaç | Müşteri memnuniyeti, şikayetler ve genel görüşler gibi anlamlı içgörüler çıkarmak. | Yorumların dilini anlamak ve yorumları olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırmak. Ayrıca, metinlerdeki bağlamı ve duygusal tonu analiz etmek. |
Kullanım Alanı | Müşteri yorumlarından genel eğilimler ve önemli noktaları belirlemek. | Yorumların duygusal tonunu (pozitif, negatif, nötr) belirlemek ve metinlerdeki bağlamı anlamak. |
Yöntem | Yorumların içerik analizi yapılarak kategorilere ayrılması (örneğin, memnuniyet, şikayet). | Doğal Dil İşleme teknikleri kullanarak dil işleme, duygu analizi ve bağlam analizi yapmak. |
Çıktı | – Müşteri memnuniyeti oranları. – Şikayetlerin ana konuları. – Genel müşteri görüşleri. | – Olumlu, olumsuz ve nötr yorumların yüzdesi. – Yorumların duygusal tonu (mutlu, üzgün, öfkeli vb.). – Metinlerin bağlamsal analizi. |
Metin Analizi’nde, metnin arkasındaki bağlamı ve içeriği anlamak için Doğal Dil İşleme teknolojisi kullanılır.
NLP, metinlerin içeriğini doğru bir şekilde anlayarak duygu durumunu tespit edebilir ve böylece daha anlaşılır ve değerli içgörüler sunar. Bu da Metin Analizi’nin en önemli zorluklarından biri olan dil belirsizliğini ortadan kaldırır.
Metin Analizi Teknikleri
Bu noktaya kadar, metin analizi ve diğer analiz tekniklerinin farklarını ve uygulama alanlarını tartıştık. Şimdi, metin analizinin nasıl çalıştığını anlamak için metin analiz tekniklerini detaylı bir şekilde inceleyelim.
Elbette, metni daha anlaşılır ve detaylı hale getirebilirim. İşte güncellenmiş versiyonu:
Metin Sınıflandırma (Text Classification)
Metin sınıflandırma, metinleri belirli konulara göre gruplandırmak için yapılan çalışmalardır. Bu süreç iki ana yönteme ayrılır:
- Güdümlü (Supervised) Sınıflandırma: Gruplar önceden belirlenir ve her gruba ait belirli sayıda veri kümesi elle işaretlenir. Bu işaretlenen veri, modelin eğitimi için kullanılır. Eğitim süreci tamamlandıktan sonra model, yeni verileri bu gruplara göre sınıflandırabilir.
- Güdümsüz (Unsupervised) Sınıflandırma: Gruplar önceden belirlenmez. İstenen grup sayısı verilerek algoritmanın verileri kendi çıkarımlarına göre en uygun gruplara ayırması beklenir.
Metin sınıflandırma, doğal dil işleme (NLP) ve diğer veri bilimi alanlarında sıkça kullanılır ve birçok uygulama alanına sahiptir.
Duygu Analizi (Sentiment Analysis)
Duygu analizi, metinlerin ifade ettikleri duygulara göre sınıflandırılması işlemidir. Duygular genellikle üç ana gruba ayrılabilir: pozitif, negatif ve nötr. Bunun yanı sıra, kullanım alanına göre daha spesifik duygular (sevinç, üzüntü, öfke, hayal kırıklığı gibi) da sınıflandırılabilir.
Duygu analizinde karşılaşılan bazı zorluklar şunlardır:
- İroni ve Değillemeler: Dil modelinin, “iyi değil”, “yok yok”, “kötü sayılmaz” gibi insan gözüyle kolayca anlaşılan ifadeleri doğru yorumlayamaması.
- Duygu Değişimleri ve Diyalog Analizi: Diyaloglarda duygusal değişimlerin tespiti ve karşı tarafın konuşmasının sonraki konuşma üzerindeki duygusal etkisinin analizi mevcut algoritmaların zayıf yanlarından biridir.
Niyet Tespiti (Intent Detection)
Niyet tespiti, bir metindeki ifadenin amacını belirlemeyi amaçlar. Chatbot’lar ve akıllı asistanlar gibi uygulamalarda önemli bir rol oynar. Metin sahibinin ne ifade etmeye çalıştığını veya ne elde etmek istediğini anlamak için pragmatik analizler yapılır.
