Définition : Texte mining ou text mining

Le text mining est une technique permettant d’automatiser le traitement de gros volumes de contenus textuels. Le texte mining peut notamment être utilisé dans le cadre des études marketing, de la veille, de la social intelligence, des études satisfaction, etc.

Dans ces différents contextes marketing, le text mining est utilisé pour :
– identifier et extraire les principaux sujets et tendances
– surveiller la réputation
– analyser les sentiments
– analyser les émotions
– déterminer les domaines abordés
– …

Les usages du text mining reposent le plus souvent sur une démarche d’analyse sémantique.

Les techniques de text mining sont surtout utilisées pour des données déjà disponibles au format numérique et sont de plus en plus utilisées pour une analyse quasiment en temps réel qui peut permettre notamment de détecter des signaux faibles en gestion de crise.

Sur Internet, le text mining peut être utilisé par exemple pour analyser le contenu des e-mails entrants, les avis clients ou les propos tenus sur les médias sociaux. Le développement d’Internet et de ses usages a fait exploser les volumes de textes accessibles pour analyse qui contribuent au phénomène de big data textuelles.

Les techniques de text mining peuvent également être appliquées au domaine des centres d’appels ou CRC lorsque les conversations sont transformées en texte par le biais des techniques de reconnaissance et d’analyse vocale.

Une petite présentation intéressante des techniques de text mining :



 

Une étude de cas en anglais qui montre comment le texte mining a été utilisé pour analyser les échanges relatifs à l’offre Netflix :