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jueves, 11 de septiembre de 2014

Los patrones de emails muestran un choque de civilizaciones

Los patrones mundiales de correo electrónico revelan un "Choque de Civilizaciones" 
El patrón global de la comunicación por correo electrónico refleja las fallas culturales pensadas para determinar futuros conflictos, dicen los científicos sociales computacionales. 




La mayoría de los politólogos consideran la Guerra Fría como un conflicto entre los países capitalistas en el oeste y el bloque comunista en el Este. Como tal, era esencialmente un conflicto de ideología.

Al final de la Guerra Fría, surgió la pregunta de que impulsaría la próxima ola de conflictos.

En 1992, el científico político basado en Harvard Samuel Hartington sugirió que los conflictos futuros serían impulsados ​​en gran medida por las diferencias culturales. Luego pasó a trazar un nuevo orden mundial en el que los pueblos del mundo se dividen en nueve civilizaciones culturalmente distintos.

Estos incluyen: la civilización occidental; La civilización latinoamericana; el mundo ortodoxo de los antiguos países de la Unión Soviética; la civilización Sinic incluyendo China, las dos Coreas y Vietnam; el mundo musulmán de la mayor de Oriente Medio; África subsahariana y así sucesivamente.

Su argumento era que los conflictos futuros se basan en las líneas de falla en los bordes de estas civilizaciones. Publicó este punto de vista en un famoso artículo titulado "El choque de civilizaciones?" en la revista politcal Foreign Affairs.

Ciertos eventos ya se han utilizado para apoyar la tesis-la de Huntington guerra contra el terrorismo, por ejemplo.

Pero una pregunta interesante es si existe evidencia en la escala social de un "choque de civilizaciones".

Hoy en día, tenemos una respuesta de clases gracias a la labor de Bogdan State en la Universidad de Stanford en California y algunos amigos. Estos chicos han analizado una base de datos global de mensajes de correo electrónico, y su ubicación, enviada por más de 10 millones de personas en el espacio de un año. State y sus colegas dicen que el patrón de conexiones entre estas personas, refleja claramente las civilizaciones trazadas por Huntington. En otras palabras, la forma en que envía mensajes de correo electrónico es un reflejo de la malla de las civilizaciones que es un motor importante de conflicto en el futuro.

Esto era de ninguna manera un estudio fácil de realizar. Los mensajes fueron recogidos por la compañía de Internet Yahoo! Usuarios -todas habían acordado sus datos sean utilizados con fines de investigación. Los datos incluidos en el perfil de cada usuario dando su ubicación sí entró y la geo-localización de la dirección IP (sólo los usuarios con emparejan lugares auto-reporte e IP fueron utilizados).

Luego, los investigadores contaron los casos en los que los usuarios intercambian mensajes entre sí, teniendo en cuenta que esto es evidencia de un vínculo entre los países donde se ubican estos usuarios. Esto les dio un simple recuento del número de vínculos entre pares de países de todo el mundo.

Pero eso fue sólo el comienzo. El trabajo duro fue en la limpieza de los datos, ya que este simple recuento de los vínculos está enormemente distorsionada por la cobertura irregular de datos causado por factores como la diferente participación de mercado que goza de Yahoo! en diversas partes del mundo. Así State y colegas emprendieron un "cambio de escala" global de los datos para tener en cuenta estos efectos.

El resultado es la red que aparece más arriba, que es un código de color de acuerdo a las civilizaciones identificadas por Huntington. State y colegas dicen que las agrupaciones se pueden ver claramente por inspección visual. De hecho, procesaron a los datos mediante una serie de algoritmos de detección de la comunidad que todos encontramos el mismo tipo de agrupación.

"Este resultado proporciona evidencia hacia una división del mundo en bloques de civilización siguiendo la teoría de Huntington", dicen Estado y amigos.

Pero hay otros patrones también. "Los hallazgos (como era de esperar) apoyan la idea de que la geografía, transporte y decisiones administrativas son todos determinante importante de comunicación entre los países: distancia disminuye la densidad, al igual que las visas, mientras que los vuelos directos aumentan", dicen los investigadores.

Y hay resultados sorprendentes también. Por ejemplo, una frontera común entre los dos países en realidad reduce la densidad de la comunicación entre ellos, tal vez debido a las crecientes tensiones. "Estos hallazgos curiosos hacen plantear la cuestión de los posibles problemas con la integración europea, así como del mayor potencial de conflicto entre los países que comparten fronteras, lo que puede conducir a una menor comunicación", dicen Estado y amigos.

Hay una o dos advertencias con este tipo de investigación, la principal es que el proceso de cambio de escala de los datos puede introducir artefactos que luego influyen en los efectos observados. Sin embargo, nuevas investigaciones con otros conjuntos de datos debería ayudar a limar estos problemas.

Por supuesto, si nuestro planeta se divide por la civilización en la forma en Huntington sugiere, no es de extrañar que esto se refleja en el patrón de la comunicación global.

