Forskare från University of Pennsylvania, Northwestern University, University of Maryland, Columbia University, och Emory University publicerade en ny artikel i Journal of Marketing som ger en översikt över automatiserad textanalys och beskriver hur den kan utnyttjas för att generera marknadsföringsinsikter.

Studien, kommer i januarinumret av Journal of Marketing , har titeln "Uniting the Tribes:Using Text for Marketing Insights" och författad av Jonah Berger, Ashlee Humphreys, Wendy Moe, Oded Netzer, och David Schweidel.

Online recensioner, kundtjänst samtal, pressmeddelande, nyhetsartiklar, marknadskommunikation, och andra interaktioner skapar en mängd textdata som företag kan analysera för att optimera tjänster och utveckla nya produkter. Enligt vissa uppskattningar, 80-95 % av all affärsdata är ostrukturerad, med det mesta som text. Denna text har potential att ge kritiska insikter om dess producenter, inklusive individers identiteter, deras relationer, deras mål, och hur de visar viktiga attityder och beteenden. Denna text kan aggregeras för att skapa insikter om organisationer och sociala institutioner och hur attityder varierar över kulturella sammanhang, demografi, grupper, och tid.

Berger förklarar att "Digitaliseringen av information har gjort en mängd textdata lättillgänglig. Men i sig, all denna data är just det. Data. För att data ska vara användbar, forskare måste kunna utvinna underliggande insikt – att mäta, Spår, förstå, och tolka orsakerna och konsekvenserna av beteendet på marknaden."

Men hur kan marknadsförare göra det? Forskargruppen förklarar hur forskare och chefer kan använda text för att bättre förstå de individer och organisationer som producerar texten. Artikeln undersöker också hur textens innehåll påverkar olika målgrupper. Till exempel, hur konsumenter kan påverkas att ändra sitt beteende eller varumärken som påverkas för att hantera frågor som tas upp av konsumenter beror till stor del på textens innehåll. Moe tillägger att "Automatisk textanalys öppnar den svarta lådan av interaktioner, ger forskare direkt tillgång till vad som sägs och hur det sägs i marknadskommunikation."

Med tanke på mängden tillgängliga textdata, automatiserade textanalysmetoder är avgörande, men måste hanteras varsamt. Forskare bör undvika överanpassning och väga vikten av funktioner för att få fram och använda rätt prediktorer från text. Således, den här artikeln ger också en översikt över de metoder och mått som används i textanalys, tillhandahålla en uppsättning riktlinjer och procedurer för marknadsföringsforskare och marknadsföringsforskare. Att förstå dessa metoder hjälper oss att förstå hur text används och bearbetas. Till exempel, virtuella assistenter är för närvarande under granskning för det faktum att människor lyssnar på ljudinspelningarna. Dock, denna process är nödvändig för att träna maskinerna som används för automatiserad textanalys.

Målet med denna artikel är att främja den kollektiva förståelsen av textanalys och hur den kan användas för insikter. Forskare och marknadsförare kan använda den här artikeln för att skapa ramverk, upprätta och kommunicera policyer, och stärka tvärfunktionellt samarbete med team som arbetar med textanalysprojekt.