En savoir plus sur Logiciel d'analyse de texte
Qu'est-ce que le logiciel d'analyse de texte ?
Le logiciel d'analyse de texte aide les entreprises à analyser leurs données textuelles en utilisant la compréhension du langage naturel, qui est un sous-ensemble du traitement du langage naturel. En raison de la nature non structurée des données textuelles, ces solutions analytiques prennent le texte comme entrée et fournissent une forme d'étiquettes, de tags ou d'informations en sortie. À l'ère de la transformation numérique, les entreprises adoptent la nécessité de comprendre les données de l'entreprise comme jamais auparavant.
Le logiciel d'analyse de texte, également connu sous le nom de logiciel de text mining ou de logiciel d'analyse de texte, est devenu un outil important pour presque toutes les entreprises au cours de la dernière décennie. Un aspect plus récent de l'analyse et de l'intelligence d'affaires est la nécessité de comprendre non seulement les données structurées, mais aussi les données non structurées. Les données non structurées, telles que les données textuelles, peuvent être exploitées pour en extraire du sens afin d'éclairer les décisions commerciales.
Les initiatives de text mining peuvent aider les entreprises à mieux comprendre les ensembles de données textuelles. Être capable d'extraire des informations exploitables à partir de données numériques hébergées dans des systèmes ERP, des logiciels CRM ou des logiciels de comptabilité est une chose, mais être capable de tirer des informations de sources de données non structurées est inestimable. Sans logiciel dédié à cette tâche, les entreprises doivent soit consacrer un temps et des ressources importants à la construction de modèles de compréhension du langage naturel, soit enquêter de manière désordonnée sur les données.
Quels types de logiciels d'analyse de texte existent ?
De nombreux types de solutions d'analyse de texte partagent des fonctionnalités qui se chevauchent, tout en répondant simultanément à différents profils d'utilisateurs comme les analystes de données et les analystes financiers, ou en fournissant des services uniques.
Certaines solutions peuvent offrir des fonctionnalités en libre-service afin que l'employé moyen puisse assembler ses graphiques et tableaux à partir de grands ensembles de données. D'autres, cependant, nécessitent un soutien plus important de la part de l'informatique ou des analystes de données.
Outils d'analyse de texte en libre-service
Les outils d'analyse de texte en libre-service ne nécessitent pas de connaissances en codage, de sorte que les utilisateurs finaux ayant peu ou pas de connaissances en codage peuvent en tirer parti pour leurs besoins en données. Cela permet aux utilisateurs professionnels comme les représentants commerciaux, les responsables des ressources humaines, les marketeurs et d'autres membres de l'équipe non spécialisée en données de prendre des décisions basées sur des données commerciales pertinentes. Les solutions en libre-service offrent souvent une fonctionnalité de glisser-déposer pour le marquage de texte, des modèles préconstruits pour interroger les données et d'autres outils pour la découverte de données. Similaire aux plateformes analytiques, les organisations utilisent ces outils pour construire des tableaux de bord interactifs pour découvrir des informations exploitables.
Par exemple, un responsable d'entreprise de service client pourrait utiliser ce type de logiciel pour analyser des milliers d'e-mails de clients afin de découvrir des tendances, telles que le sentiment et le choix des mots utilisés. Cette analyse peut informer la manière dont les agents de service client répondent aux clients pour atteindre les résultats souhaités.
Outils d'analyse de texte traditionnels
Contrairement aux options en libre-service, certaines solutions d'analyse de texte sont destinées aux professionnels des données, tels que les analystes de données et les data scientists. Ils peuvent utiliser ce logiciel pour entraîner et déployer des algorithmes, car il les aide à étiqueter leurs données. Les data scientists peuvent utiliser ces outils pour ingérer des données textuelles, telles que les médias sociaux, les transcriptions de centres d'appels, les sources d'actualités et les avis, et pour construire et améliorer des applications, atteignant des objectifs tels que l'amélioration de la détection de la fraude et la réalisation d'analyses de sentiment.
Quelles sont les fonctionnalités communes des logiciels d'analyse de texte ?
