Com o crescimento das transações digitais, cada vez mais os dados do cliente estão se tornando disponíveis através de smartphones, GPS, mobile banking, etc. A disponibilidade dessa quantidade enorme de dados significa que profissionais de marketing e de experiência do cliente têm o potencial para obter uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente.
A combinação de data mining e análise de texto fornece o melhor método de análise para dados de VOC (Voice of Customer). A análise de texto transforma comentários em mídias sociais e na web em dados estruturados que podem ser analisados. Data mining pode ser aplicada para descobrir o valor oculto das informações ou vinculá-las a outras fontes para comparar tendências e relacionamentos.
Idealmente, as variáveis extraídas de análise de texto são usadas juntamente com dados estruturados e transacionais de muitos outros bancos de dados – como indicadores de satisfação do cliente, dados geográficos, demográficos, histórico de compra e uso, dados de recursos do produto, etc.
Através de data mining, podemos identificar e aperfeiçoar padrões e tendências entre as centenas, e até mesmo milhares de variáveis provindas da enorme quantidade de dados disponíveis. Podemos, então, fazer previsões com base em informações obtidas a partir da análise e exploração desses dados.
Em suma, análise de texto e soluções de data mining nos ajudam a conectar a diversidade de dados disponíveis com práticas de negócios e obter insights que fazem a diferença. Os resultados são idéias que podem ser postas em prática para alcançar os objetivos de negócio específicos nas áreas de eficiência operacional, engajamento do cliente, inovação de produtos e muito mais.
