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Le logiciel de texte mining de SPSS réduit la rotation de la clientèle de plus de 50 % selon Nucleus Research


Rédigé par SPSS le 22 Janvier 2008

Un nouveau guide sur la technologie de texte mining de SPSS présente les meilleures pratiques pour les entreprises soucieuses d'exploiter la valeur que recèlent les données non structurées



SPSS Inc. (Nasdaq : SPSS), l'un des premiers fournisseurs mondiaux de logiciels et de solutions d'analyse prédictive annonce que Nucleus Research, fournisseur de services de recherche et de conseil dans le domaine des technologies d'investigation, a trouvé que la technologie de texte mining de SPSS peut réduire la rotation de la clientèle de plus de 50 % lorsqu'elle est implémentée correctement dans le cadre d'une stratégie globale de satisfaction de la clientèle. Nucleus Research a également constaté que le texte mining offre aux analystes un gain de productivité pouvant atteindre 50 %.

Ces constats sont décrits dans le "Guidebook: SPSS Text Mining", qui identifie les meilleures pratiques et les faux pas à éviter. Ce guide explique aussi comment affiner les méthodes permettant d'intégrer le texte mining aux analyses. Les entreprises ont ainsi une meilleure connaissance des attitudes et des comportements de leurs clients et prennent des décisions plus pertinentes.

« Nous trouvons que la technologie de texte mining de SPSS, indépendamment ou conjointement au data mining transactionnel classique, aide les entreprises à replacer leur connaissance des clients dans son contexte. Elles identifient ainsi les améliorations possibles et sont en mesure de mieux comprendre, prévoir et anticiper les interactions avec leurs clients », explique Rebecca Wettemann, vice-présidente de Nucleus Research. « Les entreprises qui adoptent la technologie de texte mining peuvent tirer parti de l’information disponible sur le Web et des interactions avec leurs clients pour bénéficier d'un avantage concurrentiel. »

SPSS Text Mining for Clementine 12.0® apporte aux entreprises un avantage exceptionnel lorsqu’il s’agit d’extraire des concepts clés, des impressions et des relations dans les différentes langues de données textuelles, "non structurées", telles que les emails, les notes des centres d'appel, les blogs, les flux RSS et les sondages. Les utilisateurs peuvent extraire facilement des informations et des prévisions supplémentaires de ces données pour réduire la rotation de la clientèle, améliorer la productivité et réduire les fraudes, tout en améliorant les résultats de leurs campagnes marketing et promotionnelles.

« Le guide de Nucleus Research confirme notre leadership sur le marché de l'analyse prédictive. Il démontre en outre la puissance du texte mining, qui aide l'entreprise à tirer des conclusions plus fiables et à prendre des mesures plus efficaces », a déclaré Olivier Jouve, vice-président chargé du développement commercial de l'activité de data et texte mining chez SPSS. « Étant donné que 80 % des informations de l'entreprise se présentent sous forme de texte, la technologie de SPSS analyse rapidement et facilement les informations non structurées pour optimiser et automatiser les décisions. »




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