De nombreuses capacités des logiciels d'analyse de texte peuvent aider les utilisateurs à extraire des informations critiques pour l'entreprise à partir de données textuelles.
Identification de la langue : Les solutions d'analyse de texte offrent aux utilisateurs la possibilité de comprendre dans quelle langue le texte a été écrit. Cela peut être bénéfique pour déterminer d'où provient un post sur les réseaux sociaux ou lorsqu'une entreprise a des bureaux dans plusieurs pays.
Étiquetage des parties du discours : Une fois la langue identifiée, le logiciel d'analyse de texte peut étiqueter chaque mot avec une partie du discours, indiquant si le mot est un nom, un verbe, un adjectif, etc.
Analyse syntaxique : L'analyse syntaxique est très similaire à l'étiquetage des parties du discours, mais au lieu de comprendre chaque mot, elle aide à décomposer comment une phrase a été construite et pourquoi.
Reconnaissance d'entités : Les solutions d'analyse de texte peuvent aider à déterminer non seulement les parties du discours mais aussi les entités réelles. Par exemple, la partie du discours peut être un nom, mais l'analyse de texte décomposera si ce nom est une personne ou un lieu.
Extraction de phrases clés : Une autre fonctionnalité majeure du text mining et de l'analyse de texte est l'extraction de phrases clés, qui permet aux utilisateurs de déterminer des motifs et des thèmes dans le texte. Ces outils peuvent extraire ces thèmes communs pour l'utilisateur.
Analyse de sentiment : Toutes les fonctionnalités ci-dessus peuvent être pertinentes pour l'analyse de sentiment. Les outils d'analyse de texte peuvent offrir des scores d'analyse de sentiment, déterminant si le texte est positif, négatif, heureux, triste ou neutre, parmi de nombreuses autres classifications. Avec le sentiment déterminé, les entreprises peuvent décider comment elles veulent agir ou interagir avec ces données. Par exemple, si une entreprise de logiciels constate que toutes ses critiques négatives mentionnent une fonctionnalité particulière, il pourrait être judicieux d'examiner l'état ou la viabilité de cette fonctionnalité.
Quels sont les avantages du logiciel d'analyse de texte ?
La raison d'utiliser un logiciel d'analyse de texte est assez simple : les utilisateurs ont besoin d'analyser du texte, mais il y a de nombreuses raisons pour lesquelles une entreprise peut vouloir effectuer du text mining et de l'analyse. Tout se résume à mieux comprendre et utiliser les données de l'entreprise pour impacter les processus commerciaux et le résultat net. Il doit être utilisé pour augmenter l'efficacité et la productivité et pour optimiser les processus qui pourraient mieux fonctionner.
Compréhension du sentiment : Les entreprises essaient toujours de mesurer la satisfaction des clients, et l'analyse de texte est un moyen facile de le faire. De nombreuses sources de données textuelles différentes peuvent fournir des sentiments de clients, tels que les réseaux sociaux, les e-mails des clients, les transcriptions téléphoniques, les avis des clients, et d'autres. Si une entreprise peut comprendre ses lacunes ou là où elle excelle avec les clients, elle peut mieux soutenir et gérer ces clients. En fin de compte, cela peut conduire à une augmentation des revenus.
Satisfaction des employés : De même que pour mieux comprendre les clients, les entreprises peuvent améliorer l'engagement et la satisfaction des employés en utilisant l'analyse de texte. Bien que les entreprises ne devraient pas nécessairement espionner leurs employés, elles peuvent déterminer le sentiment et la satisfaction des employés à partir d'enquêtes, d'e-mails ou de transcriptions téléphoniques. Cela peut aider les entreprises à s'assurer qu'elles promeuvent la bonne culture d'entreprise et fournissent un lieu de travail sain et heureux.
Analyse des enquêtes : L'analyse de texte est très souvent utilisée lorsque les entreprises réalisent des enquêtes. Ces enquêtes peuvent être destinées aux clients ou aux employés, mais peuvent également concerner des études de marché. Être capable d'extraire rapidement des informations verbatim des réponses aux enquêtes peut fournir une perspective et un aperçu uniques que les entreprises ne pourraient pas obtenir à travers des questions à choix multiples.
