AI Analytics
La columna vertebral de todo lo que hace Sift es la inteligencia que se añade sobre las conversaciones no estructuradas de tu ecosistema social y tu comunidad. Así es como Sift decide qué necesita acción, qué es información útil y qué se puede filtrar. AI Analytics es donde lees esa señal: los temas que la gente discute, las tendencias emergentes, los cambios de sentimiento y la eficacia de tu soporte.
De un vistazo
| Taxonomy: jerarquía de temas por IA con sentimiento, menciones, tasa de respuesta | ✅ |
| Taxonomy Trends: impulso de temas con un delta de 7 días | ✅ |
| Tag Insights: sentimiento a lo largo del tiempo y por tema en cada etiqueta | ✅ |
| Relevancy: relevancia, accionabilidad y Hours Saved | ✅ |
| Moderation: spam detectado, confianza, desglose por tipo de regla | ✅ |
| Profundiza desde cualquier tema, etiqueta o regla hasta los registros subyacentes | ✅ |
Qué estás viendo
AI Analytics es la primera pestaña de la sección Analíticas y la vista predeterminada al abrirla. Organiza el contenido de cada interacción en cinco paneles: Taxonomy, Taxonomy Trends, Tag Insights, Relevancy y Moderation. Cada uno responde una pregunta distinta del tipo "¿qué dice la gente y está cambiando?".
Taxonomy
Taxonomy te permite entender los temas que se discuten en tus canales sociales mediante una jerarquía de categorías generada por IA en la que puedes profundizar. Sift ofrece sentimiento, conteos de menciones y tasas de respuesta para cada tema, con un gráfico de tendencia que muestra cómo cambian los temas principales con el tiempo. Haz clic en un tema para ver las conversaciones y registros que le pertenecen.
Cómo leerlo: busca temas con un alto conteo de menciones acompañado de sentimiento negativo: esa combinación es donde el dolor del cliente es más fuerte. Un alto conteo de menciones con una baja tasa de respuesta señala un tema que tu equipo podría estar desatendiendo.
Taxonomy Trends
Taxonomy Trends sigue cómo cambian los temas con el tiempo en tus canales, ayudándote a detectar conversaciones emergentes, patrones estacionales y picos repentinos de interés. El gráfico de tendencia traza el volumen de los temas principales durante el periodo seleccionado, con cada tema como su propia línea para que compares el impulso de un vistazo. La tabla de temas incluye una columna de delta de 7 días que muestra si cada tema sube, baja o se mantiene estable frente a la semana anterior. Filtra por periodo de tiempo y fuente en la parte superior.
Cómo leerlo: un delta fuertemente ascendente en un tema que estaba tranquilo la semana pasada es la alerta temprana que quieres captar; un descenso constante a menudo significa que un problema se está resolviendo. Compara la pendiente de dos líneas en lugar de su altura absoluta para juzgar qué tema está ganando terreno.
Tag Insights
Tag Insights te permite analizar las etiquetas aplicadas en tus conversaciones y entender los patrones de sentimiento dentro de cada etiqueta. Tres tarjetas de métricas resumen tus datos: Total Tags, Total Tag Groups y Total Mentions en todas las etiquetas. La vista de gráfico muestra Sentiment Over Time y Sentiment by Topic, para que veas cómo cambia el sentimiento día a día y cómo varía entre etiquetas. Haz clic en cualquier etiqueta para profundizar en los registros asociados, o cambia a Table View en la parte superior derecha para ver registros individuales.
Cómo leerlo: usa Sentiment by Topic para encontrar las etiquetas que arrastran tu sentimiento general hacia abajo, y luego profundiza para leer los registros reales antes de sacar conclusiones.
Relevancy
Sift usa IA para evaluar cada mensaje según su relevancia para tu marca y si requiere acción. Estas evaluaciones hacen el triaje de las interacciones para tu equipo de soporte, normalmente filtrando los elementos no relevantes y no accionables antes de que lleguen a una cola. Cuatro tarjetas de métricas resumen el impacto: Total Items procesados, Irrelevant Items, Non-Actionable Items y Hours Saved al filtrar el ruido. La vista de gráfico muestra tendencias de Relevance y Actionability a lo largo del tiempo con indicadores de cambio porcentual, junto a gráficos de desglose que separan relevante frente a irrelevante y accionable frente a no accionable.
Cómo leerlo: Hours Saved cuantifica el ruido que Sift mantiene fuera del trabajo de tu equipo. Si la proporción de elementos irrelevantes o no accionables cambia de repente, vale la pena comprobar si una nueva fuente o campaña alteró la mezcla de lo que llega.
Moderation
Sift detecta y gestiona automáticamente el spam en tus canales mediante una combinación de detección por IA, coincidencia de patrones y reglas personalizadas. La pestaña Moderation sigue la eficacia con la que esas reglas protegen tu comunidad. Cuatro tarjetas de métricas resumen la actividad: Total Spam Caught, Caught Today, puntuación de Average Confidence y un Action Breakdown de cuántos elementos se suprimieron, se cerraron automáticamente o se etiquetaron para revisión. La vista de gráfico muestra Spam Volume Over Time, un Rule Type Breakdown (AI Spam, Stock Spam, Pattern Match, Regex), Top Spammers ordenados por conteo de detecciones y Top Channels donde el spam es más frecuente.
Cómo leerlo: una Average Confidence baja junto a un alto conteo de capturas puede significar que tus reglas son agresivas: revisa el Action Breakdown para confirmar que no se están cerrando automáticamente mensajes legítimos. Top Channels te dice dónde ajustar las reglas a continuación.