Las fuentes de datos basadas en texto son un factor clave para cualquier organización que quiere entender los "porqués"

Como todas las organizaciones quieren entender mejor a los empleados, las fuentes de datos basadas en texto son un factor clave para que cualquier organización pueda comprender los “porqués” y actuar sobre ellos para mejorar las cosas.

People Analytics, la solución de analítica para recursos humanos de MeaningCloud, ayuda a las empresas a extraer valiosas conclusiones a partir de la realimentación que sus empleados proporcionan.


Ámbitos más prometedores de la analítica de texto en el sector de RR. HH.

La actividad de extraer ideas de textos de forma manual es, en el mejor de los casos, tediosa y cara, y en el peor, imposible de realizar debido a los grandes volúmenes.

Voz del Empleado

La Voz del Empleado recoge las necesidades, deseos, esperanzas y preferencias de los empleados de una organización. Tiene en cuenta necesidades específicas, tales como salarios, carrera, salud y jubilación, así como requisitos implícitos, para satisfacer al empleado y ganar el respeto de colegas y directivos.

Preguntas abiertas en encuestas

Las preguntas abiertas son una de las maneras más eficaces de reunir opiniones de los empleados y les ofrecen además un foro abierto para ofrecer sugerencias e ideas innovadoras.

Análisis automático de CVs

Leer y analizar cientos de curriculums vitae no es una tarea fácil. MeaningCloud, a partir de la analítica automatizada de texto, ayuda a los reclutadores a identificar qué candidato se adapta mejor a los requisitos de la empresa.

Entrevistas de salida

Una entrevista de salida es una encuesta realizada a una persona que se separa de una organización. Los resultados del análisis dan información valiosa que puede servirnos para mejorar la rotación, optimizar el proceso de reclutamiento y contratación, reducir el absentismo, mejorar la innovación, mantener el desempeño y reducir posibles conflictos.


Productos recomendados para People Analytics

MeaningCloud dispone de un conjunto de APIs y plug-ins específicamente diseñados para escenarios de People Analytics:

API de Análisis de Sentimiento

Realiza la minería de opiniones más avanzada, incluyendo polaridad por aspecto, discriminación de objetividad/subjetividad, indicación de desacuerdo, y detección de ironía.

API Clasificación de Texto

Categoriza los contenidos de todo tipo de canales aplicando taxonomías estándar o a medida de tu negocio.

Add-in para Excel

Clasifica, extrae elementos clave y analiza opiniones en encuestas, interacciones en el contact center o conversaciones sociales sin salir de tu hoja de cálculo favorita.

API de Reputación Corporativa

Realiza una anotación semántica de todo tipo de contenidos que está realmente orientada al análisis de reputación , identificando menciones de empresas y marcas, qué dimensiones reputacionales resultan afectadas y el sentimiento asociado.

Estos son sólo algunos de los productos de MeaningCloud recomendados en escenarios de análisis de la Voz del cliente. No dejes de consultar nuestro catálogo de productos.


Ventajas de MeaningCloud para el análisis de textos de RR. HH.

Los productos de MeaningCloud orientados a People Analytics recogen nuestra experiencia en proyectos para este sector y proporcionan servicios de extracción de topics, clasificación y análisis de opinión. Estas son algunas de sus características:

Análisis de sentimiento avanzado

Incluyendo polaridad por aspecto y detección de posibles expresiones contradictorias.

Optimizada

Funcionalidad de alto nivel optimizada para la aplicación: usa las APIs de Reputación Corporativa o Detección de Tendencias (en beta) para obtener una máxima productividad en tus desarrollos.

Personalizable

Incorpora diccionarios, modelos de clasificación y vocabularios de sentimiento a medida de tus necesidades.

Desambiguación de entidades

Detección no ambigua de nombres de empresas, productos, marcas, personas… dependiente del contexto. No vuelvas a confundir la ciudad de Barcelona con el equipo de fútbol.

Homogeneidad

Aplica los mismos criterios de análisis a todos los contenidos y evita las discrepancias inherentes al procesamiento realizado por varios usuarios humanos

Listo para Twitter

Preparado para entender desde el lenguaje formal de las noticias al informal y abreviado de Twitter y en varios idiomas.



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