Estos son los mejores casos de uso de la analítica de textos

• Análisis del sentimiento del cliente

Los centros de llamadas y los servicios de atención al cliente utilizan la analítica de voz para analizar los intercambios verbales entre los clientes y los agentes. La analítica utiliza el procesamiento del lenguaje natural para analizar las palabras pronunciadas entre los agentes y los clientes. Los algoritmos analíticos también analizan las entonaciones e inflexiones de las voces de los clientes, que transmiten el sentimiento.

Esto ayuda a las empresas a saber qué clientes corren peligro de perder, ya que el analizador de texto está programado para detectar emociones como la felicidad o el enfado.

• Medios de comunicación social

El análisis de estas publicaciones en los medios sociales puede dar a las empresas un indicador temprano sobre si un producto reciente o una promoción de un producto está siendo bien recibida, y si los clientes están satisfechos con la empresa y sus productos y servicios.

Las empresas utilizan estos comentarios para mejorar sus productos, posicionar de forma óptima sus campañas de marketing y llegar a los clientes que creen que están desencantados. En conjunto, estos esfuerzos contribuyen a generar ingresos al mismo tiempo que reducen la pérdida de clientes.

• Descubrimiento legal

Hoy en día, un programa de análisis de textos puede analizar miles de correos electrónicos y documentos en dos o tres días, devolviendo un subconjunto de la información que contiene los temas y términos relevantes para el caso, al tiempo que elimina la información que no es pertinente.

• Investigación académica y científica

La mayoría de estas organizaciones utilizan ahora el análisis de textos para eliminar los documentos, grabaciones, etc., que no consideran relevantes para sus búsquedas de información. Lo hacen para ahorrar tiempo y dinero, y también para acelerar el tiempo de obtención de resultados.

• Reclutamiento de RRHH

RRHH utiliza el análisis de texto para reducir el número de solicitantes para un puesto determinado, de modo que se puedan identificar por adelantado los candidatos más adecuados. Esto reduce la cantidad de tiempo manual dedicado al proceso de contratación.

Descubre la innovación

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