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Uso de Twitter para rastrear llamadas perdidas
AT&T está escuchando a sus clientes descontentos a través de sus mensajes de Twitter. El proyecto es un experimento diseñado para identificar automáticamente dónde y cuándo las personas tienen problemas con su conexión inalámbrica. El software desarrollado por investigadores de AT&T encuentra quejas sobre problemas de red en la red social (que ahora tiene 175 millones de usuarios) y extrae la hora aproximada en que se envió el tweet y la ubicación de su remitente.
Comunicaciones perdidas: AT&T utiliza los informes de los clientes para crear mapas como este que resaltan los puntos de servicio deficiente. Los datos extraídos de personas que se quejan en Twitter pronto podrían agregarse a la mezcla.
Cada vez más empresas recurren a Twitter en busca de las voces de sus clientes, pero por lo general lo hacen para comprender cómo las personas perciben su marca o para responder a problemas específicos de los consumidores. El proyecto de AT&T es una forma novedosa de minar el estado de ánimo colectivo de la tweetosfera.
Cuando AT&T obtuvo los derechos exclusivos para distribuir el iPhone en 2007, el acuerdo resultó ser tanto una bendición como una maldición. El teléfono tan deseado generó un gran crecimiento de clientes y prestigio de marca. Pero junto con eso vino la creciente demanda de datos inalámbricos que abrumaron la red de AT&T en lugares como Nueva York y San Francisco, lo que provocó llamadas interrumpidas y conexiones lentas.
La empresa tiene un sistema de monitoreo de red automatizado que puede detectar problemas de conectividad y, por supuesto, los clientes pueden llamar para informar problemas. Pero al extraer mensajes compartidos en Twitter, AT&T obtiene información adicional en tiempo real y puede priorizar las correcciones, dice Jia Wang , miembro del Centro de Investigación de Redes de Sistemas e Internet de la empresa. Estamos tratando de identificar tres piezas de información: dónde el cliente experimentó problemas, qué tipo de problema y cuándo lo experimentó, dice.
Wang y sus colegas utilizan dos niveles de filtrado para encontrar tweets de clientes frustrados, y lo hacen aprovechando las herramientas de interfaz de programación que Twitter pone a disposición de forma gratuita. Un conjunto general de consultas extrae cada tweet relacionado con el servicio móvil de AT&T antes de que un conjunto de reglas más riguroso se centre en las relacionadas con la calidad del servicio, por ejemplo, mensajes que contienen palabras como llamada interrumpida o 3G. Este método automatizado tenía una precisión de alrededor del 90 por ciento para identificar quejas genuinas, encontraron los investigadores.
La empresa puede usar las marcas de tiempo y los datos de ubicación asociados con los tweets recopilados para estimar dónde y cuándo una persona experimentó un problema, lo que hace posible colocar los registros en un mapa. Esta información se puede comparar con los registros del sistema y las llamadas de servicio al cliente. En la práctica, la técnica detectó problemas que de otro modo no se habrían informado. También detectó problemas antes, alrededor de 20 minutos antes, en promedio, de lo que recibió una llamada de servicio al cliente.
Nos dice lo que le importa a las personas y lo que afecta cómo se sienten las personas acerca de nuestra red, dice Jennifer Yates, directora ejecutiva de AT&T labs que supervisa la investigación sobre nuevas formas de administrar la red de la empresa. La mayoría de las quejas en Twitter se refieren a llamadas interrumpidas, seguidas de velocidades de Internet lentas o falta de servicio. Los usuarios tienden a llamar solo con problemas más serios, dice Yates.
Estamos trabajando en cómo podemos poner en práctica esta investigación para que nuestros administradores de red puedan utilizarla junto con nuestras herramientas de monitoreo existentes, dice Yates. Los datos lo acompañarán desde una aplicación de iPhone, Marcar el lugar , que se anima a los clientes a utilizar para informar problemas, dice, que se utiliza para planificar actualizaciones de red como nuevas torres de telefonía móvil.
Yates agrega que, con el tiempo, los usuarios pueden darse cuenta de que AT&T está escuchando sus tweets y es más probable que compartan sus experiencias. Espero que estén contentos de que nos interesemos, dice.
Michelle DeHass de Attensity, una compañía que fabrica software para rastrear y responder a las quejas tuiteadas, dice que es inusual que una compañía mida el desempeño de sus propios sistemas usando Twitter. Pero también señala que AT&T puede necesitar mejores herramientas para manejar la ambigüedad del lenguaje utilizado en los tweets. Usar una lista de palabras clave no es suficiente, dice DeHass. Para encontrar todo, es necesario utilizar tecnología semántica capaz de realizar un análisis profundo y mirar familias de palabras y sinónimos, que tiene el software de Attensity, agrega.
Yates dice que AT&T tiene formas más inteligentes de análisis de texto en proceso. Ayudará a comprender el lenguaje corto en los tweets y también los relacionará con nuestras otras fuentes de datos, como los informes de servicio al cliente, dice.