{"id":37160,"date":"2018-10-11T11:00:00","date_gmt":"2018-10-11T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/?p=37160"},"modified":"2019-06-05T10:23:58","modified_gmt":"2019-06-05T08:23:58","slug":"inteligencia-artificial-para-gestionar-la-reputacion-online-de-tu-restaurante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/inteligencia-artificial-para-gestionar-la-reputacion-online-de-tu-restaurante\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial para gestionar la reputaci\u00f3n online de tu restaurante"},"content":{"rendered":"

Numerosos estudios demuestran que mejorar la puntuaci\u00f3n, en portales de opini\u00f3n digitales, con <\/span>una estrella<\/b> aumenta la facturaci\u00f3n de un restaurante entre un 5% y un 9%<\/b>. Tambi\u00e9n dicen que <\/span>un tercio de los consumidores no comer\u00e1n en un restaurante de menos de 4 estrellas.<\/strong><\/p>\n

\"Numerosos<\/a><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1nto cuesta gestionar la reputaci\u00f3n online<\/a>?\u00a0El volumen de rese\u00f1as en portales de opini\u00f3n se ha multiplicado en los \u00faltimos a\u00f1os, hasta un punto que es muy dif\u00edcil manejar de forma profesional todos los comentarios que los clientes de restaurantes comparten. El tiempo medio de leer una rese\u00f1a es 35 segundos. Algunas cadenas de restaurantes reciben una media 100 comentarios al d\u00eda y para leerlos todos se necesitan 30 horas al mes<\/strong>, a lo que hay que a\u00f1adir, que el tiempo medio en contestar una rese\u00f1a es de 2 minutos de media.<\/span><\/p>\n

A d\u00eda de hoy, menos de un 5% de las rese\u00f1as se contestan en Tripadvisor<\/a>, y la variedad aumenta dado el volumen de portales que hay que monitorizar como ElTenedor, Facebook, Google My Business<\/a>, Yelp, Atr\u00e1palo y muchos m\u00e1s dependiendo del pa\u00eds o la ciudad en la que se encuentre el restaurante.\u00a0<\/span>Para a\u00f1adir un poco mas de complejidad, Instagram se ha convertido en una de las plataformas m\u00e1s populares y los clientes ya no comparten solamente texto sino tambi\u00e9n fotos, videos o stories<\/strong> que est\u00e1n activas solamente unas horas, pero que pueden tener miles de visitas.<\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n, me gustar\u00eda ense\u00f1arte algunas de las funcionalidades que hemos lanzado en las \u00faltimas semanas en <\/span>CloudReputation<\/span><\/a>, la plataforma para gestionar datos de reputaci\u00f3n m\u00e1s avanzada del mercado.<\/span><\/p>\n

Qu\u00e9 hay detr\u00e1s de una opini\u00f3n<\/b><\/h2>\n

La mayor\u00eda de los servicios de reputaci\u00f3n online<\/a> tradicionales manejan meta-datos: informaci\u00f3n estructurada de la opini\u00f3n como por ejemplo la fecha, la puntuaci\u00f3n, n\u00famero de likes, etc. El reto que nos hemos puesto es entrenar algoritmos capaces de entender el texto como un ser humano.<\/strong><\/span><\/p>\n

\"Meta-datos<\/a><\/p>\n

Meta-datos de una rese\u00f1a en Tripadvisor<\/span><\/i><\/p>\n

En <\/span>CloudReputation<\/span><\/a> utilizamos algoritmos para entender el sentimiento de una opini\u00f3n. Entrenamos modelos de Inteligencia Artificial capaces de comprender el sentimiento y la emoci\u00f3n en los comentarios de los clientes<\/strong>. Utilizamos t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender el texto escrito. La gran cantidad de idiomas \u00fanicos, contextos y su complejidad hacen de esta una tarea extremadamente desafiante.<\/span><\/p>\n

Los resultados son sorprendentemente buenos, identificando el sentimiento de cada una de las frases de las rese\u00f1as y la magnitud que muestra la relevancia de la frase en el texto. <\/span>Tambi\u00e9n resaltamos las entidades para proporcionar la informaci\u00f3n necesaria y r\u00e1pidamente descubrir lo m\u00e1s importante en el texto.<\/strong><\/p>\n

\"Ejemplo<\/a><\/p>\n

Ejemplo de an\u00e1lisis de sentimiento por frase, con magnitud y entidades destacadas<\/span><\/i><\/p>\n

Qu\u00e9 hay detr\u00e1s de una foto en las redes sociales<\/b><\/h2>\n

Cada una de las fotograf\u00edas que vuestros clientes publican en las redes sociales tambi\u00e9n incluyen informaci\u00f3n que puede ser autom\u00e1ticamente extra\u00edda utilizando modelos de Inteligencia Artificial<\/a>.\u00a0<\/span>Hemos entrenado dos modelos de reconocimiento de im\u00e1genes<\/strong>:<\/span><\/p>\n