IBM Predictive Analytics entwickelt neues Social Media Data Mining Tool
IBM hat mit IBM SPSS Modeler Professional eine neue Software vorgestellt, mit der sich Informationen aus Social-Media-Angeboten aggregieren und analysieren lassen. Die Lösung arbeitet mit sozialen Netzwerken und Blogs, funktioniert aber auch im Zusammenspiel mit großen unternehmensinternen Quellen. So lassen sich alle Arten von strukturierten Daten mit Textinformationen aus Dokumenten, E-Mails, Call-Center-Einträgen und Social-Media-Anwendungen verbinden. Damit erhalten Unternehmen genaue Erkenntnisse über die Wünsche und Meinungen von Konsumenten - eine wichtige Grundlage, um fundierte Entscheidungen treffen und präzise Vorhersagemodelle entwickeln zu können.
Die neue Data-Mining- und Textanalysesoftware ermöglicht es, Veränderungen in den Einstellungen und Meinungen von Konsumenten und Angestellten zu erkennen und so aussagekräftige Daten zu erhalten. Mit diesen Erkenntnissen lassen sich Schlüsselfaktoren vorhersagen, die für künftige Kundengewinn- und -bindungsaktionen von Bedeutung sind. So können Unternehmen beispielsweise auch aus Emoticons und Slang-Begriffen Stimmungen zu bestimmten Produkten erfassen. Zu den ersten Anwendern dieser Lösung gehören die amerikanische Bank Navy Federal Credit Union, der Sprachsoftwarehersteller Rosetta Stone und der Coupon-Anbieter Money Mailer. Rosetta Stone beispielsweise konnte durch Einsatz der Lösung Kritiker und Freunde der eigenen Marke im Internet identifizieren, für Marketingaktionen nutzen sowie wertvolle Anregungen für die Produktentwicklung erhalten.
Die IBM-Lösung arbeitet mit „Natural Language Processing (NLP)" und ist auf die Terminologie von verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen ausgerichtet. Sie enthält 180 so genannte „vertikale Taxonomien" aus Bereichen wie Life Science, dem Bankensektor, dem Versicherungswesen und Consumer Electronics. Dabei werden 400.000 Wörter mit 100.000 Synonymen und mehrere tausend Markennamen verwendet.
Hinweis für Journalisten
Weitere Informationen über SPSS, an IBM Company finden Sie unter: http://www.spss.com
Weitere Informationen über IBM Business Analytics finden Sie unter: http://www.ibm.com/gbs/bao
Aktuelle Entwicklungen zu IBM Business Analytics können Sie hier verfolgen:
IBM Business Analytics & Optimization Online Pressemappe http://www.ibm.com/press/analytics
IBM Business Analytics & Optimization über Smarter Planet auf Tumblr
http://smarterplanet.tumblr.com/tagged/new_intelligence
IBM Business Analytics auf Twitter http://www.twitter.com/ibmbizanalytics
Kontakt zum Unternehmen:
Michaela Kagerer,
SPSS, an IBM company
Theresienhöhe 13
80339 München
Tel: 089 / 489 074 0
Fax: 089 / 448 3115
E-Mail: mkagerer@de.ibm.com
Für weitere Presseinformationen wenden Sie sich bitte an:
Katharina Scheurer,
LEWIS Communications GmbH
Baierbrunnerstr. 15
81379 München
Tel.: 089 / 173019-26
Fax: 089 / 173019-99
E-Mail: SPSSGermany@lewispr.com
Die neue Data-Mining- und Textanalysesoftware ermöglicht es, Veränderungen in den Einstellungen und Meinungen von Konsumenten und Angestellten zu erkennen und so aussagekräftige Daten zu erhalten. Mit diesen Erkenntnissen lassen sich Schlüsselfaktoren vorhersagen, die für künftige Kundengewinn- und -bindungsaktionen von Bedeutung sind. So können Unternehmen beispielsweise auch aus Emoticons und Slang-Begriffen Stimmungen zu bestimmten Produkten erfassen. Zu den ersten Anwendern dieser Lösung gehören die amerikanische Bank Navy Federal Credit Union, der Sprachsoftwarehersteller Rosetta Stone und der Coupon-Anbieter Money Mailer. Rosetta Stone beispielsweise konnte durch Einsatz der Lösung Kritiker und Freunde der eigenen Marke im Internet identifizieren, für Marketingaktionen nutzen sowie wertvolle Anregungen für die Produktentwicklung erhalten.
Die IBM-Lösung arbeitet mit „Natural Language Processing (NLP)" und ist auf die Terminologie von verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen ausgerichtet. Sie enthält 180 so genannte „vertikale Taxonomien" aus Bereichen wie Life Science, dem Bankensektor, dem Versicherungswesen und Consumer Electronics. Dabei werden 400.000 Wörter mit 100.000 Synonymen und mehrere tausend Markennamen verwendet.
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