Os 5 principais aplicativos importantes de mineração de texto em 2022

Publicados: 2021-01-09

Hoje, temos uma abundância de informações disponíveis para nós na internet. Mas, a maior parte está contida na forma de texto não estruturado. As empresas que mantêm esses dados têm dificuldade em armazená-los, processá-los e analisá-los. Da mesma forma, recuperar informações úteis dessas fontes de dados não estruturadas também é um incômodo. Essa dificuldade em encontrar apenas as informações relevantes pode ser crítica em determinados setores, como saúde e finanças. É aqui que a mineração de texto vem em nosso socorro.

A mineração de texto refere-se ao processo de extração rápida de informações de alta qualidade de dados não estruturados . Também garante que os dados não estruturados possam ser gerenciados facilmente, tornando-os acessíveis e úteis para empresas e clientes. A mineração de texto pode ser usada em vários setores para agilizar processos e melhorar suas eficiências. Alguns dos aplicativos de mineração de texto em vários setores são discutidos abaixo –

Índice

Como esses cinco aplicativos de mineração de texto podem ajudar em várias operações de negócios

1. Atendimento aos clientes

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Uma das aplicações de mineração de texto benéficas é seu uso em serviços de atendimento ao cliente. Estamos todos cientes das dificuldades enfrentadas pelas empresas B2C em fornecer um serviço de alta qualidade aos seus clientes. Os representantes de atendimento ao cliente são sempre bombardeados com toneladas de solicitações e consultas que podem se tornar difíceis de lidar.

Esse fluxo excessivo de dados pode levar a uma degradação na qualidade dos serviços de atendimento ao cliente fornecidos. Isso pode causar danos à reputação da marca e afastar os clientes. Mas, com a mineração de texto, as empresas podem melhorar significativamente seus serviços de atendimento ao cliente.

Com os recursos de processamento de linguagem natural de um software de análise de texto, as empresas podem analisar facilmente dados textuais coletados de clientes na forma de pesquisas, tíquetes de reclamação e outras fontes. O software de análise pode enviar uma resposta automatizada ao cliente com base em suas dúvidas e reclamações. Isso ajuda a reduzir a carga de trabalho dos funcionários. Isso pode levar as empresas a melhorar sua qualidade de serviço, velocidade e eficácia na solução dos problemas dos clientes.

2. Publicidade digital contextual

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O marketing digital, de certa forma, eclipsou as práticas tradicionais de marketing. Mas, marketing digital não é brincadeira de criança. Quando se trata de anúncios na web, a falha ou o sucesso depende de quais anúncios são executados e onde são exibidos.

As empresas podem ter a melhor campanha de marketing com anúncios atraentes, mas, se não forem exibidos para o usuário final correto, podem acabar não tendo valor. É aqui que entram os aplicativos e ferramentas de mineração de texto. Com a mineração de texto, as empresas podem executar campanhas de anúncios na web contextuais que lhes trazem um alto ROI. Ao entender o contexto em uma página da Web com a ajuda de um software de mineração de texto, eles podem colocar anúncios relevantes para as informações contidas na página da Web.

Isso aumenta a chance de a taxa de cliques dos anúncios levarem a uma venda, pois os usuários estarão mais propensos a clicar em um anúncio mostrando um produto semelhante ou fornecendo informações relacionadas ao assunto que já estão lendo. Por exemplo, um anúncio de geladeira terá um desempenho melhor em uma página da web falando sobre eletrodomésticos, em vez de uma página falando sobre comida para bebês.

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3. Prevenção de crimes cibernéticos

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Infelizmente, o aumento do uso da Internet também aumentou os casos de crimes cibernéticos, como phishing e cyberbullying, para citar alguns. Um aplicativo de segurança cibernética com recursos de mineração de texto pode ajudar a detectar informações ocultas, como código malicioso ou scripts, em mensagens não estruturadas. Isso pode ajudar a reduzir instâncias de crimes cibernéticos financeiros, como phishing. Da mesma forma, os aplicativos de mineração de texto também podem ajudar a detectar palavras que são comumente usadas para intimidação, ameaça ou outras atividades prejudiciais na Internet.

As agências de aplicação da lei ou outras empresas responsáveis ​​podem garantir que os casos de cyberbullying sejam reduzidos ao monitorar o conteúdo que contém essas palavras, empregando software de mineração de texto.

