El Text Mining es el proceso de transformar las palabras, frases y párrafos para sacar de ellos datos estructurados (temas, conceptos) con los cuales podremos trabajar y poder hacer un análisis mas minucioso de ellos. Para poder analizar estos datos se usan tecnologías de Machine Learning, gracias a las cuales podemos procesar estos datos de forma automatizada y poder dar consejos para hacer que las empresas crezcan.
Las empresas de hoy en día crean gran cantidad de datos en forma de texto todos los días (mails, tickets internos, conversaciones por RRSS, documentos internos, …). Esto representa por un lado una gran oportunidad y por otro un desafío para no perderse entre toda esa información. Pensad nada mas en la cantidad de información que podemos extraer de las interacciones con los usuarios. Si los analizamos de forma automatizada y conseguimos separar los datos valiosos de los que tan solo son paja, la empresa tendrá una ventaja sobre su competencia. Pongamos un ejemplo:
Se presenta una empresa en nuestra agencia y quiere que analicemos sus reseñas de Google My Bussines. Podríamos hacerlo de forma manual, pero resulta, que es un master franquicia que posee más de 200 establecimientos franquiciados bajo su marca. Gracias al Text Mining podemos recopilar todas las reseñas de esos 200 establecimientos y clasificarlas por sentimientos, tema o cualquier otra característica que creamos útil, dicho de otra manera, podemos agrupar las reseñas que tienen algo en común y descubrir esos errores comunes a todos los establecimientos. Otro caso que podemos encontrarnos es un único establecimiento que suele tener un problema que no se presenta en los demás franquiciados y de esta manera encontrar en que falla cada franquiciado específicamente.
¿Crees que eso sería de utilidad para la empresa?
Como podéis ver es bastante interesante hasta que punto podemos desarrollar este procesamiento de datos y sacar datos que pueden ayudar a los responsables de las empresas para tomar decisiones.
Del mismo modo que el NPL (Procesamiento natural del lenguaje) el concepto de minería de textos es bastante complicado de entender al principio. De todos modos intentaré explicarlo de una forma sencilla y veréis como cuando le encontréis el truco, empezareis a sacar un montón de ideas donde aplicarlo.
¿Qué es el Text Mining?
El Text Mining es el proceso automático para extraer una característica específica de un texto sin una estructura clara, gracias al NPL. Al procesar esos datos de forma que las máquinas lo entiendan podemos clasificar textos y analizarlos para poder extraer el tema, sentimiento o la intención del mismo.
Con el Text Mining las empresas pueden analizar grandes volúmenes de datos de una forma automatizada, rápida y eficaz. Otra de las aplicaciones del Text Mining es la automatización de procesos repetitivos que normalmente lo hacen de forma manual, ahorrando mucho tiempo a departamentos de atención al cliente, marketing o facturación.
Otro ejemplo puede ser el de una empresa que presenta un problema en el cual deben de responder un chat de forma manual pero siempre se repiten los mismos temas. Por ejemplo la tardanza en el envío de los productos con el NPL y la minería de texto podríamos reconocer los mensajes que tratan de envíos, solicitar directamente solicitar el numero de pedido y darle la información respecto a su pedido.
Dicho de otra manera, la minería de texto nos ayuda a las empresas a analizar de una manera mas exhaustiva sus datos y tomar mejores decisiones.
¿Cómo trabaja el text mining?
Como ya dije al principio el text mining nace del ML y se centra en la creación de modelos para que los ordenadores aprendan a hacer tareas gracias a ejemplos. Para que estos modelos de machine learning funcionen de una manera eficaz, debemos de entrenarlos con datos y cuantos más datos le demos más preciso será nuestro modelo.
Volvamos al ejemplo del principio. Imaginemos que deseamos clasificar las reseñas de Google My Bussines entre las que tratan de la atención del personal, productos y la logística. Lo primero que deberíamos de hacer, es coger un grupo amplio de esas reseñas, etiquetarlas de forma manual y entrenar un modelo de ML que las clasifique por los temas que nosotros le hemos dado. Después de haberlo entrenado con varios ejemplos, el modelo de ML será capaz de diferenciar los temas y agruparlos dentro de una de las categorías dadas de forma totalmente automatizada. Aunque para conseguir una precisión mayor lo ideal es que revisemos toda esa clasificación que hace el modelo y lo corrijamos en caso de que falle.
¿Diferencias entre analítica de texto y análisis de texto?
Es importante que diferenciemos entre lo que es el análisis de un texto y lo que es la analítica del texto.
Muchas veces se utiliza el análisis de texto y analítica de texto como sinónimos pero no es del todo correcto.
El análisis de los textos se centra sobre todo en la extracción de la parte importante de un texto y la extracción de la información. Sin embargo, el análisis de texto se centra en encontrar patrones y tendencias dentro de un gran número de datos. Dicho de otro modo la analítica de los textos da unos resultados cualitativos y el análisis de los textos da unos resultados cuantitativos. Es por ello que es bastante habitual que se utilice el análisis de datos para la creación de informes más visuales.
El análisis de los textos combina nociones de estadística, lingüística y ML para crear modelos que aprenden de ejemplos (datos de entrenamiento) y de ese modo predecir resultados cuando le presentas nueva información en base a la experiencia.
Sin embargo, la analítica de texto utiliza esos análisis realizados mediante Text Mining para crear gráficos y otro tipo de visualizaciones.
Elegir análisis o analítica de textos depende de la información de la que se disponga y de el resultado que deseamos obtener. Lo más habitual es que las empresas se decanten por una solución que englobe las dos cosas para conseguir tomar las decisiones con la mayor cantidad de información.
Conclusión
El Text Mining ayuda a simplificar el análisis de datos de los textos sin procesar cuando son muchos. Gracias a ello las pueden convertirse en empresas más efectivas que tengan tareas automatizadas y toman decisiones comerciales en base a información relevante y procesada por un modelo de ML.
Existen muchísimas aplicaciones para el Text Mining dentro del mundo del marketing y la empresa. Solo piensa en todas las veces que repites una y otra vez algunas tareas. Ahora imagina que todas esas tareas se realizan de forma automática y descartando el fallo humano.
El Text Mining ayuda a las empresas a ser más eficientes por que evita que pierdan muchísimo tiempo realizando tareas manuales y repetitivas permitiéndoles concentrarse tan solo en desarrollar su actividad. Las empresas pueden dejar que un modelo de ML se encargue de etiquetar todos los tickets de soporte entrantes, y colocarlos en cola del departamento correspondiente.
¿No tienes claro si el Text Mining es una solución útil para tu negocio? Contacta con nosotros y estaremos encantados de asesorarte en los servicios que mejor se adapten a las necesidades de tu empresa.
