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Nos vemos en el Sentiment Analysis Symposium 2015 en Nueva York

Los próximos 15-16 de julio, Nueva York acogerá una nueva edición del Sentiment Analysis Symposium. Este evento es una gran oportunidad para mantenerte al día en aquellas tecnologías y soluciones que te ayudan a descubrir el valor para el negocio que poseen las opiniones, emociones y actitudes expresadas en medios sociales, noticias y feedback corporativo, para conseguir tus objetivos de negocio.

Este año el programa tiene dos recorridos: uno de Presentaciones, que incluye una mezcla de ponencias y paneles de negocio y técnicos y otro en formato Taller con contenidos más largos. Consulta la agenda aquí.

Sentiment Analisys Symposium 2015
Durante el último año en MeaningCloud hemos apreciado una explosión de interés en el análisis de sentimiento desde muy diferentes sectores, y el Sentiment Analysis Symposium es el principal evento para descubrir los últimos desarrollos en ésta y otras áreas relacionadas, tales como la monitorización social y el análisis de la voz del cliente. Por esto motivo vamos a patrocinar el Symposium nuevamente en 2015.

Estamos entusiasmados por poder presentar y colaborar junto a otros líderes del sector en el evento de este año en Nueva York. Nuestra presentación principal lleva por título: “From Strangers to Acquaintances: Multidimensional Customer Profiling” («De extraños a conocidos: perfilado multidimensional de clientes») y describe como las empresas tratan de integrar las interacciones multicanal (conversaciones sociales, comportamiento web, actividad en el contact center) y otros datos para perfilar y segmentar a sus usuarios en tiempo real. En este contexto, un enfoque ganador consiste en en combinar dimensiones como la demografía, el estilo de vida, la afinidad de marca o la intención para entender mejor a su audiencia y generar oportunidades de negocio.

Para más información y registro, por favor visita el sitio web del Symposium. Y si quieres ahorrarte el 20% en tu inscripción, contáctanos en news@meaningcloud.com.

Nos vemos en el Sentiment Analysis Symposium de Nueva York, y no dejes de seguir @SentimentSymp.

Descubre el PORQUÉ que hay detrás de las valoraciones de tus clientes – Un webinar con Seth Grimes

Seth GrimesEl miércoles 10 de junio en MeaningCloud daremos la bienvenida al experto en analítica de texto Seth Grimes, para un webinar de una hora dedicado a cómo obtener el máximo partido del feedback de los clientes.

Seth explicará la importancia de la analítica de texto en los nuevos escenarios de Experiencia del Cliente / Voz del Cliente, al permitirnos entender cantidades masivas de feedback no solicitado y no estructurado proveniente de encuestas, interacciones en el contact center y medios ociales… en tiempo real.

Y el equipo de MeaningCloud mostrará cómo esas ideas se pueden llevar eficientemente a la práctica usando nuestras herramientas de «Meaning-as-a-Service» fáciles de usar, personalizables y asequibles .

Tanto si estás en el sector de análisis de mercados o gestión de la experiencia del cliente como si eres un cliente final que intenta llevar sus customer insights al siguiente nivel, este webinar es para ti.

Esperamos contar con tu asistencia en este evento tan especial.

(Este webinar se desarrollará en inglés.)

Improve Customer Experience Management with Text Analytics

Discover the WHY behind your Customer Scores – A webinar with Seth Grimes

Wednesday, June 10th, 2015; 8am PST/11am EST

ACTUALIZACIÓN: este webinar ya ha tenido lugar. Accede a la documentación y a la grabación aquí.

#TuitometroMadrid: un demostrador de la potencia de MeaningCloud

Utilizando las APIs de MeaningCloud y en unos pocos días hemos desarrollado una herramienta de monitorización social acerca de un tema de gran actualidad: las próximas elecciones locales y autonómicas en España.

Con la gran expectación despertada por las próximas elecciones del 24 de mayo, han aparecido varias las iniciativas que tratan de analizar la conversación en medios sociales sobre las diversas opciones políticas.
Queremos hablaros de una que, si bien no va a ganar la medalla a la primera en llegar, sin duda va a ganarla a la más rápida (luego os explicamos esta aparente contradicción).
En MeaningCloud hemos desarrollado #TuitometroMadrid, una aplicación que permite analizar en tiempo real y de manera completa la conversación en Twitter alrededor de partidos y candidatos en la Comunidad y Ayuntamiento de Madrid.

TuitometroMadrid Home

#TuitometroMadrid permite monitorizar el buzz, la opinión y los términos y hashtags más relevantes alrededor de cada opción política y compararlas agregadamente.