Classification des documents : Un cas d'utilisation facile pour le logiciel d'analyse de texte est la classification des documents. Les entreprises ont souvent besoin d'organiser des documents existants ; en extrayant le sentiment et les thèmes, il peut être beaucoup plus facile de classer les documents, tels que les factures et les contrats.
Qui utilise le logiciel d'analyse de texte ?
L'utilisateur typique de l'analyse de texte est la même personne qui est chargée d'utiliser les solutions d'analyse et d'intelligence d'affaires : un analyste de données ou un data scientist. Ces utilisateurs sont formés pour développer des modèles analytiques et d'apprentissage automatique utilisés pour extraire des informations exploitables à partir des données. Les data scientists sont également chargés de dériver un récit commercial à partir des données, et les données textuelles ne font pas exception. Si le produit d'analyse de texte est de type libre-service, les utilisateurs professionnels moins techniques, tels que les équipes des opérations, du service client et des finances, peuvent bénéficier de la technologie pour explorer leurs données textuelles et en tirer des informations.
Analystes de données : Selon la complexité du logiciel, des analystes peuvent être nécessaires. Ils peuvent aider à configurer le marquage requis des données textuelles et des tableaux de bord pour d'autres employés et équipes. Ils peuvent créer des requêtes complexes à l'intérieur des plateformes pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise.
Équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement : La chaîne d'approvisionnement d'une entreprise a souvent de nombreux points de contact, et par conséquent, de nombreux points de données. Tout, des factures aux informations d'expédition, peut être analysé avec ce logiciel. Par conséquent, les employés travaillant dans les équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser le logiciel d'analyse de texte pour mieux comprendre leurs départements et les données textuelles générées, par exemple à partir de systèmes ERP. Ces applications suivent tout, de la comptabilité à la chaîne d'approvisionnement et à la distribution. En entrant les données de la chaîne d'approvisionnement dans ce logiciel, les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent optimiser plusieurs processus pour économiser du temps et des ressources.
Équipes financières : Les équipes financières utilisent le logiciel d'analyse de texte pour obtenir des informations et une compréhension des facteurs qui impactent le résultat net d'une organisation. Grâce à des intégrations avec des systèmes financiers tels que logiciels de comptabilité, des employés tels que les directeurs financiers (CFO) peuvent voir comment l'entreprise se porte. Par exemple, ils peuvent analyser les données en texte libre dans les rapports de dépenses pour découvrir des tendances dans les données. Avec ces connaissances, ils peuvent déterminer les plus gros dépensiers et les catégories de dépenses et mettre en place un plan pour réduire les dépenses, si désiré.
Équipes de vente et de marketing : Les équipes de vente cherchent également à améliorer les indicateurs financiers et peuvent bénéficier énormément d'une approche plus axée sur les données. Elles peuvent obtenir des informations sur les comptes potentiels, la performance des ventes et la prévision du pipeline, parmi de nombreux autres cas d'utilisation. L'utilisation d'outils d'analyse dans une équipe de vente peut aider les entreprises à optimiser leurs processus de vente et à influencer les revenus. Grâce à l'analyse des données d'enquête, les dirigeants d'entreprise peuvent découvrir la manière la plus efficace de vendre des produits.
Pour les équipes marketing, suivre la performance des campagnes est essentiel. Étant donné qu'elles mènent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique ou même les campagnes publicitaires traditionnelles, ces outils permettent aux équipes marketing de suivre la performance de ces campagnes en un seul endroit central. Les marketeurs peuvent apprendre comment leur audience réagit à leurs messages en utilisant l'analyse de sentiment. De plus, ils peuvent évaluer leur texte publicitaire en le taguant et en le classifiant pour mieux comprendre ce qui stimule les conversions.
Consultants : Les entreprises n'ont pas toujours le luxe de construire, développer et optimiser leurs solutions analytiques. Certaines entreprises choisissent d'employer des consultants externes, tels que des fournisseurs de conseil en intelligence d'affaires (BI). Ces fournisseurs cherchent à comprendre une entreprise et ses objectifs, à interpréter les données et à offrir des conseils pour s'assurer que les objectifs sont atteints. Les consultants en BI ont souvent des connaissances spécifiques à l'industrie en plus de leurs antécédents techniques, avec une expérience dans les soins de santé, les affaires et d'autres domaines.
