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Brandwatch lanza un nuevo Command Center: Vizia2

Los command centers digitales son tema delicado, pueden ser un simple “objeto brillante” dentro de las empresas, y usualmente solo están ahí aparatosamente como estrategia de marketing y de apantallar a la gente. Pero hay ocasiones en que se les pone a buen uso, cuando uno ve más allá de las pantallas y del cuarto súper futurista puede encontrar casos de éxito muy interesantes (como la Cruz Roja, o IBM, etc).

Uno de los principales problemas siempre ha sido que el concepto se quedaba mucho en solo mostrar de forma bonita datos básicos de conversación de redes sociales; vanity metrics, cosa que la verdad aportaba muy poco valor real y los insights que se detectaban eran muy básicos. Otro detalle importante usualmente era que todo esto solo funciona en un cuarto y unas pantallas específicas que solo unas personas están viendo al día o de vez en cuando, muy poco valor agregado.

Aún así no podemos negar que hay valor en lo que se puede hacer cuando la información correcta es condensada y mostrada en una forma amigable que permita la detección rápida de insights y más aún cuando esa visualización se puede encontrar en todos lados y no solo en unas apantallantes flat screens.

Creo que por ahí va el camino y la forma de pensar de Brandwatch ahora que nos avisan que tienen una nueva versión de su sistema Vizia y que la evolución seguirá durante el año. Hoy anunciaron por ahí el nuevo sistema Vizia 2 y hacen énfasis en 2 puntos interesantes:

  • Conexión de datos con otras plataformas – Ya no solo es la plataforma de monitoreo y datos de Brandwatch sino que hablan de una conexión con datos de Salesforce, Marketo y otras plataformas. Básicamente algo que es muy importante hoy en día: cruce de información de otras áreas o enfoques del negocio, o lo que se conoce desde hace años como Business Intelligence. Esto podría darle una fuerza y utilidad mucho mayor a la plataforma y justificar claramente su uso más allá del monitoreo clásico. Habrá que ver que tan profunda y sencilla es esa conexión
  • Ubiquidad en el cliente – O lo que es lo mismo: esto ya está en tu browser, en tu móvil y en las pantallas grandotas. El nuevo sistema habla de poder consultarse en cualquier lugar y casi por cualquier empleado. Esto es, para mí, extremadamente relevante. Como ya mencioné, si bien las pantallotas de un command center se ven “rebonitas” su utilidad real es muy limitada. El que puedas darle acceso fácilmente a los stakeholders relevantes es algo que le da mil veces más valor a este sistema.

algunos más de sus features:

  • The Hub – Consola de comando completa que te permite administrar qué se muestra y donde en todo momento con una interfaz de drag-and-drop para mejor control de los datos
  • The Vizia Framework – No solo se trata de traer los datos de otras fuentes sino que se pueden construir apps internas para mezclar y visualizar esos datos internos
  • The richest visualizations on the planet – Con esto muestan que tienen un toolkit de mosaicos para construir storyboards y una visualización de redes que se ve muy interesante pero quiero saber más de ella antes de decidir si es algo que siempre he querido ver en estas herramientas

El sistema en su versión anterior ha probado ser muy útil, todos recordamos el famoso caso de Gansito de Bimbo ¿no?

 

Chequen la página del sistema aquí. y les dejo un par de imágenes:

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En FuneStrat usamos mucho Brandwatch para ayudar a los clientes en la detección de insights y social intelligence para aplicar en sus programas de marketing y social media y este nuevo feature será algo interesante de ofrecer a partir de ahora.

Y también ahora en mi rol como Director Digital de LLORENTE & CUENCA puede decir que somos clientes globales de Brandwatch y estará muy interesante conocer a fondo cómo podemos integrar este nuevo sistema para nuestros clientes y nuestros servicios de comunicación y PR Digital. Creo que vienen buenas cosas.

Estaré escribiendo un poco más aquí, en el blog de LLORENTE & CUENCA y en otros medios respecto a este nuevo sistema y otras cosas nuevas. La verdad ya es hora de que reactive un poco mis costumbres de bloggero verdad?

 

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Oracle OpenWorld: Big Data, CX, SRM y Cloud #OOW13

Oracle Openworld en las calles de San Francisco #OOW13

Un OpenWorld más que viene y se va este año en San Francisco.  Nuevamente el evento masivo con el que Oracle domina la ciudad por unos días fue escenario para los anuncios clave en el desarrollo y estrategia de este año. Mi análisis general del evento lo puedes leer en mi entrada de Mundo Contact. En este post trataré de enfocarme en dar los puntos más relevantes del evento:

1.- Tecnología y Hardware principalmente

Oracle confirma ser más una empresa de tecnología y hardware que de software y aplicaciones. Todo su enfoque, mensaje, marketing y PR está más inclinado a los avances que hacen en sus sistemas que en los servicios y soluciones que están puestos sobre esos sistemas. Leer el resto de esta entrada »

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Muerte de Hugo Chávez: Analizando sentimiento en redes sociales

Hugo Chávez, President since 1999.

