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주제 분류
Data 360에서 주제 분류를 사용하여 검토, 사례 댓글 또는 설문 조사 응답과 같은 구조화되지 않은 텍스트를 의미 있는 범주로 구성합니다. 분류에 대한 레코드를 평가하기 위해 모델이 교육된 언어 모델을 선택한 필드에 적용합니다. 각 레코드에 대해 모델이 주제 레이블 및 신뢰도 점수를 할당합니다. Data 360은 데이터 집합에 다음 출력을 추가합니다. 보고 및 쿼리에 주제 분류를 적용합니다.
노트
모든 주제 분류 모델 및 알고리즘은 새 런타임을 사용합니다.
다음 주제 분류 목표를 검토하십시오.
- 텍스트를 범주로 분류합니다(예: 청구, 제품 문제 또는 기능 요청).
- 데이터 집합 전반에서 텍스트 데이터가 구성되는 방식을 표준화합니다.
- 주제별로 추세 및 패턴을 식별합니다.
- 대상 참여를 위한 주제를 기반으로 데이터를 분류합니다.
- 주제 레이블 및 신뢰도 점수를 사용하여 데이터 집합을 보강합니다.
사용 사례
예측은 다양한 사용 사례를 지원합니다.
| 유형 | 사용 사례 | 해결 방법 |
| 마케팅 | 세그먼트 대상 | 보다 표적화된 캠페인을 만들려면 관심사 또는 주제별로 고객을 그룹화합니다. |
| 캠페인 분석 | Messaging이 어떤 의미로 반영되는지 이해하려면 주제별로 응답 및 참여를 분류합니다. | |
| 콘텐츠 전략 | 이메일, 웹, 소셜 채널 전반의 테마를 식별합니다. | |
| 서비스 | 문제 추적 | 해결 속도를 높이려면 청구 또는 기술 문제와 같은 지원 사례를 자동으로 분류합니다. |
| 경로 사례 | 해결 속도를 높이려면 청구 또는 기술 문제와 같은 지원 사례를 자동으로 분류합니다. | |
| 에스컬레이션 관리 | 사례를 더 빠르게 처리하려면 민감하거나 우선 순위가 높은 항목(예: 컴플레인 또는 중단)에 플래그를 지정합니다. | |
| 세일즈 | 거래 인사이트 분석 | 가격 책정, 이의 또는 경쟁사와 같은 주요 주제를 식별하려면 이메일 및 통화 기록을 분석합니다. |
| 리드 라우팅 | 적절한 팀에 리드를 할당하려면 제품, 산업 또는 사용 사례별로 인바운드 쿼리를 분류합니다. | |
| 상향 판매 및 교차 판매 | 데모 요청 또는 가격 책정 토론과 같은 고의 주제를 표시합니다. |
고려 사항
주제 분류 모델을 적용하기 전에 다음 고려 사항을 검토하십시오.
- 범주가 중복되거나 모호하면 정확도가 저하됩니다.
- 매우 짧거나 명확하지 않은 텍스트는 분류하기가 더 어렵습니다.
- 모델 성능은 입력 데이터의 품질 및 관련성에 따라 다릅니다.
- 모델은 다국어이며 다국어로 된 텍스트를 지원합니다.
제한 사항
주제 분류를 사용하기 전에 다음 제한 사항을 검토하십시오.
- 명확하고 고유한 주제 범주를 정의하여 정확성을 높입니다.
- 실제 고객 언어를 반영하는 텍스트 데이터를 사용합니다.
- 비즈니스 요구 사항이 발전함에 따라 범주를 정기적으로 검토하고 구체화합니다.
- 더 풍부한 인사이트를 위해 주제 분류와 분위기 분석을 결합합니다.
- 모델을 통해 전달하기 전에 긴 텍스트를 청크합니다. 주제 분류는 최대 512개의 의도가 풍부한 짧은 텍스트에서 가장 적합합니다.
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