Tag: reputacion online

  • ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.
  • Netopinion es la plataforma más avanzada del mercado que cubre todas tus necesidades y si necesitas algo más… ITELLIGENT lo desarrolla. 

La Inteligencia Artificial  al servicio  del Branding y la Audiencia Social. Así es Netopinion de  ITELLIGENT,  una plataforma pionera en España para gestionar, monitorizar y medir la reputación de marcas, productos-servicios, personas y/o campañas en Internet. Se trata de la única herramienta del mercado que permite la multi-escucha activa, desarrollada en España por expertos en Procesamiento del Lenaguaje Natural (PLN) con modelos de inteligencia artificial que reducen el ruido en la escucha, y que posee analíticas y visualizaciones avanzadas con posibilidad de acceso a través de API.

NETOPINION se compone de los siguientes módulos:

  1. Multi Escucha Activa. Única herramienta con multi-escucha activa que permite medir todas las dimensiones de un proyecto sin incurrir en sesgos.
  2. Analítica Social Media. Analiza y mide el impacto de tus acciones en redes sociales a través de los módulos de Facebook, Twitter y/o Instagram.
  3. Alertas Inteligentes. Las alertas inteligentes de Netopinion permiten que solo recibas aquello que es relevante para ti evitando la saturación de mensajes intrascendentes.
  4. Gamificación. Permite crear campañas de motivación mediante retos, mensajes, puntuaciones, etc. Puedes incrementar significativamente el resultado de tus campañas.
  5. SIG: Sistema de Información Geográfica. Visualizaciones sobre mapas de conversaciones geolocalizadas y comparativas con bases de datos y capas varias: geodemografia, recursos de interés, etc.
  6. Gestor de contenido. Gracias a este modulo puedes publicar directamente desde la herramienta en tus redes sociales e incorporar datos a la misma a través una extensión de Chrome (Power Bar)
  7. Análisis de sentimiento. Descubre cuánto, cuándo, dónde, quién, qué y cómo opinan sobre tu marca frente a la competencia. A través de este módulo puedes analizar el estado de la reputación online de tu marca, producto, servicio, etc.
  8. Campañas. Analiza y mide el impacto de tus campañas en Twitter e Instagram a través de la escucha de @cuentas y #hashtags específicos de campañas.
  9. Informes. Servicio de informes automáticos o realizados por expertos en base aquellos módulos que se adapten mejor a tus necesidades.
  10. Otros servicios adicionales a medida.

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¿Qué te ofrece NETOPINION?

HERRAMIENTA INTEGRADA. ¿Te ves saltando de una herramienta a otra para finalizar tu trabajo? ¡No desesperes más! Utiliza NETOPINION, lo integra todo en una única herramienta

REDUCCIÓN AVANZADA DEL RUIDO. ¿Pierdes tiempo con tu herramienta revisando los datos extraídos de la escucha? Con NETOPINION obtendrás los datos que sean relevantes reduciendo al mínimo el ruido, tus métricas no estarán desvirtuadas con la realidad.

DESARROLLOS A MEDIDA. ¿Necesitas algún desarrollo adicional sobre nuestra plataforma? Desarrollamos para ti aquello que necesites a precios muy razonables.

ALTA VELOCIDAD DE CARGA. ¿Cansado de esperar que tu herramienta muestre los datos? Con NETOPINION obtendrás acceso a tus datos en un abrir y cerrar de ojos.

MULTI ESCUCHA ACTIVA. ¿Tu herramienta solo te permite la escucha de keywords o cuentas? NETOPINION optimiza la escucha activa sin sesgos, y con datos de diversas fuentes que te permitirá medir todas las dimensiones de un proyecto.

EXCELENCIA EN LA ATENCIÓN AL CLIENTE. ¿Cansado esperar a que te atiendan o de hablar con un chatbot? Con ITELLIGENT no tendrás que esperar, tendrás acceso directo a nuestro equipo y además estamos en España.

