5 text mining la ultima palabra yesenia glez pearson

TextText MiningMiningTextText MiningMiningLa Última PalabraLa Última Palabra

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Yesenia González Pedraza

Preguntas abiertas…Preguntas abiertas…


Riesgos al codificarRiesgos al codificarRIESGOS AL CODIFICARggMediación del codificador:A la intervención delencuestador se añade la delcodificador que debe decidire interpretar.

Empobrecimiento del contenido:Cuando la pregunta permite respuestasde gran diversidad‐ encuestas complejas,contradictorias o vagas‐ la información seconfunde.

Destrucción de la forma: Laforma de la información se

Las respuestas pocofrecuentes se eliminan a

forma de la información semutila y a menudo sucontenido se empobrece.

priori. Las respuestas raras,originales y poco clarasoriginadas en una primeralectura se asignan a códigos


lectura se asignan a códigosresiduales.

¿Qué dice el cliente?

comunicaciónAMABILIDAD SONRISArapidezclaridad CERCANÍA comodidadNONO

FACILIDADayuda


Text MiningText Mining

Estudios recientes indican que el 80% de lainformación de una compañía está almacenadaen forma de textos o formatos no estructurados.

La minería de texto se enfoca en descubrir entre una “gran” cantidad de información textual:


TextText MiningTextText Mining

Deberían poner

Yo pondría aire acondicionado

Deberían poner más atención a la hora de atender al

cliente porque luego nos dejan esperando horas y nadie

nos atiende

y además implementaría citas por teléfono para que la atención fuera más

rápidaQue pongan

Modificar la tienda para estar satisfecho en la sala de espera, respetar los

turnos.

estacionamiento porque la grúa se lleva los coches

NONO discriminen a la

gente que no llegue de traje Mayor

ventilación porque el lugar es

peq eño


pequeño

¿Cómo text mining puede resolver problemas de investigación de mercados?de investigación de mercados?

IDENTIFICAR

VOCABULARIO

ESTRUCTURA DE ASOCIACIÓN DE UN TEXTO

CLUSTERS

ÁSEMÁNTICOS

NO discriminen a la

RECONOZCAN al cliente

f t

QUE pongan QUE

pongan sillas

porque gente que no llegue de traje

frecuentecansome

canso


IDENTIFICANDO VOCABULARIO ESPECÍFICO POR SEGMENTOS


Identificando Vocabulario específico por Segmentos

Encontrar las palabras más

Segmentos

Encontrar las palabras másfrecuentemente utilizadas en cadagrupo y el contexto de las mismas.

Palabras que caracterizan a los segmentos por su presencia o

ausenciaausencia.


Identificando VocabularioIdentificando Vocabulario

Si usted fuera el gerente…¿qué haríaSi usted fuera el gerente…¿qué haríapara que sus clientes quedaran mássatisfechos?satisfechos?

Aplicada a clientes de una cadena detiendas de artículos electrodomésticos.tiendas de artículos electrodomésticos.


Vocabulario C+Vocabulario CPalabras Características

del SegmentoPorcentaje Interno

Porcentaje Global

Frecuencias internas

Valor del Test

Frecuencias Globales

ESTACIONAMIENTO

Especificidad Especificidad PositivaPositiva

20 11 70 192 5.345

14 7 48 126 4.702

6 2 22 42 4.578

30 20 104 354 4.323

ESTACIONAMIENTOPERSONALIZADADARNUEVOS

FRASES TÍPICAS

7 3 23 53 3.806PREPARADOS

RAPIDEZ

DINERO

ABRIR EspecificidadEspecificidad

“Dar una atención especializada” Ind. 3455

FRASES TÍPICAS

ABRIR

PICO

CONTRATARIA

CARÁCTER

Especificidad Especificidad NegativaNegativa “Que el personal sea amable y de

información clara de todos los productos” Ind 5677


CARÁCTER

EVITAR

Vocabulario DVocabulario D

BIEN

Palabras Características del Segmento

Porcentaje Interno

Porcentaje Global

Frecuencias internas

52 41 355 727 5 228

Valor del Test

Frecuencias Globales

BIEN

ATENDERLOS

NO

TRATARLOS

Especificidad Especificidad

PositivaPositiva

52 41 355 727 5.228

15 10 100 178 4.497

1.8 1.6 1265 2959 3.938

3 1 18 23 3.598

FRASES TÍPICAS

AMABILIDAD

RAPIDEZ

DINERO

26 21 178 369 3.468

2 1 15 19 3.292

44 38 305 670 3.288

SEGUIMIENTO

PRODUCTOS

VENDEDOR

“Más rapidez en el servicio y más amabilidad”

FRASES TÍPICAS

Especificidad Especificidad NegativaNegativa

VENDEDOR

COSTOS

CALIDEZ

CANALIZAR

Ind. 275

“Pondría más personal” Ind 1293


CAMBIAR

El contexto del “NO”

DECIR LA VERDAD DE LO QUE VAN A COBRAR PARA

VIVIR ENGAÑADOS

QUE LA ATENCIÓN CON SERVICIO AL CLIENTE SEA DE MANERA PERSONAL Y

VIA TELEFÓNICA

DAR IGUAL TRATO A LOS CLIENTES AUNQUE

VAYAN CON TRAJE

QUE SEAN MÁS ACTIVOS EN ATENDER A LAS PERSONAS Y QUE

HUELA MAL LA TIENDA

ABRIR MÁS PUESTOS PARA QUE LOS CLIENTES

TUVIERAN QUE ESPERAR

A LAS PERSONAS Y QUE

QUE HAYA IGUALDAD Y QUE TENGAN PREFERENCIA POR

LAS PERSONAS QUE CONOZCAN AL PERSONAL


RECOMENDACIONESRECOMENDACIONES

Los clientes de nivel C+ necesitan un pluspen el servicio de la cadena. Necesitan quese les haga más cómoda la comprag pgenerando acciones que personalicen elservicio.

