El cliente es el motor de cualquier negocio. Saber lo que piensan de su producto y servicio ayudará a su organización a recorrer un largo camino. Con las herramientas de análisis de sentimiento, puede conocer fácilmente a sus clientes a partir de los datos de retroalimentación.
El análisis de sentimientos juega un papel importante en la comprensión de su audiencia y clientes. Este método le permite recopilar información crucial a partir de datos masivos no organizados con la ayuda de aplicaciones.
Profundicemos en la minería de opiniones, sus tipos, impotencia, desafíos, métodos de trabajo y ejemplos de la vida real.
Tabla de contenido
¿Qué es el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimientos significa identificar la emoción o el sentimiento a través del análisis y la extracción de texto. También se conoce como minería de opinión. Las empresas pueden utilizar este enfoque para categorizar sus opiniones sobre sus productos y servicios. Además de la determinación del sentimiento, este análisis puede recoger la polaridad, el tema y la opinión del texto.
La minería de opiniones utiliza tecnologías de minería de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para extraer información personal de texto no organizado y no estructurado, como correos electrónicos, chats de soporte, canales de redes sociales, foros y comentarios de blogs. No hay necesidad de procesamiento manual de datos, ya que los algoritmos utilizan métodos automáticos, basados en reglas o híbridos para producir los sentimientos.
Grammarly como herramienta de análisis de sentimiento
Además de ser una herramienta para corregir errores gramaticales y de puntuación, Grammarly también es capaz de funcionar como una herramienta de extracción de opinión. Si ha utilizado la integración de Grammarly en su correo electrónico, es posible que haya visto un emoji en la parte inferior de su correo electrónico que marcó el contenido de su correo electrónico como amigable, formal, informal, etc.
Este emoji muestra los resultados del análisis de tono o sentimiento de su texto. Grammarly utiliza un conjunto de reglas y aprendizaje automático para ubicar las señales en su escritura que influyen en el tono o el sentimiento. Analiza tus palabras, mayúsculas, puntuación y redacción para decirte cómo lo encontrará el destinatario.
Además de los correos electrónicos, puede detectar el sentimiento de cualquier texto que escriba y decirle el sentimiento de emoción dominante incluido en ese escrito. Al usarlo, puede elegir el tono correcto que lo ayudará a construir relaciones saludables con los demás.
Importancia del análisis de sentimiento
Seguimiento de sentimiento en tiempo real
Si bien adquirir nuevos clientes es más costoso que mantener los existentes, este último también necesita un seguimiento constante. Lo que alguien siente acerca de su marca hoy podría cambiar mañana. La minería de opiniones le permite conocer su sentimiento en tiempo real y tomar medidas de inmediato.
Mejores productos y servicios
La opinión del cliente le permite revisar las respuestas y los comentarios de los clientes. Los datos lo ayudarán a desarrollar mejores productos y ofrecer un mejor servicio al cliente. Además, mejora la productividad de su equipo al identificar rápidamente sentimientos y temas.
Obtenga datos procesables
El análisis de sentimiento le permite obtener datos procesables. Las redes sociales en estos días están llenas de datos, ya que la gente sigue hablando de marcas y etiquetándolas. Analizar estos datos en busca de sentimiento significa conocer la imagen de su marca y el rendimiento del producto.
Campañas de marketing seleccionadas
Con la minería de opiniones, puedes evaluar tus campañas de marketing. Sus resultados le permiten actuar según los sentimientos del cliente. Estos conocimientos ayudan a las empresas a mejorar su estrategia de marketing. Por ejemplo, puedes realizar una campaña especial para personas interesadas en comprar tus productos y que tengan una idea positiva de tu empresa.
Monitoreo de imagen de marca
El mundo de los negocios es tan competitivo hoy en día que mantener la imagen de su marca es desalentador. Puede utilizar la minería de opiniones para determinar cómo percibe el cliente a su empresa y tomar las medidas correspondientes.
Tipos de análisis de sentimiento
Dependiendo de las necesidades de tu empresa, puedes realizar cualquier modelo de minería de opinión para capturar diversas emociones.
Análisis detallado
Este modelo es útil para obtener precisión de polaridad. Le ayuda a estudiar las opiniones y valoraciones que recibe de sus clientes. Las empresas pueden aplicar este análisis en diferentes categorías de polaridad siguientes, como muy positivo, positivo, negativo, muy negativo o neutral.