İsimlendirilmiş Varlık Tespiti (Named Entity Recognition)
Metin içerisindeki özel isimlerin, yer adlarının, organizasyon isimlerinin, tarihler ve para birimlerinin belirlenmesi işlemidir.
- Örnek: “Ali ve Ayşe 10 Ocak’ta Bursa’da Kiraz Eğlence Merkezi’nin organize ettiği kampa katılmak için 100 TL ödediler.”
- İsimler: Ali, Ayşe
- Tarih: 10 Ocak
- Lokasyon: Bursa
- Organizasyon: Kiraz Eğlence Merkezi
- Para Birimi: 100 TL
Kelime Anlamı Belirsizliğini Giderme (Word Sense Disambiguation)
Metinde kullanılan kelimelerin doğru anlamının seçilmesi işlemidir. Sağlam bir dil modeli kullanmak bu sürecin sağlıklı işletilebilmesi için önemlidir. Alternatif olarak söz dizimsel analizlerle de kelime anlamı belirlenebilir, ancak bu yöntemler dil modeli kullanan sistemlere göre genellikle daha az başarılıdır.
- Örnek:
- “Yüz verdik tepemize çıktılar.”
- “Numaram beş yüz on.”
- “Sporcuyu daha hızlı yüzsün diye yüreklendirmeye çalıştılar.”
Bu örneklerde “yüz” kelimesi farklı anlamlarda kullanılmıştır ve doğru anlamın belirlenmesi kelime anlam çözümlemesinin konusudur.
Normalizasyon (Text Normalization)
Normalizasyon, metin içindeki aynı anlamı taşıyan fakat farklı çekim veya yapım ekleri almış kelimelerin standartlaştırılması işlemidir.
Bu, veri/özellik seyrekliği (data/feature sparsity) nedeniyle algoritmaların veriyi yeterince gruplayıp anlamlandıramadığı durumlarda faydalıdır. Kelimelerin cümle içindeki kullanımı ek bilgi sağlamıyorsa, normalizasyon veri kalitesini artırarak görevdeki başarıyı da artırır.
Artiwise’ın Metin Analizi Yetenekleri ile Anketlerin Ötesine Geçin
Günümüzde artan rekabet koşulları, kurumların hizmetleri, ürünleri ve markaları için doğru stratejileri uygulamalarını ve doğru kararlar vermelerini her zamankinden daha önemli hale getirmiştir.
Bu nedenle, ilgili her türlü veri ve bilginin analiz edilmesi büyük önem taşımaktadır. Sadece nicel verilerin değil, aynı zamanda nitel verilerin de bu sürece dahil edilmesi, Metin Analizi’ne olan ihtiyacı artırmaktadır.
Kurumlar genellikle müşteri içgörüleri elde etmek ve memnuniyeti ölçmek için anketleri tercih etmektedir. Ancak anketler genellikle nicel verileri ölçebilmektedir ve müşterilerin yaptığı puanlamaya ilişkin yeterli bilgi sağlamaz.
Öte yandan, sosyal medya ve müşteri hizmetleri gibi kanallarda müşteriler yaşadıkları deneyimleri özgürce anlatabilir. Bu da müşteri deneyimi ile ilgili zayıf ve güçlü yönlerin daha iyi anlaşılmasını ve alınması gereken aksiyonların net bir şekilde ortaya çıkmasını sağlar.
Artiwise Müşterinin Sesi (VoC) platform’u tam da burada devreye girerek gelen ve giden müşteri kanallarındaki içgörüleri takip eder, yapay zeka destekli metin analizi ve doğal dil işleme (NLP) yetenekleri ile sesli ve yazılı müşteri geri bildirimlerini analiz eder.
Artiwise Müşterinin Sesi (VoC) platformu ile elde edilen nitel ve nicel veriler birleştirilerek daha kapsamlı ve etkili stratejik karar süreçleri oluşturulabilir. Bu birleşim, kurumların daha bilinçli ve hedefe yönelik aksiyonlar almasını sağlar.
Ayrıca, bu durum, kurumların rekabet avantajını artırır ve pazarda başarılı olma şansını yükseltir. Metin Analizi, bu süreçte kritik bir rol oynar ve kurumların gerçek müşteri içgörülerine dayalı stratejiler geliştirmesine yardımcı olur.
