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Entradas relacionadas con Big Data

Voz del Cliente en Seguros

Para las compañías de seguros resulta vital entender el feedback que sus clientes -actuales y potenciales- expresan a través de todo tipo de canales y puntos de contacto. A toda esta valiosa información le llamamos la Voz del Cliente. Por cierto, no hace mucho, le dedicamos un post al papel de la Minería de texto en el sector de seguros.

(Este post es un desarrollo de la presentación de meaningcloud.com en el I Congreso de Big Data en el sector asegurador español organizado por ICEA. Más abajo tenemos la presentación que hicimos desde Meaning Cloud).

Cada vez hay más empresas que entienden que para crecer de forma rentable en entornos de mucha competencia, necesitan clientes satisfechos. Conseguir diferenciación entre los productos de las aseguradoras no resulta fácil.  La experiencia del cliente (Customer Experience) es un elemento fundamental en el éxito comercial del sector.

Escuchar, entender y actuar sobre lo que los clientes nos están diciendo sobre su experiencia con nuestras compañías está directamente relacionado con la mejora de la Experiencia de Usuario y con la rentabilidad. En el post sobre Voz del Cliente y NPS vimos con más detalle esta correlación entre experiencia de cliente y beneficios.

 

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Mejorando la gestión de emergencias analizando contenidos en redes sociales

¿Servir a los ciudadanos sin escuchar los medios sociales?App Llamada Emergencias

Los canales tradicionales de acceso a los servicios de emergencias por parte de los ciudadanos (típicamente a través de los teléfonos 112) deben ser expandidos con el análisis de medios sociales en tiempo real (canales web 2.0). Esta observación es el punto de partida de una de las líneas en las que el Grupo Telefónica (uno de los proveedores de referencia mundiales en sistemas integrados de gestión de emergencias) ha venido trabajando con vistas a su integración en su plataforma SENECA.

Cuadro de mando social para gestión de emergencias

Desde Daedalus, hemos trabajado para Telefónica en el desarrollo de un cuadro de mando social que analiza y organiza la información compartida en redes sociales (inicialmente Twitter) antes, durante y después de que se produzca un incidente de interés para los servicios de atención a emergencias. Desde el punto de vista funcional, esto conlleva:

  • Recoger las interacciones (tuits) relativos a incidencias en un área geográfica determinada
  • Clasificarlas según el tipo de incidencia (concentraciones, accidentes, desastres naturales…)
  • Identificar la fase en el ciclo de vida de la incidencia (alerta o pre-incidencia, incidencia o post-incidencia)

Beneficios para las organizaciones que gestionan emergencias

Anticipar incidentesLove Parade Duisburg

Anticipación a eventos que, por imprevisibles o por desconocerse su magnitud a priori, deban ser objeto de atención futura por los servicios de atención a emergencias. Dentro de este escenario se encuentran los eventos sobre concentración de personas que son convocados, difundidos o simplemente comentados a través de redes sociales (asistencia a eventos festivos o deportivos, manifestaciones, etc.) Predecir las dimensiones y alcance de estos eventos es fundamental para planificar la atención por parte de las diferentes autoridades. Recordemos en este sentido el caso de los disturbios a raíz de una fiesta de cumpleaños convocada en la localidad holandesa de Haren a través de la red Facebook en 2012 o la tragedia de la Love Parade de Duisburg.

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TV Social con Análisis Semántico y Big Data

Recientemente hemos participado en la conferencia Big Data Spain con una charla titulada “Real time semantic search engine for social TV streams”. En esta charla resumimos nuestra experiencia en el área de Analítica de Medios Sociales, donde estamos combinando tecnologías de análisis semántico y de procesamiento de flujos de datos (streams) en tiempo real para entender las redes sociales y en concreto la TV Social

La TV Social es un fenómeno en claro crecimiento ya que cada vez es más frecuente el uso de redes sociales mientras vemos la televisión. Por ejemplo, Twitter ya reportaba el año pasado que en Reino Unido más de un tercio de todos los comentarios durante el primetime eran sobre lo que pasaba en la pantalla del televisor. Hace semanas, Facebook reivindicaba su lugar en la TV social afirmando que el volumen de comentarios privados sobre TV en su plataforma era 5 veces mayor. Esta red social ha empezado también a ofrecer hashtags e incluso una nueva API, Keywords Insight, para que algunos socios tengan acceso a estadísticas agregadas de las conversaciones dentro de los muros de Facebook.

A medida que el número de usuarios que acaban comentando su programa favorito de TV en las redes sociales con amigos o extraños, las cadenas han empezado a hacer uso de estas herramientas para participar en la conversación. Durante el último año se ha incrementado el número de programas que hacen uso de hashtags oficiales, a veces incluso varios durante una sola emisión. Más allá de la búsqueda del trending topic, los que con mayor éxito han experimentado fomentan incluso la participación de presentadores o actores durante la emisión del programa. En España, “Salvados” o “Pesadilla en la Cocina” son ejemplo de lo primero y la serie “Isabel” para el caso de los actores.   

Aunque no hay nada nuevo en el hecho de socializar alrededor del contenido de la tele, la posibilidad de medir y de destilar estos comentarios sí que es característico del nuevo contexto. Además, esta conversación no se produce al día siguiente sino que su impacto es inmediato. Todo esto se suma para abrir un nuevo abanico de posibilidades para espectadores, radiodifusores y las grandes marcas. Los usuarios han encendido la mecha de la TV Social ya que les conecta con amigos y el resto de la audiencia.  Es a la vez una forma de sentirse parte del programa y al mismo tiempo de involucrarse más. Por tanto, las herramientas que faciliten organizar y comprender la conversación son de especial interés para el espectador social. Para el resto de espectadores, incluso para aquellos que solo participan leyendo, es una forma de generar tanto recomendaciones sociales. Otro uso interesante es que analizar la conversación social permite contextualizar contenido relevante y relacionado con el programa como información sobre los actores, personajes o cualquier otro concepto del que se hable en la pantalla grande.

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