taller social media: un fenómeno de nuestra era

Copyright © 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved.

Social Media Un fenómeno de nuestra era Rodrigo Llop Business Development Director SAS Institute México

3 Copyright © 2010 SAS Institute Inc. All rights reserved.

Salvando a una compañía en

quiebra.

4

Copyright © 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

Caso de negocio

Situación: Una compañía distribuye sus productos directamente en

retail (tiendas departamentales). Poco crecimiento.

No se veían los beneficios del producto en un anaquel.

Un producto no intuitivo.

Difícil mostrar como utilizarlo.

Desconocimiento si es seguro.

Cuando la gente lo compraba una sola vez (ya lo tenía!)

¿Ideas?

5


Ella es mi abuela (1949)…

…y un día fue a una fiesta.

6


…que a su vez tiene una amiga…

…de la amiga de una amiga…

7


…cuya amiga tenía una amiga en Florida

…que se llamaba Brownie Wise

8


Brownie conocía a un hombre cuyo negocio no funcionaba…

9


10


Tupper contrató a Brownie para que trabajara con él en ventas…

11


se les ocurrió hacer una fiesta (Poly-T Parties) en donde…

Mostraran los

beneficios del

producto

Mostraran como

utilizarlo

Mostraran su

seguridad en el

uso

Vieran diversos

usos del

producto.

12


La fiesta se convirtió en 4 fiestas…

13


Las 4 en 16…

14


Las 16 en 64…

15


16


Resultados

Para 1949 las vendedoras de Wise de las

«Poly-T Parties» generaban $100usd por

evento y Wise distribuia $1,500usd de

Tupperware por semana

¡Equivalente a $14,000usd en 2010!

¡728,000 usd al año!

Cerca de 120 millones de personas en

100 países asistirán a una demostración

de Tupperware este año.

17


Y se creó la primer red social…

Tupperware hoy en día es una compañía de 2.125 billones de

dólares

12,900 empleados

Basada en Orlando, Fl.


Y las cosas no han cambiado mucho…


Conclusión

Its all about people!


People Network

21


El crecimiento de una Red Social

N1H1 Este fenómeno es conocido

como Ciclo Viral (Viral Loop)

22


Crecimiento de las Subredes Sociales de A(N1H1) por país


Conclusión

¡Hay redes sociales, fuera de

sus máquinas!


El primer Ciclo Viral en Internet

25


Marc Andreessen + Eric Bina + Sótano + Code + 6 weeks = Mosaic Browser.

23 de Enero de 1993 ponen un publican el siguiente mensaje:

En seis meses habían conseguido 100,000 usuarios.

Este es conocido como el primer ciclo viral (viral loop) de la industria.

«By the power vested in me by

nobody in particular, alpha/beta

version of 0.5 of NCSA’s Motif-

based information systems and

World Wide Web browser, X

Mosaic, is hereby released.

Cheers,

Marc.»


Conclusión

¡Todas estas personas tenían un interés en común:

un software!


Conociendo gente con intereses

comunes.


La gente se reúne en comunidades con intereses o en común.

Algunas comunidades se llaman Familias. Otras compañías.

Otros Clubs. Algunos se llaman Escuelas.

A otros los llaman Equipos [de futbol] Otros hacen música, se llaman orquestas

Ah! Y otros se reunen en línea y se llaman Facebook, Twitter, MySpace…

29


Social Media is

everywhere – it’s

not just Facebook

and Twitter.

Your customers

are there talking

about your brand.

What are

customers saying

about you and

what impact could

that have on your

business?

Sources: The Conversation: Brian Solis and Jess3

Social Media

Conversations

Y las iniciativas se acumulan y se acumulan!

30


Plataforma

Popularidad / Agrupamiento

Gustos e Intereses.

Popular Twitters:

Lady Gaga 7.1M

Britney Spears 6.3

Justin Bieber 6.1

Ashton Kutchner 6.0

Barack Obama 5.9

…

CNN 3.6

The New York Times 2.7

The Onion 2.4

Most Popular Companies on Facebook

1. Starbucks 18.4M

2. H&M

3. Vitamin Water

4. Nutella

5. Microsoft

Facebook

Myspace

Twitter

Linkedin

Flikr


Conclusión

¡18,418,970 personas siguen

a Starbucks!

