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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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Invocando a la API de Análisis de Sentimiento de MeaningCloud desde la Onesait Platform de Minsait

La Onesait Platform de Minsait es una Plataforma IoT & Big Data pensada para facilitar y acelerar la construcción de nuevos sistemas y soluciones digitales y así lograr la transformación y disrupción de los negocios. Minsait es la marca y la unidad de negocio de Indra que aborda los retos que la transformación digital plantea a empresas e instituciones.

Minsait ha publicado un post sobre el procedimiento para invocar una API externa desde el motor de flujos integrado de Onesait Platform (antes conocida como Sofia2).

MeaningCloud integrated with Minsait Onesait Platform

El post titulado ¿CÓMO INVOCAR A UN API REST EXTERNA DESDE EL MOTOR DE FLUJOS SOFIA2? utiliza como ejemplo la integración de API de Análisis del Sentimiento de MeaningCloud.

El artículo ilustra uno de los puntos fuertes de MeaningCloud: lo fácil que es integrar sus APIs en cualquier sistema o proceso.

Captura de un interfaz de sofia2. Conexión con la API de Sentimiento de MeaningCloud

 

 

 


Voz del Cliente en Comercio: más allá del precio

Vector background of empty supermarket at morning, lines with merchandise. Place for retail, mall interior with fridges, stands and shelves. Grocery store, shop with signboard and pointer inside.

El precio ya no es lo primero que un cliente ve en los supermercados. Escuchar la voz del cliente para identificar las fortalezas y debilidades de cualquier negocio es fundamental cuando se aplican técnicas de retención eficientes. Y esto es especialmente palpable en el sector del comercio (consumo o retail).

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Respondiendo a bulos sobre medicamentos mediante Text Analytics

El pasado fin de semana estuvimos divirtiéndonos en el IV Hackathon de Salud con nuestros amigos del Grupo HULAT de la Universidad Carlos III de Madrid y del equipo que Text Mining for Life Sciences del Barcelona Supercomputer Center. En concreto tomábamos parte del reto de Sandoz #medicamentossinbulos, aplicando tecnología de text analytics al proceso de identificación y respuesta a bulos sobre medicamentos.

Un ejemplo de un caso de bulo puede ser este:

Ejemplo de bulo

Ejemplo de bulo

Podemos distinguir distintos tipos de bulos:

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