Équipes de service client : Les équipes de service client sont confrontées à un défi. Elles sont souvent inondées d'une multitude de préoccupations des clients, que ce soit par texte, voix ou courrier. Bien que les agents puissent répondre à chaque commentaire et préoccupation individuellement, il est bénéfique d'avoir une compréhension appropriée des tendances, y compris le sentiment des messages, les types de plaintes, et plus encore. En utilisant un logiciel d'analyse de texte, les entreprises peuvent équiper leurs agents d'outils pour les aider à répondre aux messages de manière ciblée, en fonction de facteurs tels que le sentiment et les phrases clés.
Quelles sont les alternatives au logiciel d'analyse de texte ?
Les alternatives au logiciel d'analyse de texte peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Logiciel d'analyse des retours : Le logiciel d'analyse de texte est une solution polyvalente conçue pour analyser n'importe quelle donnée textuelle. Les entreprises cherchant à se concentrer sur les textes de retour, tels que ceux provenant d'enquêtes, de sites d'avis, de réseaux sociaux et d'outils de service client, peuvent utiliser un logiciel d'analyse des retours pour atteindre cet objectif. Ce logiciel permet aux entreprises de consolider et d'analyser leurs retours clients au sein d'une seule plateforme.
Logiciels liés au logiciel d'analyse de texte
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec le logiciel d'analyse de texte incluent :
Logiciel d'entrepôt de données : La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates, donc pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en place un entrepôt de données. Les entrepôts de données peuvent héberger des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, ce qui permet aux outils de BI et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est essentielle à la qualité des données ingérées par le logiciel d'analyse.
Logiciel de préparation des données : Un logiciel clé nécessaire pour une analyse de données facile est un outil de préparation des données et d'autres outils de gestion des données connexes. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Les outils de préparation des données sont souvent utilisés par les équipes informatiques ou les analystes de données chargés d'utiliser les outils d'analyse de texte. Certaines plateformes d'analyse de texte offrent des fonctionnalités de préparation des données, mais les entreprises ayant une large gamme de sources de données optent souvent pour un outil de préparation dédié.
Plateformes analytiques : Les plateformes analytiques peuvent inclure certaines fonctionnalités limitées d'analyse de texte, mais sont des outils à portée plus large qui facilitent les cinq éléments suivants : préparation des données, modélisation des données, fusion des données, visualisation des données et livraison des informations.
Logiciel d'analyse de flux : Lorsqu'on recherche des outils spécifiquement conçus pour analyser les données en temps réel, le logiciel d'analyse de flux est une solution de choix. Ces outils aident les utilisateurs à analyser les données en transfert via des API, entre applications, et plus encore. Ce logiciel peut être utile avec les données de l'internet des objets (IoT), que les gens souhaitent généralement analyser en temps réel.
Logiciel d'analyse prédictive : Le logiciel d'analyse de texte à usage général permet aux entreprises de réaliser diverses formes d'analyse, telles que prescriptive, descriptive et prédictive. Les entreprises qui se concentrent sur l'examen de leurs données passées et présentes pour prédire les résultats futurs peuvent utiliser un logiciel d'analyse prédictive pour une solution plus affinée.
Défis avec le logiciel d'analyse de texte
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis.
Besoin d'employés qualifiés : Le principal problème avec le logiciel d'analyse de texte est que, malgré le fait que l'outil extrait des informations concernant les données textuelles, il nécessite toujours un humain pour aller plus loin et déterminer ce que signifient les données. Sans contexte, l'analyse de sentiment, le marquage des phrases et l'extraction de thèmes ou de motifs à partir d'un texte ne peuvent informer un utilisateur que dans une certaine mesure. Un analyste devra interpréter ces données et en déchiffrer les implications commerciales.
