Использование инструментов Text Mining для анализа маркетинговой коммуникации торговых представителей дистрибьютерской компании

Почему одни торговые представители продают лучше, а другие — хуже? Существуют ли лингвистические предикторы успешности продажи? Могут ли в их выявлении помочь методы компьютерной лингвистики? Данная работа посвящена использованию инструментов Text Mining для анализа маркетинговой коммуникации торговых представителей дистрибьюторской компании. Актуальность работы обусловлена активной диджитализацией дистрибьюторских компаний и повышением спроса на специализированные инструменты машинной обработки языка в отрасли продаж. Дистрибьютерские компании работают по системе B2B (buyer-to-buyer), то есть для продвижения дилерской продукции торговым представителям компании необходимо непосредственно лично коммуницировать с клиентами, они являются посредниками между поставщиком и «точкой» (магазином, ларьком и т.д.), а значит, могут напрямую воздействовать на клиента. Понимание эффективности и качества их коммуникации с клиентами является критически важным для оптимизации маркетинговых усилий и улучшения результатов. Благодаря диджитализации, постепенно формируются большие массивы речевых данных, зафиксированных в маркетинговой коммуникации. Однако на данный момент эти записи никак не используются для повышения качества обслуживания и увеличения продаж или изредка обрабатываются с привлечением экспертного ручного анализа. В данном контексте использование инструментов Text Mining становится важным инструментом для анализа маркетинговой коммуникации. В работе описывается опыт применения методов компьютерной и коммуникативной лингвистики на реальном масштабном корпусе данных, предоставленных компанией, выявляются лингвистические, коммуникативные и паралингвистические признаки типичные для успешных и неуспешных торговых представителей дистрибьютерской компании.