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¿Qué es Inteligencia Artificial para la monitorización en redes sociales?

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Mejore el seguimiento en redes sociales con Inteligencia Artificial.

El papel de la Inteligencia Artificial durante la monitorización en redes sociales.

La actividad de los usuarios en las diferentes redes sociales se dispara cada vez más. 26 millones de españoles usan a diario las Redes Sociales, dedicando un promedio de 1h 19 minutos diarios por usuario.

A la gente le encanta publicar y debatir en internet, complicando entonces a las empresas las tareas de seguimiento y monitorización para conocer de qué se está hablando.

Pero descubrir y tener claro el contenido en redes es cada vez más importante. Desde el departamento de marketing, hasta el de atención al cliente (pasando por el de ventas) necesitan conocer en todo momento el contenido de estas conversaciones en internet, para extraer información clave, ya sea de su empresa o de la competencia.

Además, descuidar la experiencia del cliente por una falta de seguimiento en redes sociales podría llegar a ocasionar enormes daños en la reputación de su compañía.

Escucha activa en redes sociales con IA.

Es por ello que cada vez más especialistas de comunicación están interesados en conocer y aliarse con nuevas herramientas que les permitan ser más ágiles en sus tareas, al mismo tiempo que les hace más sencilla la personalización con el público.

En estos momentos, el papel de la Inteligencia Artificial (IA) se convierte en esencial para lograr conseguir los objetivos de marketing en materia de monitorización y seguimiento en redes sociales.

Las capacidades de la IA y la Minería de Datos para procesar y analizar la gran cantidad de datos que se generan diariamente en redes sociales, hacen que las marcas puedan clasificar, filtrar y extraer la información que es realmente importante de forma automática y en tiempo real.

¿Qué es Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA)  es una rama de las ciencias de la computación. El término IA se empezó a utilizar en 1956, con el propósito de construir máquinas que supieran aprender, que supieran razonar y que supieran crear. (Esto, a día de hoy, todavía no se ha conseguido por completo)

Existen tres grandes patas dentro de la Inteligencia Artificial: La robótica (Robotics), Los Sistemas de Conocimiento (Knowledge-Based Systems) y el Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing).

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia la manera de comunicación entre los humanos y las máquinas.

El PLN hace posible que las máquinas puedan leer textos, los interpreten, midan el sentimiento y determinen qué partes son importantes.

¿Qué es minería de datos?

La Minería de Datos (Data Mining) es un campo de la Estadística y de las Ciencias de la Computación. Se refiere al proceso de descubrir patrones en conjuntos de datos de grandes volúmenes.

Con la Minería de Datos podemos explorar grandes bases de datos, a veces de manera automática y otras veces semiautomática, con el principal objetivo de encontrar modelos de repetición, tendencias y reglas que expliquen el comportamiento de esos datos en ese determinado contexto.

¿Cómo ayudan la IA y la Minería de Datos al análisis de redes sociales?

La capacidad de exploración en grandes bases de datos de la minería de datos juntos con las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural, son elementos muy efectivos para facilitar el trabajo de los comunicadores, ya que entonces se puede extraer y clasificar de forma automática lo realmente importante en redes sociales.

Los sistemas informáticos encargados de monitorizar las redes sociales, para mostrar al usuario lo que está ocurriendo en las diferentes plataformas, agilizan los tiempos de reacción, son útiles para hacer estudios de mercado y alertan a la empresa de situaciones que pueden llegar a convertirse en problemas de reputación.

¿Qué funcionalidades aporta un sistema de monitorización en redes sociales?

Gracias a estos sistemas, su empresa podrá acceder a toda la información relevante en redes sociales.

Análisis de Sentimiento

Clasificación automática de opiniones negativas, positivas o neutras.

Intencionalidad del mensaje.

Además del sentimiento, el sistema clasificará los mensajes detectando también la intencionalidad del autor. Separará las preguntas de las quejas, los mensajes de ayuda de los de sugerencia, …  

Detección de “Haters” e “Influencers”

Con la ayuda de la herramienta, conseguirá detectar a personas influyentes dentro de cada red social, ya sean usuarios que ayuden a mejorar la presencia de su compañía o cuentas que estén manchando su reputación.

Detección de “Topics”

Si integra uno de estos sistemas en sus procesos de comunicación conseguirá que, gracias a su potente análisis semántico, se puedan descubrir los principales de temas de conversación alrededor de su marca y localizar de forma sencilla qué cosas interesan a sus clientes.

Hábito de los usuarios

Descubra las rutinas de sus clientes, a qué hora recibe más mensajes de peticiones o qué día de la semana se producen más quejas. Todo ello para estar siempre alerta de posibles incidencias.

Viralidad

Mida la viralidad de sus mensajes o de la competencia. Analice la actividad generada. Descubra el nivel de engagement que se ha generado en relación al número de seguidores.

Control y auditoría del contenido

Podrá crear alertas para contenidos, intenciones o usuarios específicos, teniendo también la posibilidad de asignar la tarea a diferentes personas de su equipo.

Geolocalización

Conozca desde dónde se está produciendo el tráfico en cada una de las plataformas. Con la ubicación geográfica tendrá acceso a la localización de usuario y también a la del mensaje emitido.

Creación de informes Interactivos

Facilite la lectura e interpretación de los datos con una presentación visual. Los gráficos ayudaran a revelar más fácilmente los patrones, por lo que descubrirá información que de otra forma quedaría oculta.

¿Por qué es importante que el sistema esté desarrollado en español?

A la hora de decidir entre los diferentes proveedores que ofrecen monitorización en redes sociales, es crucial que conozca en qué idioma está desarrollado el sistema. Solo así se cerciorará de que las reglas para el análisis y clasificación son realmente efectivas para su caso de uso.

Si el sistema está desarrollado en inglés, pero sus clientes y su marca se comunican en castellano, la efectividad de la herramienta será realmente baja.  Impidiendo hacer un análisis con garantías.

Si el software no sabe diferenciar entre un mensaje positivo de uno negativo, ya que las reglas que analizan las frases están escritas en otro idioma, la información que le muestre en el panel de control o en informes no se corresponderá con la verdad.

Por ejemplo: La frase “No está nada mal”, contiene 4 elementos y 3 son negativos (no, nada y mal). Esto puede ser categorizado como una frase negativa por un sistema desarrollado en otro idioma que no sea castellano, pero en realidad es una frase positiva.

Conclusiones

Si su empresa está en redes sociales necesitará conocer en todo momento y en tiempo real lo qué está ocurriendo. Ese tedioso trabajo para un humano, se puede automatizar asignando la tarea a un sistema informático.

Las capacidades de estos sistemas conseguirán ofrecerle a usted y a su departamento de comunicación la información que necesita de forma eficiente. No obstante, tendrá que conocer cómo fue desarrollado el sistema, descubrir en qué idioma están escritas las reglas que impulsan al programa, para evitar confusiones que solo provoquen ruido en el análisis.

Foto de portada de camilo jimenez en Unsplash | Foto de acompañamiento de Sara Kurfeß en Unsplash

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