Una pregunta más interesante es si este tipo de ciencias sociales computacional puede medir el pulso constantemente las tensiones globales y si tiene algún poder predictivo sobre en la detección, donde es probable que surjan los próximos conflictos.

Eso es más allá del estado actual de la técnica pero es claramente un área vale la pena ver.

MIT Technology Review

miércoles, 5 de marzo de 2014

Emails que dan señales de la satisfacción del cliente global

La lectura de señales de clientes globales
Investigación - MIT Sloan Review
Peter A. Gloor y Gianni Giacomelli

Al adoptar un enfoque de muchos datos (big data) para colaboraciones que analizan con grandes clientes, las empresas globales altamente distribuidas pueden obtener información valiosa y oportuna en la satisfacción del cliente.



Los autores analizaron los patrones de comunicación de correo electrónico entre los empleados y clientes de un proveedor de servicios globales.

Controlar la salud de los lazos con los clientes es una actividad importante para cualquier compañía con la esperanza de promover la estabilidad y el crecimiento. Saber cómo los clientes se sienten acerca de sus productos y servicios es especialmente vital para las organizaciones que se especializan en servicios" empresa extendida ", tales como las operaciones de back office, apoyo a la decisión, y la ingeniería, la tecnología y el apoyo activo de las operaciones de gran tamaño. En los últimos 20 años, la popularidad de este tipo de los llamados "centros de servicios compartidos", los compartidos, ya sea interna o externamente a través de la externalización, ha crecido de manera exponencial. Centros de servicios compartidos ahora emplean a cientos de miles de personas en todo el mundo y constituyen la columna vertebral en todas partes a través de las más grandes y complejas empresas. Aunque este modelo de organización ha creado importantes beneficios económicos y es una piedra angular de la escalabilidad de la organización y la rentabilidad, también presenta desafíos de gobernabilidad importantes : La gran escala, la naturaleza global de la prestación de servicios y el complejo, las organizaciones clientes a menudo reparte estas empresas sirven a hacer más difícil detectar la insatisfacción del cliente.

Muchas compañías monitorean la satisfacción del cliente a través de encuestas de satisfacción del cliente como el Net Promoter Score iniciado por el consultor de gestión Bain & Co. Una puntuación NPS se obtiene por (1) pedir a los clientes para responder a una sola pregunta ("¿Qué probabilidad hay de que usted recomiende nuestro compañía a un amigo o compañero de trabajo") en una escala de 0 a 10 (donde es 10 "muy probable" y 0 es "nada probable"), y (2) se resta el porcentaje de"detractores" (puntuaciones 0 - 6) a partir del porcentaje de "promotores" (puntuaciones 9-10) [1] sin embargo, estos métodos no son necesariamente oportunos (porque están basados ​​en una encuesta) y, a menudo no permiten a las empresas profundizar en detalle (debido al tamaño de la muestra). Por lo tanto, no son suficientes para la medición continua de la satisfacción del cliente o para informar las acciones correctivas oportunas y focalizadas.

Como resultado, hay dos retos específicos para el análisis del comportamiento en las organizaciones mundiales, como los centros de servicios compartidos. La naturaleza impersonal, a distancia de muchos de los intercambios y el alto volumen de interacciones hacen que sea extremadamente difícil para la alta dirección para documentar y analizar los medios tradicionales.

Interacciones impersonales


La forma en que las personas interactúan entre sí y lo que dicen entre sí ofrecen una ventana importante en la forma en que sienten el uno por el otro. Sin embargo, el contenido de lo que se dice a menudo es menos importante que cómo se dice y el lenguaje corporal que acompaña. Aunque las reuniones cara a cara entre los proveedores y los clientes pueden ofrecer la forma más clara y más completa para los administradores para obtener "señales honestas" [2] para medir la satisfacción del cliente, la información específica para las personas generalmente no está disponible en grandes volúmenes, colaboraciones globalizados. Tampoco es esta limitación fundamental probable que cambie, dado el crecimiento de la prestación del servicio global.

Volumen de Interacciones


Las grandes organizaciones globales tienden a operar a través de amplias redes que involucran interacciones remotas que son en su mayoría de teléfono y correo electrónico basado en. Sin embargo, estas interacciones contienen información importante acerca de cómo los miembros del equipo y llevarse bien con los demás, la satisfacción del empleado y la satisfacción del cliente. Para hacerse una idea de este tipo de interacciones, hemos desarrollado un método de evaluación para analizar los patrones de comunicación de correo electrónico entre clientes y proveedores de los entornos distribuidos geográficamente, donde las reuniones cara a cara son impracticables o imposibles. Nuestro enfoque conecta los resultados obtenidos de la medición de señales honestas en cara a cara interacciones [3] a los datos extraídos de correos electrónicos entre los clientes y los proveedores. (Para proteger la privacidad de los individuos, en nuestro análisis de correo electrónico se analizan sólo [1] la estructura de red social, ya que está representado por los patrones de comunicación de correo electrónico y [2] los sentimientos expresados ​​en las líneas de asunto de los correos electrónicos enviados - no el contenido de las principales texto de los mensajes de correo electrónico.)

