SPSS Inc. (Nasdaq : SPSS), leader mondial du marché des logiciels et des solutions d'analyse prédictive, annonce que son logiciel SPSS Text Mining permet désormais aux entreprises et aux administrations d’exploiter les données non structurées pour en tirer des informations stratégiques sur le comportement de leurs clients. Ces données non structurées tels que les messages électroniques, les notes des centres d'appel, les flux RSS et les sondages sont en augmentation constante. Leur analyse donne aux entreprises privées et publiques de nouveaux moyens de réduire la versatilité de leur clientèle, d'améliorer la productivité, de lutter contre la criminalité, de détecter les fraudes et d'améliorer les résultats de leurs campagnes marketing. SPSS Text Mining extrait des concepts clés de ces nombreux types de données non structurées pour les grouper en catégories, et ce dans huit langues différentes.
Chaque jour dans le monde, les internautes expriment leur opinion via quelque 183 milliards de messages électroniques, 1,6 million de messages publiés dans les blogs, à travers les divers sites de réseaux sociaux et dans les forums.
L'importance croissante de l'analyse de ces médias sociaux (blogs, réseaux sociaux, forums et wikis) change la manière dont les entreprises mesurent l'efficacité de leurs campagnes marketing. L'analyse par SPSS Text Mining de l'opinion des clients au travers de sondages et de données Web 2.0, combinée aux données structurées existantes, offre des résultats plus précis, une modélisation prédictive plus performante et une connaissance approfondie des clients.
« Grâce à l'analyse combinée des données textuelles, Web et des sondages, SPSS offre la vue la plus complète de la clientèle à ce jour », déclare Olivier Jouve, Vice-Président chargé du développement commercial du groupe. « Alors que les autres sociétés ne fournissent que le texte, SPSS apporte de la valeur ajoutée à nos clients avec une suite complète d'outils d'analyse prédictive englobant les statistiques, l'exploration de données et de texte, et la gestion des remontées d’information. Nos clients peuvent ainsi tirer des conclusions plus fiables et prendre rapidement des mesures plus efficaces. »
Parmi les clients de SPSS - entreprises, administrations ou institutions universitaires – qui utilisent son logiciel d'analyse de texte figurent Cablecom, la Police Nationale néerlandaise, EDF, Infinity Property & Casualty Insurance Company, InSites Consulting, Powergen, Sikorsky Aircraft et l'université de Saint-Louis.
Cablecom, société suisse de télévision par câble, utilise SPSS Text Mining pour mieux connaître et quantifier les raisons de la rotation de sa clientèle. « Nous avons découvert dans le contenu textuel des comportements et des attitudes qu'il serait trop coûteux, voire impossible, de détecter par d'autres méthodes », commente Federico Cesconi, Responsable Etude et Fidélisation de la clientèle. « Nous pouvons désormais combiner plusieurs sources de données afin d’évaluer les attentes des clients et mieux les satisfaire grâce à des contacts individuels plus fréquents, et anticiper leurs réclamations pour maintenir un taux de fidélisation élevé. »
La police néerlandaise utilise le logiciel SPSS Text Mining pour détecter des associations et des liens cachés dans les textes. Elle a développé l'Open Computer Forensic Architecture (OCFA), le "lave-linge numérique", qui indexe automatiquement le contenu non structuré du disque dur d'un PC, permettant aux enquêteurs de rechercher des preuves à partir de mots-clefs.
