مقدمه :
در عصر دیجیتال، تحلیل داده ها به ویژه داده های متنی به عنوان یکی از مهم ترین منابع اطلاعاتی، نقش حیاتی در بهبود عملکرد و بهره وری کسب و کارها دارد. با توجه به این که هر نوع توسعه، نوآوری و حتی تغییر در مدل کسب و کار شرکت های پویا، وابستگی بالائی به بازخورد ها، نظرات و خواست مشتریان دارد، مدل کسب و کار شرکت ها نیز به گونه ای است که واحد های کلیدی درون سازمانی زیادی اعم از تیم های محصول، بیزنس لاین ها، برنامه نویسی و تولید، توسعه کسب و کار، بازاریابی و فروش مستقیماً متأثر از تجربه مشتریان و بازخوردهای مشتریان می باشد. برای همین به طور مداوم و دقیق این داده ها را تحلیل می کنند و به سرعت به نیازها و مشکلات مشتریان پاسخ می دهند. چرا که این فرآیند در گام اول منجر به افزایش رضایت و وفاداری مشتریان میگردد، و در گام های بعدی، روند استرانژی های آتی را تعیین کرده و موجب بهبود عملکرد و سودآوری کسب و کار خواهد شد. این موضوع به خصوص در سازمان های چابک و انعطاف پذیر، به قدری از اهمیت ویژه ای برخوردار است که دائما شرایطی را فراهم می نمایند تا داده های نظرات، پیشنهادات و تجربه مشتری را از روش ها و تکنیک ها و ابزارهای گوناگونی تجمیع و تحلیل کنند. بنابراین، انوع ارزیابی ها نظیر سنجش رضایت از محصول یا خدمت، تجربه کاربری و پیشنهادات و انتقادات، به گونه ای طراحی و پیاده سازی می شود تا نهایتا منجر به اقداماتی در محصول و سیاست های کلان کسب و کار گردد تا تجربه مشتری و وفاداری را بهبود بخشد. اهمیت این موضوع به خصوص در حوزه ارائه خدمات و محصولات آنلاین، که مبتنی بر اپلیکیشن یا سوپر اپلیکیشن، وبسایت و یا پلتفورم هستند، بیش از پیش دیده میشود. اما موضوعی که در این میان وجود دارد، چگونگی جمع آوری داده ها از تمامی درگا ه های ارتباط با مشتریان است، به گونه ای که بتوان تمامی بازخوردها، را در یک پایگاه داده با انواع ساختار داده ( Data Type ) و نوع داده ( Data Type ) گردآوری نمود. بخشی وسیعی از این داده ها، که بسیار هم اهمیت دارد، داده های متنی است که تحلیل دقیق این داده ها، می تواند به عنوان یک عامل بسیار کلیدی در پیشبرد اهداف یک کسب و کار باشد. که شاید در مواقعی بدلیل عدم سهولت در گردآوری و یا عدم توجه به اهمیت تحلیل آن، در سازمان ها نادیده گرفته شود.
در برخی از شرکت ها، تنها واحد هایی نظیر روابط عمومی، نفراتی را جهت رصد داده های متنی، آن هم در شبکه های اجتماعی اختصاص می دهند، و نهایتا هم در مواردی نظیر شکایات و یا انتقادهای تند، تنها با رویکرد پاسخ به مشتری شکایتی و ناراضی و جلوگیری از ادامه بحران و جلوگیری از خدشه دار شدن برند، اقدامات صورت می گیرد. ولی موضوع اینجاست: آیا تمامی داده های متنی از جنس شکایت است؟ آیا جنس و محتوای این داده ها انتقادی، درخواست یا تخریب است؟ مشتری با چه نیت، لحن و نگرشی شروع به تولید محتوائی در خصوص برند ما کرده است؟ آیا چنانچه حجم این داده ها کلان باشد، باز هم توسط انسان قابل رصد، تحلیل و پاسخ می باشد؟ و آیا تمامی این داده ها تنها در شبکه های اجتماعی که ویترین شرکت ها است تولید می گردد؟ در این صورت، اگر چنین نباشد، پاسخ آن چیست؟ و چه راه حل هائی را می توان برای درک صحیح و تفسیر محتوای دداه های متنی ایجاد کرد؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یکی از شاخه های پیشرفته علم داده و هوش مصنوعی، مجموعه ای از تکنیک ها و ابزارهای تحلیلی فراهم میکند که میتواند به بهینه سازی استراتژی ها و مدل های کسب و کار، به ویژه استخراج الگو های ارزشمند از میان داده های متنی در حوزه های مختلفی از جمله تحلیلگری داده ها، متخصصین یادگیری ماشین، تحقیقات بازار، و خدمات مشتریان، بعنوان واحد کلیدی در قلب عملیات و بسیاری موارد دیگر که به درک و تفسیر محتوای متنی نیاز دارند کمک شایانی نماید.