 

TuitometroMadrid Sentiment

¿Por qué decimos que es la más rápida? Porque además de ofrecer la información casi en tiempo real (y no como informes a posteriori) ha sido la de desarrollo más veloz: usando las API de MeaningCloud un ingeniero implementó todo el análisis semántico de los contenidos sociales en menos de un día.
Aparte de su utilidad como herramienta informativa, #TuitometroMadrid es una demostración de que las tecnologías de análisis semántico sirven para resolver problemas reales de manera sencilla y asequible.

¿Quieres incorporar el análisis semántico a tus aplicaciones de la manera más sencilla, personalizable y asequible? Usa gratuitamente MeaningCloud.

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Monitoriza la reputación corporativa con nuestra nueva API

¿Necesitas entender el impacto que sobre tu reputación corporativa (o la de tus clientes) tienen medios sociales y noticias? Ahora una nueva API de MeaningCloud  te permite analizar toda esa información en tiempo real y estructurarla según las dimensiones de los esquemas de reputación más habituales.

Algunos clientes han venido reclamándonos una manera precisa de entender el impacto de las opiniones en medios sociales y otros canales sobre una empresa.

Reputación CorporativaLas herramientas de monitorización social proporcionan un análisis de sentimiento básico que en el mejor de los casos llega a identificar que un cierto comentario (ej.: un tuit) expresa una opinión positiva o negativa sobre una entidad y utilizan esos datos agregados en diagramas y evoluciones temporales. Pero analizar una realidad tan poliédrica como la reputación de una empresa requiere un análisis de opinión más granular.

Aunque se suele identificar con la reputación online, la reputación corporativa es un concepto diferente: consiste en un agregado de las opiniones y percepciones que el público tiene sobre una cierta empresa. Y se trata de una característica multidimensional, ya que esas opiniones se evalúan en torno a una serie de ejes más o e menos estándar:  Situación financiera, Calidad de sus productos, Innovación, Estrategia…

Un análisis de reputación más social y en tiempo real

Hasta ahora la reputación corporativa se ha venido evaluando mediante entrevistas y encuestas a clientes y analistas, y se ha proporcionado en forma de informes periódicos estáticos. Pero cada vez son más los clientes que no se conforman con una “foto fija” a posteriori, basada en unas pocas opiniones. Ahora desean incorporar a ese cuadro el impacto que los medios sociales y tradicionales tienen sobre su reputación, y disponer de esa información en la forma más actualizada y actuable para detectar cuanto antes crisis reputacionales en gestación.

Con la presente actualización de MeaningCloud incorporamos una nueva API de Reputación Corporativa que permite abrir el análisis reputacional a la enorme cantidad de opiniones espontáneas vertidas en todo tipo de medios (redes sociales, foros, blogs, sitios de noticias) y en tiempo real.

La API realiza un etiquetado reputacional de textos: recibe un documento (tuit, noticia, comentario en encuesta), detecta las empresas de las que se habla, identifica las dimensiones reputacionales involucradas y extrae la polaridad que afecta a cada una. Y todo ello con un gran nivel de precisión y granularidad, discriminando las opiniones sobre empresas diferentes que pueden coexistir en una única frase. Este resultado se devuelve en forma de etiquetas en formato estándar que pueden utilizarse para agregar, relacionar, detectar tendencias, generar alertas, etc.…

En su interior, la API utiliza un pipeline muy optimizado que incorpora técnicas de extracción de información, clasificación automática y análisis de polaridad. Y está basada en interfaces estándar y dispone de SDKs que permiten integrarla en cualquier aplicación o herramienta de monitorización. Más información aquí.

Usando esta API puedes complementar los estudios de reputación tradicionales con un análisis más ágil e inmediato del impacto de medios sociales, noticias, etc. y así gestionar de una manera más dinámica ese activo tan importante de tu empresa.

Y no olvides que en esta actualización de MeaningCloud incorporamos dos APIs provenientes de nuestro anterior producto, MeaningCloud: Análisis Lingüístico y Corrección de Textos.

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El mercado de analítica de texto en 2015: Seth Grimes entrevista al CEO de MeaningCloud

Seth GrimesSeth Grimes es uno de los analistas de referencia en el sector de analítica de texto. Como parte de su informe anual de revisión y perspectivas sobre la evolución de esta tecnología y su mercado, Seth entrevistó a un grupo de directivos del sector para conocer sus impresiones sobre el estado de esta industria y sus previsiones para el año entrante.

José Carlos González, CEO de Daedalus / MeaningCloud, fue uno de los directivos seleccionados. En la entrevista, Seth y José Carlos conversan sobre perspectivas del sector, avances tecnológicos y el dilema “amplitud frente a profundidad” al que se enfrentan muchos proveedores de analítica de texto.

