Cómo el reconocimiento de entidad nombrada (NER) ayuda a los especialistas en marketing a descubrir información de marca

Con las tendencias que surgen todos los días, las redes sociales presentan nuevas incorporaciones (¡hola, Threads!), por no mencionar los cambios de imagen de la marca, como el cambio de marca de Twitter a X, los equipos de marketing siempre están tratando de ponerse al día.

Mantenerse ágil parece desalentador y encontrar información significativa a partir de conversaciones en línea y sociales sin parar se siente como encontrar una aguja en un pajar. Agregue a eso, 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 comercial. Las herramientas de IA extraen puntos de datos clave de miles de conversaciones sociales a través de múltiples redes en cuestión de minutos, brindándole información procesable que impacta en el crecimiento de su mercado y sus ingresos.

Pero, ¿cómo identifican estas herramientas información relevante del aluvión 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 de inteligencia artificial central funciona entre bastidores para potenciar las herramientas de marketing de inteligencia artificial, de modo que obtenga métricas críticas basadas en datos de datos 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 es el reconocimiento de entidad nombrada?

El reconocimiento de entidades nombradas es una subtarea de la inteligencia artificial. Se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para identificar y extraer información importante o "entidades" 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 las herramientas de marketing de IA para detectar y categorizar automáticamente información importante en los datos para realizar tareas como la escucha social, la minería de sentimientos o el 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 nombradas, o fragmentación de entidades, es una tarea de IA 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. Se crean etiquetas manuales 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, Estados Unidos y Estados Unidos

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 de inmediato palabras clave para el análisis de datos para revelar información sobre la salud de la marca o la experiencia del cliente.

Por ejemplo, en la oración "Sprout Social, Inc. ocupa el puesto n.° 2 en la lista Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List", NER identifica y categoriza a Sprout Social como una empresa, Fortune Best Workplaces como una categoría de premio, Chicago como una ubicación en 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 la competencia, 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 su retorno de la inversión.

¿Cuáles son los beneficios comerciales de NER?

Muchas empresas ya están utilizando AI y ML para la 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 inteligencia artificial y aprendizaje automático están mejorando significativamente las decisiones empresariales, y el 87 % espera aumentar las inversiones en tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático en los próximos tres años.

Aquí hay un desglose de cómo NER está permitiendo esta transformación.

Mejor atención al cliente

Según el mismo informe, el 93 % de los líderes empresariales planea aumentar las inversiones en herramientas de IA para elevar 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 IA a clasificar 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 brindar una asistencia más fluida.

NER también permite la automatización del marketing y ayuda a personalizar y optimizar las respuestas de atención al cliente para lograr el máximo impacto. Por ejemplo, las respuestas sugeridas de Sprout ayudan a los equipos de soporte a responder más rápido a las preguntas más frecuentes en Twitter. NER impulsa 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 lo ayuda a encontrar detalles críticos en los datos de la experiencia del cliente para elevar la satisfacción del cliente a lo largo del proceso de compra.

En Sprout, NER identifica y realiza un seguimiento de las palabras clave que 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, informando 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 Sprout, puede rastrear y analizar las marcas de la competencia y su contenido simultáneamente en función de varios KPI como el volumen, el tipo, la frecuencia o el uso de etiquetas con informes de la competencia y herramientas de escucha.

Estos conocimientos brindan 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.

Perspectivas de 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 IA y ML 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 al extraer 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 en el seguimiento de la reputación de la marca. Ayuda a las herramientas de inteligencia artificial a identificar las menciones negativas de la marca a medida que ocurren en los comentarios sociales y los mensajes directos. Esto permite que su equipo sea proactivo y se concentre en tomar acciones relevantes para resolver problemas en lugar de dedicar tiempo a monitorear manualmente el estado de su marca.

Resúmenes impactantes de texto

NER se usa 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 bursátiles e incluso informes médicos.

Los resúmenes de estas fuentes pueden servir para fines estratégicos, como la gestión de la reputación de la marca, el análisis de la experiencia del paciente (PX) o la medición del rendimiento financiero de una empresa a lo largo del tiempo.

Cómo el reconocimiento de entidades nombradas ayuda a la escucha social

La escucha de las redes sociales puede ser abrumadora, especialmente si tiene que buscar manualmente miles de comentarios y publicaciones para obtener información importante sobre la marca y el producto de forma regular.

Las herramientas de escucha social impulsadas por IA, como Sprout, superan este desafío mediante el uso de tecnologías como NER. Estos algoritmos identifican automáticamente las palabras clave en las charlas sociales y las discusiones en las redes sociales para que las tareas de IA, como el análisis de sentimientos y el aprendizaje automático, puedan obtener información comercial significativa a partir de los datos de escucha.

Por ejemplo, Query Builder de Sprout usa NER para mantener el pulso en las conversaciones sociales que ocurren en torno a su marca. NER identifica y categoriza los datos de escucha social con palabras clave que ha predeterminado (nombres de marcas, nombres de productos, temas), incluso nombres mal escritos, entre bastidores.

Por lo tanto, ayuda al Creador de consultas a clasificar millones de puntos de datos y devolver solo aquellos mensajes que coinciden con su consulta. También alimenta un filtro de spam para refinar aún más los datos.

La escucha social puede tener muchos puntos de datos en conflicto, pero la fragmentación de entidades y el agrupamiento semántico lo superan al eliminar los datos redundantes. Esto le permite ver contextualmente con qué frecuencia aparecen los 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.

Impulse el crecimiento con la escucha social impulsada por NER

La combinación de 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 adelantarse a la competencia y aumentar la lealtad de los clientes.

Utilice la escucha social para aprovechar los pensamientos no filtrados 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 use los datos sociales para hacer crecer todo su negocio.

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