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Áreas de aplicación

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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Caso de estudio: Voz del paciente en la industria farmacéutica

Las compañías farmacéuticas están extendiendo sus proyectos de Voz del Paciente a las redes sociales: comentarios en foros web, encuestas, Twitter, etc.

El objetivo de la prueba de concepto de esta compañía farmacéutica en España fue: «Recopilar y analizar cuantitativa y cualitativamente la voz del paciente desde los canales donde se expresa», en redes sociales como foros web, Facebook, Twitter y otros sistemas.

Para la industria farmacéutica, es esencial escuchar y comprender los comentarios que sus clientes actuales y potenciales se expresan a través de todo tipo de medios y puntos de contacto.

Y los foros web reúnen millones de posts. Un foro web es un punto de encuentro para pacientes. Comparten apoyo, experiencias y sabiduría con compañeros, familiares y amigos.

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Contact center: 6 formas de aprovechar la analítica de texto y de voz

Contact center. Illustration

En los contact-center, la tecnología de análisis de texto brinda una oportunidad sin precedentes para convertir las interacciones de los clientes en oportunidades de negocio. Podemos mejorar la experiencia del cliente, aumentar las ventas, reducir la rotación de clientes y optimizar la eficiencia de los procesos.

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¿Estás escuchando la Voz del Cliente?

Voice of the Customer

«Tu cliente más insatisfecho es tu mayor fuente de inspiración». Bill Gates

En un mercado ampliamente digitalizado, abierto a todos y —sin duda— más vivo que hace apenas una década, identificar rápidamente las quejas y necesidades del cliente es clave para mantener la competitividad de una empresa en su sector. La democratización tecnológica ha dotado a los usuarios de capacidades y herramientas que convierten en una experiencia no solo el producto, sino también otros muchos aspectos. Si después de varios años de inversión y desarrollo, nuestro producto ha llegado a posicionarse entre los mejores en su segmento, ¿tiene sentido, por ejemplo, que un proceso de compra mal diseñado arruine el convencimiento de potenciales clientes de que merece la pena elegirnos?

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Farmacovigilancia: Escuchando la voz del paciente

Farmaco-vigilancia: Escuchando la voz del paciente.

Para la industria farmacéutica, es esencial escuchar y comprender los comentarios que sus pacientes actuales y potenciales comunican a través de todo tipo de canales y puntos de contacto.

Si bien existe un protocolo para comunicar a las autoridades, de las reacciones adversas a medicamentos identificadas, solo se informa de un 5 a un 20% de ellas. Afortunadamente, las conversaciones sobre medicamentos, síntomas, afecciones y enfermedades pueden analizarse para aprender más sobre ellas. La inteligencia artificial contribuye de manera decisiva a monitorear los eventos adversos y comprender su impacto en cada fase del desarrollo.

Las narraciones de los pacientes sobre los medicamentos y sus efectos adversos en las redes sociales representan una fuente de datos adicional para el monitoreo de la seguridad de los productos farmacéuticos.

En MeaningCloud, hemos desarrollado una plataforma para automatizar el proceso de monitoreo de efectos adversos en las redes sociales.

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Predice el futuro con nuestro Pack de Análisis de Intención

New release¿A quién no le gustaría saber lo que van a hacer los clientes? Detectar si lo que desean es informarse, comprar, solicitar asistencia, quejarse, abandonarnos… y así poder ofrecerles un trato personalizado que optimice su experiencia.

Intenciones a lo largo de Viaje del Cliente

Nuestro nuevo Pack Vertical de Análisis de Intención permite identificar un conjunto de intenciones básicas dentro del viaje del cliente: Información, Asesoramiento, Compra, Soporte, Recomendación, Queja o Cancelación a partir de las expresiones en interacciones en el contact center, encuestas o conversaciones sociales.

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Grabación del webinar: Packs Verticales, VoC, VoE

Gracias a todos por vuestro interés en nuestro webinar “Packs Verticales MeaningCloud: la manera más rápida de sacar partido a la analítica de texto” que celebramos el pasado 19 de diciembre y donde explicamos cómo personalizar la analítica de texto con solo un clic y presentamos nuestros Packs para el análisis de la Voz del Cliente y la Voz del Empleado.

En la sesión cubrimos estos puntos:

  • Introducción a la analítica de texto y a MeaningCloud.
  • ¿Por qué Packs Verticales? Valor que aportan.
  • En qué consisten los Packs: modelos, APIs, integraciones.
  • Packs disponibles: Voz del Cliente, Voz del Empleado.
  • Caso práctico: análisis de la Voz del Cliente
  • Futuros desarrollos: roadmap de producto.

IMPORTANTE: este artículo es un tutorial basado en la demostración que realizamos y que incluye los datos a analizar y los resultados del análisis.

¿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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Acelera la rentabilidad de tu analítica de texto con nuestros Packs Verticales

En MeaningCloud hemos publicado nuestros primeros Packs Verticales.

Nuestro objetivo con ellos es proporcionaros el camino más rápido y de menor coste y riesgo para que rentabilicéis vuestras iniciativas de analítica de texto.

Modelos y diccionarios preelaborados

Habitualmente uno de los principales costes de los proyectos de analítica de texto reside en construir los modelos y diccionarios necesarios para adaptar las herramientas a cada escenario de aplicación y en MeaningCloud os lo hemos puesto siempre muy fácil gracias a las herramientas de personalización que incorpora el producto.

Pero para los que no disponen de los recursos para llevar a cabo esta adaptación, los Packs Verticales os la dan ya hecha para un conjunto de escenarios. Los Packs consisten en una serie de recursos preelaborados (diccionarios, modelos de categorización profunda, modelos de sentimiento) enfocados en una serie de escenarios habituales (análisis de la Voz del Cliente, de la Voz del Empleado, etc.) listos para su uso inmediato y que aportan una mejora en la precisión, cobertura y relevancia del análisis para esas aplicaciones.

Utilízalos desde nuestros complementos para Excel

Y para poneros más fácil el sacar partido de los Packs Verticales los hemos hecho accesibles a través de nuevos add-ins para Excel específicos, con soporte para las operaciones, modelos y análisis más útiles en cada vertical.

Si eres un responsable de Marketing  Soporte al Cliente o Recursos Humanos y tienes miles de comentarios de tus clientes o empleados para analizar regístrate en MeaningCloud, descárgate el correspondiente  add-in para Excel, pega tus verbatims en una hoja de cálculo, pulsa el botón pertinente de MeaningCloud y verás como tus comentarios se etiquetan automáticamente con categorías significativas para el análisis de la Voz del Cliente o del Empleado.
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