EXPERIENCIA EN EL SECTOR. No estas ante una start-up, somos una empresa pionera en España con más de diez años de experiencia en el mercado con un equipo de profesionales a tu servicio.

VALORACIONES Y RECOMENDACIONES. ¿Tu herramienta solo te muestra gráficas pero sin ningún tipo de valoración de los resultados? NETOPINION te muestra valoraciones de cómo lo estas gestionando y ofrece recomendaciones para mejorar.

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El email marketing, también conocido como mailing, surge de la necesidad del consumidor de recibir un servicio más personalizado por parte de las compañías. En este sentido es el cliente quien precisa mayor atención de las empresas, recibiendo ofertas únicas para él. Para ello previamente se debe realizar un estudio exhaustivo de los gustos de los consumidores en base a las búsquedas y compras que realizan, de tal forma que se confecciona una eficaz base de datos.

De esta novedosa expresión acuñada en los años 90, cuyo auge ha tenido lugar a mediados de esta última década, hemos hecho referencia en el párrafo anterior a lo que el marketing se refiere, ¿pero cómo interviene el término email en dicha expresión?

Pues bien, todas esas ofertas, promociones, publicidad, información y demás que los propios usuarios reciben acerca de algo concreto que deseen, se realiza mediante el envío individualizado de un mensaje a través del propio correo electrónico que dichos usuarios proporcionan en la red.

En definitiva, es una herramienta de comunicación utilizada por las empresas que permite hacer llegar el mensaje deseado a su público objetivo.

Ventajas

Según una publicación realizada en el blog de 40deFiebre, la utilización de esta herramienta de Marketing proporciona a las empresas numerosas ventajas que le caracterizan, tales como:

  • Es eficaz, puesto que puede llegar a lograr la fidelización del cliente.
  • Permite segmentar. Gracias a la confección de una completa base de datos se envía al usuario un mensaje especializado acorde con sus gustos.
  • Es medible. Desde ITelligent utilizamos la herramienta mailchimp, la cual permite evaluar la audiencia alcanzada, involucrar a los clientes/suscriptores y construir la propia marca.
  • Flexibilidad de formatos, de tal forma que podemos dividir los tipos de email marketing en 3 formatos principales: emails transaccionales, aquellos que envuelven procesos de transacción entre dos partes; emails relacionales, los cuales se enfocan en la relación con los clientes actuales y potenciales; y emails promocionales, aquellos más enviados por las empresas a sus consumidores y cuyo contenido se basa en ofertas y promociones.
  • Es económico, puesto que puede llegar a ser un propio recurso de la empresa, aunque su administración por parte de compañías especializadas en ello no supone un coste excesivamente elevado.
  • Es un medio no intrusivo, debido al consentimiento por parte de los usuarios de recibir emails y notificaciones.

Engagement y reputación online

Cuando hablamos de engagement, hacemos referencia a cómo interaccionan los suscriptores a la hora de recibir emails de las compañías, ya sea abriéndolos, clicando en los enlaces de los mismos, respondiendo a esos correos, el tiempo de lectura, marcarlos como favorito, etc.

Estos son algunos de los aspectos positivos que recoge el mailing, lo cual mostraría cierto interés por parte del suscriptor. En cambio, también cabe la posibilidad de que reaccionen de manera negativa:

  • Borrar los correos sin abrirlos.
  • Marcarlos como leído sin que sea así.
  • Marcarlos como spam.

Los aspectos positivos impulsan la reputación online de la empresa, por lo contrario los negativos la dirimen. De tal forma que las compañías para captar de forma efectiva la atención del suscriptor debe:

  • Buscar un título llamativo.
  • Cuidar la presentación del email.
  • Simplificar.
  • Incluir cabecera, logo y datos de la empresa en los emails.
  • Tener especial cuidado con las imágenes.
  • Incluir botones sociales.

