Foto de vincepal, en Flickr (4388542564), con licencia CC by
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Aún sigo aquí

¡Qué feo resulta un blog parado! Justo cuando creía estar en racha y cuando tenía un montón de planes para este blog, cambia el viento y lo dejo abandonado un par de meses largos.

Sé que hay pocas personas que sigan este blog por RSS o por otros medios de actualización periódica pero, justamente, es a esos seguidores fieles a quien más debo una (mínima) explicación y un dar señales de vida. Estos primeros meses de 2015 han estado marcados por mi cambio de trabajo que, probablemente, ha absorbido toda neurona mínimamente libre que me quedaba en el cerebro.

Para este año, mis intenciones eran pasar a un formato de artículo más extenso, más trabajado y de corte cuasi-periodístico. Varios borradores, con distintos grados de avance, cogen polvo en una libreta de Evernote, esperando momentos más favorables. Iba a hablar de coaching, de big data, de inteligencia artificial y tecnología lingüística, de publicidad programática y de varios otros temas candentes y que admiten un abanico de lecturas y matices. Pero, aquí estoy, con el blog parado desde hace un par de meses.

Bueno, volveré, sin duda, pero lo más cauto es que no prometa fechas ni temas. Mientras tanto, nos vemos en Twitter, donde la brevedad y la inmediatez hacen mucho más sencillo el seguir al pie del cañón.

  • Imagen: Foto de vincepal, en Flickr (4388542564), con licencia CC by
Lupa y sellos, por MarkMorgan, en Flickr (8387608047), con licencia CC by
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¿Qué sabe LinkedIn sobre ti?

Creé mi perfil de LinkedIn hace ya muchos años. Han sido muchas las cosas que he hecho allí: crear y participar en grupos, administrar páginas de empresa, compartir innumerables contenidos, complementar mi CV con archivos, responder a ofertas de empleo, hacer click en anuncios…

Durante todo ese tiempo, LinkedIn ha estado recopilando, con la paciencia de la que sólo gozan las máquinas, mis datos de actividad para usarlos en su negocio. Ahora, he podido descargarme toda la información de mi actividad en LinkedIn para juguetear con ella yo también.

A pesar de ser bastante activo en LinkedIn, desconocía que era posible descargarse toda la información que tienen almacenada sobre ti. He estado buscando y parece que es algo que anunciaron el pasado mes de septiembre. Conseguir el archivo con todo tu historial es sencillo y, una vez que lo solicitas, prometen generártelo en un máximo de 72 horas (el mío estuvo listo en menos de un día). >> Seguir leyendo ¿Qué sabe LinkedIn sobre ti?

  • Imagen: Lupa y sellos, por MarkMorgan, en Flickr (8387608047), con licencia CC by
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Sentiment, por Josep Ma. Rosell, en Flickr (1239103071), con licencia CC by
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¿Qué es el análisis del sentimiento?

Desde que empecé a trabajar en Bitext, me han preguntado ya muchas veces qué es el análisis del sentimiento (o, en inglés, “sentiment analysis”): es el proceso por el que determinamos si una frase o acto de habla contiene una opinión, positiva o negativa, sobre una entidad concreta o sobre un concepto. Es un término que está muy ligado a las redes sociales pero que, en realidad, no está limitado a ellas.

Mediante el análisis del sentimiento, aspiramos a entender, en primer lugar, con qué guarda relación el texto que analizamos. Por ejemplo, nos interesa saber si la frase en cuestión trata sobre nuestra marca o sobre el concepto que nos interesa analizar (p. ej. – “hoteles”). Idealmente, querremos saber esto pero con mayor nivel de granularidad: ¿a qué se refiere exactamente la frase? ¿A nuestra marca, en general, o a un aspecto de nuestro producto o servicio (envase, precio, la habitación, la atención recibida…)? Una vez que el sistema tiene claro sobre qué es la opinión, nuestro segundo objetivo será conocer el sentido de esa opinión (positiva o negativa, básicamente), así como la intensidad de esa opinión. A esa puntuación, técnicamente, la llamamos “intensidad de la polaridad”.

