Predictive Text Analytics nos acerca al cliente y predice su comportamiento futuro
SPSS, compañía líder en análisis predictivo, ha lanzado Predictive Text Analytics, una solución enfocada a descifrar el customer intelligence contenido en datos de texto no estructurados, recopilados y almacenados, pero que rara vez llegan a ser utilizados.
Predictive Text Analytics es una de las primeras soluciones de text mining diseñada especialmente para aplicaciones de Gestión analítica de relación con el cliente (analytic customer relationship management -aCRM). Integra tecnologías de text mining con metodologías analíticas que facilitan a las empresas la combinación de datos textuales no estructurados y estructurados a través de todos los canales de interacción, incluyendo call centres, filiales y páginas web.
Predictive Text Analytics permite a las compañías descubrir y sintetizar conceptos clave tales como niveles globales de satisfacción, insatisfacción con el servicio, sensibilidad al precio, razones para el cambio en la compra, etc. Una vez identificados y extraídos, estos conceptos se integran con los datos estructurados existentes de los clientes. Posteriormente, el conjunto completo de datos se puede evaluar utilizando data mining para realizar análisis cluster, clasificación, segmentación, diseño de perfiles y predicción de probabilidades de las futuras acciones de los clientes.
“La mayoría de las comunicaciones de clientes directos, incluyendo conversaciones telefónicas, emails, y respuestas vía Web se almacenan como texto en bruto no estructurado“, apunta Sue Feldman, Vicepresidente de investigación de tecnologías de contenido de IDC. “Las tecnologías de text mining y de análisis predictivo son las dos caras de la moneda de aCRM, y las compañías competitivas necesitan analizar, extraer conclusiones y tomar decisiones basándose en todo lo que saben sobre sus clientes.“
CIM01, una compañía de investigación de mercados francesa que trabaja para varias compañías farmacéuticas utiliza Predictive Text Analytics.
“Este tipo de aplicación es la clave para muchas industrias, incluyendo el sector farmacéutico“, dice Sandra Cohen, Directora General de CIM01. “Predictive Text Analytics de SPSS nos ha permitido mejorar los objetivos de nuestra investigación de manera que obtenemos respuestas más significativas. Esto nos ayuda a destacar sobre nuestra competencia proporcionando a nuestros clientes una solución hecha a su medida. Nos proporciona una ventaja competitiva que no habíamos conseguido tener antes.“
Predictive Text Analytics combina la tecnología de la herramienta de data mining de SPSS, Clementine®, con LexiQuest, su tecnología de extracción de texto que encuentra patrones de comportamiento y relaciones en datos no estructurados.
“Al integrar text mining con análisis predictivo, Predictive Text Analytics ayuda a reducir significativamente el número de clientes que se irá con la competencia“ dice David Martínez, Director General de SPSS Ibérica.
“La fuerte naturaleza competitiva de los negocios y las crecientes restricciones en marketing demandan que las empresas conozcan con exactitud las necesidades y deseos de sus clientes“, continúa diciendo David Martínez. “Sin embargo, un 80 por cierto de lo que las empresas necesitan saber sobre sus clientes se almacena en datos textuales. Predictive Text Analytics les permite evaluar toda la información necesaria para mantener a sus clientes contentos“.
Acerca de SPSS
SPSS ayuda a resolver los problemas empresariales mediante técnicas estadísticas y extracción de datos. Esta tecnología de tipo predictivo permite a los clientes de los sectores público y privado tomar mejores decisiones y mejorar los resultados. La mayoría de las aplicaciones de análisis predictivo existentes hoy en día en el mercado están configuradas para su uso por analistas de negocio con experiencia en data mining y estadística.
El software y los servicios de SPSS se pueden utilizar en una amplia gama de aplicaciones, incluidos la captación y fidelidad de los clientes, cross-selling (contacto pro-activo), estudio de encuestas, detección del fraude, rendimiento de sitios Web, predicciones y estudio científico. Entre los productos de SPSS, líderes en el mercado, nos encontramos con SPSS, AnswerTree, DecisionTime, Amos y Clementine.
Clementine ayuda a los negocios a mejorar la rentabilidad de las relaciones con el cliente a través de la comprensión de los datos. Las organizaciones utilizan las previsiones de Clementine para fidelizar a los clientes, para identificar las oportunidades de venta cruzada y mejorada, para atraer nuevos clientes, para detectar el fraude, para reducir el riesgo y mejorar el reparto de tareas. Clementine ha establecido una posición de liderazgo en el mercado de data mining y se utiliza en sectores de industrias de comercio electrónico, telecomunicaciones, finanzas, retail, sanidad, administración y educación. Más de 500 organizaciones en todo el mundo usan Clementine, entre ellas AMENA, Telefónica Móviles, Winterthur, La Caixa, etc.
Fuente: SPSS
13 – 01 – 2004
Noticias – Notas de la Prensa