Investigadores de la Universidad de Pensilvania, Northwestern University, Universidad de Maryland, Universidad de Colombia, y la Universidad de Emory publicaron un nuevo artículo en el Revista de marketing que proporciona una descripción general del análisis textual automatizado y describe cómo se puede aprovechar para generar conocimientos de marketing.

El estudio, de próxima aparición en la edición de enero de la Revista de marketing , se titula "Uniendo las tribus:uso de texto para obtener información sobre marketing" y es de Jonah Berger, Ashlee Humphreys, Wendy Moe, Oded Netzer, y David Schweidel.

Reseñas en línea, llamadas de servicio al cliente, Comunicados de prensa, artículos de noticias, 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 comerciales no están estructurados, y la mayor parte de eso es texto. Este texto tiene el potencial de proporcionar información crítica sobre sus productores, incluidas las identidades de las personas, sus relaciones, sus metas, y cómo muestran actitudes y comportamientos clave. Este texto se puede agregar para crear ideas sobre organizaciones e instituciones sociales y cómo las actitudes varían en contextos culturales. demografía, grupos, y tiempo.

Berger explica que "la digitalización de la información ha hecho que una gran cantidad de datos textuales estén fácilmente disponibles. Pero por sí misma, todos estos datos son solo eso. Datos. Para que los datos sean útiles, los investigadores deben ser capaces de extraer información subyacente, para medir, pista, 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 administradores pueden utilizar el texto para comprender mejor a las personas y organizaciones que lo producen. El artículo también explora cómo el contenido del texto afecta a varias audiencias. Por ejemplo, La forma en que se puede influir en los consumidores para que cambien sus comportamientos o en las marcas para que atiendan los problemas planteados por los consumidores depende en gran parte del contenido del texto. Moe agrega que "el análisis de texto automatizado abre la caja negra de interacciones, permitiendo a los investigadores acceder directamente a lo que se dice y cómo se dice en la comunicación del mercado ".

Dado el volumen de datos de texto disponibles, los métodos automatizados de análisis de texto son fundamentales, pero deben manejarse con cuidado. Los investigadores deben evitar el ajuste excesivo y sopesar la importancia de las funciones para obtener y utilizar los predictores correctos del texto. Por lo tanto, este artículo también proporciona una descripción general de las metodologías y métricas utilizadas en el análisis de texto, proporcionar un conjunto de pautas y procedimientos para investigadores de marketing 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 escrutinio por 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 utilizar este artículo para crear marcos, establecer y comunicar políticas, y fortalecer la colaboración multifuncional con los equipos que trabajan en proyectos de análisis textual.