Intentar deducir los deseos y necesidades de alguien (ya sean conscientes o no) de su historial de navegación y hábitos de compra en línea se ha convertido en algo clave para todo tipo de empresas.
Ahora,
IBM está llevando esta idea un poco más lejos. La empresa está probando
una tecnología que adivina los rasgos psicológicos fundamentales de una
persona a través de un análisis de sus publicaciones en Twitter, con el
objetivo de ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado, o
mensajes promocionales mejor dirigidos.
La directora
del Grupo de Investigación de Sistemas y Experiencias de Usuario en el
Centro de Investigación de Almaden de IBM en California (EEUU), Michelle Zhou,
afirma: "Hay que ir bucear por debajo del análisis del comportamiento,
como hace Amazon". Zhou, que ha desarrollado el software, continúa:
"Queremos usar los medios sociales para deducir información sobre un
individuo: ¿Cuál es el estado emocional de esta persona? ¿Cuál es su
aguante? La gente con personalidades distintas quiere cosas distintas".
El
software de Zhou crea un perfil de personalidad basado en las
actualizaciones de Twitter, en base a las últimas centenas de mensajes
como referencia. Ese perfil puntúa los “cinco grandes” rasgos
que se suelen usar en la investigación psicológica: extroversión,
amabilidad, responsabilidad, inestabilidad y el grado de apertura a
nuevas experiencias. También puntúa a la persona en medidas relacionadas
con los "valores" (por ejemplo, hedonismo y conservadurismo) y
"necesidades" (curiosidad y armonía social, por ejemplo).
Zhou
explica que está trabajando con varios clientes de IBM para probar cómo
puede ayudar esta tecnología a sus negocios. No quiere identificar a
las empresas, pero explica que podrían usar el sistema para afinar los
mensajes de marketing que envían por correo electrónico o a través de
los medios sociales, por ejemplo. O para escoger el contenido
promocional que se muestra cuando un cliente inicia una sesión en su
cuenta.
Una parte crucial del programa piloto probará
si los mensajes dirigidos con la ayuda de esta tecnología dan mejores
resultados que otros. "Nuestra hipótesis es que los índices de
conversión serán bastante altos", afirma Zhou. Espera al menos que sean
mayores que lo habitual: los mensajes de marketing por correo
electrónico suelen tener una tasa de respuesta de apenas el 0,34%,
afirma, y las llamadas de teléfono suelen estar en torno al 13%.
Zhou
también señalaa que tener una idea general sobre la personalidad de
alguien podría ayudar en los centros de llamadas u otros entornos de
atención al cliente, como por ejemplo cuando una línea aérea tiene que
informar de la cancelación o el retraso de un vuelo.
"Los
estudios demuestran que los extrovertidos buscan recompensa y
reconocimiento, como 10.000 puntos de fidelización por ejemplo",
explica. "La gente responsable quiere eficiencia, saber de inmediato
cuál es su nuevo vuelo". En un centro de llamadas, el perfil de
personalidad de un cliente podría aconsejar al agente de atención al
cliente si limitarse a proporcionar "sólo los hechos" de manera
eficiente, o intentar ser más amable y comprensivo, explica Zhou.
Ya
hay muchos negocios que hacen uso de software que analiza la actividad
en los medios sociales. Sin embargo, éste se dirige bien a ayudar a los
representantes de la empresa a interactuar con los clientes, o bien a
resumir el volumen y el tono generales de una discusión, no a hacer
perfiles individuales.
El software de IBM se ha
desarrolladoa través de personas reclutadas para que respondieran a
cuestionarios psicológicos cuyos resultados se compararon con su
actividad en Twitter. El software de aprendizaje automático analiza cómo
encajan los patrones de uso de palabras con los rasgos psicológicos.
Esas correlaciones se usaron para derivar modelos capaces de crear un
perfil partiendo únicamente de los tuits de una persona.
En
un estudio en el que el software procesó los perfiles de Twitter de 300
personas que, además, rellenaron las encuestas psicométricas, los
resultados estaban "muy correlacionados" más del 80% de las veces, según
Zhou. Sin embargo, señala que cuando la gente usa Twitter de forma
especializada -por ejemplo los periodistas que hablan sobre su trabajo-
los perfiles derivados del análisis de sus tuits pueden no ser tan
representativos.
Aún así, Zhou defiende que puesto que
los métodos usados actualmente por las empresas para dirigirse y
comprender a sus clientes son relativamente imprecisos, no es necesario
que el software de IBM capture la personalidad completa de alguien para
resultar útil. También afirma que debería poderse adaptar para usar
otras fuentes de datos, como por ejemplo las transcripciones de los
centros de llamadas y los chats de atención al cliente en línea.
Un
software como el de Zhou, que depende del lenguaje, debería poder
capturar, de forma útil, algo de la personalidad de una persona, según
el investigador de la Universidad de Pennsylvania (EEUU) Andrew Schwartz,
que acaba de publicar un importante estudio sobre cómo aparecen los
rasgos de personalidad en la actividad en Facebook. Schwartz explica que
investigaciones anteriores han demostrado que medir los rasgos de
personalidad puede servir para predecir acciones futuras, como el número
de días de baja por enfermedad o las visitas al médico de una persona.
"Parece
razonable que medir la personalidad sirva para presentar anuncios que
encajan mejor con el receptor", afirma Schwartz. "Se habla desde hace
varios años de una aplicación para dirigir los anuncios, pero creo que,
sólo ahora, la medición de la personalidad basada en el lenguaje empieza
a tener la fiabilidad necesaria para que eso suceda".
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