La gente quiere escuchar…


¿Cómo escucho tantos Tweets?

33


Folks were tweeting 5,000 times a day in 2007. By

2008, that number was 300,000, and by 2009 it had

grown to 2.5 million per day. Tweets grew 1,400%

last year to 35 million per day. Today, we are seeing

50 million tweets per day—that's an average of 600

tweets per second. (Yes, we have TPS reports.

34


Una compañía de

venta de Zapatos en

Internet basada en

EUA con ventas por

más de $1Busd tenía

el siguiente reto:

Administrar más de

6,000 llamadas

telefónicas, 400 chats

en vivo y más de

1.1millon de

interacciones por

redes sociales en un

día cualquiera.

35


El reto

Ruido o Relevancia

Contexto Acción e Integración

Dificultad en seguir

el creciente volumen

de discusiones en

tiempo real en línea.

Efectiva y rápida

separación de

información de valor

de un mar de

conversaciones.

Dificultad en

identificar sitios y

autores sociales

relevantes.

Distinguir a

tendencias macro

con capacidades

históricas y de

pronóstico.

Capacidad de

generar métricas

sobre

conversaciones en

línea.

Incapacidad en

correlacionar y

combinar otras

métricas de negocio

e interactuar con

otras herramientas

como Web

Analytics call center

logs, survey

responses, etc. para

generar una visión

total del cliente.

36


Su proceso

Los modelos analíticos actuales permitirán organizar y simplificar

grandes cantidades de información de redes sociales y sitios en

línea, dejándolos listos para actuar.

37


Framework de la Solución

37

Web Crawling Data Stores

Blog Data

Web Data

Online Reviews

Media Data

Call logs

Survey Data

Data

Mining

Correlation &

Forecasting Text Mining Natural Language Processing

Taxonomies Influence

& Engagement

Customizable Sentiment Analysis

Text Clusters & Segments

Media Portal Media Workbench

Colectar

Limpiar

Integrar

Organizar

Sample Online Sources

Clasificar y Segmentar

Decidir y Ejecutar

Modelos Analíticos y

Predictivos

38


What’s the Value?

What’s the Sentiment?

La visión de SAS ® Social Media Analytics

Overall Brand

Topics Relevant to your Brand

….What’s the Trend….Time….

Media Types

Media Sources

Historical

Authors

Commentary

WHAT’s Important to Your Business

WHERE You’re Being Talked About

WHO’s Talking about You and What They’re Saying

i.e. Bank of America ►Customer Service

i.e. Blogs, Twitter, You Tube ► on Wall

Street Journal

Forecasted Future

Positive Negative

Neutral

i.e. Joe Adams, ► the top Twitter influencer

with 300,000 followers

39


La aproximación de Social Media Analytics

Online Conversations

Brand & Market

Tracking

PR & Reputation Tracking

Customer Feedback

Mgmt

Online Media

Analysis

Lo que los consumidores dicen de

una marca, producto y

competencia.

¿Que dicen los

periodistas y Bloggers?

Amenaza reputacional??

Oportunidad de defensa?

¿De que hablan los clientes?

¿Cual es la tendencia del

volumen?

¿Qué le dicen los clientes

directmamente?

Comparar la percepciond e

mercado con el feedback del cliente

¿Cual es el impacto?

¿En quien influye? Fuentes de más influencia?

Que sitios son positivos y cuales son negativos?

40


Beneficios

La compañía obtuvo un mejor conocimiento de la experiencia del

cliente más allá del website.

La compañía se beneficiará del creciente tráfico, materializando

recomendaciones, nuevas ideas, tendencias y áreas de crecimiento

discutidas por sus clientes.

La compañía rápida y sencillamente que dice Internet, cuando se

ha dicho, cuantas personas escuchan y como se comportan las

tendencias a lo largo del tiempo.

