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SPSS dévoile "TextMining for Clementine 3.0 » et Text Mining Builder 1.5

Mars 2005

Dans l’entreprise, plus de 80 % des données stockées (structurées ou non structurées) ne sont pas exploitées. Or les entreprises ont besoin de capitaliser sur la richesse de ces informations stratégiques pour connaître les besoins de leurs clients et pour répondre à plusieurs objectifs : réduire la fraude, prédire l'attrition client ou cibler leurs meilleurs clients.
Text Mining for Clementine 3.0 de SPSS a été spécialement conçu pour répondre à cette problématique. La solution, utilisée par les responsables satisfaction client, responsables marketing, responsables qualité, cellules brevets, allie le text mining de LexiQuest Mine et le data mining de Clementine. Elle exploite à la fois les données structurées et non structurées de l’entreprise et permet ainsi de construire des modèles plus performants. Elle offre des fonctions d'analyse sémantique des données non structurées et complète ainsi l'outil Clementine, destiné à l'analyse d'entrepôts de données structurées.
Ses bénéfices sont immédiats : les premières applications de Text Mining for Clementine montrent dans les modèles d'attrition un gain additionnel pouvant atteindre jusqu'à 50%. De plus, les outils de classification et de visualisation de Clementine apportent un point de vue novateur sur l'exploration des verbatims des clients. L'intégration native de Text Mining For Clementine dans Clementine permet également l'utilisation immédiate des données textuelles dans Predictive Call Center, Predictive Marketing et Predictive Claims, au coeur de la gamme de solutions d’analyse prédictive de SPSS.