Cela est beaucoup plus facilement abordé avec le logiciel d'analyse de texte en raison de la capacité à visualiser les données de manière organisée, mais cela nécessite néanmoins une interprétation. Certains outils d'analyse de texte peuvent offrir un certain niveau d'analyse prédictive et fournir aux utilisateurs des suggestions ou des recommandations basées sur les données, mais le plus souvent, une intervention humaine est nécessaire.
Préparation des données : Un autre problème potentiel est la préparation des données pour être ingérées par l'outil d'analyse de texte. Les données doivent être correctement stockées, que ce soit dans une base de données ou un entrepôt de données, et peuvent nécessiter l'intervention de l'informatique ou d'un administrateur dédié pour s'assurer que l'outil d'analyse de texte peut consommer les données. La beauté du logiciel d'analyse de texte est qu'il ne nécessite pas toujours la propreté des données structurées. Les données non structurées n'ont pas besoin de suivre une approche en colonnes que les données structurées nécessitent souvent.
Adoption par les utilisateurs : Il n'est pas toujours facile de transformer une entreprise en une entreprise axée sur les données. En particulier dans les entreprises plus établies qui ont fait les choses de la même manière pendant des années, il n'est pas simple d'imposer des outils d'analyse aux employés, surtout s'il existe des moyens pour eux de les éviter. S'il existe d'autres options, telles que des feuilles de calcul ou des outils existants que les employés peuvent utiliser à la place des logiciels d'analyse, ils choisiront probablement cette voie. Cependant, si les gestionnaires et les dirigeants s'assurent que les outils d'analyse sont une nécessité dans le quotidien d'un employé, alors les taux d'adoption augmenteront.
Quelles entreprises devraient acheter un logiciel d'analyse de texte ?
Comme on le dit souvent, les données sont le carburant qui alimente les entreprises modernes. Bien que ce soit un cliché, cela n'en est pas moins vrai. Par conséquent, les entreprises du monde entier et de tous les secteurs devraient envisager une solution analytique, telle que l'analyse de texte, pour donner un sens à ces données et commencer à prendre des décisions basées sur les données. Voici quelques exemples illustratifs de la façon dont l'analyse textuelle peut être utilisée dans plusieurs industries :
Services financiers : Au sein des institutions financières, telles que les courtiers en assurance, les banques et les coopératives de crédit, il est courant d'utiliser une multitude de systèmes différents. Ces entreprises disposent de données allant des dossiers clients aux transactions, en passant par les données de marché, et plus encore. Avec la prolifération des systèmes vient plus de données. Avec une solution analytique robuste en place, elles peuvent mieux comprendre les données produites par les différents systèmes de l'entreprise. En tant qu'industrie fortement réglementée, les utilisateurs peuvent bénéficier de capacités d'accès régulé qui peuvent être particulièrement bénéfiques, car elles peuvent aider à auditer les processus de l'entreprise.
Soins de santé : Dans le domaine des soins de santé, de mauvaises pratiques de gestion des données peuvent avoir des conséquences graves, voire mortelles. Le logiciel d'analyse de texte peut aider ces organisations à avoir une vue d'ensemble de leurs données, telles que les dossiers des patients, les réclamations d'assurance, les finances, et plus encore. Grâce à la mise en œuvre de l'analyse, les entreprises de soins de santé peuvent réduire les risques et les coûts, et rendre leur facturation et leurs recouvrements plus intelligents.
Commerce de détail : Les organisations de vente au détail, qu'elles soient B2C, B2B, D2C ou autres, s'appuient sur les données pour prendre des décisions éclairées. Par exemple, un vendeur d'imprimantes, pour gérer une entreprise prospère, doit suivre de nombreuses choses telles que son inventaire, ses ventes, son équipe de vente et ses retours. Si toutes ces données sont conservées de manière cloisonnée dans différents systèmes, il n'y a pas de source unique de vérité et les départements ne peuvent pas avoir une conversation autour de l'état réel des données de l'entreprise. Avec un logiciel d'analyse de texte configuré et connecté à toutes les sources de données pertinentes, toute entreprise de vente au détail peut en tirer des avantages et prendre des décisions significatives basées sur les données.
Quel est le coût du logiciel d'analyse de texte ?
