By Mario Panigua clock 3 min lectura

La configuración para ahorrar tiempo y anticiparte a la oportunidad

Tus objetivos deben marcar el planteamiento

“Quiero escuchar todo lo que se dice de mi marca pero no tengo tiempo”

A menudo nos encontramos con esta premisa, abarcar la suma total de mi interacción digital sin perderme ninguna mención. Nuestra ambición de escuchar, de conocer a la audiencia, al consumidor, la percepción global de nuestro propio producto o servicio es el primer paso para reconocer lo que nos mueve: extraer solo información de valor, aquella con la que podamos tomar decisiones basadas en datos representativos.

Entender este objetivo da sentido al reto que nos hemos propuesto desde hace años, segmentar semánticamente toda la conversación para llegar al dato que necesitas en un tiempo mínimo.

Pero lo primero que nos tenemos que preguntar es si todos los mensajes que recibe tu marca tienen la misma relevancia. Incluso si tienen la misma para ti que para el compañero que tienes sentado al lado, en el piso de abajo o en otro continente. La respuesta es no. Su importancia viene condicionada por tu propia ruta de investigación. Una vez sepamos lo que te interesa, cobra sentido el ahorro de tiempo destinado a cómo reconocer esa mención, cómo clasificarla y más importante aún, cómo localizarla.

Trabajar con oportunidades, no con números

La respuesta es la configuración semántica dinámica, o lo que es lo mismo, ser capaces de separar la información clave de la irrelevante desde el momento de la búsqueda. ¿Por qué utilizar solo para el análisis la capacidad de dividir toda la conversación en áreas temáticas y no usarla para filtrar desde el principio?
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Veamos varios casos donde esta tecnología puede ser fundamental:

  • La información sobre tu marca no tiene la misma utilidad que la experiencia reportada por tus usuarios. En el sector bancario la experiencia de los clientes ocupa el 30% de la conversación total. Si no dispones del tiempo suficiente, no malgastes el 70% de tu trabajo leyendo datos que no te interesan.

 

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  • Las incidencias hacia una marca pueden no ser muchas pero sí la causa que desestabilice su reputación. Encontrar 2.000 menciones entre 50.000 no debería ser tu ocupación, sí producir con ellas la mejor respuesta en tiempo real para tus clientes.
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  • Detectar leads cualificados en una industria o derivados de un mal feedback hacia la competencia puede suponer un reto mayúsculo. Hay usuarios que están dudando sobre qué modelo de coche comprarse y lo están manifestando públicamente. Hallar ese conjunto de menciones entre una muestra inabarcable marca la diferencia; una mención concreta puede tener una estimación de 20K euros si se complementa con una estrategia de marketing adecuada.
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  • En una escucha sectorial tratamos de acercarnos a las tendencias que guían o van a guiar el mercado. Estudiar todo el sector energético, del entretenimiento o la alimentación puede ser muy interesante pero quizás tenga más sentido filtrar por las consultas de los usuarios, los clientes descontentos, o el deseo de consumo y valoración del producto para llegar a menos datos pero más accionables.
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Búsquedas que se ajustan mejor a la realidad

El camino para resolver todas estas situaciones cotidianas es utilizar la semántica para filtrar la conversación. Atrás queda la sensación de estar perdiendo el tiempo, de buscar sin encontrar. Un esfuerzo baldío para los equipos humanos que no pueden funcionar como una tecnología y que, lejos de tener sentido, les hace desviarse del objetivo principal: convertir el recurso humano en decisivo.

Complementar el sistema boleano de filtrado positivo o negativo con la ayuda semántica dota a cualquier configuración de unextra cualitativo y mejora notablemente su rango de actuación. Trabajar únicamente con queries o keywords no es realista; el idioma cambia, pivota y sigue muy condicionado por el factor humano. La capacidad de nutrir diariamente la escucha no es algo práctico ni económico pero, sobre todo, no es efectivo. Sí lo es dejar la misión en manos de un equipo experto de lingüistas que conoce el idioma, el uso y desvío dado por los hablantes, para convertir búsquedas en oportunidades.

Por último, hablamos de una configuración dinámica no solo porque nuestras categorías lingüísticas de filtrado estén en permanente cambio y aprendizaje con el uso. Nuestros algoritmos también permiten realizar testeos con los que analizar una escucha para obtener los temas principales, los que pueden resultar atractivos y mejorar la investigación.

De esta forma, detectamos cosas simples como el ‘ruido’ a eliminar porque no interesa en la escucha pactada o aspectos más complicados como áreas de conversación concretas que se puedan estudiar más en detalle.

Si dedicamos tanto esfuerzo y dinero en las soluciones no lo perdamos en la búsqueda.

 

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Esta entrada fue escrita por

Mario Panigua

@MarioPaniagua_

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