En este artículo se describe cómo analizamos emails para entender lo que los clientes piensan acerca de sus proveedores de servicios. Para llevar a cabo la investigación, se analizaron las interacciones de correo electrónico de 32 organizaciones de prestación de servicios, todos son parte de Genpact, un proveedor de servicios globales. Las organizaciones de prestación estaban prestando servicios de contratación, contabilidad y recursos humanos a diferentes clientes. Después de notificar a las diferentes partes implicadas y la obtención de permisos, se recuperaron las comunicaciones por correo electrónico entre los administradores de cuentas del proveedor de servicios y sus clientes y construimos la red social desde el archivo de correo electrónico. La red consiste en todas las direcciones de correo electrónico de los empleados de la organización y los clientes con los que trabajaban, con enlaces entre dos personas si habían intercambiado al menos un mensaje de correo electrónico. La red consta de más de 200.000 personas, que abarca 1,3 millones de mensajes de correo electrónico. En total, se recogieron los datos de decenas de grupos y miles de personas. (Consulte "Acerca de la Investigación".)

Acerca de la Investigación

Nuestro trabajo aprovecha los 10 años de investigación en el Centro MIT para la Inteligencia Colectiva comparar archivos de interacción de organización tales como el correo electrónico con las variables de resultado. (Para obtener más información acerca de la investigación anterior, consulte www.ickn.org.) En el proyecto que se describe en este artículo, se analizaron 32 grandes cuentas de clientes de Genpact, un proveedor global de servicios con más de 60.000 empleados que trabajan en 24 países, en el antiguo parte de general Electric. Estos grupos independientes de trabajadores participan directamente en la prestación de servicios a clientes globales. A medida que la primera parte del estudio, se recogieron los buzones de correo electrónico entre dos y tres ejecutivos de cuenta por cliente. Por último, comparamos la estructura de la red de comunicaciones contenidas en estas casillas de correo electrónico con Net Promoter Score del cliente.

Genpact había utilizado el Net Promoter Score durante varios años como su principal indicador para medir la satisfacción del cliente y se basó en él como una medida clave en la conformación de su relación con los clientes mundiales en los asuntos relacionados con los incentivos y para dirigir las intervenciones de optimización de Lean / Six - Sigma, que fueron capaces de correlacionar los hallazgos con las métricas de fuentes de energía nuclear de Genpact. Cálculo de las propiedades estructurales tales como la densidad de las redes de correo electrónico y con éxito su correlación con indicadores externos proporciona una indicación útil de la eficacia de las colaboraciones y proporciona sugerencias para mejorar el desempeño organizacional. El proceso consta de cuatro pasos básicos: (1) los datos de correo electrónico de filtrado para identificar a las personas más relevantes, (2) la carga de datos de redes sociales en un conjunto de datos, (3) la realización de un análisis de redes sociales para determinar las relaciones, y (4) generar Los resultados basados ​​en la red que indica el rendimiento.

Nuestro análisis identificó cinco indicadores estructurales que se relacionan con las redes sociales y estadísticamente predijo la satisfacción de los clientes de la organización sobre la base de correos electrónicos intercambiados entre los clientes y los empleados de la organización: (1) la centralidad del liderazgo de equipos, (2) la coherencia liderazgo de equipos, (3) el patrón de la contribución, (4) el tiempo de respuesta, y (5) el contenido emocional del lenguaje utilizado en los correos electrónicos. Debido a que los contextos y las indicaciones serán diferentes en diferentes organizaciones, las variables específicas pueden tener que ser recalibrado. En este caso, cada una de las métricas fue ideado para capturar un aspecto diferente de la relación entre el proveedor de servicios y el cliente. (Ver "Las métricas de redes sociales para la satisfacción del cliente.") La métrica para la satisfacción del cliente utilizado fue NPS, ya que era la Genpact métrica utilizada para ese fin, en otras situaciones, puede ser apropiado utilizar otra métrica. Por ejemplo, en un proyecto anterior, se utilizó una encuesta de satisfacción que hemos desarrollado, 4 y en otros proyectos por correo electrónico estructura de red social se comparó con utilization5 consultor o revenue.6 facturable

PARÁMETROS DE LA RED SOCIAL DE LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE


Ver Anexo

Métricas de Red Social para la satisfacción del cliente


Esta tabla resume el rendimiento de la red social de la organización que estudiamos. En este contexto, "los líderes" se refiere a ejecutivos de cuentas designados y otros líderes de equipo que podrían ser identificados a través de análisis de redes sociales.

