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title: Sinnetic México - Ciencia de datos e investigación aplicada | natural language processing
description: natural language processing | Sinnetic México - Ciencia de datos e investigación aplicada
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# natural language processing

## [Conversación digital sobre estrés: Hallazgos desde text mining en México](https://blog.sinnetic.com/mexico/conversación-digital-sobre-estrés-hallazgos-desde-text-mining)

Posted by [Gabriel Contreras](https://blog.sinnetic.com/mexico/author/gabriel-contreras) | Apr 26, 2022 12:10:55 PM

Los suplementos nutricionales y vitaminas empiezan a tener un rol más proactivo que reactivo en la...

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## [Vitaminas y suplementos: Tendencias desde Text Analytics](https://blog.sinnetic.com/mexico/vitaminas-y-suplementos-tendencias-desde-text-analytics)

Posted by [Gabriel Contreras](https://blog.sinnetic.com/mexico/author/gabriel-contreras) | Apr 26, 2022 12:06:06 PM

La pandemia supone cambios en el comportamiento de las sociedades y por ende adaptaciones...

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## [Insights desde chatbots y whatsapp con NLP](https://blog.sinnetic.com/mexico/insights-desde-chatbots-y-whatsapp-con-nlp)

Posted by [Gabriel Contreras](https://blog.sinnetic.com/mexico/author/gabriel-contreras) | Jan 26, 2022 5:55:02 PM

En la medida en la que las organizaciones abren nuevos canales de interacción con el consumidor,...

