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  • Analyse de texte automatisée :la prochaine frontière de l'innovation marketing

    Crédit :CC0 Domaine public

    Des chercheurs de l'Université de Pennsylvanie, Université du nord-ouest, Université du Maryland, Université de Columbia, et l'Université Emory ont publié un nouvel article dans le Journal du marketing qui fournit un aperçu de l'analyse textuelle automatisée et décrit comment elle peut être exploitée pour générer des informations marketing.

    L'étude, à paraître dans le numéro de janvier du Journal du marketing , est intitulé "Uniting the Tribes:Using Text for Marketing Insights" et rédigé par Jonah Berger, Ashlee Humphreys, Wendy Moe, Oded Netzer, et David Schweidel.

    Avis en ligne, appels au service client, communiqués de presse, articles de presse, communications marketing, et d'autres interactions créent une mine de données textuelles que les entreprises peuvent analyser pour optimiser les services et développer de nouveaux produits. Selon certaines estimations, 80-95% de toutes les données d'entreprise ne sont pas structurées, avec la plupart de cela étant du texte. Ce texte a le potentiel de fournir des informations critiques sur ses producteurs, y compris l'identité des individus, leurs relations, leurs objectifs, et comment ils affichent des attitudes et des comportements clés. Ce texte peut être agrégé pour créer des informations sur les organisations et les institutions sociales et sur la façon dont les attitudes varient selon les contextes culturels, démographie, groupes, et le temps.

    Berger explique que « La numérisation de l'information a rendu une multitude de données textuelles facilement accessibles. Mais en soi, toutes ces données ne sont que cela. Données. Pour que les données soient utiles, les chercheurs doivent être capables d'extraire des informations sous-jacentes - pour mesurer, Piste, comprendre, et interpréter les causes et les conséquences du comportement du marché."

    Mais comment les marketeurs peuvent-ils faire cela ? L'équipe de recherche explique comment les chercheurs et les gestionnaires peuvent utiliser le texte pour mieux comprendre les individus et les organisations qui produisent le texte. L'article explore également comment le contenu du texte affecte divers publics. Par exemple, la façon dont les consommateurs peuvent être influencés pour changer leurs comportements ou les marques influencées pour s'occuper des problèmes soulevés par les consommateurs dépend en grande partie du contenu du texte. Moe ajoute que « l'analyse de texte automatisée ouvre la boîte noire des interactions, permettant aux chercheurs d'accéder directement à ce qui est dit et à la manière dont cela est dit dans la communication sur le marché."

    Compte tenu du volume de données textuelles disponibles, les méthodes d'analyse de texte automatisées sont essentielles, mais doivent être manipulés avec précaution. Les chercheurs doivent éviter le surajustement et évaluer l'importance des caractéristiques pour glaner et utiliser les bons prédicteurs du texte. Ainsi, cet article donne également un aperçu des méthodologies et des métriques utilisées dans l'analyse de texte, fournir un ensemble de lignes directrices et de procédures pour les chercheurs en marketing et les universitaires en marketing. Comprendre ces méthodes nous aide à comprendre comment le texte est utilisé et traité. Par exemple, les assistants virtuels sont actuellement sous surveillance pour le fait que les humains écoutent les enregistrements audio. Cependant, ce processus est nécessaire pour former les machines utilisées pour l'analyse de texte automatisée.

    L'objectif de cet article est d'approfondir la compréhension collective de l'analyse de texte et de la façon dont elle peut être utilisée pour des idées. Les chercheurs et les spécialistes du marketing peuvent utiliser cet article pour créer des cadres, établir et communiquer des politiques, et renforcer la collaboration interfonctionnelle avec les équipes travaillant sur des projets d'analyse textuelle.


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