El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) participó en el eSHOW Madrid 2017, donde nuestro compañero Pablo Haya, Director de Social Business Analytics del IIC, participó con la ponencia Pasos para personalizar tu público objetivo en anuncios de redes sociales, sobre la aplicación de Procesamiento del Lenguaje Natural y Big Data para conocer a los usuarios de tu marca.
Hemos querido entrevistar a Pablo Haya para que nos cuente con más detalle de qué trató su ponencia, y nos explique la importancia de conocer lo que los usuarios hablan sobre tu marca en redes sociales.
La visión de eSHOW Madrid 2017
eShow Madrid 2017 es un evento clave dentro del circuito de Marketing Digital y el comercio electrónico. En su entrevista, Pablo Haya nos comenta la gran afluencia de personas que asistieron a esta feria profesional, donde expusieron tanto grandes marcas como startups y pymes.
En particular, Haya destaca la apuesta que eSHOW ha hecho por la Inteligencia Artificial, área en la que el IIC estamos trabajando y posicionándonos a la que dedicó un espacio llamado AI Show. Esta tendencia va a convertirse en unos años en una realidad, y ya es un elemento clave para sectores como el marketing digital y el ecommerce.
PNL para segmentar a los usuarios en redes sociales
La ponencia giró en torno al uso de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para entender los intereses y las opiniones de los usuarios de las redes sociales de cada marca. El uso de técnicas PLN permite analizar grandes volúmenes de datos y poder encontrar información que sería imposible de analizar manualmente.
Analizar tendencias con PLN
Si utilizamos técnicas de procesamiento de lenguaje natural, podemos analizar los comentarios en las redes sociales de los usuarios, y así conceptualizar nuevos productos y servicios en función de tendencias que se han analizado.
Esto permite mejorar estos productos y servicios o para ver cómo están funcionando los que ya estamos ofreciendo.
PLN para compararnos con la competencia
El uso de PLN también es importante, para entender cómo nos estamos acercando a nuestros usuarios y cómo lo está haciendo la competencia; esto nos ayuda a aprender lo bueno de los competidores y poder mejorar nuestra estrategia en este sentido.
Detectar intereses de usuarios con PLN
Otro uso fundamental de las técnicas de PLN es utilizar los intereses de los usuarios y cómo se comportan, de manera individual y conjuntamente, para agruparlos en grupos de interés. Esto es, mejorar la segmentación tradicional extrayendo de forma automática a partir de la actividad en redes sociales de los usuarios.
Ejemplo de segmentación de usuarios con PLN
Pablo Haya expuso un ejemplo de segmentación automática con técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural analizando los comentarios de los muros de Facebook de distintos supermercados.
En este estudio se analizaron las reacciones de aquellos usuarios que hacen likes o comentarios en muros de distintas marcas de supermercados. Son usuarios con un alto nivel de engagement, puesto que participan activamente en distintos muros de varias marcas de supermercados.
Con estas reacciones se han creado automáticamente grupos de usuarios que se comportan de manera similar en cuanto a likes, comentarios, etc. De esta manera, estamos caracterizando usuarios que tienen intereses comunes en distintos supermercados.
A partir de este análisis podemos descubrir:
- Qué intereses tienen los usuarios
- Qué tipo de reacciones son las más habituales (compartir, comentar…)
- Sobre qué tipo de post suelen reaccionar más usuarios
- Con qué frecuencia suelen reaccionar a las publicaciones
- Qué tipo de comentarios vierten
- Qué opinión tiene de los post: positiva o negativa.
En resumen, utilizando la segmentación automática a través de técnicas de PLN podemos caracterizar a los usuarios de nuestra marca y de la competencia no por lo que pensamos que ellos son, sino por lo que realmente terminan haciendo.
Relevancia de la audiencia en redes sociales sobre tu marca
Conocer a tu audiencia en las redes sociales es un elemento clave para la estrategia de tu marca. Te ayuda a entender lo que opinan los usuarios sobre tus productos, cuándo se van a consumir, e incluso para saber cuáles van a ser los productos o servicios que se van a consumir en un futuro.
La aplicación de técnicas de PLN es fundamental a la hora de poder analizar grandes volúmenes de datos que se están vertiendo en redes sociales como Facebook, Twitter o Instagram.
PLN para comprender el significado de un mensaje
Para comprender el significado de un mensaje o una opinión en redes sociales, el Procesamiento de Lenguaje Natural se utiliza a diferentes niveles:
- Primer nivel: eliminar el ruido. El lenguaje natural (el que utilizamos para comunicarnos) es ambiguo por naturaleza, puesto que utilizamos gran parte del contexto a la hora de hacernos entender. Por ejemplo, si estamos monitorizando una marca como el periódico As, vemos que, además de ser una publicación deportiva, la palabra “as” tiene también otros significados (“persona que no tiene rival”, ”carta de la baraja”, “as de la aviación”…), por lo tanto, necesitamos utilizar técnicas de desambiguación para poder separar los comentarios relacionados con el periódico de los comentarios relacionados con otros significados.
- Segundo nivel: entender el significado. Una vez que se han filtrado los comentarios para eliminar la ambigüedad o el ruido, el Procesamiento de Lenguaje Natural nos ayuda para entender el significado de lo que está expresando el usuario. Estas técnicas nos desvelan de manera automática la opinión del usuario, las emociones que puede transmitir con su comentario o los temas o intereses comentados (el producto, el servicio al cliente, el precio…).
El evento de exposición y conferencias eSHOW reúne anualmente a profesionales del Marketing Digital y el ecommerce. Este año tuvo lugar los días 25 y 26 de octubre en el pabellón 5 de IFEMA Madrid.
Si quieres más información sobre este tema, puedes ver el vídeo de la entrevista sobre sobre la aplicación de PLN y Big Data para conocer a los usuarios de tu marca, o también puedes ponerte en contacto con nosotros.