در این مقاله تلاش نمودم به زبان ساده، ضمن تشریح چگونگی عملکرد NLP، به بررسی نحوه استفاده از الگوریتم های NLP برای بهینه سازی کلان مدل های کسب و کار در خدمات مشتریان پرداخته و اهمیت و عملکرد آن را از منظر علمی و عملی تشریح نمایم.
برای این که بدانیم دقیقا داده های متنی چه هستند، کمی شاف تر در مورد آن توضیح خواهم داد. اصولا داده های متنی به هر نوع اطلاعاتی که به صورت نوشتاری ثبت شدهاند اطلاق میشود. این داده ها میتوانند شامل کلمات، جملات، پاراگراف ها یا حتی متن های بلندتر باشند و در قالب های مختلفی مانند متون دیجیتالی یا چاپی وجود دارند. اما این داده های متنی در چه منابعی وجود دارد؟ در ذیل به چند مثال از منابع معمولی که داده های متنی در آنها یافت میشوند اشاره میکنم:
وب سایت ها: وبسایتها منبع عظیمی از داده های متنی هستند که به طور مداوم بهروز میشوند. این دادهها شامل محتوای توصیفی محصولات در فروشگاه های آنلاین، مقالات خبری، پست های وبلاگ، نقدها و راهنماهای کاربردی هستند. هر صفحه وب میتواند با استفاده از تکنولوژی های خزش وب برای تجزیه و تحلیل محتوا یا نظارت بر تغییرات استخراج شود.
کتاب ها و مقالات : کتابخانه های دیجیتال و پایگاه های دادهی تحقیقاتی مانند JSTOR یا PubMed محتوای متنی فراوانی را از مقالات علمی و کتاب ها در اختیار قرار میدهند. این محتوا میتواند برای تحلیلهای متنی عمیق، مطالعات تطبیقی یا تحقیقات آکادمیک استفاده شود.
شبکه های اجتماعی : داده های متنی در شبکههای اجتماعی شامل توییتها، پستهای فیسبوک، و نظرات کاربران میشود. این دادهها غالباً برای تحلیل احساسات، شناسایی روند ها و ترجیحات کاربران، و برای تحقیقات بازار استفاده میشوند.
داده های سازمانی : اسناد داخلی مانند ایمیلها، گزارشها، اسناد قراردادها و دستورالعملها درون سازمانها و شرکتها. این اطلاعات برای تحلیل داخلی، مدیریت دانش، و بهبود فرایندهای تجاری مورد استفاده قرار میگیرند.
پایگاههای داده متنی: مجموعههای دادهای مانند دادههای خبری یا علمی که در قالب متن ذخیره شدهاند. این پایگاه های داده معمولاً به صورت منظم به روزرسانی می شوند و برای تحقیقات یا تحلیل های پیشرفته ی متن مورد استفاده قرار میگیرند.
ارتباطات متنی : هر گونه پیام های متنی، چتها، و سایر اشکال ارتباط مبتنی بر متن.
