Pour utiliser Big Data to Use - les statistiques

L'analyse de texte peut être utilisée pour mieux comprendre les données. Alors, que faire si les données sont de grandes données? Cela signifierait que les données non structurées analysées sont à volume élevé, à grande vitesse ou les deux.

Le Big Data et la voix du client

Optimiser l'expérience client et améliorer la fidélisation des clients sont les principaux moteurs de nombreuses industries de services. Les organisations concernées par ces problèmes pourraient poser des questions telles que

• Quels sont les principaux domaines de plaintes des clients et comment ceux-ci évoluent-ils avec le temps?

• Quel est le niveau de satisfaction des clients avec des services spécifiques?

• Quels sont les problèmes les plus fréquents qui entraînent le roulement des clients?

• Quels sont les principaux segments de clientèle qui offrent des opportunités de vente potentielle plus élevées?

Des informations telles que les e-mails envoyés à l'entreprise, les sondages sur la satisfaction de la clientèle, les notes de centre d'appel et d'autres documents internes contiennent de nombreuses informations sur les préoccupations et le sentiment des clients. L'analyse de texte peut aider à identifier et traiter les causes d'insatisfaction des clients en temps opportun. Cela peut aider à améliorer l'image de marque en résolvant de manière proactive les problèmes avant qu'ils ne deviennent un gros point de friction avec les clients.

Est-ce un gros problème de données? Ça peut être. Cela dépend du volume de l'information. Vous pouvez avoir un grand volume d'informations qui est livré en mode batch. Les entreprises peuvent vouloir fusionner ces données avec des données structurées.

Analyse des médias sociaux pour les mégadonnées

Une autre forme de gestion du client ou de l'expérience client, l'analyse des médias sociaux, a récemment acquis une grande visibilité et, en fait, contribue au marché de l'analyse textuelle. Dans l'analyse des médias sociaux, les données sur Internet sont rassemblées.

Cela inclut le texte non structuré provenant de blogs, de microblogs, d'articles de presse, de texte provenant de forums en ligne, etc. Cet énorme flux de données est ensuite analysé - souvent en utilisant l'analyse de texte - pour obtenir des réponses à des questions telles que

• Que disent les gens à propos de ma marque?

• Qu'est-ce qu'ils aiment chez ma marque?

• Qu'est-ce qu'ils n'aiment pas dans ma marque?

• Comment ma marque se compare-t-elle à celle de mes concurrents?

• Comment mes clients sont-ils fidèles?

Et les médias sociaux ne sont pas seulement utilisés par des spécialistes du marketing soucieux de leur marque. Le gouvernement l'utilise pour chercher des conversations terroristes. Les agences de santé l'utilisent pour identifier les menaces pour la santé publique dans le monde entier. La liste continue.