Jorge A. Hernández Modernización de aplicaciones en 2026, ¿qué opciones tienen las empresas? La tecnología en entornos corporativos es una herramienta que debe estar al día . ¿cuándo conviene reescribir y cuándo debemos dejar el legacy tranquilo?
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Mercedes Núñez “La transformación digital no es un problema, sino la solución a los problemas” Ya hay “banctech”, híbridos de bancos y fintech que cocrean sus servicios con los clientes e interactúan con ellos a través de la inteligencia artificial, y en cualquier momento...
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Carlos Neila López Los tres vértices de un buen “branding sonoro” y su impacto en la experiencia de cliente Que las marcas necesitan cada vez más un plan de comunicación integral y coherente en todos los puntos de contacto con los clientes es algo que todos tenemos claro...
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Análisis de emociones en redes sociales, por qué lo hacen y cuál es su importanciaJorge A. Hernández 14 julio, 2023 A veces, la alta gerencia puede estar en una torre de marfil, concentrada en planes a largo plazo, lo que hace que sea fácil desconectarse de algo tan obvio como la opinión de los consumidores en las redes sociales. Para resolver esto, llegó el análisis de emociones. También llamada «minería de opiniones», el Social Media Sentiment Analysis, o análisis de sentimientos, es el proceso de recopilar y analizar información sobre cómo habla la gente de una marca en las redes sociales. O dicho de otra forma, se trata del proceso de obtener información sobre la percepción de la marca en medio de Internet y las redes. Más estrictamente, se considera una parte del social media y del «social media analytics», un nicho valorado en casi 9.000 millones de dólares en 2022 y que llegará a los 46.460 millones en 2030. Esta cifra cobra sentido cuando se entienden las tecnologías que hacen posible este tipo de análisis, que van desde modelos de procesamiento natural del lenguaje (NPL) hasta Machine Learning, Big Data y sofisticados modelos analíticos. Beneficios de esta tecnología Si se tuviera que resumir los beneficios del análisis de sentimientos en una sola frase, sería: «Porque nos permite conocer a nuestro cliente». Y aunque suene a cliché, es cierto. ¿O si no, cómo saber si un producto cumple las expectativas? Con esta información, es posible tomar medidas correctivas si la percepción es negativa o incrementar la rentabilidad si es positiva, por solo ilustrar un par de ejemplos. El análisis de sentimientos permite, además, capturar datos reales sobre lo que está pasando con la marca y cómo las tendencias actuales de las redes sociales la están impactando. Esta información es vital para cosas como, por ejemplo, lanzar nuevos productos y escoger embajadores de marca. Otro de sus mayores beneficios es su capacidad para captar información que aumente la lealtad a la marca. Recordemos la famosa frase que dice que es de “6 a 7 veces más caro conseguir un nuevo cliente que mantener uno viejo”. Retos y tendencias a futuro Pero, a pesar de las sofisticadas tecnologías que respaldan el análisis de sentimientos, los seres humanos somos criaturas complejas que muchas veces no expresamos exactamente cómo nos sentimos y, en su lugar, usamos expresiones ambiguas. Este es uno de los múltiples retos del análisis de sentimientos en redes sociales. Y no es el único desafío. Otros problemas se relacionan con figuras de lenguaje poco claras, como el sarcasmo o la ironía. También con el surgimiento de nuevas expresiones. El lenguaje es un ser vivo que cambia en el tiempo y se desarrolla de forma particular en algunas regiones o grupos, generando nuevos modismos. También está el hacktivismo y el sabotaje de algunos grupos de opinión que deciden ocasionalmente saturar de forma negativa o positiva una campaña. Por fortuna, estos análisis están siendo empoderados por los nuevos avances en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, que están aprendiendo poco a poco a conocernos mejor, pero es una labor en la que aún nos falta. Si quieres saber cómo desde Movistar Empresas te podemos ayudar a impulsar la transformación de tu negocio ingresa aquí. Foto de freepik
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