Resolverá las expectativas de los clientes a una mayor velocidad y

con mayor asertividad.


Conclusión

Demasiada información…

imposible de manejarla manualmente


¿Y si analizamos los sentimientos?


«¿Está usted molesto

con nuestro servicio?»


• Sentiment Analysis: Escuchar, entender y clasificar el sentimiento del cliente, aprendiendo en el tiempo mediante el uso de estadísticas y reglas de negocio.

• Su marca o negocio está siendo vista («seguida») de forma negativa es sumamente útil, sin embargo entender y clasificar cuales elementos de su negocio están generando es sentimiento permitirá disparar tácticas y estrategias de defensa.

• Los modelos estadísticos tradicionales no permiten profundizar en la raiz de los problemas, analizando únicamente de forma superficial.

• Capitalizar los sitios en donde los clientes son aliados para apuntalar la marca e identificar cuales son adversos a la marca para dirigir el mensaje correcto.

• Identificar y alcanzar comunidades clave en línea.

45


Sentiment Analysis

Detectar y extraer automáticamente los sentimientos de los

clientes hacia fuentes de contenido digital, ej. comunicados de

prensa, sitios de internet, e-mails, call centers, blogs, etc.

Monitorear sentimientos hacia una entidad, organización, marca,

producto o características de los productos

Reconocimiento en tiempo real, lo que permite reaccionar

rápidamente a la retroalimentación del cliente

Evitar efectos virales de comentarios negativos mediante el

entendimiento de la distribución de sentimientos a través de

diferentes fuentes, incluyendo sitios de networking (Twitter,

Facebook, YouTube)

Identificar tendencias de sentimientos sobre varios períodos de

tiempo

46


Agresivómetro del cliente.

47


The Driver of Negative Sentiment is Identified

Customer Service Checking Accounts Executives TARP

Negative Sentiment

above target range

Negative Sentiment less

than targeted range

Sentiment

on target

Overall Brand


Conclusión

¡Detectar, anticipar y actuar oportunamente un comentario negativo evitará un caro damage

control posterior!


Conociendo a los clientes

50


Mi abuelo tenía una tienda de abarrotes. La administraba con Redes Sociales (antes se llamaba “Sentido Común”)

Sus clientes tenían

características

particulares:

Vivían cerca de la

tienda.

Tenían interés por

productos de primera

calidad.

Tenían interés por

servicio personalizado.

… conocían a mi abuelo y mi abuelo los conocía

51


Proceso comercial del abuelo

Cualquier persona llega a la tienda

Memorizaba nombre y datos personales

Se fijaba en gustos, factores de consumo y

frecuencias

Verificaba cuantas personas dependían del

presupuesto y vivían en la casa

Varias visitas después se daba cuenta del

presupuesto familiar

Fiaba cuando era necesario (también se acordaba

de cobrar)

Con toda esa información les proponía que

comprar y les recordaba que les faltaba por llevar

Nombre del cliente

Domicilio y Teléfono

Factores de consumo

Productos y

frecuencias

Otros datos

52


Analizando al Abuelo desde el punto de vista de Inteligencia de Clientes.

53


¿Por qué fracasó su expansión?

Expansión cara – Abrir tiendas en NUEVOS BARRIOS (nuevas

comunidades/grupos)

Falta de conocimiento centralizado de clientes– SOLO ÉL

CONOCÍA A LOS CLIENTES

Falta de conocimiento centralizado de productos – SOLO EL

CONOCÍA LOS PRODUCTOS QUE QUERÍAN SUS CLIENTES

Incapacidad de conocer y atender diversos grupos – OTROS

GRUPOS A DEMÁS DEL QUE ÉL ATENDIA.

54


Quien si lo logró fue Amazon.

Pero…¿Amazon es una Red Social?

55


Quien si lo logró fue Amazon. Logró conocer a fondo a sus clientes y logró agruparos exitosamente.

Individuo se registra.

Individuo hace una compra.

Individuo es modelado analíticamente con el resto de la base de

datos de clientes y productos.

El gusto del individuo es modelado analíticamente.