Importancia del Big Data

El éxito de una campaña de email marketing depende en primer lugar y en gran medida de la confección de una buena base de datos, es ahí donde entra en juego el Big Data en cuanto al almacenamiento de datos de los propios consumidores. Estos datos no solo hacen referencia a sus gustos o preferencias sino también a sus comportamientos, tales como:

  • Envíos: cantidad de emails recibidos por los distintos usuarios.
  • Aperturas: número de emails que los usuarios abren.
  • Rebotes: número de emails devueltos.
  • Clicks sobre emails: veces que los usuarios pinchan en los distintos enlaces que contienen los emails.
  • Altas: cantidad de usuarios que se registran en la base de datos.
  • Bajas: número de usuarios que se borran de la base de datos.ç

Un término asociado a esta revolución tecnológica de alcance global es el microtargeting. Según una publicación de la revista digital actuallynotes, podríamos definirlo como una técnica de marketing destinada a la identificación de los gustos o preferencias de un número acotado de consumidores de tal forma que los puedas agrupar en base a dichas características que tengan en común, enviando un mensaje individualizado a posteriori informándo, sugiriendo y ofreciendole un producto o servicio.

Newsletter

Es el tipo de email más enviado por la empresa y aquel que representa en mejor medida la identidad de la compañía. Contiene un resumen del contenido publicado por la empresa ya sea de manera diaria, semanal, mensual o anual. La periodicidad de envío influye en la atracción por parte del consumidor, de tal forma que se debe notificar continuamente al suscriptor sin tenerle sobreinformado. Desde ITelligent creemos conveniente que se le envíe de manera mensual el contenido publicado en la web durante el mes anterior al suscriptor, de tal manera que le mantengamos informados sin que se le haga pesado la continua recepción de mensajes.

La ejecución efectiva de alguno de estos consejos facilita la realización y el éxito de una campaña de mailing a la par que mantienes informado a tus suscriptores de lo último referente a tu empresa.

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En muchas ocasiones, cuando hablamos de reputación online, aparece el concepto de “análisis de sentimiento” pero, ¿sabemos realmente qué significa? El análisis de sentimiento se refiere a los diferentes métodos de lingüística computacional que ayudan a identificar y extraer información subjetiva del contenido existente en el mundo digital (redes sociales, foros, webs, etc.). Gracias al análisis del sentimiento, podemos ser capaces de extraer un valor tangible y directo, como puede ser determinar si un texto extraído de la red Internet contiene connotaciones positivas o negativas.

El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opinión, se trata de una tarea de clasificación masiva de documentos de manera automática, que se centra en catalogar los documentos en función de la connotación positiva o negativa del lenguaje ocupado en el mismo.

Con las redes sociales, los usuarios tienen hoy en día todo tipo de facilidades para mostrar sus opiniones sobre cualquier tema que deseen. Tener constancia sobre las opiniones referentes a una marca o producto y medir su impacto es actualmente de vital importancia para todas las empresas, ya que es tu imagen lo que está en juego.

A toda la información que se recopila de esta forma se le denomina minería de opinión (opinión mining) y gracias a ella, las empresas  tienen una inmediata disponibilidad de la información deseada. Además, la minería de opinión no solo permite responder “qué opinan los internautas sobre su propia marca o producto” sino que facilita,  mediante los medios adecuados, obtener ventajas competitivas en diferentes ámbitos.

Gracias al análisis de sentimiento o minería de opinión podemos recopilar información suficiente para conocer qué piensa o qué opinan los usuarios (o target) en la red Internet.

En las redes sociales y en la red en general se encuentran multitud de textos, en los cuales deben aplicarse subjetividad y no únicamente clasificarlos según su naturaleza o procedencia. Existen dos formas de enfrentarse al análisis de sentimientos: aplicando un enfoque semántica o aplicando un aprendizaje automático (Eugenio Martínez Cámara, Mª Teresa Martín Valdivia, L. Alfonso Ureña).

