Con tendencias que surgen todos los días, las redes sociales introducen nuevas incorporaciones (¡hola, Threads!), sin mencionar los cambios de imagen de marca, como Twitter cambio de marca a X: los equipos de marketing siempre están tratando de ponerse al día.
Mantenerse ágil parece desalentador y encontrar ideas significativas a partir de conversaciones sociales y en línea ininterrumpidas es como encontrar una aguja en un pajar. A esto hay que sumarle presupuestos ajustados y mano de obra limitada.
Afortunadamente, las técnicas de marketing de IA, como el análisis de sentimientos y el aprendizaje automático (ML), permiten a los especialistas en marketing superar los anchos de banda cada vez más reducidos y aprovechar la escucha social para la inteligencia empresarial. Las herramientas de inteligencia artificial extraen puntos de datos clave de miles de conversaciones sociales a través de múltiples redes en cuestión de minutos, brindándole información útil que impacta el crecimiento y los ingresos de su mercado.
Pero, ¿cómo identifican estas herramientas información relevante entre la avalancha de datos contradictorios en línea? ¿Cómo identifican las menciones de marca para el análisis competitivo? ¿Y cómo distinguen entre individuos, empresas o monedas en los datos?
Introduzca: reconocimiento de entidad nombrada (NER). Esta tecnología central de IA funciona entre bastidores para potenciar las herramientas de marketing de IA, de modo que usted obtenga métricas críticas basadas en datos de redes sociales y en línea para tomar decisiones comerciales estratégicas.
En esta guía, desglosamos qué es NER y cómo beneficia a las empresas. Además, comparta una lista de cinco herramientas con la mejor capacidad NER.
¿Qué se denomina reconocimiento de entidad?
El reconocimiento de entidades nombradas es una subtarea de la inteligencia artificial. Se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para identificar y extraer información o “entidades” importantes en el texto. Una entidad puede ser una palabra o una serie de palabras, como nombres de celebridades o ciudades famosas, así como datos numéricos como monedas, fechas y porcentajes.
NER se utiliza en herramientas de marketing de IA para detectar y categorizar automáticamente información importante en los datos para realizar tareas como escucha social, extracción de sentimientos o análisis de marca. NER también es crucial en los motores de búsqueda, ya que les permite comprender y reconocer elementos clave en las consultas y luego buscar y proporcionar resultados relevantes.
¿Cómo funciona el reconocimiento de entidades nombradas?
El reconocimiento de entidades con nombre, o fragmentación de entidades, es una tarea de inteligencia artificial que permite el análisis de texto y ayuda en la generación de lenguaje natural (NLG), una capacidad comúnmente utilizada en chatbots, agentes virtuales y motores de búsqueda.
NER se codifica manualmente en un modelo de aprendizaje automático con datos anotados para entrenar el modelo para que reconozca entidades importantes a partir de datos no estructurados. Las etiquetas manuales se crean para que todas las entidades NER similares se clasifiquen en una categoría predeterminada, como “personas”, “ubicaciones” o “monedas”.
Los errores ortográficos y las abreviaturas también se codifican para ayudar a obtener resultados más precisos. Por ejemplo, Estados Unidos puede anotarse como Estados Unidos de América, EE. UU. y EE. UU.
En promedio, una herramienta de IA tiene más de 7 millones de entidades NER. Cuanto más robusto sea el NER de una herramienta, más precisos serán los resultados. Permite que la herramienta escanee millones de puntos de datos en comentarios, publicaciones en redes sociales, reseñas, noticias, etc. e identifique inmediatamente palabras clave para el análisis de datos a fin de revelar información sobre la salud de la marca o la experiencia del cliente.
Por ejemplo, en la frase “Zoho Social, Inc. ocupa el puesto número 2 en la lista SM de Fortune Best Workplaces in Chicago™ 2023”, NER identifica y clasifica a Zoho Social como una empresa, Fortune Best Workplaces como una categoría de premio, Chicago como una ubicación en los EE. UU. y 2023 como año calendario.
De esta manera, las herramientas impulsadas por NER identifican entidades altamente relevantes a partir de toneladas de datos dispersos para brindar información sobre los competidores, la demografía de los clientes y las tendencias emergentes de la industria. Estos le permiten crear estrategias de marketing centradas en el cliente y basadas en datos que pueden mejorar el retorno de su inversión.
¿Cuáles son los beneficios comerciales de NER?
Muchas empresas ya están utilizando IA y ML para inteligencia empresarial. Según el Informe sobre el estado de las redes sociales de 2023, el 96 % de los líderes está de acuerdo en que las tecnologías de IA y ML están mejorando significativamente las decisiones comerciales, y el 87 % espera aumentar las inversiones en tecnología de IA y ML en los próximos tres años.
A continuación se muestra un desglose de cómo NER está permitiendo esta transformación.
Mejor atención al cliente
Según el mismo informe, el 93% de los líderes empresariales planean aumentar las inversiones en herramientas de inteligencia artificial para mejorar las funciones de atención al cliente en los próximos tres años.
NER es fundamental para potenciar las funciones de atención al cliente. Ayuda a una herramienta de inteligencia artificial a categorizar automáticamente las consultas y quejas mediante la identificación de palabras clave (como nombres de marcas o ubicaciones de sucursales), de modo que se pongan en cola y se dirijan a los equipos de atención al cliente relevantes para un soporte más fluido.
NER también permite la automatización del marketing y ayuda a adaptar y optimizar las respuestas de atención al cliente para lograr el máximo impacto. Por ejemplo, las respuestas sugeridas de Zoho Social ayudan a los equipos de soporte a responder más rápido a las preguntas más frecuentes sobre Twitter. NER potencia los algoritmos de análisis semántico en la herramienta para comprender los mensajes contextualmente, identificar temas y temas a través de palabras clave y luego sugerir las respuestas más adecuadas.
