Poner Big Data para usar: los dummies

El análisis de texto se puede usar para ayudar a obtener información sobre los datos. Entonces, ¿qué pasa si los datos son grandes datos? Eso significaría que los datos no estructurados que se analizan son de alto volumen, alta velocidad o ambos.

Big data y la voz del cliente

La optimización de la experiencia del cliente y la mejora de la retención de clientes son los factores principales de muchas industrias de servicios. Las organizaciones interesadas en estos problemas pueden hacer preguntas como

• ¿Cuáles son las principales áreas de quejas de los clientes y cómo cambian con el tiempo?

• ¿Cuál es el nivel de satisfacción de los clientes con servicios específicos?

• ¿Cuáles son los problemas más frecuentes que conducen a la pérdida de clientes?

• ¿Cuáles son algunos segmentos de clientes clave que ofrecen mayores oportunidades de ventas adicionales?

La información, como correos electrónicos a la empresa, encuestas de satisfacción del cliente, notas del centro de llamadas y otros documentos internos, contienen mucha información sobre las preocupaciones y el sentimiento de los clientes. El análisis de texto puede ayudar a identificar y abordar las causas de la insatisfacción del cliente de manera oportuna. Puede ayudar a mejorar la imagen de marca al resolver los problemas de manera proactiva antes de que se conviertan en un gran obstáculo para los clientes.

¿Es este un problema de big data? Puede ser. Depende del volumen de la información. Es posible que tenga un gran volumen de información que se entrega en modo por lotes. Las empresas pueden querer combinar estos datos con datos estructurados.

Análisis de redes sociales para big data

Otra forma de voz del cliente o gestión de experiencia del cliente, análisis de redes sociales, ha obtenido mucha visibilidad recientemente y, de hecho, está ayudando a impulsar el mercado de análisis de texto. En el análisis de redes sociales, los datos a través de Internet se reúnen.

Esto incluye texto no estructurado de blogs, microblogs, artículos de noticias, texto de foros en línea, y más. Esta gran cantidad de datos se analiza, a menudo usando análisis de texto, para obtener respuestas a preguntas como

• ¿Qué dice la gente sobre mi marca?

• ¿Qué les gusta de mi marca?

• ¿Qué les disgusta de mi marca?

• ¿Cómo se compara mi marca con la de mis competidores?

• ¿Qué tan leales son mis clientes?

Y, las redes sociales no solo están siendo usadas por los vendedores preocupados por su marca. El gobierno lo está usando para buscar conversaciones terroristas. Las agencias de salud lo están usando para identificar amenazas de salud pública en todo el mundo. La lista continua.