1. Centralidad de Líderes


Esta métrica mide el grado en que hay personas que mantienen un alto grado de influencia social en sus equipos durante períodos de tiempo prolongados. En nuestro análisis de registros de correo electrónico, se estudiaron las conexiones entre las personas, una conexión entre un par de nodos indica que dos personas han intercambiado al menos un correo electrónico. Cuanto más corta sea la línea de conexión, los mensajes de correo electrónico más las dos personas intercambian. Cuando la dirección de la red social es altamente centralizada, los líderes son claramente reconocibles. En la práctica, estos líderes tienden a dominar la red de interacción social. Están menos organizadas las redes sociales sin tales líderes. (Ver " La influencia de los líderes. ")

LA INFLUENCIA DE LOS LÍDERES

Cuando se centraliza la dirección de la red social, los líderes tienden a dominar la red de interacción social. En el contexto de que el proveedor de servicios compartidos que estudiamos, encontramos que la dirección centralizada correlacionada con la satisfacción del cliente. Los jefes de equipo centroamericanos tienden a ser tanto los ejecutivos senior de cuentas o líderes funcionales autoproclamados.


Ver Anexo


En el contexto de los proveedores de servicios compartidos, encontramos que la dirección centralizada correlacionada con la satisfacción del cliente. Líderes centroamericanos tienden a ser tanto los ejecutivos senior de cuentas o líderes funcionales autoproclamados. Esto se corresponde con la opinión de que, jefes de equipo consistentes fuertes aumentarán la calidad del trabajo producido por el equipo. Los líderes son los principales "puntos de contacto " para los clientes, lo que proporciona una manera confiable para los clientes para acceder a los diferentes equipos, departamentos y unidades funcionales dentro de la empresa de servicios. Tener líderes centrales garantiza que las solicitudes de cliente se enrutan rápidamente y claramente al proveedor, y que las respuestas y las acciones correctivas se comunican de vuelta y aplicarse de forma inequívoca y en escala. Debido a que los líderes son íntimamente conscientes de los indicadores clave de rendimiento de la organización (y, a menudo contractuales), son también la clave para asegurar que la producción se ajusta a las prestaciones deseadas. Ejecutivos Finalmente, los dirigentes centrales son típicamente experimentados que entienden la necesidad de la adherencia a los procedimientos operativos estándar y son capaces de navegar por la red para asegurar que el trabajo se gestiona de una manera consistente y predecible. Estos elementos son los conductores bien entendidos de la satisfacción de las colaboraciones de las organizaciones mundiales de tareas impulsadas.

2. La consistencia de Liderazgo


Esta medida refleja los cambios en la dirección de la red social a través del tiempo. En la organización que estudiamos, el liderazgo constante que no ha cambiado mucho parecía contribuir a la satisfacción del cliente. Este hallazgo contrasta con investigaciones anteriores sobre la creatividad entre programmers7 de código abierto y los empleados de marketing de una bank8 alemán ; que la investigación reveló que, en esos contextos, un alto grado de liderazgo rotativo correlacionada con el éxito. Para la gestión de cuenta en grandes proveedores de servicios, lo contrario era deseable. Para el trabajo que es relativamente habitual (en comparación con el trabajo creativo), un comportamiento coherente y disciplinada, entrega predecibles pueden ser más importantes para los clientes de diferentes puntos de vista y contribuciones, lo que se ha verificado en otros entornos en los que la conducta consistente se valora sobre la creatividad, como con las enfermeras en un hospital. En general, un comportamiento coherente, replicable de líderes juega un papel crucial para crear trust.9 organizacional Por las mismas razones expuestas en el apartado anterior en cuanto a la centralidad de los líderes, algunos clientes pueden valorar el trabajo con equipos que tienen a líderes coherentes y fiables y " sin sorpresas ".

3. Modelo de Contribución


Esta medida refleja el grado en que los individuos de la red envían más correos electrónicos que reciben, o reciben más correos electrónicos que envían. Un individuo que sólo envía mensajes de correo electrónico tendría un índice de contribución de 1 ; un individuo que sólo recibe correos electrónicos tendrían un índice de contribución de -1,10 El índice de contribución refleja lo mucho que el patrón de la contribución varía en toda la red social ya través de diferentes categorías de personas. Por ejemplo, las personas que actúan como facilitadores de o comunicadores envían más correos electrónicos que reciben, mientras que las personas que sirven como expertos en la materia reciben más correos electrónicos que envían. Los altos directivos tienden a ser equilibrados en el número de correos electrónicos que se envían y reciben, mientras que las personas que actúan como cuellos de botella por lo general reciben muchos correos electrónicos, pero mandan pocos y responden con poca frecuencia. (Ver " Patrones de Comunicación Vary. ")

PATRONES DE COMUNICACIÓN VARÍAN

La métrica de índice de contribución captura el grado en que los individuos en una red social envían más correos electrónicos que reciben, o recibir más correos electrónicos que envían. Un individuo que sólo envía mensajes de correo electrónico tendría un índice de contribución de 1; un individuo que sólo recibe correos electrónicos tendría un índice de contribución de -1. Por lo general, los comunicadores y los conectores envían más correos electrónicos que reciben , mientras que los expertos en la materia reciben más correos electrónicos que envían.