Hugo Chávez, President since 1999. (Photo credit: Wikipedia)

La muerte del presidente de Venezuela Hugo Chávez, personaje tan controversial y polémico en nuestra historia contemporánea se dió el día de hoy.  Sin duda el comandante Chavez @chavezcandanga y su gobierno estuvieron en el ojo del huracán por años y también lograron estarlo en el enfoque digital, tanto por las censuras e incluso arrestos que alguna vez se hicieron hacia gente que comentó cosas negativas en redes sociales, como por el buen uso de comunicación y engagemente que el propio Chávez tuvo con sus cuentas en redes sociales.

Monitoreamos la noticia de su muerte en las redes sociales usando Radian6 / Marketing Cloud para tener registro del impacto en redes que la noticia tuvo y también para usarlo de ejemplo en relación a lo difícil que puede ser el análisis de sentimiento en las redes sociales, aún cuando utilizas sistemas automáticos.

Después de hacer un breve monitoreo a las 6 pm CST algunos de los insights que se encontraron fueron:

Volumen

Unos 2 millones de menciones de keywords relacionados con el suceso que seguramente irán incrementando a un par de millones más durante los próximos días. Sin embargo, la cantidad de autores de dichas menciones rondaban los 300,000 siendo principalmente Twitter el canal más usado. A mi me parece una cantidad baja de usuarios considerando el personaje, aunque también recordemos las limitaciones del monitoreo en conversaciones de facebook donde seguramente este tema se ha de tratar más a fondo.

radian6 chavez analisis

Cantidad de menciones por país

Tendencias en el tiempo

El crecimiento de la conversación fue fuerte durante la tarde pero decayó ampliamente en las siguientes horas, al parecer el suceso abandonó la atención rápidamente y otros temas, quizá relacionados como las inminentes elecciones y su sucesor así como los temas de luto en diferentes países tomaron el foco. Aún así la caída de conversación es un poco vertiginosa en mi opinión.

radian6 chavez analisis

El volumen de menciones se disparó en un par de horas pero disminuyó considerablemente en las siguientes.

Análisis de Sentimiento

El punto educativo que podemos sacar de este fugaz monitoreo recae un poco en el análisis temático y de sentimiento del tema. La conversación alrededor de Chávez me sirve para poder mostrar las grandes dificultades y los resultados poco precisos que tenemos que esperar de los sistemas automáticos de análisis de sentimiento. Y no sólo hablo de Radian6 sino de cualquier herramienta por más que se precie de ser muy exacta.

Las conversaciones, tonos, gramáticas y formas de embellecer los lenguajes hacen jugarretas muy fuertes a estos sistemas e, inclusive, a los análisis humanos. La forma en que muchas conversaciones pueden considerarse ya sea positiva ya sea negativa dependiendo del punto de vista y el contexto es algo que aún nos reta mucho.

Aproveché que hubo conversación en inglés del tema para sacar análisis de sentimiento de Radian6, dado que este idioma es su fuerte y bueno los resultados son estos:

¿Qúe observamos?

  • Ganó lo negativo – Según el análisis automático del sistema, las menciones negativas dominaron sobre las positivas. PERO si vemos la galería de imagenes descubriremos que no es tan simple un análisis de sentimiento. La palabra muerte afecta seriamente el análisis pues se toma como negativa y convierte a muchas noticias y comentarios neutrales en negativos.
  • Volumen de análisis – De los cientos de miles de menciones en inglés solo una decena de miles pudieron ser analizados por el sistema, ciertamente una cantidad suficiente para llamarlo estadísticamente válido pero no podemos saber a ciencia cierta si la selección se puede considerar como tomada de forma distribuida y al azar. Uno de los eternos problemas de los sistemas automáticos: si bien hay mucha cantidad de comentarios neutrales y sin sentimiento, usualmente el volumen final analizado de manera confiable es bajo y permite información estadística pero no el poder hacer engagement en todos los posts que existen.
  • Discrepancias e inexactitudes – Tan solo un vistazo rápido al River of News de Radian6 tanto para positivos como negativos vemos que el pobre sistema no puede solo.

Aqui podemos ver que Sean Penn ayudó a que el comentario fuera considerado positivo, pero no creo que a Chávez le hiciera mucha gracia.

radian6 chavez analisis

La mención positiva de en medio es para Sean Penn.. ?¿no?