El nivel D percibe discriminación EllosEl nivel D percibe discriminación. Ellosnecesitan ser atendidos, escuchados yconsiderados de igual forma que los demás


considerados de igual forma que los demás.

ENCONTRANDO LA ESTRUCTURA DE ASOCIACIÓN DE PALABRAS EN UN TEXTO


Estructura de Asociación

Encontrando la estructura deEncontrando la estructura de asociación de palabras en un

texto

VisualizarVisualizar gráficamentegráficamente lala asociaciónasociación dedepalabraspalabras concon segmentossegmentos demográficos,demográficos,actitudinalesactitudinales etcetcactitudinalesactitudinales,, etcetc..

d f dd f dIdentificar zonas de Identificar zonas de vocabulariovocabulario


Estructura de AsociaciónEstructura de Asociación

Extraído del estudio “La salud en lasciudades” destinado a conocer los hábitos deciudades destinado a conocer los hábitos devida relacionados con la salud.

¿Qué es para usted la salud?


Estructura de Asociación

uno ir cadapueda menos

pocosea

malo

ya tenemos

problemanormal

hacercosas

trabajoprincipal

puedesalud

poder

tiene

ninguna

H+50

ser como

formatodos

beber ejercicio

seacuidarsementalmente

general

H 35

estoyestoy

fumar

mejorpode ninguna

pues

hace

estáni

buenoyo

hay

tenerenfermo

tengo nada come esoporque

estarestari d

deportealgo

cuandomismo

formatanto

mal físicacuerpo encuentraf l sienteM+50

M‐50

H‐35

H‐50

H‐20

estoyestoytienes

estarestarteniendotrabajapara

enfermedadesbuen

meduela

buenaencuentrafeliz vidasiente

enfermedad tusentirse

tefísicamente

físicosano estado

mentall illevar

bien

M‐20

M-35duela

mísudinero

hedolores

cualquierpsíquico

también

llevar

creopero

puedes encontrarsealimentación


ganasdolor ahora

p

Psíquicamente

CONCLUSIONESCONCLUSIONES

La configuración observada sugiere laLa configuración observada sugiere laexistencia de una evolución progresiva delvocabulario con la edadvocabulario con la edad.

Existe un desfase entre sexos; la transiciónhacia el empleo de determinadas palabras sehacia el empleo de determinadas palabras sehace a edades distintas, a una edad mástemprana para la mujertemprana para la mujer.

Existe un uso de palabras de diferenciado por


sexo.

RCLUSTERS

SEMÁNTICOS


¿Cómo text mining puede resolver problemas de investigación de mercados?

NO discriminen a la

RECONOZCAN al cliente

frecuente QUE pongan sillas porque

de investigación de mercados?

Formación de Formación de ClustersClusters SemánticosSemánticos

gente que no llegue de traje

me canso

ObtenerObtener gruposgrupos tantan homogéneoshomogéneos comocomo seaseaposibleposible concon respectorespecto aa sussus opinionesopiniones aa unaunapreguntapregunta abiertaabierta..


Clusters semánticosNO discriminen a la gente que

no llegue de traje

RECONOZCAN al cliente frecuente QUE pongan

sillas porque me canso

Clusters semánticosSi usted fuera el gerente de la tienda…¿qué haría para que susli t d á ti f h ? At ió li tclientes quedaran más satisfechos? Atención a clientes en unatienda departamental

CLIENTE MAS45 ��

AB

M��

CLIENTE

MEJORAR

DAR

ATENCION

PERSONALIZADO

AGILIZAR

PERSONAL

ABRIR

RAPIDEZ

18 � 44

C�C�D�

BUEN

TRATO

INFORMACION

AMABILIDAD

BRINDAR

PONER

PICO

CONTRATAR

SERVICIO

PROBLEMA

NECESIDAD

CAPACITAR

CURSO

RESOLVER

GENTE

FUNCIONAR

TARDANZA

TRAMITE

AUMENTAR


AUMENTAR

VENTAJAS

TEXT MINING


Rápidop

i difi ióPREGUNTAS ABIERTAS

Sin codificación ��

PRE U TAS AB ERTAS

M��

E �� A��


T�� M�� se utiliza también en…

Evaluación de ConceptoEvaluación de Concepto

Recordación publicitaria

Monitoreo de Blogs

Focus groupsFocus groups


MUCHAS GRACIAS

Homero 223-P.H.Col. Polanco CP 11560 México, D.F.

T l ( 52 55) 55 31 53 24 ( 52 55) 55 31 55 60 F ( 52 55) 52 03 82 30Tel. (+52 55) 55 31 53 24, (+52 55) 55 31 55 60. Fax. (+52 55) 52 03 82 [email protected]



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