CASE STUDY — AUTOMOTIVE
Plataforma de Análisis de Redes Sociales
Comprende el sentimiento de los clientes del sector automotriz a gran escala.
Sector:
Automoción
Enfoque:
Análisis de Sentimiento e IA
DESAFÍO EMPRESARIAL
Miles de vídeos, sin una voz clara del cliente
Los comentarios de los usuarios sobre reseñas de automóviles están dispersos en miles de vídeos de YouTube. La falta de un análisis centralizado, el alto volumen de comentarios y la necesidad de información cualitativa (más allá de las visualizaciones o los «me gusta») dificultaban comprender el sentimiento real de los usuarios, detectar problemas recurrentes o identificar las preferencias del mercado.
SOLUCIÓN IMPLEMENTADA
Convertir comentarios en bruto en información estructurada y procesable
Se desarrolló una aplicación segura y escalable para analizar reseñas de YouTube mediante análisis de sentimiento impulsado por IA y extracción de temas. La solución recupera, procesa y clasifica automáticamente las opiniones de los usuarios (por ejemplo, sobre el consumo de combustible, el diseño o el confort), convirtiendo los comentarios en bruto en información procesable.
TECNOLOGÍA
Un pipeline impulsado por IA construido sobre Azure
PLATAFORMA DE DATOS
Azure Functions & Azure OpenAI
Se utiliza para procesar comentarios con PLN para el análisis de sentimiento, la detección de temas y la minería de opiniones.
ENTREGA DE DATOS
Next.js & Azure Container Apps
Una aplicación web desarrollada para recopilar y gestionar listas de vídeos de YouTube y sus metadatos asociados.
INTEGRACIÓN
Azure Maps API
Gestión de colas con Azure Storage y inicio de sesión seguro a través de Microsoft Entra ID para garantizar un uso autenticado y cargas de trabajo escalables.
RESULTADOS Y ROI
Lo que reveló la plataforma una vez en funcionamiento
Información
Reveló patrones en los comentarios de los usuarios en miles de vídeos, ayudando a los fabricantes a comprender la percepción de los usuarios por modelo o marca.
Decisión
Permitió a los equipos de marketing y producto basar sus decisiones en la voz real del cliente, mejorando la segmentación y el posicionamiento de producto.
Escalabilidad
El pipeline de procesamiento automatizado admite cualquier número de nuevas listas de vídeos, permitiendo su reutilización en distintos modelos, idiomas y regiones.
