Qu'est-ce que le text mining ?
Le text mining est le processus de transformation de texte non structuré en données structurées pour faciliter son analyse. Également connu sous le nom de text data mining ou d'analyse de texte, le processus implique l'utilisation de techniques analytiques et d'algorithmes pour découvrir des thèmes et des motifs dans les données.
Avec l'aide de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel (NLP), le text mining révèle des informations précieuses dans de grands volumes de texte, comme les e-mails, les retours clients et les publications sur les réseaux sociaux. Les organisations utilisent ces informations pour orienter leur prise de décision.
Les logiciels d'analyse de texte permettent aux utilisateurs d'importer du texte de diverses sources, d'extraire des informations et de créer des visualisations de données à partager avec les membres de l'équipe. Ce type de logiciel complète d'autres outils dans l'ensemble de données d'une organisation, tels que les plateformes de business intelligence (BI).
Techniques de text mining
Les utilisateurs sélectionnent les techniques de text mining appropriées en fonction de leurs objectifs ou résultats cibles. Les techniques courantes incluent :
- L'extraction d'informations (IE) permet aux utilisateurs de trouver et d'extraire automatiquement des données structurées pertinentes à partir de texte non structuré et de les stocker dans une base de données. Par exemple, un analyste pourrait identifier les noms de personnes spécifiques ou des dates à partir du texte.
- La récupération d'informations (IR) implique la récupération d'informations spécifiques à partir de documents textuels en fonction des requêtes des utilisateurs. De nombreux moteurs de recherche reposent sur l'IR, qui utilise des algorithmes pour trouver les données demandées.
- Le traitement du langage naturel (NLP) applique des techniques computationnelles pour comprendre le langage humain. Les tâches courantes utilisées dans le NLP incluent l'analyse des sentiments, qui consiste à identifier le ton émotionnel dans le langage, et l'analyse syntaxique, qui évalue le sens d'un texte en fonction de la structure des phrases et des règles grammaticales.
Applications du text mining
De nombreuses industries utilisent le text mining pour tirer des informations exploitables à partir de documents et de sites Web basés sur du texte. Les cas d'utilisation courants incluent :
- Écoute sociale : Les outils de surveillance des médias sociaux utilisent le text mining pour comprendre les opinions des consommateurs et suivre les tendances des sentiments. Ils aident également les entreprises à gérer leur réputation en ligne en localisant les plaintes nécessitant une réponse.
- Gestion de la relation client : L'exploitation de diverses sources de retours clients, des entrées de chatbot aux réponses aux enquêtes, aide les entreprises à identifier les domaines de croissance et les moyens d'augmenter la satisfaction. Avec ces données, elles peuvent créer des expériences plus personnalisées et renforcer la fidélité des clients.
- Analyse des concurrents et du marché : Avec le text mining, les entreprises peuvent extraire des données de rapports financiers et d'articles de presse pour surveiller les tendances du marché et les actions des concurrents. De plus, elles peuvent analyser les avis d'entreprises similaires pour déterminer ce que les acheteurs aiment ou n'aiment pas à propos de leurs produits et services. Ensuite, elles peuvent utiliser ces informations pour mieux positionner leurs offres.
Processus de base du text mining
Les étapes impliquées dans le text mining peuvent varier en fonction des objectifs d'une organisation et des logiciels existants. En général, le processus comporte généralement quatre étapes :
- Collecter des données : L'analyste collecte un grand volume de données provenant de sources internes et externes. Les sources de données textuelles internes incluent les enquêtes de retour sur les produits ou les e-mails de support client, et les sources externes incluent les réseaux sociaux, les articles de presse et les discussions sur les forums.
- Préparer et traiter les données : Une fois que l'analyste importe les données, le logiciel d'analyse de texte exécute des processus automatisés qui les nettoient et les convertissent en données structurées. L'analyste supprime les redondances et applique la tokenisation, qui divise le texte en mots ou phrases. À ce stade, il supprime également la ponctuation et les « mots vides » sans signification, tels que et, le, et sous.
- Effectuer l'analyse de texte : L'analyste applique ensuite diverses techniques et méthodes pour découvrir des motifs, des thèmes ou des sentiments dans les données textuelles structurées. Cette étape implique l'utilisation d'algorithmes ou de modèles pour donner un sens aux données.
- Interpréter et partager les résultats : L'analyste examine les résultats et détermine les prochaines étapes. Par exemple, il peut partager des informations sur les sentiments issues d'une analyse des réseaux sociaux avec l'équipe marketing ou le gestionnaire des réseaux sociaux.
Avantages du text mining
Les organisations utilisent le text mining pour obtenir des données qualitatives plus riches ou des informations descriptives non numériques. Le text mining aide les entreprises à :
- Prendre des décisions plus éclairées : Avec le text mining, les organisations peuvent identifier des motifs et des tendances dans le texte pour orienter leur processus de prise de décision. Par exemple, en exploitant les sites d'avis et les réseaux sociaux, elles pourraient constater que les clients sont de plus en plus frustrés par un produit populaire. Ensuite, elles pourraient apporter des mises à jour au produit pour améliorer la satisfaction des clients.
- Gagner du temps et des efforts : Les entreprises ont de grands volumes d'informations textuelles à analyser, et la quantité de données textuelles augmente avec chaque e-mail et journal de support client. Les logiciels d'analyse de texte réduisent le nombre d'employés et d'heures nécessaires pour obtenir des informations significatives.
- Élargir la connaissance des clients : Les entreprises prospères s'appuient sur une compréhension approfondie des clients pour informer tous les aspects de leur travail, des campagnes marketing à la conception de produits en passant par l'expérience client. En utilisant le text mining, elles comprennent mieux les opinions et les préférences des clients pour faire des pas vers une amélioration continue.
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Kelly Fiorini
Kelly Fiorini is a freelance writer for G2. After ten years as a teacher, Kelly now creates content for mostly B2B SaaS clients. In her free time, she’s usually reading, spilling coffee, walking her dogs, and trying to keep her plants alive. Kelly received her Bachelor of Arts in English from the University of Notre Dame and her Master of Arts in Teaching from the University of Louisville.