Ver Anexo


Una variación significativa en los índices de cotización entre las diferentes personas de la organización se puede correlacionar con la alta satisfacción del cliente. Esto se corresponde con las preferencias de los clientes en relación con intuitivos comunicaciones por correo electrónico. En las redes sociales con una alta variación en las contribuciones, algunas personas tienden a dominar la discusión, con un subconjunto de personas que envían correos electrónicos mucho más de lo que reciben, mientras que otro subgrupo recibirá muchos más correos electrónicos que envían. Si los clientes son las personas que reciben mucho más de lo que envían mensajes de correo electrónico, la red satisfará sus preferencias para recibir menos correos electrónicos y recibir estos mensajes de correo electrónico desde un par de contactos designados (en lugar de de muchas fuentes dentro de la organización del proveedor). En las grandes organizaciones globales, orientados a las tareas, los roles siguen procedimientos normalizados de trabajo formales, y por lo tanto el patrón de la contribución de muchos jugadores está bien definido y es improbable que cambie en situaciones normales. Cuando ocurren estas fluctuaciones, que puede muy bien indicar alteraciones repentinas de los modelos de trabajo estándar - de ahí que indica un problema potencial. El descubrimiento también indica que los proveedores de servicios deben ser conscientes de los cuales se comunican con el interior de la organización del cliente y deben ser disciplinados por el encaminamiento de sus comunicaciones a través de los canales apropiados.

4. Tiempo de Respuesta


Esta métrica mide el tiempo medio que se necesita para que los individuos responden a los mensajes de correo electrónico entrantes. El trabajo previo estudio de satisfacción de los empleados en dos empresas de consultoría y medianas empresas en Europa encontró que baja el tiempo medio de respuesta a los correos electrónicos se correlaciona con happiness11 empleado y de alta calidad trabajo.12 Se encontró un patrón similar con los clientes, en los bajos tiempos medios de respuesta de los clientes o el servicio los empleados del proveedor se correlacionan positivamente con la satisfacción del cliente. Observaciones previas han señalado que las personas tienden a responder más rápidamente a los correos electrónicos de gente que les gusta. Por lo tanto, un tiempo de respuesta promedio bajo para los clientes que respondieron a su equipo de servicio puede indicar que el cliente esté contento con su equipo. Un equipo con un tiempo medio de respuesta inferior también es capaz de comunicarse más rápido y responder a un cliente más rápido. La investigación anterior también ha encontrado que a menudo es más productivo para enviar un gran número de correos electrónicos cortos rápidamente que componer con cuidado emails.13 largas y complicadas envío de correos electrónicos cortos más rápidamente normalmente acelera el tiempo de respuesta.

Hemos encontrado que simplemente alertar a la gente a esta expectativa puede desencadenar cambios dramáticos en la velocidad de respuesta. Por otro lado, si el tiempo de respuesta de los encuestados previamente rápidos comienza a retrasarse, algo puede estar mal y justificar una mayor investigación. En global, las grandes organizaciones de servicios orientados a la tarea, la velocidad de respuesta también podrían indicar que la respuesta es parte de una serie bien documentada de procedimientos, siempre que no requiere de múltiples iteraciones injustificadas. Tiempos de respuesta largos pueden indicar que una de las partes está luchando para encontrar una respuesta, lo que podría indicar lo que se llama una "excepción" o un defecto potencial. Estos son a menudo las circunstancias óptimas que las organizaciones tratan de minimizar, y su aparición puede quedar efectivamente correlacionados con la insatisfacción del cliente.


5. El contenido emocional del lenguaje


Se midió el contenido emocional de la lengua de los encabezados de correo electrónico ' utilizando una lista de palabras clave específicas para cada contexto de palabras positivas (como " grande" o " maravillosa ") y palabras negativas (como " mala" o " terrible ") generados usando la máquina - algoritmos de aprendizaje. Debido a la preocupación por la privacidad, no examinamos el cuerpo de los mensajes de correo electrónico - sólo las líneas de asunto.

Un bajo grado de emotividad en el idioma en los encabezados de asunto del correo electrónico se correlacionaron con la satisfacción del cliente. Cuanto menos emoción en los correos electrónicos (en otras palabras, las menos palabras emocionales utilizados), los clientes más satisfechos eran. La recomendación para los proveedores de servicios es sencilla : Abstenerse de utilizar superlativos y palabras excesivamente positivos o negativos, y se adhieren a los hechos cuando se involucran en la comunicación por correo electrónico directo con los clientes. Una vez más, en organizaciones globales a gran escala orientados a tareas, la naturaleza de la interacción es a menudo de hecho y estable; cambios en este patrón bien pueden señalar las cuestiones subyacentes que comienzan la quema en el idioma en los encabezados de correos electrónicos.

Poniendo la Metodología a Trabajar


En comparación con otros enfoques para la medición de la relación del cliente y el rendimiento del equipo, creemos que nuestro método tiene cinco ventajas: (1) la recopilación de datos es rápido y fácil, (2) que permite - en tiempo casi real y evaluaciones detalladas de rendimiento y el estado ; (3) puede ser perseguido sin acceder a los detalles de las comunicaciones privadas, (4) que tiene menos prejuicios culturales, y (5) que está basado en métricas duras en lugar de las percepciones.

