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SPSS lance SPSS Text Mining

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Grâce à une analyse fine des données non structurées, SPSS Text Mining permet aux entreprises de mieux connaître leurs clients.

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Cette technologie d'exploration de texte révèle l'attitude des clients et les opinions émises dans les nouveaux réseaux sociaux, les blogs et les forums. Ce logiciel permet désormais aux entreprises et aux administrations d’exploiter les données non structurées pour en tirer des informations stratégiques sur le comportement de leurs clients.
Ces données non structurées tels que les messages électroniques, les notes des centres d'appels, les flux RSS et les sondages sont en augmentation constante. Leur analyse donne aux entreprises privées et publiques de nouveaux moyens de réduire la versatilité de leur clientèle, d'améliorer la productivité, de lutter contre la criminalité, de détecter les fraudes et d'améliorer les résultats de leurs campagnes marketing. SPSS Text Mining extrait des concepts clés de ces nombreux types de données non structurées pour les grouper en catégories, et ce dans huit langues différentes.
Chaque jour dans le monde, les internautes expriment leur opinion via quelque 183 milliards de messages électroniques, 1,6 million de messages publiés dans les blogs, à travers les divers sites de réseaux sociaux et dans les forums.
L'importance croissante de l'analyse de ces médias sociaux (blogs, réseaux sociaux, forums et wikis) change la manière dont les entreprises mesurent l'efficacité de leurs campagnes marketing. L'analyse par SPSS Text Mining de l'opinion des clients au travers de sondages et de données Web 2.0, combinée aux données structurées existantes, offre des résultats plus précis, une modélisation prédictive plus performante et une connaissance approfondie des clients.
« Grâce à l'analyse combinée des données textuelles, Web et des sondages, SPSS offre la vue la plus complète de la clientèle à ce jour », déclare Olivier Jouve, vice-président chargé du développement commercial du groupe.

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