4. Detecção de fraudes de seguros

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As companhias de seguros geralmente enfrentam casos de falsas reivindicações de seguro. Todo o processo de reclamação de seguro depende de dados não estruturados, na forma de detalhes do cliente, causa da reclamação de seguro, etc. pelo cliente é genuíno.

Com os aplicativos de mineração de texto, as empresas podem gerenciar e analisar os dados do cliente de forma transparente. O software de mineração de texto pode analisar palavras qualitativas para determinar sua relação com outras variáveis ​​fornecidas em um relatório de sinistros. Ele pode então determinar se a alegação é genuína ou não. Além disso, as empresas podem pesquisar informações e acessá-las rapidamente, com mineração de texto. Assim, as empresas podem processar rapidamente as reclamações dos clientes, ao mesmo tempo em que verificam as fraudulentas, garantindo que não enfrentem perdas financeiras desnecessárias.

5. Melhorar o gerenciamento e a recuperação de dados

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Conforme mencionado anteriormente, as empresas enfrentam dificuldades em gerenciar e recuperar informações de dados não estruturados. As empresas geralmente coletam dados de várias fontes. Gerenciá-lo em um único local seguro é difícil. Com a mineração de texto, os dados podem ser gerenciados de maneira confiável.

As empresas podem gerenciar dados em um único banco de dados seguro com software de gerenciamento de dados baseado em mineração de texto. Da mesma forma, apenas os dados relevantes para a consulta de pesquisa podem ser recuperados com a ajuda de ferramentas de mineração de texto. O processo de filtrar as informações necessárias em um curto período de tempo é possível com ferramentas de mineração de texto.

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Conclusão

Os aplicativos de mineração de texto podem ser encontrados em todos os principais setores, desde seguros até atendimento ao cliente e marketing digital. E estes são apenas alguns dos aplicativos de mineração de texto ilimitados sobre os quais falamos neste artigo. Com conhecimento e compreensão adequados das ferramentas e técnicas de mineração de texto, os aplicativos de mineração de texto podem ser usados ​​em qualquer processo que envolva dados textuais.

Esperamos que este artigo tenha ajudado você a entender vários aplicativos de mineração de texto em vários setores. Para saber mais sobre mineração de texto e seguir uma carreira como cientista de dados em qualquer um dos setores mencionados acima, confira o Diploma PG em Ciência de Dados do IIIT-B & upGrad, criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1-on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.

Qual é a diferença entre mineração de texto e mineração de dados?

A mineração de dados é um método estatístico no qual os dados brutos são processados ​​para extrair informações significativas para o benefício da empresa. Para coletar as informações, são utilizados documentos e planilhas pré-existentes. Técnicas estatísticas são usadas para processar os dados brutos. A mineração de texto é um subdomínio da mineração de dados em que o texto é processado a partir dos documentos fornecidos para coletar informações significativas. Em vez de documentos, o texto é usado para extrair as informações. Os dados são processados ​​linguisticamente e, portanto, métodos linguísticos computacionais são usados ​​no processamento de texto.

O que são dados não estruturados e quais são seus exemplos?

Os dados que não são organizados de acordo com nenhum modelo de dados predefinido são conhecidos como dados não estruturados. De todos os dados gerados, cerca de 80-90% dos dados são não estruturados e sua taxa de geração é muito mais rápida que os dados estruturados. Os dados não estruturados não podem ser armazenados em bancos de dados relacionais ou RDBMS. Como ele vem em vários formatos, é muito difícil para o software tradicional processar esses dados. Abaixo estão alguns dos exemplos mais comuns de dados não estruturados. Os campos de mensagens de e-mail não são estruturados, mas os metadados de e-mail são estruturados até certo ponto e, portanto, o e-mail geralmente é considerado dados semiestruturados. Arquivos de texto como planilhas, documentos do Word, apresentações e arquivos de log não são estruturados.

Como você pode detectar fraudes com mineração de texto?

Acontece muitas vezes que as pessoas fazem falsas reivindicações de seguro e, portanto, é altamente necessário detectar essas fraudes para que pessoas inocentes não tenham que enfrentar as consequências por causa dessas fraudes. Agora, como todo o sinistro depende de dados não estruturados, fica muito difícil para as empresas processarem e analisarem um volume tão grande de dados. Com os aplicativos de mineração de texto, as empresas podem gerenciar e analisar os dados do cliente de forma transparente. Você pode determinar algumas palavras seletivas que atuarão como filtro para detectar fraudes