Ricercatori dell'Università della Pennsylvania, Università nordoccidentale, Università del Maryland, Università della Columbia, e la Emory University hanno pubblicato un nuovo articolo nel Giornale di Marketing che fornisce una panoramica dell'analisi testuale automatizzata e descrive come può essere sfruttata per generare informazioni di marketing.

Lo studio, in uscita nel numero di gennaio del Giornale di Marketing , è intitolato "Uniting the Tribes:Using Text for Marketing Insights" e scritto da Jonah Berger, Ashlee Humphreys, Wendy Moe, Oded Netzer, e David Schweidel.

Recensioni in linea, chiamate al servizio clienti, comunicati stampa, articoli di notizie, comunicazioni di marketing, e altre interazioni creano una grande quantità di dati testuali che le aziende possono analizzare per ottimizzare i servizi e sviluppare nuovi prodotti. Secondo alcune stime, L'80-95% di tutti i dati aziendali non è strutturato, con la maggior parte di quello che è testo. Questo testo ha il potenziale per fornire spunti critici sui suoi produttori, comprese le identità degli individui, le loro relazioni, i loro obiettivi, e come mostrano atteggiamenti e comportamenti chiave. Questo testo può essere aggregato per creare approfondimenti su organizzazioni e istituzioni sociali e su come gli atteggiamenti variano nei contesti culturali, demografia, gruppi, E tempo.

Berger spiega che "La digitalizzazione delle informazioni ha reso prontamente disponibile una grande quantità di dati testuali. Ma di per sé, tutti questi dati sono solo questo. Dati. Affinché i dati siano utili, i ricercatori devono essere in grado di estrarre informazioni sottostanti, misurare, traccia, comprendere, e interpretare le cause e le conseguenze del comportamento del mercato".

Ma come possono farlo i marketer? Il team di ricerca spiega come ricercatori e manager possono utilizzare il testo per comprendere meglio gli individui e le organizzazioni che producono il testo. L'articolo esplora anche come il contenuto del testo influisca su vari tipi di pubblico. Per esempio, il modo in cui i consumatori possono essere influenzati a modificare i propri comportamenti o i marchi influenzati a occuparsi delle questioni sollevate dai consumatori dipende in gran parte dal contenuto del testo. Moe aggiunge che "l'analisi del testo automatizzata apre la scatola nera delle interazioni, consentendo ai ricercatori di accedere direttamente a ciò che viene detto e come viene detto nella comunicazione del mercato".

Dato il volume di dati testuali disponibili, i metodi di analisi del testo automatizzati sono fondamentali, ma devono essere maneggiati con attenzione. I ricercatori dovrebbero evitare un adattamento eccessivo e valutare l'importanza delle funzionalità per raccogliere e utilizzare i giusti predittori dal testo. Così, questo articolo fornisce anche una panoramica delle metodologie e delle metriche utilizzate nell'analisi del testo, fornendo una serie di linee guida e procedure per ricercatori di marketing e studiosi di marketing. La comprensione di questi metodi ci aiuta a capire come viene utilizzato ed elaborato il testo. Per esempio, gli assistenti virtuali sono attualmente sotto esame per il fatto che gli umani stanno ascoltando le registrazioni audio. Però, questo processo è necessario per addestrare le macchine utilizzate per l'analisi automatizzata del testo.

L'obiettivo di questo articolo è promuovere la comprensione collettiva dell'analisi del testo e come può essere utilizzata per approfondimenti. Ricercatori e professionisti del marketing possono utilizzare questo articolo per creare framework, stabilire e comunicare politiche, e rafforzare la collaborazione interfunzionale con i team che lavorano su progetti di analisi testuale.