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  "articleBody" : "Los suplementos nutricionales y vitaminas empiezan a tener un rol más proactivo que reactivo en la cotidianidad post pandemia, al dirigir la narrativa de varios segmentos digitales, según nos muestra la tendencia. Dentro de su rol se encuentra la mejoría de la salud mental y el desarrollo de súper poderes, como son la resistencia emocional, la tolerancia al estrés, el desarrollo de la memoria, la inteligencia, la atención y la creatividad. En este blog compartimos los resultados de nuestra investigación más reciente, usando procesamiento natural del lenguaje y estrategias de machine learning, integrados en nuestra metodología CI360 para derivar insights de datos sociales. NOTA: Este blog no es una sugerencia nutricional o una recomendación de producto, sino más bien pretende evidenciar el poder de los siguientes aspectos: Una metodología: Procesamiento Natural de Lenguaje Una tecnología: Machine Learning, para encontrar insights desde data social (Blogs, noticias, redes, buscadores, reseñas etc.). NARRATIVA DIGITAL SOBRE ESTRES. Durante los primeros momentos de la pandemia (primer semestre 2020), la incidencia de búsqueda en internet de síntomas psicológicos y psiquiátricos, exhibió un incremento cercano al 47% con relación al mismo periodo del 2019. Dentro de los síntomas más buscados, el estrés y otros sentimientos similares fueron protagónicos (Ver gráfico a continuación, rojo). Desde años atrás el estrés ha sido síntoma, enfermedad, excusa y tema de conversación. Una explicación socialmente aceptada para las consecuencias de la vida moderna. La narrativa del primer semestre del 2021 cambió con relación al mismo periodo del año anterior en Colombia y México. Este año vemos la aparición de algunas temáticas nuevas y el posicionamiento de principios activos, marcas y productos con acción sobre estas temáticas, según las narrativas del consumidor digital. La narrativa digital sobre el estrés puede analizarse desde la oferta y desde la demanda, como se observa en la tabla a continuación: Primer semestre 2021 (Comparación con mismo periodo año anterior) Demanda (cómo reacciona el consumidor ) Oferta (lo que las marcas presentan al mercado) Narrativa Volumen de conversaciones: 6.321.512 (+34%) Claims de comunicación: 8.466 (+68%) Territorios Ingredientes: 1.827 (+12%) Productos: 829 (-9%) Retórica Temas: 545 (+22%) Marcas: 212 (+5%) La oferta no se está desarrollando al mismo ritmo que la demanda y si bien es así como crecen las marcas generalmente, las categorías se desarrollan 8% menos en la conversación en comparación con el año anterior. En analítica de texto los algoritmos de SVD (Singular Value Decomposition) permiten encontrar similitud entre temáticas y conceptos para generar clústeres que se representan en grafos. En el grafo de las temáticas alrededor del segmento de salud, se muestra cómo la narrativa digital ha posicionado un nuevo objetivo: controlar el cortisol. Esto logra una relevancia en toda la categoría Adaptógenos y posiciona un suplemento que para 2020 no era tan potente en la conversación digital: La Ashwagandha. #1: Consumidor molecular El consumidor parece estar buscando el origen molecular de sus problemas y de sus objetivos. La conversación sobre estrés gira ahora alrededor de uno de sus sustratos biológicos más citados: la hormona Cortisol. Buscar una solución o una explicación molecular no es nuevo en el comportamiento del consumidor. Esta tendencia explica cómo marcas en skincare como The Ordinary y Good Molecules, crecen al ofrecier principios activos puros en lugar de formulaciones sofisticadas de cremas y serums para el cuidado de la piel. Esta tendencia supone un riesgo, dado que en paralelo a la búsqueda de principios activos puros vienen las conversaciones sobre concentraciones de ingredientes. Por esta razón se percibe un sesgo en la elección del consumidor hacía productos más concentrados, al margen del beneficio o del daño que esto signifique para la salud. #2: Agotamiento por las formulas basadas en disciplina Para ciertos segmentos digitales respirar, hacer yoga y leer significó un primer paso en el control del estrés, sin embargo, en este momento ya no parece suficiente. Un suplemento alimenticio que ayude a controlar el estrés parece más atractivo y es así como en la conversación se desarrolla el concepto de ADAPTÓGENOS como productos que ayudan a regular la respuesta hormonal frente el estrés. En la medida que crece la conversación sobre adaptógenos, tiende a decaer la conversación sobre yoga, mindfullness y ejercicio, en aquellos segmentos que producen y consumen contenido sobre estrés. #3: Menos espirituales pero conectados con Oriente y la Naturaleza. Pese a que las soluciones basadas en disciplina espiritual (yoga, meditación, respiración etc.) parecen no ser rápidamente efectivas en algunos segmentos, los suplementos protagónicos en la conversación tienen algunas características en común: Mantienen la fascinación por oriente: Hemos hablado de este fenómeno antes y sabemos que el consumidor latino quiere entender, conocer e involucrarse culturalmente con oriente y desde el yoga, la decoración y otras disciplinas, ha comenzado a hacerlo. La medicina China y El Ayurveda hacen parte de esta conexión. El suplemento con mayor crecimiento dentro de los adaptógenos es la ASHWAGANDHA, una raíz dominante en la teoría Ayurveda. Hay trade up contra valeriana y paciflora: En occidente las soluciones herbales de preferencia para calmar los nervios y manejar el estrés -culturalmente hablando- han sido la pasiflora y la valeriana. La intención de búsqueda de temáticas con estos ingredientes viene en decrecimiento desde octubre de 2020 (-23%), lo cual coincide con el crecimiento de la Ashwagandha. En la mente del consumidor no hay espacio para tantas tendencias, por lo que el crecimiento de una temática particular supone el deterioro o pérdida de presión narrativa de otra. Mantiene conexión con lo natural: La intención por buscar soluciones como Rhodiola y Ashwagandha indica que el consumidor busca soluciones naturales que le permita controlar el estrés en vigilia. CI360 es un poderoso mecanismo de ingesta integración y analítica de datos textuales provenientes de social data. Como metodología se basa en procesamiento natural de lenguaje para detectar tendencias en social data. 