Éste es un fragmento de la entrevista:

Caminos para la comercialización de la analítica de texto: Q&A con José Carlos González, Daedalus

¿Qué deberíamos esperar de su empresa y del sector en 2015?

Analítica de la Voz del Cliente (VoC) -y en general, todo el movimiento alrededor de la experiencia del cliente- continuará siendo el motor más importante para el mercado de la analítica de texto.

El reto para los próximos años estará en proporcionar a nuestros clientes insights de alto valor y “accionables”. Estos insights deberían integrarse con Sistemas CRM para ser tratados junto a la información estructurada, y así explotar completamente el valor de los datos acerca de los clientes de los que disponen las empresas. La preocupación sobre la privacidad y la dificultad para conectar las identidades sociales con las personas y empresas reales seguirán constituyendo una barrera para alcanzar resultados más explotables.

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¿Te interesa? Lee el resto de la entrevista, que repasa los desarrollos en el mercado y nuestras estrategias de empresa y producto, en el blog de Seth Grimes.

La Voz del Cliente: el sector bancario

«La Voz del cliente (VoC) es una técnica de investigación de mercado que permite descubrir con precisión lo que un cliente desea o necesita, dándole una estructura jerárquica y asignándole prioridad en función de su importancia relativa y satisfacción con las alternativas existentes»

Voz del cliente (VoC)

La Voz del cliente (VoC) no es un concepto nuevo. De una manera u otra, ha sido incluida en los procesos de control de calidad desde hace años, pero su plena integración en el flujo de trabajo sigue siendo una tarea pendiente para muchas empresas. La Voz del Cliente permite escuchar, interpretar y reaccionar a lo que se dice y luego seguir a lo largo del tiempo el impacto de las acciones llevadas a cabo.

El desafío actual al que se enfrentan las empresas reside en el volumen de datos disponibles. En esta era digital, las opiniones están aumentando constantemente y ya no se limitan a las encuestas periódicas que se envían a los clientes. El boca a boca es ahora digital y se ha vuelto más relevante que nunca: cualquier persona con una cuenta de Facebook o Twitter expresa una opinión, y cada vez más es sobre los productos y servicios que utiliza.

Un cliente típico

Un cliente

Al igual que muchos otros, el sector bancario necesita saber cómo convertir la fuente de conocimiento de primera mano que le aportan sus clientes en algo útil, algo que se pueda utilizar en el proceso de toma de decisiones de la empresa.

La Voz del Cliente combina dos elementos clave de la extracción de información: la necesidad de conocer en detalle de qué está hablando el cliente e interpretar correctamente los sentimientos asociados. El primer aspecto permite evaluar la opinión expresada desde una perspectiva cuantitativa, mientras que el segundo permite — más bien desde un punto de vista cualitativo — entender qué está haciendo bien o mal una empresa según el cliente.

El sector bancario tiene la dificultad añadida de proporcionar una muy amplia gama de productos y servicios, cada uno de ellos con subcategorías muy específicas y proporcionados a través de canales completamente diferentes.

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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 (ahora MeaningCloud), 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 incidentes

Love 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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El papel de la Minería de Texto en el Sector de Seguros

¿Qué pueden hacer las aseguradoras para explotar toda su información no estructurada?

Un escenario típico de big data

Las compañías de seguros recogen ingentes volúmenes de texto diariamente, a través de múltiples canales (sus agentes, centros de atención a clientes, correo electrónico, redes sociales, web en general). Las informaciones recogidas incluyen pólizas, informes periciales y de salud, reclamaciones y quejas, resultados de encuestas, interacciones relevantes de clientes y no-clientes en redes sociales, etc. Es imposible atender, clasificar, interpretar o extraer la información esencial de todo ese material.

El Sector de Seguros es uno de los que más puede beneficiarse de la aplicación de las tecnologías para análisis inteligente de texto en formato libre (conocido como Analítica de Textos, Minería de Textos o Procesamiento de Lenguaje Natural).

Para las aseguradoras, se añade el reto de combinar el resultado del análisis de esos contenidos textuales con datos estructurados (almacenados en bases de datos convencionales) para mejorar la toma de decisiones. En este sentido, los analistas del sector consideran decisivo el uso de múltiples tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (sistemas inteligentes), aprendizaje automático (minería de datos) y procesamiento de lenguaje natural, (tanto estadístico como simbólico o semántico).