Individuo es agrupado en uno (o varios) clusters de otros individuos

con gustos similares.

Se proponen productos de gustos e intereses similares.

Individuo se interesa.

Individuo lee el Review de sus peers.

Individuo se siente identificado.

Individuo hace compra (regresa a punto 2)

56


Quien si lo logró fue Amazon. Combinando Inteligencia de cliente con servicio y lealtad.

Individuo ve interés en un producto

Individuo Revisa sus Reviews

Individuo hace una compra.

La compra es modelada analíticamente

El individo es modelado analíticamente

Se crea un perfil de gusto modelado analíticamente.

Individuo es agrupado en uno (o varios) clusters de otros individuos con

gustos similares.

Se envían promociones de interés para el individuo con alta probabilidad

de compra.

Individuo revisa y se interesa.

Individuo lee el Review de sus peers. (por ser peers, tienen alta

credibilidad).

Individuo se siente identificado.

Individuo hace compra.


¿Cómo evolucionar el

negocio del abuelo con Social

Media?

58


Facts

1.5 billones de personas en línea y 600mm

usando social media mensualmente en todo el

mundo

Los consumidores confían en Social Media y

en Conexiones para tomar decisiones de

compra

La evaluación pública de las marcas está

impactando la salud de los negocios.

La verdadera propuesta de negocio esta «allá

afuera», en blogs, comentarios y los datos se

duplican cada 18 meses.

Las respuestas a las iniciativas de su negocio

están en los datos.

Social

Media

is

Impacting

Your

Brand!

59


Incrementar

el valor de

accionista

El abuelo redefine su estrategia

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Segmentación

de clientes

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell

…manteniendo tácticas.

Objetivos de

negocio,CSF,

Indicadores etc.

60


Incrementar

el valor de

accionistas

...las expectativas del abuelo.

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Servicio a

cliente

Lealtad

Incremento

de Market

Share

Mayor

Asertividad

campañas

Segmentación

de clientes

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell

61


Incrementar

el valor de

accionistas

…alineamos el valor al beneficio del negocio.

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Servicio a

cliente

Lealtad

Incremento

de Market

Share

Mayor

Asertividad

campañas

Campañas

Ultradirigidas

Segmentación

de clientes

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell

62


Incrementar

el valor de

accionistas

…lo alimentamos con FACTS (hechos)...

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Servicio a

cliente

Lealtad

Incremento

de Market

Share

Mayor

Asertividad

campañas

Campañas

Ultradirigidas

Inteligencia

cuantitativa

del cliente

Segmentación

de clientes

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell

63


Incrementar

el valor de

accionistas

…que vendrán de una plataforma Analítica.

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Servicio a

cliente

Lealtad

Incremento

de Market

Share

Mayor

Asertividad

campañas

Campañas

Ultradirigidas

Inteligencia

cuantitativa

del cliente

Segmentación

de clientes

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell

Customer Intelligence Platform (Analytics)

64


Incrementar

el valor de

accionistas

Las actividades se alinearán con la plataforma.

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Servicio a

cliente

Lealtad

Incremento

de Market

Share

Mayor

Asertividad

campañas

Campañas

Ultradirigidas

Inteligencia

cuantitativa

del cliente

Segmentación

de clientes

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell


65


Incrementar

el valor de

accionistas

… a modelos específicos de negocio.

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Servicio a

cliente

Lealtad

Incremento

de Market

Share

Mayor

Asertividad

campañas

Campañas

Ultradirigidas

Inteligencia

cuantitativa

del cliente

Segmentación

de clientes

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell


Marketing Automation Social Network Analysis

66



Segmentación

de clientes

Incrementar

el valor de

accionistas

Adquisición

de clientes

Retención de

clientes

Cross Sell y

Up sell

Analítica en la toma de decisiones

Decremento

de costos

Incremento

de Ingresos

Marketing Automation Social Network Analysis

Inteligencia

cuantitativa

del cliente

Servicio a

cliente

Lealtad

Incremento

de Market

Share

Campañas

Ultradirigidas

Fin

an

cia

l

Pe

rsp

ective

Cu

sto

me

r

Pe

rsp

ective

Inte

rnal

Pe

rsp

ective

67


NUEVO Proceso comercial del abuelo

Cualquier persona CONTACTA al abuelo

Sus datos (nombre y amigos) estan en la red.