« Après avoir implémenté et déployé SPSS Text Mining dans une enquête criminelle, nous avons trouvé en cinq minutes seulement une piste que nous n’avions pas pu déceler au cours des trois mois d'enquête précédents », déclare Jochen van der Wal, Ingénieur. « La combinaison d'OCFA et la possibilité d’étudier des volumes considérables d'indices avec le logiciel d'analyse de texte de SPSS nous permet d’obtenir rapidement des informations capitales à partir de ces données non structurées. »
InSites Consulting, première société d'études de marché de Belgique, investit considérablement dans les techniques Web 2.0. « Nous déployons le logiciel SPSS Text Mining pour explorer les blogs et les communautés d'internautes, et pour analyser les questionnaires ouverts », explique Niels Schillewaert, Directeur Associé. « SPSS nous permet de suivre ce qui se dit sur l'Internet et d'enrichir l'analyse des questionnaires ouverts, ce qui nous apporte des informations précieuses sur la clientèle. »
Chaque jour dans le monde, les internautes expriment leur opinion via quelque 183 milliards de messages électroniques, 1,6 million de messages publiés dans les blogs, à travers les divers sites de réseaux sociaux et dans les forums.
L'importance croissante de l'analyse de ces médias sociaux (blogs, réseaux sociaux, forums et wikis) change la manière dont les entreprises mesurent l'efficacité de leurs campagnes marketing. L'analyse par SPSS Text Mining de l'opinion des clients au travers de sondages et de données Web 2.0, combinée aux données structurées existantes, offre des résultats plus précis, une modélisation prédictive plus performante et une connaissance approfondie des clients.
« Grâce à l'analyse combinée des données textuelles, Web et des sondages, SPSS offre la vue la plus complète de la clientèle à ce jour », déclare Olivier Jouve, Vice-Président chargé du développement commercial du groupe. « Alors que les autres sociétés ne fournissent que le texte, SPSS apporte de la valeur ajoutée à nos clients avec une suite complète d'outils d'analyse prédictive englobant les statistiques, l'exploration de données et de texte, et la gestion des remontées d’information. Nos clients peuvent ainsi tirer des conclusions plus fiables et prendre rapidement des mesures plus efficaces. »
Parmi les clients de SPSS - entreprises, administrations ou institutions universitaires – qui utilisent son logiciel d'analyse de texte figurent Cablecom, la Police Nationale néerlandaise, EDF, Infinity Property & Casualty Insurance Company, InSites Consulting, Powergen, Sikorsky Aircraft et l'université de Saint-Louis.
Cablecom, société suisse de télévision par câble, utilise SPSS Text Mining pour mieux connaître et quantifier les raisons de la rotation de sa clientèle. « Nous avons découvert dans le contenu textuel des comportements et des attitudes qu'il serait trop coûteux, voire impossible, de détecter par d'autres méthodes », commente Federico Cesconi, Responsable Etude et Fidélisation de la clientèle. « Nous pouvons désormais combiner plusieurs sources de données afin d’évaluer les attentes des clients et mieux les satisfaire grâce à des contacts individuels plus fréquents, et anticiper leurs réclamations pour maintenir un taux de fidélisation élevé. »
La police néerlandaise utilise le logiciel SPSS Text Mining pour détecter des associations et des liens cachés dans les textes. Elle a développé l'Open Computer Forensic Architecture (OCFA), le "lave-linge numérique", qui indexe automatiquement le contenu non structuré du disque dur d'un PC, permettant aux enquêteurs de rechercher des preuves à partir de mots-clefs.
« Après avoir implémenté et déployé SPSS Text Mining dans une enquête criminelle, nous avons trouvé en cinq minutes seulement une piste que nous n’avions pas pu déceler au cours des trois mois d'enquête précédents », déclare Jochen van der Wal, Ingénieur. « La combinaison d'OCFA et la possibilité d’étudier des volumes considérables d'indices avec le logiciel d'analyse de texte de SPSS nous permet d’obtenir rapidement des informations capitales à partir de ces données non structurées. »
InSites Consulting, première société d'études de marché de Belgique, investit considérablement dans les techniques Web 2.0. « Nous déployons le logiciel SPSS Text Mining pour explorer les blogs et les communautés d'internautes, et pour analyser les questionnaires ouverts », explique Niels Schillewaert, Directeur Associé. « SPSS nous permet de suivre ce qui se dit sur l'Internet et d'enrichir l'analyse des questionnaires ouverts, ce qui nous apporte des informations précieuses sur la clientèle. »
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