Los sistemas más sencillotes se limitan a leer una frase y buscar en ella palabras que tienen registradas en su diccionario como buenas o como malas. Si aparece una palabra buena (p. ej. – “estupendo”), es una opinión positiva. Si aparece una palabra mala (p. ej. – “decepcionada”), es una opinión negativa. Si no encuentran ninguna palabra que, según su diccionario, exprese algo negativo o positivo, estos sistemas más sencillos suelen hablar de “opiniones neutras”, aunque para mí sería preferible entender que lo que ocurre es que no hay opinión como, por ejemplo, si yo tuiteo “Estoy esperando a mi primo en el McDonald’s”. Paradójicamente, muchos de esos sistemas simples también te dirán que una opinión es neutra si han encontrado una palabra negativa y otra positiva. Esto último debería provocar sonrojo a más de uno, pero no. >> Seguir leyendo ¿Qué es el análisis del sentimiento?

Billetes de banco. La foto es mía y se distribuye con licencia CC by-sa
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Sobre los modelos de atribución en marketing

A estas alturas, a nadie se le escapa que todo departamento de marketing debe demostrar, en términos económicos, la efectividad de sus acciones y decisiones. Antes, decíamos que lo que no se puede medir no se podía mejorar. Ahora, lo que no se puede medir no existe.

La excusa de “nos ayuda en términos de imagen o de brand awareness” ya no es aceptada en la mayoría de las organizaciones. Tampoco basta ya con demostrar el retorno global de la inversión en marketing: el beneficio ha de poder medirse con un elevado nivel de granularidad, a nivel de canal, de campaña o de táctica. Así, no sólo es posible validar el rumbo general del área de marketing, sino que también podemos optimizar la inversión y sacar el máximo jugo al presupuesto existente.

Conocer el retorno de cada acción realizada o de cada canal parece sencillo, a primera vista. Por ejemplo si, en un comercio electrónico, invertimos 2.000 euros en una campaña de AdWords y tenemos bien configurado nuestro Google Analytics, podremos saber con precisión cuantos clicks han convertido y cuánta facturación han generado esos 2.000 euros. Fácil, ¿verdad? Pues no. Quizá nos conformemos con ese dato pero, a poco que pensemos en el asunto, nos daremos cuenta de que la realidad es mucho más complicada. Por ejemplo, podemos hacernos preguntas como estas: >> Seguir leyendo Sobre los modelos de atribución en marketing

Plague, una nueva app para compartir contenidos de forma viral
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Plague: una app para infectar el mundo con contenidos virales

Plague es una app que apuesta por una forma de compartir contenidos (texto, imagen, vídeo o enlace) distinta a lo que encontramos habitualmente en las redes sociales.

El punto de partida más común en las redes y medios sociales es la creación de una red de “contactos” (o amigos o seguidores o el nombre que se le dé en cada caso). Cuanto más extensa sea tu red de contactos, más probable es que lo que en ella compartes acabe siendo visto por un número elevado de personas. En Plague, sin embargo, no existe la posibilidad de crear ese “séquito” de seguidores o contactos. Todo contenido compartido por cualquier usuario cuenta, en un primer momento, con las mismas probabilidades de acabar “viralizándose”.

Además, la geolocalización de los usuarios es fundamental en Plague: cada contenido que compartimos es difundido a otros tres usuarios físicamente cercanos a ti que, a su vez, elegirán si ignorar ese contenido o si se lo enviarán a otros cuatro usuarios. Cada grupo de usuarios es elegido por su cercanía física con quien difunde el contenido y no hay forma de enviar algo a un usuario concreto. A medida que aumenta tu “índice de infección”, aumenta también el número de usuarios a los que se les envía lo que difundes. >> Seguir leyendo Plague: una app para infectar el mundo con contenidos virales

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