Investigadores de la Universidad de Pennsylvania, Northwestern University, University of Maryland, Columbia University y Emory University publicaron un nuevo artículo en el Diario de marketing que proporciona una visión general del análisis textual automatizado y describe cómo se puede aprovechar para generar conocimientos de marketing.
El estudio, de próxima publicación en la edición de enero de la Diario de marketing , se titula "Uniendo las tribus: uso del texto para obtener información de marketing" y es autor de Jonah Berger, Ashlee Humphreys, Wendy Moe, Oded Netzer y David Schweidel.
Las revisiones en línea, las llamadas al servicio al cliente, los comunicados de prensa, los artículos de noticias, las comunicaciones de marketing y otras interacciones crean una gran cantidad de datos textuales que las empresas pueden analizar para optimizar los servicios y desarrollar nuevos productos. Según algunas estimaciones, 80-95% de todos los datos comercialesno está estructurado, la mayoría de los cuales son textos. Este texto tiene el potencial de proporcionar información crítica sobre sus productores, incluidas las identidades de los individuos, sus relaciones, sus objetivos y cómo muestran actitudes y comportamientos clave. Este texto se puede agregar para crearideas sobre organizaciones e instituciones sociales y cómo las actitudes varían según los contextos culturales, la demografía, los grupos y el tiempo.
Berger explica que "la digitalización de la información ha facilitado la disponibilidad de una gran cantidad de datos textuales. Pero por sí misma, todos estos datos son solo eso. Datos. Para que los datos sean útiles, los investigadores deben poder extraer información subyacente:medir, rastrear, comprender e interpretar las causas y consecuencias del comportamiento del mercado "
¿Pero cómo pueden hacer eso los especialistas en marketing? El equipo de investigación explica cómo los investigadores y gerentes pueden usar el texto para comprender mejor a las personas y organizaciones que producen el texto. El artículo también explora cómo el contenido del texto afecta a varias audiencias. Por ejemplo, cómo los consumidorespuede verse influenciado para cambiar sus comportamientos o las marcas influenciadas para atender los problemas planteados por los consumidores dependen en gran parte del contenido del texto. Moe agrega que "El análisis de texto automatizado abre el recuadro negro de interacciones, permitiendo a los investigadores acceder directamente a lo que está siendodicho y cómo se dice en la comunicación del mercado "
Dado el volumen de datos de texto disponibles, los métodos de análisis de texto automatizados son críticos, pero deben manejarse con cuidado. Los investigadores deben evitar el ajuste excesivo y sopesar la importancia de las características para recoger y usar los predictores correctos del texto. Por lo tanto, este artículotambién proporciona una visión general de las metodologías y las métricas utilizadas en el análisis de texto, proporcionando un conjunto de pautas y procedimientos para investigadores y académicos de marketing. Comprender estos métodos nos ayuda a comprender cómo se usa y procesa el texto. Por ejemplo, los asistentes virtuales están actualmente bajo escrutiniopor el hecho de que los humanos están escuchando las grabaciones de audio. Sin embargo, este proceso es necesario para entrenar las máquinas utilizadas para el análisis de texto automatizado.
El objetivo de este artículo es promover la comprensión colectiva del análisis de texto y cómo se puede utilizar para obtener información. Los investigadores y los especialistas en marketing pueden usar este artículo para crear marcos, establecer y comunicar políticas y fortalecer la colaboración interfuncional con los equipos que trabajanen proyectos de análisis textual.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Asociación Americana de Marketing . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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