Análisis del sentimiento_itelligent

Cómo funciona el análisis de sentimiento

  1. Mediante el análisis del sentimiento, queremos lograr entender cuál es la intención exacta de una frase. Saber si se refiere a una marca, a un producto en concreto o a cualquier otro aspecto.
  2. Posteriormente queremos conocer que valoración tiene dicha frase, y para ello se le aplica la denominada polaridad, a través de la cual se clasifica el mensaje en función de la intención que tenga el autor al realizarlo, pudiendo ser este positivo, neutro o negativo. Esto permite controlar el sentimiento de los usuarios respecto a una marca o producto, con lo que obtendremos los puntos fuertes y débiles sobre ello fácilmente.
  3. Para aplicar esta polaridad y posteriormente poder obtener datos concluyentes y predecir comportamientos futuros.
  4. Existen básicamente dos formas de procesar la información obtenida tal como mencionábamos en el punto anterior:
  • El análisis manual suele darse en casos en los que las palabras claves sobre las que se quiere obtener información pueden representar diferentes significados en diferentes ámbitos, por lo que habrá que estar atento e ir clasificando cada texto en su lugar correspondiente. Un buen ejemplo sería una marca o el nombre de una empresa que se llama igual que una ciudad, de este modo se recopilarían multitud de datos que no tienen nada que ver con lo que de verdad se pretende obtener.
  • El análisis de sentimiento automático. Este comienza con el establecimiento de una serie de palabras clave para que cualquier texto que contenga esa palabra o combinación de ellas, quede automáticamente encuadrado en una categoría de una forma previamente definida o descartado directamente. Por ejemplo, mensajes que contengan “No me gusta”, “odio” o “no recomiendo” se clasificarán automáticamente cómo datos negativos. Mientras que, aquellos mensajes que incluyan un “excelente”, “genial” o “perfecto”, quedarán clasificados cómo positivos.

Qué limitaciones posee el análisis de sentimiento automatizado

Exactamente no hay ningún método de combinar correctamente las diferentes palabras a utilizar para que el anáisis de sentimiento sea 100% fiable.

Los sistemas que se limitan a la configuración y extracción de contenido con palabras clave son incapaces de generar resultados satisfactorios de análisis de sentimiento en su totalidad. Esto viene dado por la complejidad del idioma humano. Por ejemplo, ¿cómo le inculcas a un robot la capacidad de definir si una frase es realizada con sarcasmo o no?

Anteriormente hemos mencionado el término “perfecto” cómo un adjetivo positivo pero, dependiendo del contexto, este podría cambiar todo el significado de la frase. De esta manera, podría surgir un mensaje que dijera lo siguiente: “Perfecto mensaje a favor del machismo, os habéis lucido”. Este mensaje debería ir entonces clasificado como negativo.

Por este motivo, muchos algoritmos cometen errores, encontrándose con la imposibilidad de fijar una longitud exacta del comentario o la intención real que lleva una determinada palabra. Es decir, no son capaces de inferir de una valoración exacta de las diferentes relaciones semánticas, y se puede afirmar que actualmente es imposible conseguir un 100% de éxito en este campo.

Sin embargo,  los sistemas de análisis del sentimiento más avanzados son capaces de luchar con estos posibles errores y ofrecer resultados más ajustados.

Cómo son las plataformas para análisis del sentimiento

Es aquí donde entra en juego el aprendizaje automático (machine learning). Este término hace referencia a la creación de sistemas a través de la Inteligencia Artificial,  donde lo que realmente aprende es un algoritmo, el cual supervisa los datos con la intención anteriormente mencionada: poder predecir comportamientos futuros.

Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos, correctamente utilizados, en cambio, sí pueden detectar patrones de comportamiento.

