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Instituto de Ingeniería del Conocimiento

Marta Guerrero Nieto

Coordinadora de Análisis de Contenidos

y responsable de Lynguo

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Cómo aprovechar tus contenidos para atraer y fidelizar

clientes

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¿Qué puede hacer el big data en turismo?

KPIs

Métricas de presencia

Viralidad

Reputación

Líderes de opinión

Conocimiento

extraído Gustos

Intenciones

Emociones

Tendencias

Ideas

Planes

Experiencia

Grupos de

interacción

Clientes Hoteles

Restaurantes Servicios

Viajes Vacaciones

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Social Media Analytics

Procesamiento

Aprendizaje automático

Detección automática

Extracción de información

Análisis de redes

Tomar acciones y redefinir estrategias

Understand Capture

Present

1 2

3

4


Conocimiento extraído

Información expresada libremente

Conversación e interacciones entre los usuarios

Geolocalización

1

2

3

5

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¿Por qué estar a la última?


¿Cómo se recomiendan los usuarios los hoteles/viajes?

Pues ahora debe ser una pasada.

Os recomiendo el hotel donde

estuve. Muy bonito y buen trato

Os recomiendo que vayáis al

restaurante de @LuisArevaloKena y

en la barra. buenísima experiencia

http://t.co/QSaTxOTTYG

7


Detección de clientes potenciales

¿Me recomendáis restaurante

chulo para comer en Miranda

de Ebro? #gracias

hola buenas noches, podrías

recomendarme un buen hotel en

Malinalco

Ok,el tema es si habéis estado en agosto

por esa zona, si no me lo recomendáis

pues me iré para el golfo de Tailandia.

Gracias.

8


¿Qué reacción tienen los clientes?

“…” de verdad que

metedura de pata

esta foto es de hace

muchos años lo

próximo que va a

ser que patéticos

Decepción_Lamento

Lo que estamos

harto de oir tantas

barbaridades de

ustedes!!! que

pena dan!!!!!

Ira_Enfado

Contando los

días para mi

viaje de relax

XD…

Deseo_Anhelo

Guerreros en

nada.... A

TOPE!!!!!!

#clovers

Euforia_Enorgullecerse

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¿Cuáles son las emociones?

20 posibles valores:

alegría, tristeza, sorpresa,

miedo, sorpresa, etc.

10


¿Se han establecido grupos de conversación?

Detección de usuarios prescriptores y fans

Detección de la comunidad que ha conversado con esos líderes

Detección de los contenidos que se difunden en cada comunidad

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¿Cómo se mueven nuestros clientes?

?

https://vimeo.com/111579945


¿Cuál es el contenido/noticia/video que más éxito ha tenido?

Las noticias que más han interesado a los usuarios/clientes , ya

que las han compartido más.

13


¿Cuándo nos comentan los usuarios?

Comportamiento de

los usuarios/clientes a

la hora de mencionar

a una empresa

14


¿Me entero a tiempo de las crisis de reputación?

15


¿Cómo resolvemos problemas

relacionados con

Big Data?

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Hablando de Big Data…

Fuentes Big Data Predicción

Cartografía

Redes sociales

Clima

1. Series temporales

2. Clasificación

3. Clustering

4. Regresión

5. Procesamiento del lenguaje

Almacenamiento y procesado

con tecnologías Big Data


Lynx

Dispositivos

Motor de tiempo real

Capacidad para procesar

operaciones en tiempo

real (400 tps).

Algoritmos de clasificación

Modelos estadísticos muy

complejos con capacidad para

analizar más de 4.000 variables.

Lynx es un sistema de detección de

fraude en medios de pago con una

aproximación multicanal. Para cada

transacción, en tiempo real, asigna un

nivel de riesgo utilizado por la entidades

bancarias en el proceso de autorización.

Alertar cuando alguien comete un fraude al comprar/pagar

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http://www.google.es/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRw&url=http://es.fordesigner.com/maps/5472-0.htm&ei=UEzCVM-CIcWAU8qKhPAM&bvm=bv.84349003,d.d24&psig=AFQjCNH9dVJ26tKHd0u4TpnHe2oB8pwtOw&ust=1422105959735425


Cuánto efectivo tener en un cajero

Optimización de los transportes a realizar durante los próximos días

Bank

Predicción a futuro de la demanda de efectivo


Análisis de la actividad comercial

compras geolocalizadas

de futuras compras en áreas con negocios a partir de

Predecir el volumen/los ingresos


Efectividad:

Clasifica

automáticamente el

55% de las

reclamaciones con el

mismo acierto que

una persona.

Ahorro del 50%

del tiempo del

operador.

Retorno de la

inversión

cuantificable y

recuperable.

El modelo decide si clasificar o derivar a un operador.

Clasificar automáticamente reclamaciones

Procedimiento original: operador lee cada una de

ellas y las clasifica

manualmente.

Acierto medio

del operador:

Los clientes generan

en torno a

6.000 reclamaciones al mes, en forma

de texto libre.

Necesidad de asignar cada

reclamación a una de entre

400 categorías predefinidas.

85%

– Alternativa –

Mejora del proceso mediante incorporación de un sistema de clasificación automática

Score de categoría Incertidumbre

Modelo


Ampliar y segmentar mi CRM con información social

CRM

Identificación y clasificación de usuarios en grupos ocultos difícilmente alcanzables por métodos tradicionales

Variables de Actividad

Número de visitas, accesos

únicos…

Variables de Dispositivo

PC, móvil, Mac, iPhone,

localización IP…

Variables de Contenido

Accesos a política, economía,

deportes, cultura…

Segmentación

automática

Usuarios:

solo deportes

Usuarios:

política, ciencia y

tecnología

Usuarios:

cultura, cine y viajes

Usuarios:

política, economía

y AA. PP.

Variables de Tiempo

Horas a las que el usuario se

conecta a la web…


Conclusiones

Para el turismo, las redes sociales

son un buen canal de acercamiento

a/de los clientes.

Aportan un mayor conocimiento

de los usuarios/clientes:

Gustos, emociones, intenciones,

recomendaciones, planes…

Si conversan en una comunidad,

son líderes de opinión o posibles

prescriptores…

Desde dónde escriben, qué temas

les interesan, hacia qué noticias

sienten más compromiso…

Quiénes son clientes potenciales…

Perfilan y mejoran los planes

estratégicos, de acercamiento,

gestión, innovación, desarrollo

y un largo etc.

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Conózcanos mejor

Instituto de Ingeniería del Conocimiento

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Tlf.: (+34) 91 497 2323

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UAM-Cantoblanco. 28049 Madrid

www.huffingtonpost.es/instituto-de-ingenieria-del-conocimiento/

@Lynguo_IIC

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