“文本挖掘”如何为营销赋能？
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文本挖掘听起来像个花哨的词，但其背后的概念非常浅显易懂。简而言之，文本挖掘涉及使用机器学习技术从基于文本的数据（产品评论，电子邮件，呼叫中心数据等）中提取有价值的信息。营销团队广泛使用文本挖掘策略，它可以帮助产品营销人员和研究人员了解客户的痛点，客户如何使用某些产品等等。
文本挖掘很多数据的明显来源也许是诸如淘宝之类的购物网站上找到的产品评论，除此之外，其他可以分析的数据包括：
l 销售网点数据
l 社交数据
l 呼叫中心数据
l 忠诚度计划的数据
l 来自应用程序的数据
l 调查
l 邮件反馈
l 焦点小组数据
一般来说，文本挖掘依靠三部分的处理来提取信息，这三个部分分别是实体提取，分类和情感分析。
第一部分：实体提取（Entity Extraction）
第一步是识别要挖掘的文本。如果您要挖掘数据库（Database），则技术团队将必须确定包含文本的特定字段。如果文本数据存储在多个文件中，则必须将文件组合在一个位置。接着，将挖掘文本以提取结构化数据，并将机器学习算法应用于源文本。
第二部分：分类（Categorization）
在继续分析数据之前，分析人员会寻找有可能有助于理解数据的概念和模型。
通常，营销人员会发现他们手中的数据与成千上万个线索相关联，其中的众多线索超出了人的可认知范畴。在这种情况下，通常会将数据进行分类从而匹配最流行或最常提及的线索，而忽略仅在一两个实例中出现的线索。
第三部分：情感分析（Sentiment Analysis）
这是整个过程中最困难的部分，营销团队要使用数据挖掘技术进行分析，从而匹配先前确定的线索之间的关系。
文本挖掘技术对营销团队的影响
痛点和独特的销售主张
首先，营销团队可能使用文本挖掘来了解其客户的痛点并了解为什么客户选择使用其产品/服务。（从业务角度讲，后者被称为企业的独特销售主张或其USP）。
例如，一家销售真空隔热便当盒的企业可能知道他们的产品可以满足几类消费者的需求，包括那些想要打包食物带走的人，那些试图省钱的人等等。
最近，该企业分析了他们的数据，发现他们的很多客户都在倡导光盘行动，也有很多消费者消费者选择打包午餐，以便他们可以更好地处理所吃的食物，那么他们可以使用此信息来调整它的营销策略并进行相应的宣传。
期望与现实
其次，对于试图研究其产品/服务是否符合消费者期望的企业，文本挖掘也很有价值。
如果一个企业的产品评论包含很多正面语言，例如“很棒”，“伟大”，“有用”，那么就会知道企业正朝着正确的方向发展。另一方面，如果产品评论包含很多负面反馈，那么就可以仔细研究一下为什么客户不满意，并相应地改进产品。
在竞争中衡量企业的表现
在产品评论中，消费者倾向于将手头的产品与他们使用过的类似产品进行比较。在评论中，他们可能会指出您的产品在某些方面具有优势，但在其他方面却表现不佳。
借助这些信息，营销团队可以更好地了解自己的品牌如何与市场上的其他品牌抗衡，并决定是否需要通过改进产品来做出改进。如果很多消费者觉得产品的价格溢价，而企业则可以通过宣传强调其产品是市场上最有效的产品来证明这一价格是合理的。
了解客户对产品的喜好
文本挖掘还可以使您发现消费者对产品的喜好。
您可能会在调查中发现一些冲突的信息：消费者A可能说他们喜欢功能a，但是消费者B可能会断言功能a是无用的，并且对他们没有多大作用。这看似完全矛盾的事情该怎么办呢？但是基于数据分析，去查看数据的整体含义，而不被异常值和异常所影响，就不会存在类似的冲突。
假设手头有更多数据（例如，与客户的生命周期价值有关的数据），考虑结合使用这些附加数据来进一步分析文本。您可能会发现：
大多数不喜欢功能a的消费者的生命周期价值往往较低，并且不会长期使用。
长期购买或者重复购买的客户对功能a的评价较高。
如果是这样的话，显然无需调整产品即可满足客户的需要。
了解客户如何使用您的产品
接下来，您还可以通过文本挖掘和文本分析发现有关客户如何使用您的产品的令人惊讶的见解。
例如，如果您出售一个旅行水壶，而您发现许多客户在谈论他们在旅途中使用您的水壶来煮面条，甚至效果不错，相当于是发现了产品的全新用法。根据您的策略，您可以决定宣传此用例并将其作为附加产品功能进行展示。
降低风险和其他
最后但也是重要的一点是，营销团队还可以依靠文本挖掘来标记使用隐患问题或者别的可能产生重大影响的事件。
例如，如果您的团队进行文本挖掘并发现许多顾客正在谈论产品的某种使用方式或存在风险，那么您的企业可以进行一些调查并找出是否存在风险，以及风险处在可接受范围内，具体是制造中出现的问题还是产品本身的问题。
如果确实存在风险，您可能会进行产品召回并补偿客户。这可能算是比较理想的情况。如果没有意识到，可能会导致了客户在社交媒体上发表严厉的批评，让企业声誉受损。或者更糟的——客户将您告上法庭。
综上所述，通过总结文本挖掘的分析结果，对企业的营销和提高用户评价具有重大意义。
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