Websays: que dice la web de ti?
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Qué dice la web de ti?
Hugo Zaragoza,Diretor de Websays.
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Websays: breve história
• 2010 Hugo Zaragoza, tras diez años en Microsoft y Yahoo! Research, reúne un equipo paradesarrollar la tecnología Websays.
• 2010 – 2011 Desarrollo Tecnológico.Desarrollo de Producto y pruebas conclientes.
• Octubre 2011Nacimiento de Websays.com (Madrid-Barcelona)
• 2012 Desarrollo comercial2
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Productos Websays
• Websays Dashboard– Monitorización / Clipping digital / Escucha Activa
– Análisis de datos
– Análisis de la competencia
– Generación de reports
• Websays Tracker– Seguimiento de Campañas, Crisis, Temas
• Websays API & Custom
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Diferenciadores (I)Data as a Service: Software +
Analistas.
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Diferenciadores (I)Data as a Service: Software +
Analistas.
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(Sólo la tecnología más avanzada permite proporcionar Data as a Service de calidad a un coste reducido!)
© Websays 2012Patents Pending.
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Análisis de Datos: Filtraje de Menciones
© Websays 2012Patents Pending.
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• Paga sólo los clippings relevantes.– E.g. Sólo el 15% de clippings con la palabra “Camper”
son realmente de y no de…
– E.g. Sólo el 25% de clippings con la palabra “Mango” son realmente dey no de…
(Paga por mención real, no por key-word!)
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Análisis de Datos: Sentimiento
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Análisis de Datos: Análisis de Entidades
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Análisis de Datos: Detección de Idiomas
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• Define temas específicos dentro de un mismo perfil:
– E.g. Banco de Sabadell: Hipotecas, Tarjetas, Crédito, Pensiones, Cuentas, Fondos, Depósitos.
– E.g. Barcelona está definiendo más de 200 temas…
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Análisis de Datos: Clasificación en Temas
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Diferenciadores (II)Eficacia en Idiomas EuropeosCastellano, Catalán, Francés, Inglés, Italiano, Portugués…
Radian 6 Websays
% de Menciones o 0% 21%
Entidades extraidas 108 512
Ejemplo: comparativa con Radian6, Abril 2012, “Banco de Sabadell”:
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Diferenciadores (II)Eficacia en Idiomas EuropeosCastellano, Catalán, Francés, Inglés, Italiano, Portugués…
Ejemplo: análisis de calidad Websays, Abril 2012, “Banco de Sabadell”
Calidad Automática Calidad Validación
Sentimiento o 73% 93%
Entidades 68% 91%
Tipo de Entidades (PER, ORG…) 74% 88%
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Diferenciadores (III)Rastreador (Crawling) propio
Exhaustividad en nichos, forums, etc.
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Diferenciadores (IV)Try & Buy
sin gastos de implantación.
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Demo
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Engagement:
• Qué parte de la conversaciónhabla de tuscanales, contenidos, ofertas… ?
• Quépenetración (engagement) estáteniendotucampaña, actuación, etc. ?
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Engagement: “% de menciones Non-Corporate queapuntan a Corporate”.
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Engagement:% de menciones Non-Corporate queapuntan a
Corporate.
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Share of Voice
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Topic Share
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Sentiment Rule Learning
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