ماهیت داده های متنی چیست :
دادههای متنی معمولاً جزو داده های کیفی به حساب میآیند، در حالی که داده های کیفی و کمی دو نوع اصلی داده در تحقیقات و تجزیه و تحلیل ها هستند. درک تفاوت بین این دو نوع داده میتواند به شما کمک کند بهتر درک کنید که چگونه داده ها را جمعآوری، تحلیل و استفاده کنید. در ادامه تفاوت های اصلی بین داده های کیفی و کمی را بررسی میکنیم:
داده های کیفی :
داده های کمی :
در نهایت، داده های متنی که معمولاً کیفی هستند، برای بررسی هایی که نیاز به درک پیچیدگی ها و جزئیات بیشتری دارند مفید هستند، در حالی که داده های کمی برای تحلیل هایی که نیاز به سنجش دقیق و تحلیل آماری دارند، استفاده میشوند.
داده های متنی میتوانند شامل اطلاعات ساختار یافته و غیرساختار یافته باشند. اطلاعات ساختار یافته به طور معمول دارای قالب مشخصی هستند و در پایگاه های داده به طور منظم ذخیره میشوند، در حالی که اطلاعات غیرساختار یافته مانند متن های نوشته شده در شبکه های اجتماعی یا مقالات خبری، ساختار مشخصی ندارند و در شکلهای متنوع وجود دارند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) یک شاخه از هوش مصنوعی است که به مطالعه تعامل بین کامپیوترها و زبان انسانی میپردازد. هدف اصلی NLP توسعه الگوریتم ها و سیستم هایی است که قادر به درک و تولید زبان طبیعی انسانی به شکل مؤثری باشند. این فناوری در برخورد با داده های متنی و صوتی کاربرد دارد و در بسیاری از جنبه های زندگی روزمره ما نقش دارد. البته باید به این موضوع اشاره شود در حقیقت، پردازش زبان طبیعی (NLP) به طور مستقیم بر داده های صوتی کار نمیکند، بلکه در ترکیب با فناوری های دیگری که داده های صوتی را به متن تبدیل میکنند، مورد استفاده قرار میگیرد. این روش به شرح زیر عمل میکند:
1. تشخیص گفتار (Speech Recognition): این فرآیند اولین قدم است که در آن داده های صوتی توسط فناوری های تشخیص گفتار به متن تبدیل میشوند. این فناوری ها صداها را شناسایی و تفسیر میکنند و آن ها را به کلمات نوشتاری تبدیل میکنند.
2. پردازش متن (Text Processing): پس از تبدیل صدا به متن، پردازش زبان طبیعی (NLP) مورد استفاده قرار میگیرد تا محتوای متنی را تحلیل کند. در این مرحله، میتوان تحلیل هایی مانند تحلیل احساسات، تشخیص نیت، تجزیه و تحلیل ساختاری جملات، و بسیاری دیگر از عملیاتهای NLP را انجام داد.
پس از این فرآیند، اطلاعاتی که از دادههای صوتی استخراج شدهاند، میتوانند برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرند، مانند پاسخگویی به سوالات کاربران، کمک به دستیارهای صوتی در فهم بهتر دستورات، یا حتی در ترجمههای زنده صوتی به متن. این ترکیب از تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی اجازه میدهد تا دادههای صوتی به شکل گستردهتری کاربردی و مفید باشند. این روش در در شرکت های فناوری محور، ازین روش برای پاسخگوئی برخط، بالا بردن رضایت مشتری، کاهش هزین های عملیاتی و نیروی انسانی، بسیار کاربرد دارد، و در وقع پاسخگوئی بصورت Agent Based و از طیق ماشین صورت می گیرد.
مؤلفه های اصلی NLP:
فناوری های پشت NLP:
NLP همچنان در حال پیشرفت است و پتانسیل آن در بهبود ارتباطات بین انسان و ماشین، و حتی به تازگی بین ماشین یا ماشین، افزایش دسترسی به اطلاعات و سهولت در انجام وظایف مختلف کاری و شخصی، روزافزون است.
