OPTIMIZACIÓN DE PRECIOS Con la llegada de la inteligencia artifi- cial (IA), la optimización de precios ha pasado de ser un arte basado en la in- tuición y la experiencia a convertirse en una ciencia impulsada por datos. Las empresas ahora pueden utilizar la IA para ajustar los precios en tiempo real, basándose en una multitud de factores que incluyen la demanda, la competen- cia, el comportamiento del consumidor y las condiciones del mercado. Por ejemplo, las aerolíneas y los hote- les han sido pioneros en el uso de IA para la fijación dinámica de precios. Es- tos sectores utilizan la IA para analizar factores como la demanda estacional, la ocupación actual, la competencia, y el comportamiento de reserva de los clientes para ajustar los precios de los boletos y las habitaciones de hotel en tiempo real. La recopilación de datos implica temas como: Recopilación de datos, análisis predictivo, ajuste dinámico de precios y evaluación continua. Sectores como retail e e-commerce / viajes y turismo / servicios financieros / bienes de consumo y alimentación; son los sectores más beneficiados.
ANÁLISIS EN REDES SOCIALES Como ya sabemos, en las Redes so- ciales hay una enorme cantidad de in- formación, lo más importante es cómo se “extraen” las emociones volcadas ahí. Es decir, captar los sentimientos del consumidor hacia una marca o producto ayudando de esta manera a hacer ajustes en estrategias y comu- nicación. El análisis sentimental, también conoci- do como análisis de sentimientos o mi- nería de opiniones, es un proceso medi- ante el cual la IA examina textos, como publicaciones en redes sociales, comen- tarios, reseñas y tweets, para determinar el tono emocional subyacente. Este tono puede ser positivo, negativo o neutro, y proporciona una valiosa perspectiva sobre cómo los consumidores perciben una marca, producto o servicio. El análisis sentimental utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de len- guaje natural (NLP) y algoritmos de aprendizaje automático para interpre- tar el lenguaje humano en textos no estructurados. De forma muy concisa este proceso funciona en ciertos pasos: Recopilación de Datos Preprocesamiento del Texto Análisis Léxico y Sintáctico Clasificación de Sentimientos A pesar de sus ventajas, el análisis sentimental también enfrenta ciertos desafíos como es de esperarse: Inter- pretación de la Ironía y el Sarcasmo / Lenguaje Ambiguo / Barreras Lingüísti- cas / Privacidad de los Datos. GENERACIÓN DE CONTENIDOS UTOMATIZADOS En esta era digital, la palabra clave es: Contenido. Las empresas se enfrentan a una de- manda creciente de contenido fresco, relevante y atractivo para atraer y re- tener a sus audiencias. Sin embargo, la creación de contenido de alta calidad a Evaluación Contextual Visualización y Reportes
Powered by FlippingBook