SPSS lança solução para análise preditiva

A SPSS, fornecedora de soluções de data mining e análise preditiva, lança no Brasil um novo produto – o Text Mining for Clementine para português. A solução irá ampliar o desempenho do Clementine, solução de data mining. “O Text Mining for Clementine para português chega ao mercado para permitir junto com o Clementine a combinação de todos os dados – tradicionais (estruturados) e em forma de texto (não-estruturados) – o que vai aumentar a compreensão a respeito dos clientes, público em geral e outros grupos”, explica Ricardo Ventura, presidente da SPSS.

“Hoje, 80% dos dados de uma organização estão armazenados em forma de dados não-estruturados (texto). São e-mails, respostas a pesquisas, reclamações, anotações de callcenter, entre outros, que constituem um patrimônio de informações de valor incalculável”, salienta Ricardo. “Por isso, os projetos de data mining não devem ser focados apenas em dados estruturados, pois estariam desprezando um enorme conteúdo para gestão e planejamento dos negócios”, completa.

O Text Mining for Clementine, que pode processar textos em oito idiomas – português, holandês, alemão, inglês, francês, italiano, japonês e espanhol – permite aos usuários, sem necessidade de treinamento especial ou experiência lingüística, extrair conceitos-chave de quase todos os tipos de dados em formato texto. Sua interface interativa torna a mineração de texto direta e eficiente para os usuários de todas as áreas críticas de negócios. Já a opção Text Mining Builder, por sua vez, foi desenvolvida para permitir aos usuários a customização dos dicionários de conceitos, de forma simples e rápida.

“Essas características fazem do Text Mining for Clementine para português um produto indicado para as necessidades das mais diferentes áreas de negócios e pesquisa”, frisa Ricardo. Ele cita, entre outras, o desenvolvimento e refinamento de produtos – na identificação de padrões em queixas e pedidos, e-mails de clientes e respostas abertas de pesquisas; campanhas de marketing – permitindo o uso das percepções das comunicações com clientes para melhorar o foco e as mensagens de malas-diretas e campanhas telefônicas; e prevenção de churn – para analisar problemas e queixas que precedem o churn, antecipando motivos de prováveis abandonos e sugerindo a adoção de medidas preventivas.

Outra grande vantagem proporcionada pelas novas soluções é a de viabilizar análises e recomendações on-line e real time. “Durante o atendimento em um callcenter, o Text Mining for Clementine extrai os conceitos-chave da conversa e os adiciona a modelos preditivos, fornecendo recomendações instantâneas aos agentes. Todos os acrônimos, abreviaturas e gírias encontrados normalmente em ligações telefônicas e anotados pelo callcenter podem, por sua vez, ser incorporados ao dicionário do Text Mining Clementine pelo Text Mining Builder”, exemplifica Ricardo Ventura.