Escala y optimiza tus procesos de Inteligencia de Mercado con la analítica de texto

Competir en el siglo XXI requiere una visión de 360º de nuestros mercados (clientes, competidores, proveedores, tecnologías, regulación). La Inteligencia de Mercado es cada vez más importante, pero su dependencia de unos procesos manuales poco escalables hacen difícil su aplicación en la toma de decisiones. La analítica profunda de texto permite una Inteligencia de Mercado más escalable y actuable.

Inteligencia de Mercado: beneficios y limitaciones

La Inteligencia de Mercado consiste en recabar información sobre un determinado mercado en un sentido amplio (sus clientes, competidores, partners y cadena de suministro, inversores, entorno económico, jurídico y tecnológico…) para extraer insights actuables que sirvan para la toma de decisiones estratégicas.

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Grabación del webinar: analítica de texto profunda para una Inteligencia de Mercado más escalable y valiosa

Gracias por vuestro interés en nuestro webinar “Usa la analítica de texto profunda para conseguir una Inteligencia de Mercado más escalable y valiosa” que celebramos el pasado 23 de junio.

En él explicamos cómo la analítica profunda de texto permite entender automáticamente en detalle la información de Inteligencia de Mercado y habilita aplicaciones que te permiten identificar oportunidades de negocio y capturar valor de tu mercado mucho más eficazmente.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Introducción a la Inteligencia de Mercado
    • Beneficios y limitaciones
  • Aplicando la analítica de texto profunda
    • Integrando múltiples fuentes
    • Descubriendo oportunidades comerciales
    • Entendiendo en profundidad a nuestros clientes
    • Analizando el entorno
    • Detectando señales de crecimiento

¿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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Usa la analítica de texto profunda para conseguir una Inteligencia de Mercado más escalable y valiosa (webinar)

La Inteligencia de Mercado y la Inteligencia Competitiva son imprescindibles para la supervivencia y el progreso de las empresas. Pero realizarlas con los requisitos imprescindibles de calidad y velocidad requiere analizar un volumen y variedad extremos de fuentes de información: comentarios sociales, noticias, legislación, artículos científicos, patentes y toda clase de sitios web externos.

Inteligencia de mercadoEn muchos casos esto obliga a un proceso artesanal de revisión manual de contenidos para extraer los elementos de información que realmente sirvan para tomar decisiones estratégicas. Un proceso que no escala, es ineficiente y caro.

La analítica profunda de texto nos permite optimizar y acelerar el proceso, no sólo detectando menciones de empresas o marcas y categorizando temáticamente contenidos, sino extrayendo automáticamente relaciones semánticas significativas entre topics, descubriendo nuevos temas emergentes y resumiendo documentos para conseguir que el aprovechamiento de esa enorme cantidad de contenido sea más rápido y eficaz.

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Consigue customer insights profundos con MeaningCloud

Las empresas necesitan analizar el feedback que los clientes expresan a través de multitud de canales no estructurados: encuestas, entrevistas, contact center, medios sociales. Pero las soluciones de analítica de texto disponibles se limitan a un análisis superficial de los comentarios. En este post te enseñamos cómo utilizar una analítica profunda para obtener una visión completa de sus opiniones, percepciones, emociones e intenciones.

Las empresas necesitamos enfocarnos en el cliente para entender sus necesidades y opiniones y así definir el proverbial “segmento de 1”. Ello nos obliga a implementar iniciativas de análisis de la voz del cliente (VoC) que van mucho más allá de la típica encuesta de satisfacción periódica con puntuaciones numéricas, para buscar nuevas fuentes de insights.

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Grabación del webinar: analítica de texto profunda para transformar el feedback de tus clientes en acción

El pasado 28 de abril celebramos nuestro webinar “Usa la analítica de texto profunda para transformar el feedback de tus clientes en acción”. Gracias a todos por vuestro interés.

En él explicamos cómo usar los productos MeaningCloud de una forma sinérgica para analizar el feedback de los clientes a través de encuestas, interacciones en el contact center y medios sociales y potenciar nuestros customer insights.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Aprovechando el feedback no estructurado de clientes: beneficios y retos
  • La analítica de texto al rescate… pero con limitaciones
  • Cómo utilizar la analítica de texto profunda para extraer insights más actuables
    • Insights preelaborados
    • Adaptación y personalización
    • Desarrollo de nuevos insights
  • Entendiendo las opiniones, percepciones, emociones e intenciones de los clientes.

¿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 comunicación en tiempos del coronavirus (IV): Análisis de los discursos del presidente del Gobierno de España

Este artículo es la cuarta entrega de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios digitales y usuarios de Twitter en torno al coronavirus, inicialmente centrados en España, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio aborda de forma muy preliminar el análisis de los discursos del presidente del Gobierno de España, Pedro Sánchez Castejón, en sus comparecencias desde el inicio de la crisis hasta el momento, para extraer conclusiones de los mensajes que pretendía transmitir en cada una de sus alocuciones.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (III): Análisis temático de Twitter en España con modelo específico COVID-19

Este es el tercer artículo de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio es la continuación del análisis temático de Twitter en España, pero aplicando el modelo de categorización específico que desarrollamos con la temática del coronavirus (modelo COVID-19), utilizado en el análisis temático de noticias en medios digitales de España. El objetivo es analizar el interés temático en Twitter, utilizando el modelo específico desarrollado, en cada Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (II): Análisis temático de Twitter en España

Este es el segundo artículo (ver el primero aquí) de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural.

En este caso nos centramos en intentar analizar, en la medida de lo posible, el interés temático en Twitter en cada región de España, específicamente realizando un análisis por Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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La comunicación en tiempos del coronavirus (I): Análisis temático de noticias en medios digitales

Aunque, obviamente, la prioridad en estos tiempos de pandemia es la curación de los enfermos, la prevención de nuevos contagios y las medidas económicas y sociales para ayudar a las personas y empresas más desfavorecidas a superar esta situación, sin duda, en un futuro no muy lejano, el análisis de los contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus será objeto de investigación en multitud de disciplinas como la sociología, la filología, la lingüística, la comunicación audiovisual, la política, etc.

En MeaningCloud queremos hacer una pequeña aportación en esta área, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar este ingente volumen de información en lenguaje natural, en español y en otros idiomas, en España y en otros países, puesto que, desgraciadamente, este es un problema global.

Este primer artículo de la serie se centra en el análisis temático de los contenidos generados en español por medios de comunicación digitales de España en el último mes, cómo han evolucionado en este tiempo y el posicionamiento informativo de los principales medios en España.

Los siguientes artículos analizan los temas de conversación en Twitter en España (tanto desde una perspectiva de hashtags y temas generales como aplicando una clasificación temática específica del coronavirus) y el análisis lingüístico de los discursos del presidente del Gobierno relacionados con la crisis.

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Usa la analítica de texto profunda para transformar el feedback de tus clientes en acción

Feedback ClientesUno de los objetivos de MeaningCloud es proporcionarte la mejor tecnología de analítica de texto para ayudarte a comprender mejor a tus clientes y en los últimos tiempos hemos ido lanzando productos en este campo: Voz del Cliente, Reconocimiento de Emociones, Análisis de Intención.

Pero tal vez no te has planteado cómo usar estos productos de una forma sinérgica para analizar el feedback de tus clientes a través de encuestas, interacciones en el contact center y medios sociales y convertir ese feedback en acción.

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