Colección rápida y fácil de datos


La recolección de datos no requiere ejecutivos de los clientes para responder a los cuestionarios, y se basa en información que ya existe y está disponible. Esto es especialmente importante teniendo en cuenta los retos de la recogida de datos de la encuesta. Cuando los clientes son reacios a completar las encuestas, las tasas de retorno sufren, lo que puede dar lugar a sesgos de selección, ya que más positivamente inclinado clientes podrían ser más propensos a responder a la encuesta. Nuestro enfoque evita este problema, ya que no requiere acción adicional por parte de los clientes.

Evaluaciones casi en tiempo real y granulares


El método permite evaluar rápidamente el rendimiento y la satisfacción del cliente. Sin eso, la gestión de sólo obtener información " después del hecho " - por ejemplo, cuando un cliente se niega a renovar el contrato. La velocidad de cualquier método está limitada por la recopilación de datos requerida : Ninguna evaluación se puede hacer hasta que se recogen los datos requeridos. Métodos como NPS requieren distribuir encuestas a los clientes y la recogida de los resultados.

El uso de comunicaciones por correo electrónico como fuente de datos elimina la demora. El correo electrónico puede ser recogida de forma continua y se analiza en tiempo real, lo que permite la gestión para obtener información actualizada sobre el estado de las relaciones con los clientes. Además, el análisis de redes sociales permite a la administración identificar grupos específicos o individuos que pueden experimentar problemas - o que puedan conocer de asuntos que no han surgido todavía. En organizaciones muy grandes, esta capacidad es fundamental, ya que permite el análisis y la resolución de problemas que pueden ser corregidos si se abordan con prontitud.

Protege Privada Email contenido


Los métodos de evaluación que requieren un amplio análisis del contenido de las comunicaciones pueden ser problemáticas. Por ejemplo, los empleados pueden estar preocupados de que sus empleadores están espiando en sus correos electrónicos. Con el método que aquí se presenta, la línea de asunto de la comunicación es suficiente para analizar el sentimiento ; ver el contenido de los mensajes es innecesario. Y si no conseguimos la línea de asunto, hemos encontrado que el examen de la estructura de la red (por ejemplo, la consistencia de liderazgo, tiempo de respuesta, etc) proporciona un sistema de alerta temprana de problemas en la salud de una relación con el cliente.

Limitar el sesgo de sujeto


El método descrito aquí es menos sesgada que los métodos tradicionales. En los métodos de evaluación que se basan en encuestas a los clientes, la recopilación de datos requiere un comportamiento consciente y tenaz por separado por parte de los individuos, sino que debe tomar el tiempo para llenar y devolver sus encuestas. Como resultado, los individuos pueden introducir un sesgo. Por ejemplo, en la cultura japonesa, dando respuestas negativas se considera grosero. Por lo tanto, los resultados de las encuestas llenadas por los clientes japoneses pueden estar sesgados hacia una respuesta más positiva.

Nuestro método se basa en datos reales de los correos electrónicos, sin intervención adicional es necesaria de las personas, lo que limita la posibilidad de que los sujetos de introducir sesgo cultural. (A pesar de que el uso de correo electrónico aún puede diferir entre las distintas empresas y regiones, volver a calibrar el sistema puede aliviar sesgo.) Es cierto que siempre habrá sesgo cultural a nivel individual y local, pero nuestro enfoque para el análisis de la estructura de correo electrónico ha mostrado una considerable solidez a través diferentes países y empresas.

En base a métricas sólidas


En contraste con las medidas producidos por métodos tradicionales derivados de dirigidos, preguntas estructuradas, las medidas concretas que desarrollamos se basan en los datos duros de registros de comunicación y estadísticas de análisis de redes sociales.

Aunque nos hemos centrado en las relaciones entre los proveedores o prestadores de servicios y sus clientes, los métodos de evaluación similares se pueden aplicar en una amplia variedad de contextos, incluidos los consultores de alta tecnología que trabajan con grandes clientes, 14 equipos de investigación en desarrollo de nuevas soluciones de alta tecnología o aplicaciones médicas, empleados bancarios y 15 que sirve customers.16 mientras los archivos de comunicación de los miembros del personal y otros participantes de la cadena de suministro están fácilmente disponibles, el enfoque es muy adecuado para medir y mejorar la eficacia de los trabajadores del conocimiento.

Sin embargo, dado que el método se basa correo electrónico - específicamente, es poco adecuada a los contextos en los que no es ampliamente empleada de correo electrónico, tales como tiendas al por menor, los suelos del hospital con enfermeras el cuidado de los pacientes o los restaurantes donde los cocineros y los camareros se comunican directamente. En el futuro, sin embargo, podría ser posible adaptar el enfoque para rastrear las comunicaciones a través de otros medios electrónicos, tales como los servicios de mensajería instantánea y telefonía de voz sobre IP. Por supuesto, las variables específicas tendrían que ser recalibrado para los entornos específicos. Por ejemplo, con los equipos de investigación médica creativas, encontramos que el liderazgo rotativo, no firme liderazgo, era un indicador de altos performance.17 general, sin embargo, creemos que el enfoque tiene el potencial de revolucionar la ciencia de la administración al proporcionar una forma automatizada para evaluar un las comunicaciones y de la organización lo comparan con el desempeño de la organización.



