Te contamos cómo avanza internet

El mundo digital, facilita la oferta y transforma la demanda. Hoy en día ya no es suficiente con anunciarnos en prensa especializada, o dedicar una parte del presupuesto a catálogos y folletos. Se calcula que este año se han cancelado más de 1.000 ferias sectoriales y aunque esperamos que estos foros se activen a partir del año que viene, lo cierto es que nuevas fórmulas se hacen necesarias. El marketing automatizado puede ser una importante pieza dentro de la transformación digital de una empresa industrial, repasemos en este post algunas de las claves empresa/cliente que nos ayudarán a abordarlo en 2021.

Hoy en día, el mercado está lleno de competidores y para seguir siendo competitivo es necesario sacar el máximo partido de los activos de los que dispone cada empresa. Ahora más que nunca, uno de los principales activos de las empresas son sus datos. Es por ello por lo que es crucial poder utilizar estos datos de forma que ayuden a dar respuesta a las necesidades de negocio reales, impulsando el negocio y facilitando la toma de decisiones comerciales que permitan destacar entre los competidores.

Históricamente y por diversos motivos, muchas empresas de corte industrial han mantenido un perfil bajo en digital: “el retorno de invertir en este ámbito no está claro, nuestra audiencia es muy limitada, todo el mundo nos contacta por el boca a boca, nadie nos busca en canales digitales, nuestro proceso de cierre es físico, nuestro presupuesto de marketing está ligado al marketing de eventos, …”.

Continuamos con otro caso práctico de NLP. En este tercer post vamos a centrarnos en cómo podemos utilizar técnicas de NLP para analizar el sentimiento de un tweet, post, noticia… Si recordáis, en el post anterior tratamos la problemática de NER, que utilizábamos para extraer información relevante de documentos. En este caso la problemática es la de clasificar o rankear un documento, y, en concreto, un sentimiento. El Sentiment Analysis es un área especial dentro del campo de clasificación de textos.