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EL TEXT MINING DE SPSS REVELA MÁS ELEMENTOS SOBRE EL COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR AL APROVECHAR DATOS DESESTRUCTURADOS

Nota de prensa:

En todo el mundo, todos los días, las personas hablan y comparten sus opiniones a través de los 183 billones de emails enviados, los 1,6 millones de posts en blogs, y a través de diversas webs de redes sociales y foros comunitarios.

Actualmente, destacadas organizaciones a nivel mundial no sólo están escuchando la voz de los consumidores, sino que también están respondiendo estratégicamente. Las solución de Text Mining de SPSS proporciona a las organizaciones comerciales y gubernamentales la capacidad de extraer fácilmente sentimientos y relaciones de la
cantidad exponencialmente creciente de datos desestructurados – correos electrónicos, anotaciones de centros de llamadas, avisos RSS y encuestas. Y con este nuevo conocimiento del comportamiento del consumidor, estas organizaciones están encontrando nuevas vías para reducir la pérdida de clientes, mejorar la productividad,luchar contra el crimen, detectar fraudes y potenciar los resultados de las campañas de marketing.

Como líder global de software y soluciones de análisis predictivo, SPSS permite a las
organizaciones analizar datos desestructurados de múltiples canales y combinar esta información con datos estructurados, como datos demográficos y transaccionales, para lograr una completa comprensión de sus clientes, empleados o predecir el futuro comportamiento de sus componentes.

Además, la creciente importancia del análisis de los medios sociales –blogs de consumidores, redes sociales, comunidades, wikis- está cambiando el modo en que las empresas miden la efectividad del marketing. Uniendo el análisis realizado con la
minería de datos de SPSS sobre la opinión de los consumidores a través de encuestas y los datos de la Web 2.0, y añadiendo los datos estructurados existentes, se pueden obtener resultados más certeros, el desarrollo de mejores modelos predictivos y un conocimiento más profundo del comportamiento del consumidor.

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