پردازش زبان طبیعی در گام های فراتر :
همان طوری که در ابتدای این مبحث اشاره کردم، پردازش زبان طبیعی (NLP) عمدتاً بر داده های متنی تمرکز دارد، اما این فناوری همچنین میتواند در ترکیب با سایر انواع داده ها برای تحلیل و درک بهتر اطلاعات استفاده شود. در زیر به چند نمونه از کاربردهای NLP فراتر از متون خالص اشاره میکنم:
پردازش گفتار :
NLP در ترکیب با تشخیص گفتار به کار میرود تا صدای انسانی را به متن تبدیل کند و سپس آن متن را تحلیل کند. این فناوری در دستیارهای صوتی مانند Siri، Google Assistant، و Amazon Alexa استفاده میشود تا دستورات صوتی را درک و پاسخگویی کنند.
ترکیب با تصویر سازی :
در برخی موارد، NLP با تکنیک های بینایی ماشین ترکیب میشود تا از تصاویر، معنا استخراج کند، مثل تحلیل تصاویری که از متن دارند (OCR) یا تولید توضیحات برای تصاویر (caption generation).
پردازش داده های چند رسانه ای :
NLP میتواند برای تحلیل داده های چندرسانه ای مانند ویدئوها به کار رود، جایی که تحلیل متن، صدا و تصویر همزمان انجام میشود. این کاربرد در تجزیه و تحلیل محتوای ویدئویی برای تولید خلاصه یا فهرست بندی محتوا به کار میرود.
بازیابی اطلاعات :
NLP همچنین در بازیابی اطلاعات کاربرد دارد، که شامل جستجو و استخراج اطلاعات از دیتابیس های مختلف است که ممکن است شامل انواع داده ها باشد. این فرایند به بهبود موتورهای جستجو و سیستم های پرسش و پاسخ کمک میکند.
تعامل چند زبانه :
در محیطهای چندزبانه، NLP میتواند برای ترجمه و تفسیر ارتباطات در زبان های مختلف به کار رود، به طوری که اطلاعات بین زبانها و فرهنگ های مختلف قابل دسترس و مفهوم باشد.
با توجه به موارد ذکر شده در فوق، در حالی که پردازش زبان طبیعی عمدتاً با داده های متنی سروکار دارد، اما کاربرد های آن فراتر از این حوزه گسترده است و شامل تعامل با انواع دیگر داده ها نیز میشود، به خصوص در زمینه های ترکیبی و چندرسانه ای.
جمع آوری و آماده سازی داده های متنی
شاید مهم ترین و اولین گام در بهینه سازی کسب و کار با استفاده از NLP، جمع آوری و آماده سازی داده های متنی است. یک کسب و کار هوشمند، در طراحی زیرساخت های خود، به گونه ای عمل میکند، تا بتواند، درگاه های متفاوتی را برای جمع آوری داده و کسب اطلاعات فراهم سازد، این گردآوری در چند مرحله صورت می گیرد، این مراحل شامل:
۲. تحلیل داده ها با استفاده از الگوریتم های NLP:
تحلیل داده های متنی شامل فرآیندهای مختلفی است که میتواند به شناسایی الگوها، روندها و اطلاعات مفید منجر شود:
شاید بتوان یکی از کاربرد های مهم NLP را در کسب و کارهای ایران، در بهبود تجربه مشتریان ذکر کرد. با توجه به بازار تنگاتنگ رقابت در صنایع گوناگون، و نیاز به کسب سهم بازار بیشتر، این نیاز در شرکت ها دیده شده تا با جلب رضایت مشتریان، بالا بردن تجربه مشتری و کسب اطلاعات از چگونگی کاربری محصول، و با ایجاد تغیرات سریع یا اضافه نمودن ویژگی یا سرویس های جدید، جایگاه مستحکم تری را در بازار ایجاد کنند. لذا در حوزه عملیات و به خصوص امور مشتریان، کاربرد بیشتری را میتوان در استفاده از NLP داشته باشیم. ذیلا، به یک مثال در این حوزه پرداخته ام.
