Este módulo de CLEVER está orientado al análisis y visualización del impacto de una empresa y sus productos en redes sociales mediante herramientas de procesamiento del lenguaje natural.
Su objetivo es capturar, procesar e interpretar menciones, opiniones y conversaciones digitales para obtener información sobre percepción de marca, aceptación de productos, tendencias y posibles incidencias reputacionales. La solución permitía aplicar técnicas de PLN para extraer indicadores relevantes a partir de contenido social.
Análisis de percepción en redes sociales
La aplicación principal era proporcionar una capa de inteligencia sobre redes sociales para conocer cómo se perciben la empresa y sus productos en canales digitales. A través de técnicas de PLN, el módulo podía analizar menciones, comentarios y publicaciones para identificar sentimiento, temas recurrentes, evolución de conversaciones y señales tempranas de oportunidad o riesgo. Esta información resultaba útil para áreas de marketing, comunicación, producto o atención al cliente, permitiendo conectar la actividad social con decisiones de negocio y seguimiento reputacional.
Inteligencia reputacional y detección temprana
El principal beneficio era transformar información no estructurada de redes sociales en indicadores útiles para la toma de decisiones. El análisis automático de conversaciones permitía detectar cambios en la percepción de marca, identificar problemas asociados a productos, anticipar crisis reputacionales y evaluar la respuesta del mercado ante campañas o lanzamientos. Aunque el módulo está actualmente inactivo por la inviabilidad económica de las APIs de Twitter desde 2023, su enfoque sigue siendo aplicable a otras fuentes sociales o canales digitales accesibles.