REFERENCIAS (21)


  1. F.F. Reichheld, “The One Number You Need to Grow,” Harvard Business Review 81, no. 12 (December 2003): 46-54.
  2. A.S. Pentland, “Honest Signals: How They Shape Our World” (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2008).
  3. P.A. Gloor, K. Fischbach, H. Fuehres, C. Lassenius, T. Niinimaki, D.O. Olguin, A. Pentland, A. Piri and J. Putzke, “Towards ‘Honest Signals’ of Creativity — Identifying Personality Characteristics Through Microscopic Social Network Analysis,” Proceedings of COINs 2010, Collaborative Innovation Networks Conference, Savannah, Georgia, October 7-9, 2010, in Elsevier Procedia - Social and Behavioral Sciences 26 (2011): 166-179.
  4. F. Merten and P. Gloor, “Too Much E-Mail Decreases Job Satisfaction,” Proceedings of COINs 2009, Collaborative Innovation Networks Conference, Savannah, Georgia, October 8-11, 2009, in Elsevier Procedia - Social and Behavioral Sciences 2, no. 4 (2010): 6457-6465.
  5. S.L. Hybbeneth, D. Brunnberg and P. Gloor, “Increasing Knowledge Worker Efficiency Through a ‘Virtual Mirror’ of the Social Network“ (paper presented at the Fourth International Conference on Collaborative Innovation Networks COINs13, Santiago, Chile, August 11-13, 2013).
  6. S. Aral and M.W. Van Alstyne, “Network Structure & Information Advantage,” Proceedings of the Academy of Management Conference, Philadelphia, (2007).
  7. Y.H. Kidane and P. Gloor, “Correlating Temporal Communication Patterns of the Eclipse Open Source Community with Performance and Creativity,” Computational & Mathematical Organization Theory 13, no. 1 (March 2007): 17-27.
  8. P. Gloor, D. Oster, J. Putzke, K. Fischbach, D. Schoder, K. Ara, T. Kim, R. Laubacher, A. Mohan, D. Olguin Olguin, A. Pentland and B. Waber, “Studying Microscopic Peer-to-Peer Communication Patterns,” Proceedings of the AMCIS Americas Conference on Information Systems, Keystone, Colorado, August 9-12, 2007.
  9. E.M. Whitener, S.E. Brodt, M.A. Korsgaard and J.M. Werner. “Managers as Initiators of Trust: An Exchange Relationship Framework for Understanding Managerial Trustworthy Behavior,” Academy of Management Review 23, no. 3 (July 1998 ): 513-530.
  10. P.A. Gloor, R. Laubacher, S.B.C. Dynes and Y. Zhao, “Visualization of Communication Patterns in Collaborative Innovation Networks: Analysis of Some W3C Working Groups” (paper presented at ACM CIKM International Conference on Information and Knowledge Management, New Orleans, Louisiana, November 3-8, 2003).
  11. Merten and Gloor, “Too Much E-Mail Decreases Job Satisfaction.”
  12. Aral and Van Alstyne, “Network Structure & Information Advantage.”
  13. Ibid.
  14. Hybbeneth et al. “Increasing Knowledge Worker Efficiency.”
  15. X. Zhang, P.A. Gloor and F. Grippa, “Measuring Creative Performance of Teams Through Dynamic Semantic Social Network Analysis,” International Journal of Organisational Design and Engineering 3, no. 2 (2013): 165-184.
  16. Gloor et al., “Studying Microscopic Peer-to-Peer Communication Patterns.”
  17. Zhang et al., “Measuring Creative Performance of Teams.”

i. D. Brunnberg, P.A. Gloor and G. Giacomelli, “Predicting Client Satisfaction Through (E-Mail) Network Analysis: The Communication Score Card” (paper presented at the Fourth International Conference on Collaborative Innovation Networks COINs13, Santiago, Chile, August 11-13, 2013).

ii. Merten and Gloor, “Too Much E-Mail Decreases Job Satisfaction.”

iii. Hybbeneth et al., “Increasing Knowledge Worker Efficiency.”

iv. Aral and Van Alstyne, “Network Structure & Information Advantage.”

domingo, 29 de septiembre de 2013

Visualizando las comunicaciones de email usando Node XL

Visualizing Email Communications using NodeXL

Email has become an integral part of communication in both the business and personal spheres. Given its centrality, it is surprising how few tools are generally available for analyzing it outside specialist areas such as Early Case Assessment tools within the litigation area:Xobni being a notable exception at the individual level. However, the rise of social network analysis, and the tools that support it, may change that. Graph theory is remarkably neutral as to whether it is applied to Facebook Friend networks or email communications within a Sales and Marketing division. 

In a previous post, we reported on using Gephi – an open source tool for graphing social networks – to visualize email communications. In this post, we look at using NodeXL for the same purpose. We used the same email data set before – the ‘Godfather Sample’ – in which an original email data set was processed to extract the metadata (e.g. sender, recipient, date sent, subject) and subsequently anonymized using fictional names. 

