En los últimos años los seguros de vida han aumentado su participación dentro del mercado financiero colombiano. Para fortalecer este posicionamiento las aseguradoras tienen el reto de reinventar sus productos ajustándolos a las demandas de sus clientes y de este modo incrementar las ventas. Así pues, con el fin de incentivar integralmente el desarrollo de seguros de vida y dinamizar su oferta en el país, en este trabajo se diseña, desarrolla y evalúa un modelo de procesamiento del lenguaje natural entrenado en la tarea de perfilado, a partir de datos no estructurados provenientes de Twitter. Con estos datos, se genera una segmentación de los usuarios evaluando los hábitos alimenticios, la actividad física y el sentimiento de las publicaciones, permitiendo ofrecer una tarifa preferencial para los fragmentos identificados con menor riesgo que genere un estímulo en la venta y cree valor económico para las aseguradoras. Se valida el modelo al relacionar los resultados con la tasa de mortalidad a nivel departamental, obteniendo una correlación de Pearson moderada del 0,56 para los departamentos urbanos de Colombia.