Existen herramientas de monitorización de las redes sociales como NetOpinion que hacen de esta tarea sea sumamente fácil y rápida, por su capacidad de monitorizar en tiempo real y su gestión y procedimientos en la supervisión de los datos.

Análisis de sentimiento con NetOpinion

Normalmente, la estructura utilizada para la organización adecuada de los datos son los árboles binarios, a través de los cuales se pueden establecer los tres patrones de comportamiento ya comentados (positivo, neutro y negativo).  Con esta estructura se van observando comportamientos, y cuando ya se han recopilado una cantidad de datos importante, el algoritmo ofrecerá un tanto por ciento de posibilidad de predecir un comportamiento u otro.

La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas está creciendo a un ritmo impresionante, y obtener información útil y valiosa de ellos supone una ventaja competitiva muy importante respecto a los competidores. Pero, ¿cómo es realmente el proceso?

Se realizan los siguientes pasos:

  1. Filtración de datos. En primer lugar se utilizan las palabras claves para descartar contenido no deseado, y posteriormente se establecen palabras para obtener categorías según su polaridad o su procedencia.
  2. Extracción del contenido. Una vez que pasen el filtro, se elimina el contenido no deseado y se comenzará a trabajar con el contenido de calidad.
  3. Análisis de contenido. Este proceso lo puede realizar el algoritmo o una persona física en sí. Aquí el contenido útil y de calidad quedará encuadrado en la categoría que le corresponda.
  4. Limpieza del contenido. Quizás se haya colado contenido erróneamente, y este es el momento de enviarlo a su categoría correcta o descartarlo directamente.
  5. Revisión. Se gestionaran en este apartado todos los posibles aspectos a mejorar. Tal vez encontremos una nueva palabra a incluir para descartar contenido, o nos demos cuenta que una palabra considerada positiva se utiliza a modo negativo en determinados momentos.

Para qué sirve el análisis de sentimiento

  • Gracias a este proceso se consigue obtener datos de calidad,
  • Se evita tener multitud de datos que carecen de valor para la toma de decisiones
  • Hacer también, tomar decisiones en tiempo real, como por ejemplo: para apaciguar una crisis de reputación online.
  • Gracias al análisis de sentimiento, se consigue desarrollar mejores estrategias empresariales.
  • Facilita la gestión de la reputación online y ayuda a saber qué acciones llevar a cabo en el plan estratégico de marketing online.

En una publicación anterior en Nuestro Blog, escribíamos las diversas fases que existen en la gestión de la reputación online. Tras la fase de monitorización en la que rastreábamos en Internet en busca de qué se dice, quién lo dice, dónde, cuándo y cómo lo dice sobre nuestra marca, producto o servicio,  se procedía, en una segunda fase, a la elaboración de un informe de reputación online con los datos obtenidos en la escucha activa.

Para llevar a cabo la monitorización era necesario el uso de herramientas o plataformas especializadas para ello. Podrían ser tanto herramientas gratuitas como de pago. Según el tipo de plataforma hayamos elegido, esta fase de elaborar el informe nos resultará una tarea más fácil o más compleja según las limitaciones que posea las herramientas elegida para la monitorización. Como ejemplo de herramienta de escucha activa, en ITELLIGENT tenemos la plataforma Netopinion, cuyas ventajas son múltiples a la hora de gestionar la reputación online de una marca, producto o servicio.

El objetivo de este informe de reputación online es analizar la información recopilada en la fase anterior (monitorización) de forma cuantitativa y cualitativa. Es decir, debemos crear un documento en el que recojamos tanto los datos obtenidos en la escucha como el análisis de los datos procedente de las diferentes redes sociales.