Áreas más prometedoras de la analítica de textos en el Sector de Seguros

Detección de fraude

Detección de Fraude
Según Accenture, en un informe publicado en 2013, se estima que las compañías aseguradoras pierden en Europa entre 8.000 y 12.000 millones de euros al año debido a reclamaciones fraudulentas, con una tendencia creciente. Asimismo, el sector estima que entre un 5% y un 10% de las indemnizaciones abonadas por las compañías en el año anterior eran por motivos fraudulentos, no pudiendo ser detectados debido a la falta de herramientas analíticas predictivas.

Según el medio especializado “Health Data Management”, el sistema de prevención de fraude de Medicare en EE.UU., basado en algoritmos predictivos que analizan patrones en la facturación de proveedores, ahorró más de 200 millones de dólares en pagos rechazados en 2013.

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Análisis de audiencias y opinión sobre eventos en la TV Social

A finales de junio participamos en la conferencia internacional TVX 2014 sobre experiencias interactivas para televisión y vídeo online con una demo titulada «Numbat – Tracking Buzz and Sentiment for Second Screens«. En ella mostramos nuestro trabajo y experiencia en análisis de medios sociales aplicado a televisión y eventos en directo, combinando tecnologías de análisis semántico y procesamiento de datos en tiempo real para obtener métricas sobre la audiencia y su opinión acerca de cada uno de los aspectos de un programa o evento en vivo.

La televisión social es un fenómeno no sólo en continuo crecimiento, sino plenamente asentado en el panorama internacional, con multitud de empresas especialmente interesadas en la interacción con el usuario y el marketing social. Las redes sociales están haciendo especial hincapié en esta interacción entre el usuario y la programación televisiva. Para hacernos una idea de la magnitud que alcanza la conversación social se puede echar un vistazo a los datos que genera un evento internacional como el Mundial FIFA 2014 en Twitter.

cristianoDurante el congreso pudimos ver los caminos que va tomando tanto la industria como el campo de la investigación para aportar su visión sobre la TV social e interactiva. Un ejemplo es el de las aplicaciones de segunda pantalla, que permiten al espectador una mayor profundización en el contenido que consume, ya sea mediante información relacionada con la emisión (normalmente introducida ad hoc y sincronizada en tiempo para una mejor experiencia) o a través del descubrimiento automático de tendencias. Otras aproximaciones pasan por la recomendación personalizada de programas, estudiando los hábitos y comportamientos del espectador frente a la televisión.

Para nuestra demostración, elegimos visualizar dos partidos del Mundial 2014 que se jugaban al mismo tiempo: Estados Unidos – Alemania y Portugal – Ghana.

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Análisis de la Experiencia del Cliente, la evolución del mercado de las Tecnologías del Lenguaje

Acaba de celebrarse en Bruselas la conferencia LT-Innovate 2014. LT-Innovate es un foro y una asociación de empresas europeas del sector de las tecnologías de la lengua. Para hacerse una idea del significado y de la importancia de este mercado, baste decir que en Europa cuenta con unas 450 empresas (en su mayoría PYMEs innovadoras), responsables del 0,12% del PIB europeo. Daedalus es una de las quince empresas europeas (y única española) formalmente miembros de LT-Innovate Ltd. desde su constitución como sociedad, con sede en Reino Unido, en 2012.

LTI_Manifesto_201406

LT-Innovate Innovation Manifesto 2014

En esta edición de 2014, se ha hecho público el documento “LT-Innnovate Innovation Manifesto: Desvelando la promesa de las industrias de la tecnología del lenguaje para el mercado único digital europeo”. Tuve el honor de formar parte de la mesa redonda que servía de apertura a la conferencia. El principal argumento de mi intervención era el cambio cualitativo experimentado en los últimos tiempos en el papel de nuestras tecnologías en los mercados en los que nos movemos. Durante años hemos estado incorporando nuestros sistemas para resolver problemas específicos acotados a áreas muy limitadas en nuestros clientes, más o menos visionarios o innovadores. Esta situación ha cambiado ya por completo: las tecnologías del lenguaje desempeñan ahora un papel central en un creciente número de negocios.

Las Tecnologías del Lenguaje en el Sector de los Medios

En un post reciente, me refería a esto mismo con respecto al sector de los medios de comunicación. Donde antes incorporábamos una solución para automatizar la anotación de contenidos del archivo, ahora desplegamos soluciones que afectan a la mayor parte de los aspectos del negocio editorial: etiquetamos semánticamente noticias para mejorar la experiencia de búsqueda en cualquier canal (web, móviles, tabletas), para recomendar contenidos relacionados o amedida del perfil de intereses de un lector concreto, para facilitar la encontrabilidad y la indexación por buscadores (SEO, Search Engine Optimization), para colocar publicidad en función del contexto noticioso o de la intención de los lectores, para ayudar a monetizar los contenidos de formas nuevas, etc.

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