对于 CX 专业人士来说，处理成千上万甚至数百万条客户评论和反馈，更不用说如何处理它们，都是一个挑战。

但是技术可以帮助理解所有反馈——即使是非结构化文本的形式。文本分析 (TA) 软件使用机器学习以及统计、语言和可视化技术来自动分析基于文本的数据。这些数据可以来自客户反馈调查、在线评论、社交媒体、聊天会话或员工在客户联系会话期间为获取反馈而写的笔记。

文本分析为客户体验管理带来大数据功能。而且，因为它不需要最终用户利用先进的统计技术，所以它可以成为吸引业务合作伙伴和推动组织变革的强大工具，需要进行的变革类型，以实现客户想要的改进.

为了了解客户体验领导者如何最有效地使用文本分析， 下面推荐六种做法：

1、成为真正的商业伙伴。从文本分析中获得有用的见解有点像剥洋葱：每组分析都会产生新的见解，而这些见解又会产生新的问题。与对业务有深入了解的经理合作将确保您深入研究正确的问题、提出正确的问题、做出合理的解释并得出正确的结论。要成为真正的业务合作伙伴，请专注于推动业务价值的事物以及高级领导者最关心的重大问题。

2、通过跨组织对话打破孤岛。激发跨部门的对话和辩论，当不同部门聚集在一起讨论技术援助结果时，不仅可以带来更多解决问题的知识，还可以建立所有权并致力于寻找和实施解决方案。

3、用故事建立同理心。高层领导很容易与客户脱节。用真实的故事让高级领导者与客户建立同理心，并说服关键决策者采取行动。

4、使用数据来验证和创新。文本分析相对较新，管理人员通常需要确保其结果有效。通过复制人们已经相信的发现来建立对分析的信心。

5、激发组织学习。由于文本分析可以应用于从任何渠道或数据源收集的非结构化数据，因此它可以促进组织中其他孤立部分的学习。通过整合来自不同来源、跨不同渠道和业务部门的客户反馈，还可以发现可能会被遗漏的模式和关系。

6. 在地方一级采取行动。技术援助揭示的主题和见解在激发地方层面的行动时变得最有用。利用集中生成的洞察（即，来自整个组织的大量数据）来刺激本地的有针对性的探索——例如，在给定的商店、分支机构或呼叫中心。这有助于本地管理人员发现并解决从较小的客户样本中难以识别的问题。

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