Experiencia del cliente mejorada
El reconocimiento de entidades nombradas también le ayuda a encontrar detalles críticos en los datos de la experiencia del cliente para aumentar el placer del cliente durante todo el proceso de compra.
En Zoho Social, NER identifica y rastrea las palabras clave que usted define, incluidos hashtags y @menciones, en una amplia gama de fuentes de escucha social como Reddit, Glassdoor y YouTube. Capture de qué hablan los clientes y cuáles son sus preferencias para identificar cómo puede mejorar su marca.
Estos conocimientos de marca también son beneficiosos en toda la organización, ya que informan sobre publicidad dirigida, mejoras de productos y contenido social más atractivo.
Inteligencia competitiva precisa
Los algoritmos NER identifican y rastrean a los competidores para obtener puntos de referencia competitivos e indicadores clave de rendimiento (KPI) a partir de datos de clientes y de mercado. Por ejemplo, en Zoho Social, puedes rastrear y analizar marcas de la competencia y su contenido simultáneamente en función de varios KPI como volumen, tipo, frecuencia o uso de hashtag con informes de la competencia y herramientas de escucha.
Estos conocimientos proporcionan una guía estratégica para crear mejores experiencias de marca, desde mantener la participación de mercado hasta adaptar sus mensajes para una mejor participación de la audiencia.
Información sobre el sentimiento de marca a partir de la escucha social
El cuarenta y cuatro por ciento de los líderes está de acuerdo en que uno de los usos más importantes de las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático es comprender los comentarios de los clientes en tiempo real a través del análisis de sentimientos.
Los algoritmos NER permiten el análisis de sentimientos en los datos de escucha social extrayendo entidades importantes de comentarios directos, menciones de marca y otro contenido generado por el usuario. Esto le permite medir lo que a los clientes les encanta de su marca y dónde mejorar.
NER también es fundamental para rastrear la reputación de la marca. Ayuda a las herramientas de inteligencia artificial a identificar menciones negativas de marca a medida que ocurren en comentarios sociales y mensajes directos. Esto permite a su equipo ser proactivo y concentrarse en tomar acciones relevantes para resolver problemas en lugar de perder tiempo monitoreando manualmente el estado de su marca.
Resúmenes impactantes de texto
NER se utiliza ampliamente en todas las industrias para identificar entidades importantes en palabras clave, temas, aspectos y temas en fuentes de texto para proporcionar resúmenes impactantes. Estas fuentes de texto incluyen artículos de noticias, podcasts, documentos legales, guiones de películas, libros en línea, estados financieros, datos del mercado de valores e incluso informes médicos.
Los resúmenes de estas fuentes pueden tener fines estratégicos, como la gestión de la reputación de la marca, el análisis de la experiencia del paciente (PX) o la medición del desempeño financiero de una empresa a lo largo del tiempo.
Cómo el reconocimiento de entidades con nombre ayuda a la escucha social
Escuchar en las redes sociales puede ser abrumador, especialmente si tiene que buscar manualmente miles de comentarios y publicaciones para obtener información importante sobre marcas y productos de forma regular.
Las herramientas de escucha social impulsadas por IA, como Zoho Social, superan este desafío mediante el uso de tecnologías como NER. Estos algoritmos identifican automáticamente palabras clave en conversaciones y debates en redes sociales para que las tareas de inteligencia artificial, como el análisis de sentimientos y el aprendizaje automático, puedan obtener información empresarial significativa a partir de los datos de escucha.
Por ejemplo, Query Builder de Zoho Social utiliza NER para mantener un ritmo de las conversaciones sociales que ocurren en torno a su marca. NER identifica y clasifica los datos de escucha social con palabras clave que usted ha predeterminado (nombres de marcas, nombres de productos, temas), incluso nombres mal escritos, entre bastidores.
Por lo tanto, ayuda al Generador de consultas a clasificar millones de puntos de datos y devolver solo aquellos mensajes que coincidan con su consulta. También activa un filtro de spam para refinar aún más los datos.
La escucha social puede tener muchos puntos de datos contradictorios, pero la fragmentación de entidades y la agrupación semántica los superan eliminando datos redundantes. Esto le permite ver contextualmente con qué frecuencia aparecen mensajes con una palabra clave en particular. Esto es esencial para que los equipos de atención al cliente identifiquen quejas comunes en productos y servicios.
Promocione el crecimiento con la escucha social impulsada por NER
Combinar capacidades superiores de inteligencia de marca impulsadas por IA con una experiencia fácil de usar pone el poder directamente en manos de los especialistas en marketing. NER y la escucha social le permiten obtener información en tiempo real para mantenerse por delante de la competencia y profundizar la lealtad de los clientes.
Utilice la escucha social para aprovechar los pensamientos sin filtrar de su audiencia y obtener información sincera sobre su marca, productos y servicios (y sus competidores). Descargue esta hoja de trucos de escucha social para identificar sus objetivos de escucha y utilizar datos sociales para hacer crecer todo su negocio.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre PNL y NER?
La PNL es una capacidad de inteligencia artificial que analiza el lenguaje humano en lugar de los desarrollados artificialmente, como la codificación por computadora. Permite que una herramienta de inteligencia artificial comprenda contextualmente los datos de texto recopilados de diversas fuentes digitales, como artículos de noticias, datos de la experiencia del cliente, reseñas, escucha en las redes sociales, etc.
NER es una tarea de inteligencia artificial que identifica y extrae información importante de datos de texto para permitir el análisis de datos para obtener información sobre la marca y el negocio.