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  "articleBody" : "En la medida en la que las organizaciones abren nuevos canales de interacción con el consumidor, crece la captura de información no estructurada (texto, voz, imagen etc.). La mayoría de sistemas de chat permiten parametrizar secuencias de instrucciones pero no informan al negocio sobre la conversación y narrativa dentro del chat. Este blog busca exponer algunas ideas desde nuestra experiencia consultiva para hacer de la omnicanalidad una fuente inagotable de insights para el negocio. La tabla a continuación muestra algunas de las preguntas que nuestros clientes se han hecho sobre la información de chat y whatsapp; de igual forma muestra lo que han hecho con las respuestas. Caso de uso Preguntas de negocio Acciones tras obtener la respuesta. Experiencia de usuario ¿Cuál es la secuencia de conversación?, ¿cómo inicia, madura y termina? ¿Cómo es la emotividad del cliente a lo largo de la conversación? ¿qué detona emotividad positiva o negativa? Mejorar embudos y cuellos de botella en el árbol de instrucciones del bot. Detectar anticipadamente estados emocionales negativos para acelerar respuestas breves o paso de la máquina al agente humano. Aislar información que nutra modelos para predecir la fuga del cliente. Auditoría ¿Cuáles son las principales necesidades que el usuario busca responder en el chat? ¿El agente responde adecuadamente? (Si es agente humano) ¿El bot tiene parametrizada la respuesta? (si es agente artificial) Clínica de atención al cliente. Habilitar nuevas funcionalidades en el canal. Agilizar las rutas y crear accesos rápidos a necesidades específicas. Mejorar el posicionamiento y desempeño del canal Innovación ¿Qué preguntas del usuario no están parametrizadas en el bot? ¿Necesidades no resueltas? Desarrollar nuevas funcionalidades, productos o servicios al interior del chat. A la hora de minarlos con detenimiento, los datos de un chat tienen varias complejidades: Una secuencia definida por preguntas y respuestas muy parecidas a un partido de ping pong. Respuestas cortas muy parecidas a un telegrama o un tweet. Exceso de cortesía, particularmente por parte del agente, lo que hace difícil detectar el sentimiento de la conversación. Nuestro proceso consultivo se basa en integrar metodologías lingüísticas con inteligencia artificial como se muestra a continuación: Integración de datos: La creación de un datamart textual que integre los chat en secuencia, lo cual facilita accesar al texto de forma enriquecida. Un datamart textual desagrega en tokens las diferentes formas ortográficas de una palabra. Las personas no suelen chatear con ortografía y en español la ausencia de una tilde o el cambio de s a c puede cambiar el significado de una palabra. Diseño muestral para el entrenamiento: Para entrenar el modelo se requiere un set muestral de conversaciones. Dado que los canales evolucionan y agregan funcionalidades a lo largo del tiempo y que las necesidades del cliente cambian, el diseño muestral debe contemplar muestras de conversaciones en diferentes meses, momentos del día, días de la semana etc. Esto permite además tener en cuenta posibles efectos estacionales que impacten el contexto narrativo del modelo. Minería de texto: Partiendo del chat conjunto hacemos parsing y filtring para aislar las palabras clave con mayor frecuencia y asociación entre sí. Se limpian sinónimos y se crean listas de palabras clave asociadas con el negocio para que la detección de señales sea dirigida. Esto permite extraer las temáticas core. Creación de taxonomías: Mediante metodologías y heurísticos lingüísticos creamos taxonomías de temáticas asociadas a las necesidades de negocio. Esto permite la clasificación de preguntas de cliente, productos, requerimientos, servicios, respuestas de los agentes entre otros. Reglas de asociación: Luego de clasificar correctamente el texto en taxonomías clave para el negocio, analizamos la secuencia de conversación: cómo inicia y como termina. En este orden de ideas, las reglas de asociación permiten ver secuencias frecuentes con alta probabilidad de ocurrencia, lo que permite segmentar las conversaciones según secuencias narrativas y crear interpretaciones teniendo en cuenta todo el journey. Análisis contextual: Usando reglas boleanas y lingüística avanzada, las taxonomías se convierten en clasificadores automáticos basados en contexto, lo que permite determinar sentimiento, ironía, sarcasmo y reproche para terminar un análisis textual completo. Hemos tenido la oportunidad de apoyar diferentes organizaciones en sus retos de analítica de datos no estructurados de chats. Será un gusto compartir contigo estas experiencias, hagamos una reunión. América del Sur México y Centroamérica",
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