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Big Data Act. 10 nov 2020

¿Cómo se gana el Hackathon BBVA 2020?: los vencedores nos lo cuentan

Saber lo que la sociedad piensa sobre una empresa o marca es un desafío, especialmente cuando tiene 40 millones de seguidores repartidos en 190 perfiles de redes sociales y activos en 10 países, como es el caso de BBVA. Los ganadores del Hackathon BBVA 2020 lo consiguieron, en tan solo tres días, desarrollando una herramienta para medir el sentimiento de los usuarios de las redes sobre el banco, usando técnicas de ‘machine learning’.

BBVA celebró el pasado mes de octubre el Hackathon BBVA 2020, una competición en la que se animaba a que jóvenes de todo el mundo resolvieran 12 retos de la transformación digital en banca.

El ‘hackathon’ se celebró completamente ‘online’, lo que ha hecho que sea más inclusivo al permitir que participasen más personas y con perfiles interdisciplinares. En total, reunió a 792 jóvenes, organizados por equipos, que aportaron su talento para resolver los desafíos propuestos desde México, Perú, Colombia y España.

De entre todos ellos, Data Team, compuesto por participantes procedentes de varios países, fue el equipo ganador. Consiguieron la victoria gracias a la solución para analizar los comentarios sobre BBVA a través de redes sociales, que lanzaron en respuesta al reto ‘Social Listening’ (escucha social). Gracias a su innovadora idea, el equipo ha conseguido un premio de 80.000 pesos (unos 3.500 dólares). “Sigo emocionada, feliz y agradecida” comentaba Mayra Uribe, estudiante de matemáticas y miembro del equipo Data Team, días después de conocer la victoria.

Un reto sobre escuchar y conocer a la sociedad

Conocer la opinión de la sociedad sobre una empresa o marca es todo un reto. El desafío ‘Social Listening’ del ‘hackathon’ animaba precisamente a desarrollar una herramienta para monitorizar la percepción de la sociedad sobre BBVA. “Queríamos conocer mejor a los usuarios de las redes, recoger su ‘feedback’ y ver cómo influyen las acciones que realiza el Grupo BBVA en momentos críticos como la crisis del COVID-19″, detalla Mónica Couret, una de las responsables del reto, co-liderado por los diferentes equipos de ciencia de datos del banco.

Más de 50 horas de trabajo en un equipo multidisciplinar

Los integrantes de Data Team, tres de ellos procedentes de Perú, dos de Colombia y uno de México, y todos con diferentes perfiles profesionales —desde científicos de datos hasta diseñadores de producto— no se conocían antes del ‘hackathon’. Sin embargo, consiguieron compenetrarse a la perfección para llevar a buen puerto su proyecto ‘Percepción del cliente a un clic’.

“Cada uno puso a disposición del grupo sus diversas capacidades y conocimientos. El hecho de tener perfiles multidisciplinares fue un factor determinante para el éxito del proyecto”, explican los integrantes del equipo.

Desde un inicio, se centraron en definir la herramienta que querían conseguir, para estudiar después las tecnologías que emplearían para ello. “La idea era hacer un ‘dashboard’ que no solo mostrara indicadores diversos, sino que contara una historia”, resalta Guillermo Bastian, consultor SAP y miembro de Data Team.

Integrantes de Data Team

Variedad de fuentes de datos

El desafío solicitaba a los participantes determinar las mejores fuentes de datos usando su creatividad y analizarlos valiéndose de su capacidad técnica. En este sentido, el hecho de no facilitarles un conjunto previo de datos, proporcionaba una mayor libertad a los participantes para que la solución final fuera novedosa.

Para que las fuentes de datos fueran variadas, los miembros de Data Team analizaron los comentarios no solo de redes sociales como Twitter e Instagram, sino también del comparador de productos bancarios HelpMyCash y de Google Play Store. Y para enriquecer aún más el estudio, extrajeron con técnicas de ‘scraping’ tanto los mensajes escritos por los usuarios como los ‘emojis’ utilizados en ellos.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) les permitió realizar un primer análisis de la información. Posteriormente, etiquetaron una muestra de datos para entrenar algoritmos de ‘machine learning‘ (aprendizaje automático) y construir un modelo de predicción que clasificara los comentarios como positivos y negativos. De este modo, además de proporcionar una foto fija, consiguieron que la herramienta realizase el proceso de extracción, procesado y análisis de forma automática a lo largo del tiempo.

Una solución exitosa y una experiencia instructiva

En los tres días de trabajo, los participantes contaron con el apoyo de ‘coaches’ que estuvieron en contacto permanente con ellos para proporcionarles ayuda. El resultado de ese trabajo colaborativo y ese apoyo, es una herramienta que ofrece la posibilidad de analizar de forma visual el sentimiento de los usuarios, realizar comparaciones con otros bancos y conocer la percepción de líderes de opinión. Todos ellos datos con los que los expertos en marketing pueden tomar decisiones específicas, una característica muy valorada por los evaluadores del ‘hackathon’.

El proyecto de Data Team, que consiguió convertirse en el campeón del desafío y de la competición global frente a los de los otros 140 equipos, ha despertado el interés de diferentes áreas del banco que se plantean estudiar su implementación.

Los seis integrantes de Data Team coinciden en el valor de haber participado y en el aprendizaje que han adquirido. Su faceta multidisciplinar, su compenetración a la hora de trabajar en equipo y su creatividad al aplicar la tecnología, fueron tres de los ingredientes clave para conseguir el éxito.

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