Esta persona en el principio de la imagen tan feliz del suceso está también en los comentarios positivos. La pregunta de siempre llega: ¿Positivos para quién?

radian6 chavez analisis

Otro ejemplo de menciones positivas, sin embargo, el primer tweet de la imagen no parece serlo mucho

La conclusión es obvia: no podemos depender de los sistemas automáticos, sin duda tendremos que meter a nuestros analistas a revisar esto, pero aún así: Los análisis humanos tienen un 85% de confiabilidad. Esto es algo que se dice y se dice pero quería poner un buen ejemplo que ayude gráficamente a comprender el porqué no podemos depender de los sistemas automáticos

Algunas soluciones:

  • Acotar nuestro monitoreo a resultados de alto valor. Como podemos ver el análisis automático fue solo para diez mil resultados de unos 500 mil. Cuando se trata de analizar un suceso así se entiende que busquemos la totalidad de menciones, pero debemos pensar que para una empresa el obsesionarse en monitorear absolutamente todo tipo de menciones podría ser un problema. Definamos menciones realmente valiosas e importantes y asi ayudamos a los sistemas a hacer mejor su trabajo
  • Aparte del análisis automático y el humano consideremos crear nuestro propio diccionario de monitoreo de palabras o términos frecuentes negativos y positivos. Es una forma burda y manual de ayudar al sistema a darnos información con un poco más de input humano pero ayuda un poco.
  • Revisar, revisar, revisar.  Siempre digo esto, no importa cuanto nos puedan ayudar las cosas automáticas y sistemas de monitoreo: nunca podremos sustituir totalmente a los análisis humanos y el tiempo requerido para que las cosas estén bien analizadas.
  • Tocando el tema de análisis de sentimiento automático en español: Sin duda no es el fuerte de las plataformas extranjeras y tenemos 2 plataformas latinoamericanas que en cierta forma se especializan más en el lenguaje: SocialMetrix y Reputation Level.  Sin embargo esto no significa que no cuenten con las mismas limitantes tecnológicas que los sistemas de inglés. Pero los invito a probarlas si sus necesidades en este sentido son muy fuertes. También Brandwatch, Sysomos, Synthesio y otras tienen un poco de cuchara metida en el análisis en español. Incluso Radian6 tiene un modulo de costo extra que analiza en español ya, pero, repito, es de costo extra y no he podido probarlo como para recomendarlo ciertamente.

Un último detalle: utilizo Radian6 / Marketing Cloud siendo que es una de las herramientas que más conozco y que tengo una relación amistosa con ellos pero este problema aqueja a cualquier herramienta allá afuea, no importa lo que diga su marketing. Pero no busco atacar ni a Radian ni a nadie, sino más bien hacer ver al lector que hay consideraciones importantes en estos sistemas que tenemos que tener siempre en cuenta.

Revisa la galería de imágenes del monitoreo:

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¿Cuál fue su percepción humana entre sus redes respecto al suceso? ¿más positivo que negativo contrario a lo que Radian6 muestra aqui?

Otros análisis de Monitoreo:

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Usando @WalMartComMx y #OfertasWalMart para un monitoreo express en Social Media

Decidí tomar rápidamente el caso de hoy de @WalMartComMx como un ejemplo para mostrar rápidamente como podemos utilizar herramientas como Radian6, ViralHeat, Sysomos, UberVu, Brandwatch y muchas otras para hacer un monitoreo rápido del impacto que puede estar teniendo un tema en las redes sociales. Espero en este post mostrar las fuerzas y debilidades del monitoreo en si y hablar un poco de ventajas y desventajas de varias herramientas al mismo tiempo.

No voy a ponerme a juzgar el evento como tal. El contexto es: Hubo un temblor fuerte en el área central de México hoy al mediodía, la cuenta de Walmart Online en Twitter @WalmartComMx publica casi inmediatamente una frase de humor negro “Ahora Si Hicimos Temblar a la Competencia con nuestros precios”.  Lo publica en un tiempo muy cercano al temblor y cuando aún ni siquiera quedaba claro que no hubiera causado daños o eventos desafortunados en la región, y claramente sin tomar en cuenta que el temblor fue suficientemente fuerte como para afectar a muchas personas, asustarlas o recordar el trágico temblor de 1985.

Se da una reacción contra este comentario el cual es borrado y comienzan a disculparse un par de horas después por lo sucedido, se disculpan uno a uno con todo el que habla del tema. Yo hubiera recomendado hacer una disculpa en un blog post o un longtweet o algo así y dejarlo como disculpa general para no hacer que todo nuestro timeline se llene de disculpas, no haber borrado el tweet sino enfrentando a la comunidad y por supuesto una reacción un poco más rápida hubiera sido buena.

Rápidamente cree en Radian6 y UberVu un par de monitoreos del tema, algo rápido y sencillo para no perder tiempo, hice 3 grupos de monitoreo: Las menciones de la cuenta @WalmartComMx en uno, en un segundo todo el texto del tweet en cuestión, y poco despues un tercer grupo con el hashtag #OfertasWalmart que surgió como un ataque de sátiras, burlas y creatividades en contra de lo sucedido. Leer el resto de esta entrada »

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