چالش کسب و کار : یک شرکت در بخش خدمات مشتریان خود، با حجم عظیمی از چت ها، پاسخگوئی به مشتریان، و همچنین و بازخوردهای متنی مشتریان مواجه است. جذب نماینده پاسخگوی انسانی ( Agent ) نیز علاوه بر هزینه های منابع انسانی، هزینه های سنگین سر بار دیگر نیز به این شرکت وارد نموده است. از طرفی تحلیل دستی این بازخوردها زمان بر و پرهزینه بوده و نمیتواند به موقع اطلاعات لازم را برای تصمیمگیری های استراتژیک نظیر پیاده سازی کمپین ها و پروموشن های بازاریابی را فراهم نماید.
تصمیم به استفاده از یک چت بات هوشمند برای پشتیبانی مشتریان خود میگیرد. این چت بات با استفاده از تکنولوژی NLP طراحی شده است تا بتواند به سوالات رایج، درخواست های خدمات پس از فروش و حل مشکلات مشتریان به صورت خودکار پاسخ دهد.
فرایند های به کارگیری راه حل NLP :
1. تشخیص نیت: چت بات ابتدا نیت پشت پرسش یا درخواست مشتری را تشخیص میدهد. برای مثال، اگر مشتری میپرسد «چطور میتونم محصولم رو برگردونم؟»، چت بات نیت «درخواست عودت کالا» را تشخیص میدهد.
2. پردازش و پاسخگویی: با توجه به نیت شناسایی شده، چت بات اطلاعات مرتبط را از پایگاه داده خود استخراج میکند و پاسخی دقیق و مفید به مشتری ارائه میدهد. این پاسخ ممکن است شامل دستورالعمل هایی برای برگشت کالا، لینکهای مربوط به سیاست های برگشت شرکت، و یا اطلاعات تماس بخش مربوطه باشد.
3. تحلیل احساسات : در طول مکالمه، چتبات همچنین میتواند احساسات مشتری را تجزیه و تحلیل کند. اگر متوجه شود که مشتری ناراضی یا عصبانی است، ممکن است ترتیبی دهد تا یک نماینده انسانی با مشتری تماس بگیرد یا پیامهایی با لحن دلسوزانه تر ارسال کند.
مزایای این راه حل :
شرکت میتواند از الگوریتم های تحلیل احساسات برای بررسی بازخوردهای متنی مشتریان استفاده کند. تحلیل احساسات، که گاهی اوقات به نام استخراج نظر یا تحلیل نظر شناخته میشود، که یکی از فرایندها در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که در آن احساسات بیان شده در متن شناسایی و دسته بندی میشوند. این تکنیک به ما این امکان را میدهد که محتوای نوشتاری، مانند نظرات کاربران، پیامهای شبکه های اجتماعی، متون خبری، و دیگر انواع متنها را از نظر عاطفی تجزیه و تحلیل کنیم. به عنوان مثال الگوریتمهایی مانند بگ آف وردز (Bag of Words) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) میتوانند به این منظور به کار گرفته شوند.
گام های استفاده از تحلیل احساسات :
این نمودار دایره ای نشاندهنده تحلیل احساسات مشتریان است که به سه بخش ذیل تقسیم میشود:
· : Bag of Words + SVM: این روش از مدل Bag of Words برای نمایش متون و الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی (SVM) برای دسته بندی احساسات استفاده میکند. دقت این روش 85%، یادآوری 82% و F1-Score آن 83% است.
· Word Embeddings + CNN: : در این روش از تعبیههای کلمهای (Word Embeddings) به عنوان ورودی و از شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل احساسات استفاده میشود. دقت این روش 88%، یادآوری 85% و F1-Score آن 86% است.
· : LSTM: این روش از شبکههای حافظه طولانی-کوتاه مدت (LSTM) برای تحلیل احساسات استفاده میکند که دقت 90%، یادآوری 88% و F1-Score معادل 89% دارد.
افزایش بهره وری و کاهش هزینه ها :
حال این شرکت تصمیم می گیرد، از تکنولوژی های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بهینه سازی عملیات و کاهش هزینه ها استفاده کند. در ادامه، چگونگی اجرای این تکنولوژی ها و تأثیر آن ها بر این شرکت را بررسی میکنیم:
اتوماسیون پاسخگویی به مشتریان :
شرکت یک سیستم چت بات پیشرفته مبتنی بر NLP را توسعه میدهد که قادر است نیت کاربران را درک کند و پاسخهای سریع و دقیق ارائه دهد. این چت بات ها به طور خودکار سوالات متداول را پاسخ میدهند و تنها در موارد پیچیدهتر به کارشناسان انسانی ارجاع داده میشوند.