Les entreprises décident de déployer un logiciel d'analyse de texte pour obtenir un certain retour sur investissement (ROI).
Retour sur investissement (ROI)
Alors que les entreprises cherchent à récupérer les fonds qu'elles ont dépensés pour le logiciel, il est essentiel de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ce logiciel est généralement facturé par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.
Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer leurs gains grâce à l'utilisation du logiciel d'analyse de texte.
Mise en œuvre du logiciel d'analyse de texte
Comment le logiciel d'analyse de texte est-il mis en œuvre ?
La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de grandes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.
Qui est responsable de la mise en œuvre du logiciel d'analyse de texte ?
Il peut nécessiter beaucoup de personnes, voire d'équipes, pour déployer correctement une plateforme analytique. Cela est dû au fait que les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, une seule personne ou même une seule équipe n'a rarement une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut assembler ses données et commencer le parcours analytique, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.
Tendances du logiciel d'analyse de texte
Culture des données
Les données commerciales ne sont plus enfermées dans des silos. Avec les solutions d'analyse de texte, plus d'utilisateurs au sein d'une entreprise peuvent trouver, accéder et analyser ces données. De plus, les logiciels d'intelligence artificielle (IA) tels que les logiciels de traitement du langage naturel (NLP) aident à rendre la recherche de données plus facile et plus puissante, fournissant des résultats plus précis. La mise en œuvre de logiciels d'analyse a été une initiative majeure pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de toutes leurs différentes sources.
Passage au cloud
Le passage de l'analyse de données sur site au cloud est en cours depuis plusieurs années, avec de plus en plus d'entreprises déplaçant leurs données et leurs informations dans le cloud. Cela se produit pour diverses raisons, comme le temps nécessaire pour obtenir des informations. Le passage de l'infrastructure sur site a aidé de nombreuses entreprises à permettre aux données de fonctionner partout où l'on a accès au cloud, partout où il y a un accès Internet.
Apprentissage profond
La principale tendance liée au logiciel d'analyse de texte est l'apprentissage profond, mais plus spécifiquement, le traitement du langage naturel. À mesure que la technologie de l'IA continue de progresser, l'apprentissage profond et le NLP deviennent plus précis et efficaces pour effectuer des actions telles que l'analyse de texte. Cela signifie que les utilisateurs ont besoin de moins creuser dans le texte, et à la place, les informations leur sont données. Cela est extrêmement bénéfique, car, malgré les fonctionnalités complètes que le logiciel d'analyse de texte fournit, les analystes sont toujours tenus de creuser dans les données et de déterminer eux-mêmes les informations. La prochaine étape, à laquelle le NLP contribue, est de faire en sorte que le logiciel fournisse des informations exploitables sans avoir besoin de creuser dans les données textuelles.
Comment acheter un logiciel d'analyse de texte
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel d'analyse de texte
Si une entreprise commence tout juste son parcours analytique, G2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel pour l'entreprise et le cas d'utilisation particuliers. Étant donné que la solution particulière peut varier en fonction de la taille de l'entreprise et de l'industrie, G2.com est un excellent endroit pour trier et filtrer les avis en fonction de ces critères, ainsi que de nombreux autres. La variété, le volume et la vitesse des données sont vastes. Par conséquent, les utilisateurs doivent réfléchir à la façon dont la solution particulière répond à leurs besoins particuliers et à leurs besoins futurs à mesure qu'ils accumulent plus de données.
Pour trouver la bonne solution, les acheteurs doivent déterminer les points de douleur et les noter. Ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui auront besoin d'utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris les fonctionnalités budgétaires, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une demande d'information (RFI), une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'un logiciel d'analyse de texte.
Comparer les produits de logiciel d'analyse de texte
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Réaliser des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est exhaustive, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection du logiciel d'analyse de texte
Choisir une équipe de sélection
Étant donné que le logiciel d'analyse de texte concerne les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection doit comparer les notes, les faits et les chiffres qu'elle a notés au cours du processus, tels que le temps nécessaire pour obtenir des informations, le nombre de visualisations et la disponibilité des capacités d'analyse avancées.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que ce n'est pas négociable (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.