¡Sus gustos, intereses, decisiones, ideas,

reacciones y emociones quedan guardados!

Correlaciona con otros productos, otros usuarios

y otros comportamientos.

El abuelo entiende, modela y pronostica sus

gustos, intereses y consumos futuros.

Una versión Computarizada, Predictiva y

Mejorada del abuelo analiza

El sistema de Inteligencia de Clientes + Análitica

de Redes Sociales + Automatizador de

Campañas dispara campaña óptima.

68


NUEVO Proceso comercial del abuelo (cont.)

El abuelo necesita una base de datos de clientes. ¿Cómo

la consigue?

Acción: Abre una cuenta en Twitter y una cuenta en

Facebook.

Invita a sus clientes para que se inscriban, ya que ahí

habrán promociones especiales, recomendaciones y

promociones.

Resultado: Su pequeño circulo de clientes se inscribe.

1

69



El abuelo tiene y a su selecto grupo de clientes (muy

pequeño)

Acción: El día uno, manda una promoción de sus vinos

más vendidos SOLO si se compra en línea o si se

menciona el Tweet.

Resultado: Solamente ALGUNOS POCOS clientes

responden, pero ellos recomiendan a amigos con gustos

similares la promoción.

Resultado: Nuevas personas se siguen

@latiendadelabuelo, en su mayoría hombres.

2

70



El abuelo crece su selecto grupo de clientes (todavía muy

pequeño)

Acción: El día dos, manda una promoción de sus

Chocolates más vendidos SOLO si se compra en línea o

si se menciona el Tweet.

Resultado: Solamente ALGUNOS POCOS clientes




@latiendadelabuelo, en su mayoría mujeres.

2

71



El abuelo crece su selecto grupo de clientes (ya no tan

pequeño)

Acción: El día tres, manda una promoción de comida

para bebes más vendidos SOLO si se compra en línea o

si se menciona el Tweet.

Resultados: Solamente ALGUNOS POCOS clientes




@latiendadelabuelo, igualmente hombres y mujeres.

3

72



Después de un mes, el abuelo tiene ya un respetable número de

seguidores Ahora entiende a sus clientes y a sus segmentos.

Un perfil particular de clientes que responden a Twitter

Un perfil particular de clientes que responden a Facebook

Un perfil particular de clientes interesados en vino y artículos similares

Un perfil particular de clientes interesados en chocolates y artículos

similares

Un perfil particular de clientes interesados en comida para bebes y

similares

Un perfil particular de clientes que son hombres.

Un perfil particular de clientes que son mujeres.

Un perfil particular de clientes dividido en diversos grupos de edades.

Un perfil particular de clientes que van solo a la tienda (de ellos tiene sus

direcciones y teléfonos).

4

73



El abuelo optimiza sus estrategias comerciales.

Acción: Analiza quienes son los clientes más

suceptibles a responder una campaña sobre galletas

selectas importadas y cual es el canal al cual mejor

responde ese individuo. Contacta solo a los que tienen

mas de 80% de probabilidad.

Resultado: Reduce sus costos de marketing e

incrementa su asertividad de ventas. Pronostica

inventarios.


@latiendadelabuelo ya que ahora los clientes reciben

promociones según sus intereses personales.

5

74



El abuelo realiza un analisis de los Tweets.

• Algunos hablan bien de sus promociones

• Algunos hablan mal de su única sucursal

• Algunos están contentos por las ventas por Internet.

• Algunos están enojados porque

Acción: El abuelo realiza un «Sentiment Analysis» de esos Tweets,

los categoriza, identifica amenazas, monitorea sentimientos.

Acción: la información se retroalimenta al sistema y se utiliza para

hacer un «fine tunning» de las siguientes promociones.

Resultado: Mejora estudios de mercado, Entiende sentimientos

(+/-), mejora desarrollo de productos.