کاهش خطا های انسانی :
اگز شرکت از NLP برای خودکارسازی ورود داده ها و تأیید صحت اطلاعات در فرآیندهایی عملیاتی مانند فاکتورها و قرارداد ها استفاده کند.
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ :
استفاده از NLP برای تحلیل بازخوردها و نظرات مشتریان در شبکه های اجتماعی به کار میگیرد.
تأثیر محاسباتی: فرض کنید این تحلیل ها میتوانند به بهبود 10% در میزان فروش منجر شوند، که اگر فروش سالانه شرکت 10 میلیون دلار باشد، افزایش 1 میلیون دلاری درآمد به دست میآید.
بهینه سازی منابع داخلی :
اگر از NLP برای خلاصه سازی و دستهبندی اطلاعات داخلی استفاده شود
خودکارسازی فرآیند های پیچیده :
اگر فرآیندهای تجاری مانند تحلیل قراردادها را با استفاده از NLP خودکار کنند.
الگوریتم های NLP امکان تحلیل خودکار حجم عظیمی از داده های متنی را فراهم میکنند که منجر به افزایش بهره وری و کاهش هزینه های عملیاتی میشود. این تکنیک ها با فراهم کردن تحلیلهای دقیق و به موقع، به شرکتها کمک میکنند تا منابع خود را بهینه سازی کنند و بهره وری را افزایش دهند. فرض کنید یک شرکت به تحلیل نظرات 10 هزار مشتری میپردازد. اگر هزینه تحلیل دستی هر نظر 5 دلار باشد، هزینه کل حدود 50 هزار دلار خواهد شد، حال فرض شود، هزینه های پیاده سازی و اجرای NLP حدود 10 هزار شود، باز هم 40 هزار دلار صرفه جوئی در تحلیل داده ها صورت خواهد گرفت.
بهبود تصمیم گیری های استراتژیک
تحلیل های جامع و دقیق داده های متنی به مدیران این امکان را میدهد تا بر اساس داده های واقعی و تحلیل های علمی، تصمیمگیری کنند. این امر به ویژه در محیط های کسب و کاری پویا و متغیر بسیار حیاتی است. تحلیلهای NLP میتوانند اطلاعات کلیدی درباره ترجیحات و نیازهای مشتریان، نقاط ضعف و قوت خدمات و محصولات و روندهای بازار ارائه دهند.
مدیریت ریسک و بهبود تطبیق پذیری
الگوریتم های NLP میتوانند به شناسایی ریسک های احتمالی و مشکلات ناشی از تغییرات بازار کمک کنند. تحلیل داده های متنی از منابع مختلف به شرکت ها این امکان را میدهد تا به موقع به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و استراتژی های خود را بهینه سازی کنند
جمع بندی :
استفاده از الگوریتم های پردازش زبان طبیعی (NLP) در بهینه سازی استراتژیها و مدل های کسب و کار در خدمات مشتریان یک رویکرد نوین و موثر است که میتواند به کسب و کارها در افزایش بهره وری، بهبود تصمیمگیری های استراتژیک و ارتقای تجربه مشتری کمک کند. این تکنیک ها با تحلیل دقیق و به موقع داده های متنی، اطلاعات ارزشمندی را برای تصمیمگیری های کلان فراهم میکنند و میتوانند نقش بسیار مهمی در موفقیت و پایداری کسب و کارها در بازار رقابتی ایفا کنند. بهره گیری از NLP نه تنها به بهبود عملکرد داخلی سازمان کمک میکند، بلکه با ارتقای رضایت مشتریان و بهبود تطبیق پذیری با تغییرات بازار، به کسب و کارها مزیت رقابتی قابل توجهی می بخشد.
