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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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¿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
3
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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
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Conocimiento extraído
Información expresada libremente
Conversación e interacciones entre los usuarios
Geolocalización
1
2
3
5
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¿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
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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
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¿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
9
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¿Cuáles son las emociones?
20 posibles valores:
alegría, tristeza, sorpresa,
miedo, sorpresa, etc.
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¿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
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¿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.
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¿Cuándo nos comentan los usuarios?
Comportamiento de
los usuarios/clientes a
la hora de mencionar
a una empresa
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¿Me entero a tiempo de las crisis de reputación?
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¿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
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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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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
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Análisis de la actividad comercial
compras geolocalizadas
de futuras compras en áreas con negocios a partir de
Predecir el volumen/los ingresos
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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
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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…
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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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