6


Conclusión

¡$$$$$$$$$$


Conclusión

¡Los clientes no nos dicen lo que si le dicen a los

demás!


Social Media

Analytics

Poniendo el plan del abuelo en herramientas

78


Enfoques de Análisis del Social Marketing

Enfoque

Analítico Descripción Beneficios

Analítica de

Influencia Social

Principalmente datos

transaccionales (llamadas,

mensajes, compras, etc.)

La metodología examina relaciones

(“ligas”) entre varios “nodos”

Identificar nuevos segmentos de clientes –

basados en “roles” (ej. Líder/ Seguidores)

Mayor efectividad de esfuerzos de

Marketing 1:1 mediante el targeting

mejorado de ofertas individuales y por

comunidades

Mejor entendimiento en la adopción de un

nuevo producto (difusión).

Análisis de

Medios Sociales

Principalmente datos no

estructurados / datos textuales

(blogs, logs de servicio a cliente,

etc.)

Tecnología Web

Categorización de Contenido y

Extracción de Conceptos

Análisis de sentimientos

Identificar nuevas amenazas, temas,

conceptos – basados en conversaciones a

través de fuentes de medios tradicionales y

no tradicionales

Mayor efectividad en esfuerzos de

monitoreo de Marca e Investigación de

Mercado, mediante el mejor entendimiento

del comportamiento del cliente y el mercado

Ambos métodos permiten una mayor conocimiento del cliente

79


Social Media Analysis (SMA)

Se centra en conversaciones y opiniones actuales de diversos actores de mercado (definidos o no) a lo largo del tiempo y a través de diversas fuentes

SMA permite:

• Identificar temas importantes y categorizar contenidos así como medir su relevancia entre sujetos pertenecientes a una comunidad

• Monitorear sentimientos a nivel entidad – marcas, producto, líneas de negocio, etc.

Permite al departamento de mercadotecnia:

• Mejorar los estudios de mercado al identificar temas relevantes e integrar estos a la estrategia de comunicación

• Entender el sentimiento (positivo o negativo) de los clientes sobre su marca/producto

• Mejorar el desarrollo de productos (validar la necesidad de un producto, verificar las reservas de un mercado...)

• Integración con los sistemas de medición de mercadotecnia y sistemas analíticos de mercadotecnia en línea

80


SAS Social Media Analytics

Brand Tracking

Customer Feedback

Management

Sentiment Analysis

Key Opinion Leader (KOL)

Analysis

Targeted Advertising

Segmentation & Churn Analysis

PR Redes

Sociales RSS Artículos

Web Self Svc

Call Center

Mobile Investigación

Primaria

• Modelos de mercadotecnia y analítica avanzada

• Capa de negocios/ Modelo de datos / Plataforma de aplicaciones

Business Analytics Framework

• Enterprise Data Integration (Data Quality, etc.)

• Almacenamiento(Scalable server)

Infraestructura Probada y Escalable

Motor de decisiones en tiempo real

Motor de puntuaciones

Motor de optimización

Motor de categorización

Motor de análisis de sentimientos

Motor de minería de texto

Los clientes interactúan a través de diversas redes sociales y de los medios

81


Fuentes de datos

Blogs y RSS

Sitios para compartir fotos/videos

Foros de discusión

Sitios de reseñas y comparativos

Sitios de networking (Facebook, MySpace, LinkedIn)

Blogs de la industria

Medios de comunicación principales (TV, publicaciones,

comunicados de prensa)

Recursos internos

Portales de Internet

82


Framework de la Solución

82

Web Crawling Data Stores

Datos Blog

Datos de Foros

Reseñas Datos de Medios

Call logs

Datos de Encuesta

s

Estadística Pronóstico Minería de

Texto Procesamiento NLP

Taxonomía Establecida

Taxonomía Dinámica

Análisis de Sentimientos

Clusters y Segmentos de

Texto

Social Media Workbench Social Media Portal

Recopilar, limpiar, integrar y

organizar fuentes internas y

externas sobre conversaciones en

línea de clientes y en medios

sociales

Desarrollar clusters y segmentos de

acuerdo al contenido

Analizar temas y sentimientos de

conversaciones en línea sobre:

