文本分析——作为体验管理中非常重要的一环，能够帮助企业从海量客户反馈中获取有价值的洞察。它的原理是什么？如何帮助企业从五花八门的客户反馈中筛选提炼有意义的内容？又是怎样在客户体验管理中发挥有效作用？

带着各种问题，体验家XMPlus聚焦「文本分析」，整理编纂了《从入门到精通——文本分析应用指南》。本报告从文本分析的定义与应用、主题建模、准确率、多语言文本分析等多个方面展开详细解读，带领大家从入门到精通，深度了解文本分析，更好地将其应用在日常的体验管理中。

巧用文本分析，

解决CEM两大核心难题
 

在文本分析技术出现之前，大多数企业仍然需要依靠定量数据来找到需要提升的方面。尽管定量数据必不可少，仍有其局限性——提供给客户的选择是预先确定好的。

在日常的问卷调研中，问卷所列出的选项十分有限，并不一定能完全覆盖到客户的所有想法，这就会限制客户的回答和反馈，最终导致分析结果不够准确。如果客户的想法没有被包含在选项中，企业就无法获取到有价值的见解。

但是，在问卷中列举所有可能的答案是一件几乎不可能完成的事情。因此，一个更好的方法是，企业在问卷中加入开放的文本题，直接向客户提问，让客户可以随心所欲地回答。

这样一来，文本分析就可以解决两个核心的问题：

1.调查企业的表现：如客户等待时间、服务可靠性、成本控制等；

2.找到企业尚未发现的潜在问题：如产品中未修复的bug，过于复杂的安装流程，或其他产品的不足等。
 

这也体现出了文本分析对于获取未知信息的重要性——信息很有可能引起了客户不满，但却被企业忽略掉，以及帮助企业深入了解客户遭遇不良体验的方面及其相关意见。

以文本分析为抓手，

助力全面提升客户体验    

1.输出文本数据可视化图表，以确定客户体验的基线、趋势和关键驱动因素等；

2.观察体验指标在一段时间的趋势变化，确保企业可以在关注的领域内，尽早地采取对应的行动；

3.自动提供人员/角色定制化的数据看板，包括相关文本的见解；

4.根据主题和情感标签触发对应的行动，对有消极情绪和流失风险的客户进行闭环管理；

5.根据文本主题类别和情感评级，设定客户体验计划未来的目标。

通过使用复杂的机器学习模型，文本分析不仅可以发现隐藏在文本评论中的盲点，引导企业发现从未意识到的客户痛点，开放式的文本题同时也为客户提供了一个解释说明的窗口，说明他们留下低分或负面反馈的原因，从而为客服团队提供必要的背景信息，建立反馈闭环。

除了客户体验，文本分析还在产品体验、品牌体验及员工体验等多个体验管理领域发挥重要作用。领取这份《从入门到精通——文本分析应用指南》，带你从0-1认识文本分析，驱动企业发展更有定向性！

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