Segmentación en medios sociales con PLN

El pasado 26 de octubre presenté en el eShow 2017 un trabajo donde empleamos nuestras técnicas de Social Media Analytics y Big Data para escuchar, entender y visualizar las conversaciones en medios sociales.  En particular, usamos técnicas Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que permiten analizar grandes volúmenes de datos y poder encontrar información que sería imposible de analizar manualmente.

En este estudio se analizaron las reacciones de aquellos usuarios que hacen likes o comentarios en muros de múltiples cadenas de supermercados. Son usuarios con un elevado grado de implicación que participan activamente en los distintos muros de las  marcas. Empleando tanto los likes como los comentarios se crearon automáticamente grupos de usuarios que se comportan de manera similar caracterizando perfiles que tienen intereses comunes en dos o más supermercados. Estos perfiles son clave para entender las similitudes y diferencias con la competencia.

El siguiente vídeo incluye una entrevista donde se resume el contenido de la ponencia:

Workshop «Del Big Noise al Big Data»

Recientemente hemos celebrado un workshop denominado «Del Big Noise al Big Data» conjuntamente con la empresa Altim en el que abordamos las oportunidades de negocio que puede tener el Big Data cuando se consigue convertir los datos de la empresa en datos explotables.

Durante el taller se expuso también un caso práctico de segmentación de clientes, así como la visualización en SAP de los segmentos obtenidos. Se ilustró la referida fase de filtrado y enriquecimiento de los datos, mediante la generación de variables, así como la visualización en SAP de los segmentos obtenidos.

Gracias a la revista de transformación digital que se ha hecho eco del desayuno.

Foto de archivo con mi compañero Pablo E García que protagonizó el desayuno