Su marca, reputación, competencia

Efectividad de marketing y PR

Lealtad y retroalimentación del Cliente

Experiencia en línea y portales del

banco

Analítica avanzada

83


84


Categorización de Contenido y Extracción de Conceptos Categorización

• Clasificar y organizar documentos e información en directorios jerárquicos para su búsqueda y uso rápido

Extracción de conceptos

Localizar y extraer automáticamente el significado clave de los documentos

Organizar grandes cantidades de información en componentes principales

Tema =

Crímen

Organizado

Conceptos=

• Crímenes

• Localidades

• Personas

• Fechas

• Armas

85


Categorización de Contenido y Extracción de Conceptos Categorizar automáticamente grandes volúmenes de documentos

utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y técnicas

lingüísticas avanzadas

Agrupar temas relacionados para facilitar la búsqueda de contenido

específico mediante la asociación de documentos

Mejorar el acceso al contenido textual de la institución

Definir y añadir automáticamente metadatos

Extraer entidades de contenido y piezas clave de información en

múltiples lenguajes

Aprovechar los activos no estructurados en los diferentes

repositorios departamentales

Reducir drásticamente el sobre-dimensionamiento de recursos

asociados con los procesos de categorización de documentos

86


Ejemplo - New York Times

Navegación

basada en

temas

Calificación de

artículos con

base en

persistencia de

temas

Servicios de

paga permiten

que los clientes

reciban

información de

temas

específicos

87


Categorización Automática

Extracción de Entidades

88


Temas Taxonómicos

89


90


Sentiment Analysis

Descubrir opiniones positivas,

negativas, emociones y

evaluaciones de los clientes

hacia fuentes de contenido

digital

• Enfoque híbrido de evaluación

utilizando estadística y reglas

de negocio

• Considera el contexto así

como ponderaciones para

determinar el match óptimo de

sentimientos en textos

• Procesamiento en tiempo real

de grandes volúmenes de

texto, de fuentes Web y

colecciones internas de texto

91


Sentiment Analysis

Detectar y extraer automáticamente los sentimientos de los

clientes hacia fuentes de contenido digital, ej. comunicados de

prensa, sitios de internet, e-mails, call centers, blogs, etc.

Monitorear sentimientos hacia una entidad, organización, marca,

producto o características de los productos

Reconocimiento en tiempo real, lo que permite reaccionar

rápidamente a la retroalimentación del cliente

Evitar efectos virales de comentarios negativos mediante el

entendimiento de la distribución de sentimientos a través de

diferentes fuentes, incluyendo sitios de networking (Twitter,

Facebook, YouTube)

Identificar tendencias de sentimientos sobre varios períodos de

tiempo

92


Good, but a little outdated. I bought the Nikon Coolpix L10 as my first digital compact P&S camera. I had it for a couple of weeks, until mine had a 'lens error' that basically made the camera inoperable (it was stuck open). It might've been due to batteries running low, but I tried another set (which I now think was also low).

The picture quality from the L10 was very good, a bit of barrel distortion was noticed in the wide angle and shooting tall skyscrapers (noticed by the curve along the side of the frame where the buildings are supposed to be straight). Another gripe I had with the camera was how slow the auto-focus was. It would basically go through the whole range of focus every time I pressed the shutter half-way and then some. This became more annoying the more I used it.

Eventually a lot of my pictures came out blurry, including outdoor overcast days with 3x optical zoom. Basically anytime there's zoom & less than ideal lighting, I would have to have rock steady hands to get non-blurry pictures. Overall it's a good camera if you can overlook the issues I mentioned.

93





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Product: Nikon Coolpix L10, Polarity: mixed

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Feature: Picture Quality, Polarity: positive

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Feature: Picture Quality, Polarity: positive

Feature: Autofocus, Polarity: negative

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¿Quien usa estas soluciones?

The Edgerton Foundation


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Read the SAS press release.

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