Archivo de categorías: MeaningCloud

Esta categoría agrupa los distintos aspectos de MeaningCloud que se tratan en el blog.

Grabación del webinar: Incorpora la analítica de texto más avanzada a tus modelos predictivos

El pasado día 26 de abril presentamos nuestro webinar “Incorpora la analítica de texto más avanzada a tus modelos predictivos”, en el que presentamos nuestra nueva Extensión MeaningCloud para RapidMiner. Gracias a todos por vuestro interés.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Plataformas analíticas. Introducción a RapidMiner.
  • Analítica de texto. Introducción a MeaningCloud.
  • Combinando analítica de texto y datos. Extensión MeaningCloud para RapidMiner.
  • Demo caso práctico.
  • Escenarios de aplicación.
  • En qué se diferencia esta Extensión.
  • Roadmap de producto.

IMPORTANTE: En este tutorial, puedes encontrar los datos que analizamos durante el webinar, junto a los workflows y modelos que aplicamos.

¿Interesado? A continuación tienes la presentación y la grabación del webinar.

(This webinar was also delivered in English. Please find the recording here.)
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Ahora puedes usar MeaningCloud con RapidMiner

Extiende la analítica de texto con herramientas para crear los modelos predictivos más sofisticados

En MeaningCloud acabamos de lanzar una característica que permite incorporar nuestra analítica de texto a sofisticados modelos predictivos basados en datos estructurados. Nuestra nueva Extensión para RapidMiner permite incluir nuestros motores de análisis semántico como un bloque más dentro de los pipelines de proceso definidos en esta popular herramienta analítica.

RapidMiner es una plataforma open source para data science, reconocida como líder en el sector de herramientas de analítica avanzada. RapidMiner permite preparar datos, crear modelos predictivos, validarlos y embeberlos en procesos de negocio de una manera rápida y ágil.

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¿Qué es la voz del empleado (VoE)?

Voz del Empleado. Siluetas con burbujas que representan el diálogo

Conseguir empleados comprometidos se ha convertido en una prioridad  para muchas organizaciones en los sectores público y privado. Los programas de la Voz del Empleado (VoE) desempeñan un papel clave en esos esfuerzos, al permitir recolectar, administrar y actuar de manera sistemática sobre el feedback y las aportaciones de los empleados sobre una variedad de temas relevantes para la empresa.

La relación entre Engagement y Voz del Empleado es muy parecida  a la que existe entre la Voz del Cliente (VoC) y la Experiencia del Cliente. VoC proporciona las ideas que mejoran la experiencia del cliente. La Voz del Empleado tiene la misma función para el compromiso de los empleados. Ver: Voz del Empleado, Voz del Cliente y NPS

La Voz del Empleado recoge las necesidades, deseos, esperanzas y preferencias de todos los empleados dentro de una organización. La VoE toma en cuenta tanto las necesidades explícitas, tales como salarios, carrera profesional,  salud y jubilación, así como las necesidades tácitas que pueden incluir la satisfacción en el trabajo y el respeto de los compañeros de trabajo y de los supervisores.
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Grabación del webinar: ¿Cuándo usar las diferentes herramientas de Analítica de Texto?

El pasado día 7 de febrero presentamos nuestro webinar “Clasificación, extracción de topics, clustering… ¿Cuándo usar las diferentes herramientas de Analítica de Texto?”. Gracias a todos por vuestro interés.

En la sesión cubrimos la siguiente agenda:

  • Introducción a la analítica de texto.
  • ¿Qué escenarios de aplicación se pueden beneficiar más de la analítica de texto? Análisis de la conversación, visión de 360º, contenidos inteligentes, gestión del conocimiento, e-discovery, cumplimiento normativo… Beneficios y retos.
  • ¿Para qué sirven las diferentes funciones de la analítica de texto? Extracción de información, categorización, clustering, análisis de sentimiento, análisis morfosintáctico… Descripción, demostración y aplicaciones.
  • ¿Qué características debería poseer una herramienta de analítica de texto? ¿Es todo cuestión de precisión? ¿Cómo mejorar la calidad?
  • Un vistazo al roadmap de MeaningCloud.

IMPORTANTE: En este tutorial, puedes encontrar los datos que analizamos durante el webinar.

¿Interesado? A continuación tienes la presentación y la grabación del webinar.

(This webinar was also delivered in English. Please find the recording here.)
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La experiencia del cliente, plato estrella de tu restaurante

 Tortilla de patatas, ¿con o sin cebolla?

¿Aún no sabes si los clientes de tu restaurante prefieren la tortilla de patatas con o sin cebolla? No te preocupes, en MeaningCloud encontrarás el pinche perfecto para adaptar tus fogones al gusto de tu comensal. La experiencia del cliente será el ingrediente clave para el éxito de tu negocio.

Navegando en un mar de páginas web y aplicaciones de esas que permiten dejar tu opinión sobre restaurantes, podrías descubrir por casualidad ¡que están hablando del tuyo! ¿Te imaginas que tus clientes hablan mal de tu maravillosa tortilla con cebolla a tus espaldas? Ya te adelanto que yo también la prefiero «sin».

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Clasificación, extracción de topics, clustering… ¿Cuándo usar las diferentes herramientas de Analítica de Texto? (webinar)

Cómo sacar partido de la tecnología de analítica de texto para tu negocio

text analytics

La mayoría de la información útil para las organizaciones está “enterrada” en forma de texto no estructurado (documentos, interacciones en el contact center, conversaciones sociales…). La analítica de texto nos ayuda a estructurar esos datos y convertirlos en información útil. Pero ¿qué herramientas de analítica de texto son las más adecuadas en cada caso? ¿Cuándo debería utilizar extracción de información y cuándo categorización o clustering? ¿Qué aplicaciones se pueden beneficiar más de la analítica de texto? ¿Cuáles son los retos?

Regístrate en este webinar de MeaningCloud el martes 7 de febrero a las 17:00 h. (CET) y descubre respuestas a estas y otras preguntas, usando ejemplos prácticos.

ACTUALIZACIÓN: este webinar ya ha tenido lugar. Ver la grabación aquí.

(This webinar has been delivered in English too, see the recording here.)


Aprende a desarrollar clasificadores de texto a medida (grabación del webinar)

El pasado día 4 de octubre presentamos nuestro webinar “Aprende a desarrollar clasificadores de texto a medida con MeaningCloud”. Gracias a todos por vuestra asistencia.

Empezamos presentando cómo realizar clasificación de texto con MeaningCloud y por qué es necesario desarrollar modelos a medida que se adapten al cada escenario concreto de aplicación. El grueso de la exposición consistió en utilizar un caso práctico (análisis de críticas de restaurantes) para mostrar cómo se pueden desarrollar esos modelos usando nuestro producto.

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Aprende a desarrollar clasificadores de texto a medida (webinar)

Descubre en este webinar como usar las herramientas de MeaningCloud para crear modelos de clasificación totalmente adaptados a tu escenario

Una de las preguntas más habituales que recibimos a través de nuestra línea de soporte es cómo hacer una clasificación de texto según taxonomías específicas de la aplicación. Por ejemplo, alguien que necesite analizar llamadas en el contact center y respuestas abiertas a encuestas de un banco puede estar interesado en clasificar esos mensajes según los diferentes tipos de productos y servicios de la entidad (depósitos, préstamos, hipotecas, etc.) o la naturaleza de la interacción (petición de información, contratación, reclamación, etc.).

Clasificación a medida

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