Başarılı Bir Text Analytics Uygulaması için İpuçları
Text Analytics ile, yapısal olmayan tüm veri kaynaklarını anlamlı hale getirmek ve diğer anlamlı veri kaynaklarıyla birlikte okuyarak daha sağlam ve öngörülü analizlere ulaşmak mümkün.
Günümüzde sıcak bir araştırma gündemi haline gelen ve popülerliğini de hızla artıran Text Analytics, müşterisinin sesini dinlemek isteyen markalar tarafından merak ve heyecanla kullanılan bir yöntem olarak karşımıza çıkıyor.
Teknolojik deneyimlerin sektöre getirdiği kolaylık ve hızın etkisiyle, Text Analytics verimlilik esaslı çalışmaların aranan yöntemi haline geldi. Fakat halen bu yöntemin ne kadar uygulanabilir olduğu ve beklentileri tam olarak karşılayıp karşılamadığı konusunda bazı soru işaretleri bulunuyor.
Bu soru işaretlerini ortadan kaldırmak için; yapılmak istenen projede amaç, tasarım ve yöntemin iyi tayin edilmesi ve uzmanlık gerektiren insan kaynağı ile hangi Text Analytics aracının hangi kapsamda kullanılacağı bilgisinin önemli olduğunu unutmamak gerekiyor.
Yapay zeka, istatistik, veri analitiği ve bilimi, dil programları ve programlama, Machine Learning gibi detay tekniklerden en az birinin kullanıldığı (bazı durumlarda hepsi kullanılabiliyor) Text Analytics için doğruluk yüzdesi, nasıl çıkarımlar yapılacağı, nasıl ölçümleneceği gün geçtikçe önemli hale geliyor. Gücünü hangi doğru teknik ve doğru aracın kullanılacağından alan Text Analytics, yanlış bir başlangıçla ölçümlendiği zaman istenilen sonuçları veremeyebiliyor.
Text Analytics yöntemini kullanırken uzmanlık ve deneyim gerektiren şu konulara özellikle dikkat edilmeli:
• Örneklem adedinin kullanılan araca uygun olması,
• Müşteri deneyiminin mi ölçümlenmek istendiği yoksa sosyal medya dinlenmesi mi yapılmak istendiğine karar verilmesi,
• Projenin ilk bakışta uygun olup olmadığının belirlenmesi
Bu belirtilen konulardan herhangi birinin yanlış çalışması; istenilen verilerin elde edilememesi ve doğal olarak bir zaman kaybı yaşama olasılığını da yüksek kılıyor.
Bu noktada, yanlış bileşenlerden oluşan bir Text Analytics ile yapılan ölçümleme ve müşterinin sesini ortaya çıkarma işi; 30 adet verbatimi okuyarak elde edilen başarının önüne geçememe ve hatta gerisinde kalma riski de taşıyor.
Ipsos olarak Türkiye’de Text Analytics alanında geniş bir sektör tecrübesi ve yine bu alana özel oluşturduğumuz prensiplerle çok çeşitli projeler gerçekleştirmekteyiz. Kendimize ait Text Analytics araçları ve özel ekibimizle sektördeki benzer hizmetlerden ayrışmaktayız.
Text Analytics çalışmalarımızda özellikle iki konuya odaklanıyoruz:
• Açık uçlu olarak alınan ve müşterinin sesini daha detaylı yansıtan sorular ile kantitatif araştırmalarda ölçümlenen kriterleri birleştirerek ilerliyoruz.
• Text analytics çalışmasını ilgili diğer projelerle ilişkilendirebiliyor ve bu şekilde pain pointsleri ortaya çıkararak ek faydalar sağlıyoruz.
Böylelikle Ipsos olarak; Text Analytics konusunda bütüncül bir bakış açısı sunabiliyoruz. İş ortaklarımızın bu teknikten alacağı verimi maksimize ediyor ve müşterilerinin sesine ve deneyimine odaklanan markalara derin içgörüler sağlayabiliyoruz.
Text Analytics konusundaki global makalemizin tamamını okumak için buraya tıklayın.
