Monitorización de marca: Utilizar Inteligencia Artificial y Machine Learning en la escucha.

Inesdi | Open Class Monitorización de marca: utilizar IA y Machine Learning en la escucha
Conoceremos qué nos proporciona una herramienta de análisis de redes sociales para extraer información de alto valor a la hora de conseguir objetivos de negocio y de comunicación.

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11 diciembre, 2019 - 19:00

Fin

11 diciembre, 2019 - 20:00

 

Inesdi | Open Class Monitorización de marca: utilizar IA y Machine learning en la escucha

 

OPEN CLASS INESDI | CAMPUS ONLINE

Un tercio de la población conectada a Internet y habituales del uso de redes sociales, las utiliza para dar seguimiento a marcas, productos y celebridades, participa en las promociones de éstas mismas y valora los usos de servicios contratados, o productos comprados. Desde el punto de vista del analista de datos, tiene un alto valor analizar estos comportamientos porque nos aporta una gran solución para entender a los usuarios.

Conocer las opiniones sobre un producto, marca o celebridad en Internet y extraer dicha información nos ayuda a elaborar mejores estrategias de posicionamiento de marca y nos es útil para la resolución de crisis o para innovar en productos o servicios.

¿Qué aprenderemos?

Conoceremos qué nos proporciona una herramienta de análisis de redes sociales para extraer información de alto valor a la hora de conseguir objetivos de negocio y de comunicación. Detectar buenas y malas valoraciones de usuarios, avanzarnos a la competencia y ganar tiempo de reacción por la inmediatez de la escucha a tiempo real

¿Cómo escoger la mejor herramienta?

Ahora que ya sabemos que la escucha activa en redes sociales es una manera muy útil para conseguir conocer mucho de lo que se dice sobre un producto, marca comercial o personal en las redes, deberemos escoger qué herramienta nos interesa más.

Hay diferentes tipos de herramientas. Según el tipo de análisis a la hora de detectar la conversación en redes sociales: herramientas de análisis cuantitativo y herramientas de análisis cualitativo.

Las herramientas cuantitativas analizan los datos numéricos, y la analítica cualitativa entra a un nivel mayor de profundidad como el análisis de parámetros como el sentimiento, el perfilado de usuarios, comunidades de conversación y las relaciones entre grupos.

El parámetro sentimiento es uno de los más solicitados por marcas y profesionales del marketing y la comunicación, así como de la política, pero la realidad es que no es todavía altamente representativo al no ser un análisis que se adaptan al léxico específico del sector que se va a monitorizar, o a que la tecnología que utiliza no es la adecuada.

 

PONENTE

Selva Orejón (@selvaorejon)

Selva Mª Orejón es perito judicial especializada en Identidad y Reputación digital y Ciberinvestigación.

Licenciada en Ciencias de la Comunicación por la Universitat Ramón Llull y Diplomada en Business Organization and Environment, University of Cambridge, e Inteligencia al Servicio del Estado y la Empresa. Ejerce como profesora en la Universidad de Barcelona UB en el Master de Ciberseguridad, donde imparte Ciberinteligencia – OSINT, y en la Escuela de Policía de Catalunya, Ciberinvestigación y Protección de la identidad digital.

Ha gestionado crisis de reputación online para clubes de 1ª división de fútbol, agentes de futbolistas y jugadores.

Podrás tuitear sobre esta sesión, que recoge algunos de los contenidos que se desarrollan en el Posgrado en Marketing Digital & Inteligencia Artificial, a través del hashtag #InesdiONL.

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