Mehr als 80% der Informationen in Unternehmen und Organisationen liegen
in unstrukturierter Form vor, häufig spricht man auch von Freitextinformation.
Diese Daten, z.B. E-Mails, Webseiten und Korrespondenz mit Kunden bergen
oft wertvolle Informationen über Motive, Einstellungen und Meinungen,
waren aber bislang für Analysen nur mit sehr großem Aufwand verwertbar.
Predictive Text Analytics versetzt Sie in die Lage, diese anspruchsvolle Art
von Informationen ökonomisch zu erschließen und Wichtiges von Unwichtigem
zu unterscheiden.
Predictive Text Analytics überbrückt die Kluft zwischen „harten“ und „weichen“ Faktoren
und legt den Grundstein zu einer 360-Grad-Analyse aller Geschäftsbereiche.
Die Komponenten der Predictive Text Analytics-Lösungsfamilie basieren
auf jahrzehntelanger Forschung im Bereich linguistischer Textanalyse (Natural
Language Processing). Linguistische Methoden ermöglichen Ihnen, nicht
nur nach Schlagworten und Einzelbegriffen zu suchen, sondern rasch komplexe
Konzepte und Zusammenhänge zu erschließen.
Einige typische Aufgabenstellungen, die Sie mit Predictive Anaytics lösen
können:
Ein wichtiger Anwendungsbereich von Text Mining ist die schnelle Reaktion auf Protokolle von Kundenkontakten. Daher ergänzte ein globaler Mobilfunkanbieter seine Data Mining-Projekte mit Text Mining-Analysen. So konnte das Unternehmen schneller und zuverlässiger erkennen, ob ein Kunde eine erhöhte Kündigungswahrscheinlichkeit besaß. Das Ergebnis: eine zehnprozentige Steigerung der Effektivität der Prognosemodelle und Einsparungen in Höhe von mehreren hunderttausend US Dollar.
Eine Verlagsgruppe stand vor der Herausforderung, schrittweise alle Fachzeitschriften über ein Online-Portal verfügbar zu machen. Zudem sollte das interne Redaktionswesen optimiert werden. Die Lösung lag in der Einrichtung eines Systems, welches Publikationen in verschiedenen Sprachen nach Themen kategorisierte. Lesen Sie hier die Details, wie De Boeck SPSS LexiQuest Categorize einsetzt.
Die Lösungen im Überblick:
Ressourcen
Demos und Downloads