La finalidad de este tipo de informe es exponer las principales ideas y sentimientos que los usuarios de la red Internet tienen de nuestra marca, producto o servicio.  Cabe destacar que para la elaboración de este informe de reputación online debemos tener en cuenta en todo momento el objetivo por el cual se quiere realizar una monitorización de una determinada marca, producto y servicio. En base a estas pautas, decidiremos qué información debe ir incluida en el documento y cual no. En otras palabra, de todos estos datos recopilados, valoraremos qué, quién, dónde y cómo (opiniones de los usuarios-medios) para poder filtrar lo más relevante de lo que no lo es.

Análisis de sentimiento

¿Cómo estructurar un informe de Reputación Online?

No existe un informe de reputación online “tipo” ni ninguna normativa en la que basarnos  para redactar un documento de estas características. Por norma general, el método y las pautas para la exposición de los datos vendrán regidos según el objetivo marcado para la monitorización como citábamos anteriormente. Por este motivo, tan solo os ofreceremos algunas recomendaciones sobre cómo redactar un informe de reputación online según nuestra experiencia con algunos de nuestros clientes:

Introducción. En este apartado es recomendable exponer un breve resumen sobre la información básica de la monitorización:

  • Ámbito de escucha: qué se ha monitorizado, si una marca o varias, si un producto o un servicio.
  • Periodicidad de la escucha: cuánto ha durado la monitorización, en qué fechas o número de días se ha realizado la escucha.
  • Contenido del informe: cuáles son los objetivos por lo que se ha llevado a cabo la monitorización, qué métricas vamos a exponer, qué redes sociales se incluyen, etc.

Resumen Ejecutivo. Exponer los datos cuantitativos totales recopilados y un breve resumen del contenido expuesto en el informe, incluyendo datos cualitativos significativos.

Conversación General. Responder a las cuestiones de cuándo, cuánto, dónde, quién y qué se dice. Es decir, diversos apartados tales como: volumen de la conversación, canales, ranking de usuarios, temáticas relevantes, etc. Es recomendable que en el análisis de contenido se extraiga una muestra de comentarios a modo de ejemplo. En éstos, se debería incluir: fecha, usuario, canal y el comentario textual donde se menciona a la marca y el tema que aborda. De esta forma, apoyamos y damos credibilidad a los datos cuantitativos con la información cualitativa (contenido) de los mismos.

Reputación online. Exponer la valoración general del sector, marca, producto, etc. según los comentarios positivos, negativos o neutros que se hayan producido. Este apartado se centra en el análisis del sentimiento: se expondrá qué comentarios elogian a nuestra marca, producto o servicio así como qué comentarios la critican.  Además, se debe incluir en qué canales se habla mejor/peor y quienes son los hater/lovers de nuestra marca o producto.

Al igual que en el apartado anterior, en este epígrafe es conveniente exponer una muestra a modo de ejemplo de cada tipo de valoración hacia la marca/producto/servicio.

Por otro lado, en el caso de que se haya detectado una crisis de reputación, en este apartado es dónde debemos exponer qué ha sucedido con este hecho. Es decir, exponer dónde se produce la crisis, por qué se ha producido, qué usuarios son los que han participado en la crisis, etc. Otra opción, según la dimensión de la crisis, es conveniente exponer toda esta información en un epígrafe a parte donde se detalle todo.

Tipos de informes en Marketing Digital.

Según el ámbito de escucha:

  • Informe sobre una o varias marcas
  • Informe sobre uno o varios productos/servicios
  • Informe en relación a un evento, una campaña publicitaria, promocional o de hashtags.
  • Informe en relación a un figura pública o personas en concreto (Branding personal)
  • Informe en relación a un acontecimiento no planificado.
  • Informe sobre una crisis reputacional.

Según su periodicidad:

Según el contenido:

  • Pulso en redes sociales: solo cuentas en redes sociales (@usuario)
  • Conversación general: presencia de la marca, producto o servicio en Internet sin tener en cuenta el análisis del sentimiento.
  • Reputación online: conversación de marca y análisis de sentimiento, tal como hemos expuesto en este post.
  • Otros, según objetivos marcados en el plan de marketing digital