Extracción de datos de la web y redes sociales

Web Scraping te permite recopilar automáticamente comentarios disponibles públicamente de sitios web como plataformas de reseñas, foros, páginas comunitarias, calificaciones de cursos o sitios de revisión de programas. La plataforma extrae continuamente nuevos comentarios, normaliza el contenido y lo enruta hacia tu Grupo de Retroalimentación seleccionado para su análisis.

Esta función te ayuda a capturar comentarios que existen fuera de tu organización, garantizando que nunca te pierdas ideas críticas de canales externos.

Qué recopila Web Scraping

Dependiendo de la estructura del sitio y la disponibilidad del contenido, el scraper puede recopilar:

• Reseñas de texto abierto

• Calificaciones con estrellas o numéricas

• Títulos de publicaciones y hilos de comentarios

• Metadatos del reseñador (nombre, información de perfil cuando es pública)

• Marcas de tiempo

• Nombres de cursos/programas/productos

• Etiquetas o categorías de la página de origen

Todos los datos recopilados se limpian, estandarizan y enriquecen antes de añadirse a tu Grupo de Retroalimentación.

Cómo funciona Web Scraping

Web Scraping requiere validación por parte del equipo de BoundaryAI para activarse mientras aún está en fase Beta.

1. Proporciona los detalles

Introduce el tema preciso o la consulta específica del cliente que quieres que el sistema raspee de fuentes en línea.

Ejemplos:

• “Quejas de clientes sobre fallos de inicio de sesión móvil del Banco ABC”

• “Comentarios sobre las nuevas comisiones de cuenta de ahorro del Banco ABC en redes sociales”

• “Discusiones de usuarios sobre los retrasos en la aprobación de tarjetas de crédito del Banco ABC”

• “Menciones de el portal de solicitud de hipoteca del Banco ABC problemas de rendimiento”

2. Selecciona un Grupo de Retroalimentación

Elige el Grupo de Retroalimentación donde deben almacenarse los datos raspados. Todos los comentarios raspados serán analizados junto con tus otros comentarios.

3. Establece la frecuencia de raspado

Elige con qué frecuencia la plataforma debe revisar la página en busca de nuevas reseñas:

• Diario

• Semanal

• Mensual

Las reseñas detectadas recientemente se añadirán automáticamente.

4. Procesamiento y enriquecimiento con IA

Una vez raspados, la plataforma automáticamente:

• Limpia y estructura el texto

• Aplica análisis de sentimiento

• Adjunta banderas y temas

• Identifica temas y problemas

• Agrega marcas de tiempo y metadatos de la fuente

Esto hace que las reseñas externas sean totalmente buscables y comparables con tus comentarios internos.

Mejores prácticas

• Revisa periódicamente los datos raspados para asegurar su exactitud.

• Combina los datos raspados de la web con los comentarios internos para obtener ideas más ricas.

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