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Wertvolles Feedback aus eigenen Kundencommunities effizient auswerten mit IBM SPSS Text Analytics
ID: 697693
Wertvolles Feedback aus eigenen Kundencommunities effizient auswerten mit IBM SPSS Text Analytics
(PresseBox) - Im Zeitalter von Sozialen Netzwerken hat sich das Kundenverhalten maßgeblich verändert. Kunden werden selbstständiger, tauschen sich auf Online-Plattformen aus, haben immer höhere Ansprüche und werden immer einflußreicher. Der Kundenservice wird immer mehr zum entscheidenden Faktor. Der moderne Kundenservice muß Vertrauen schaffen durch Transparenz. Immer mehr Unternehmen setzen daher Kundencommunities ein, um ihren guten Kundenservice als Aushängeschild zu verwenden.
Neben einer Effizienzsteigerung und einer Verbesserung der Reputation stellen Kundencommunities eine wertvolle Datenquelle dar, mit Hilfe derer Sie wichtige Erkenntnisse über die Themen und Probleme Ihrer Kunden gewinnen können und diese Erkenntnisse zur Verbesserung Ihrer Produkte und Ihres Kundenservice nutzen können.
Mit IBM SPSS Text Analytics bringen Sie Struktur in die unüberschaubare Menge an Nutzerbeiträgen und machen diese Daten dadurch quantifizierbar.
Erfahren Sie in nur 40 Minuten in dem kostenlosen on demand Webinar, wie Sie
- mit IBM SPSS Modeler verschiedene Datenquellen zusammenführen können,
- mit Hilfe von Text Analytics Struktur in große Textmengen bringen können,
- die wichtigsten Themen Ihrer Kundencommunity mit sehr geringem Aufwand identifizieren,
- die Stimmungen Ihrer Kunden erfassen,
- die unzufriedensten Kunden automatisch identifizieren,
- und vieles mehr...
Dieses Online Seminar wendet sich in erster Linie an Kunden, die IBM SPSS Text Analytics noch nicht kennen sowie Interessenten, die sich über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Data Mining informieren wollen Weitere Informationen http://www-05.ibm.com/de/events/spss_webinare/record.html
  
  
  
Datum: 10.08.2012 - 09:45 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 697693
Anzahl Zeichen: 1930
Kontakt-Informationen:
Stadt:
Ehningen
Kategorie:
Softwareindustrie
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"Wertvolles Feedback aus eigenen Kundencommunities effizient auswerten mit IBM SPSS Text Analytics"
steht unter der journalistisch-redaktionellen Verantwortung von
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