NodeXL is a free and open source template for Microsoft Excel 2007 that provides a range of basic network analysis and visualization features intended for use on modest-sized networks of several thousand nodes/vertices. It is targeted at non-programmers and builds upon the familiar concepts and features within Excel. Information about the network, e.g. node data and edge lists, is all contained within worksheets. 


Data can be simply loaded by cutting and pasting an edge list from another Excel worksheet but there are also a wide range of other options including the ability to import network data from Twitter (Search and User networks), YouTube and Flickr and from files in GraphML, Pajek and UCINET Full Matrix DL file formats. There is also an option to import directly from an Email PST file which we will discuss a following post. In addition to the basics of an edge list, attribute information can be associated with each edge and node. In our “Godfather” email sample, we added a weighting for communication strength (i.e. the number of emails between the two individuals) to each edge and the affiliation with the Corleone family to each node.

Once an edge list has been added, the vertices/node list is automatically created and a variety of graphical representations can be produced depending on the layout option selected, (Fruchterman Riengold is the default but Harel-Koren Fast Multiscale as well as Grid, Polar, Sugiyama and Sine Wave options are also available), and by mapping data attributes to the visual properties of nodes and vertices. For example, in the graph shown below, nodes were color coded and sized with respect to the individual’s connections with the Corleone family: blue for Corleone family members, green for Corleone allies, orange for Corleone enemies and Pink for individuals with no known associations with the family.



The width of the edges/links was then set to vary in relation to the degree of communication between the two nodes i.e. the number of emails sent between the two individuals concerned.


Labels can be added to both nodes and links showing either information about the node/link or its attributes, as required.






Different graph layout options are available which may be used to generate alternative perspectives and/or easier to view graphs.

Harel-Koren Layout


Circle Layout


Because even a small network can generate a complex, dense graph, NodeXL has a wide range of options for filtering and hiding parts of the graph, the better to elucidate others. The visibility of an edge/vertex for example, can be linked to a particular attribute e.g. degree of closeness. We found the dynamic filters particularly useful for rapidly focusing on areas of interest without altering the properties of the graph themselves. For example, in the following screenshot we are showing only those links where the number of emails between the parties is greater than 40. This allows us to focus on individuals who have been emailing each other more frequently than the average.


In addition to graphical display, NodeXL can be used to calculate key network metrics including: Degree (the number of links on a node and a reflection of the number of relationships an individual has with other members of the network) with In-Degree and Out-Degree options for directed graphs, Betweenness Centrality (the extent to which a node lies between other nodes in the network and a reflection of the number of people an individual is connecting to indirectly), Closeness Centrality (a measure of the degree to which a node is near all other nodes in a network and reflects the ability of an individual to access information through the "grapevine" of network members) and Eigenvector Centrality (a measure of the importance of an individual in the network). In an analysis of email communications, these can be used to identify the degree of connectedness between individuals and their relative importance in the communication flow. 

For example, in our Godfather sample, we have sized the nodes in the graph below by their Degree Centrality. While Vito Corleone is, as expected, shown to be highly connected, Ritchie Martin – an individual not thought to have business associations with the Corleone family, is shown to be more connected than supposed.

Node Sized by Degree Centrality


When we look at the same data from the perspective of betweenness, we see that Vito, Connie and Ritchie all have a high degree of indirect connections.

Nodes Sized by Betweenness Centrality


And the Eignevector Centrality measure confirms Vito Corleone's signficance in the network as well as Connie's, two "allies" - Hyman Roth and Salvatore Tessio and two individuals  Ritchie Martin.

Nodes Sized by Eigenvector Centrality


Last but not least, it is also possible to use NodeXL to visualize clusters of nodes to show or identify subgroups within a network. Clusters can be added manually or generated automatically. Manually creating clusters requires first assigning nodes to an attribute or group membership and then determining the color and shape of the nodes for each subgroup/cluster. In our GodFather example, we used “Family” affiliation to create clusters within the network but equally one could use organization/company, country, language, date etc.
"Family Affiliation" Clusters Coded by Node Color

Selected Cluster (Corleone Affiliates)

NodeXL will also generate clusters automatically using a clustering algorithm developed specifically for large scale social network analysis which works by aggregating closely interconnected groups of nodes. The results for the Godfather sample are shown below. We did not find the automated clustering helpful but this is probably a reflection of the relatively small size of the sample. 

In the next post, we will look at importing email data directly into NodeXL and compare approaches based on analyzing processed vs unprocessed email data. 

Larger Email Network Visualization

To download NodeXL, go to http://nodexl.codeplex.com//. We would also recommend working though the NodeXL tutorial which can be downloaded from:http://casci.umd.edu/images/4/46/NodeXL_tutorial_draft.pdf


A top level overview of social network analysis and the basic concepts behind graph metrics can be found on Wikipedia e.g.http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network andhttp://en.wikipedia.org/wiki/Betweenness_centrality#Eigenvector_centrality

Chroma Scope