Análisis basado en aspectos
Este tipo de análisis de sentimientos ofrece un análisis más profundo de las opiniones de sus clientes. Determina de qué aspectos del negocio o ideas están hablando los clientes.
Si usted es un vendedor de jugos de frutas y recibió una reseña que dice: «Refrescante, pero debe incluir una pajilla biodegradable». Este análisis descubrirá que habla positivamente de tu jugo pero negativamente del empaque.
Análisis de detección de emociones
Con este modelo, las organizaciones pueden detectar las emociones incluidas en los comentarios de los usuarios, como la ira, la satisfacción, la frustración, el miedo, la preocupación, la felicidad y el pánico. Este sistema suele utilizar léxicos, mientras que algunos clasificadores avanzados también utilizan algoritmos de aprendizaje automático.
Sin embargo, para detectar emociones, debe usar el aprendizaje automático en lugar de los léxicos. Una palabra puede transmitir un significado positivo o negativo según su uso. Si bien el léxico puede detectar la emoción de manera imprecisa, ML puede determinar correctamente las emociones.
Análisis de intención
Con este modelo, puede determinar con precisión la intención del consumidor. Como resultado, no tiene que gastar tiempo y esfuerzo después de que la audiencia no tenga la intención de comprar nada pronto. En cambio, puede concentrarse en los clientes que planean comprar sus productos. Puede utilizar el marketing de retargeting para llamar su atención.
¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?
La minería de opiniones generalmente funciona a través de un algoritmo que escanea las oraciones y decide si es positivo, neutral o negativo. Las herramientas avanzadas de minería de opinión reemplazan el algoritmo estático o convencional con inteligencia artificial y aprendizaje automático. Por lo tanto, la gente de la industria también se refiere a la minería de opiniones como IA emocional.
El análisis de sentimiento actualmente sigue los siguientes dos modelos de trabajo:
#1. Análisis de sentimiento de aprendizaje automático
Como sugiere el nombre, esta técnica utiliza ML y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para aprender de varias entradas de capacitación. Por lo tanto, la precisión del modelo depende en gran medida de la calidad del contenido de entrada y de la comprensión adecuada del sentimiento de las oraciones. Más sobre eso se encuentra a continuación en la sección «Cómo crear un análisis de sentimiento usando el aprendizaje automático».
#2. Análisis de sentimiento basado en reglas
Es la forma convencional de minería de opinión. El algoritmo tiene algunas reglas preestablecidas para identificar el sentimiento de cualquier oración. Un sistema basado en reglas también utiliza NLP manualmente a través de la lista de palabras (léxicos), tokenización, análisis y lematización.
Así es como funciona:
Una biblioteca de léxicos
El programador crea una biblioteca de palabras positivas y negativas dentro del algoritmo. Uno puede usar cualquier diccionario estándar para hacer eso. En este caso, ayudaría si tuviera cuidado al decidir cuáles son palabras positivas o negativas. Si comete algún error, la salida será defectuosa.
Tokenización de Textos
Dado que las máquinas no pueden entender el lenguaje hablado por los humanos, los programadores deben dividir los textos en el fragmento más pequeño posible, como palabras. Por lo tanto, existe una tokenización de oraciones que divide los textos en oraciones. De manera similar, la tokenización de palabras divide los términos de una oración.
Eliminación de palabras innecesarias
La lematización y la eliminación de palabras vacías juegan un papel importante en este punto. La lematización es la agrupación de palabras similares en un grupo. Por ejemplo, Am, Is, Are, Been, Were, etc., se consideran “ser”.
De manera similar, la eliminación de palabras vacías elimina el exceso de palabras como For, To, A, At, etc., que no generan cambios significativos en términos de sentimiento en el texto.
Conteo computarizado de palabras de sentimiento
Dado que analizará terabytes de textos en un proyecto de análisis de sentimientos, necesita usar un programa de computadora para contar todas las palabras positivas, negativas y neutrales de manera eficiente. También ayuda a mitigar cualquier error humano en el proceso.
Cálculo de la puntuación de opinión
Ahora bien, la tarea de la minería de opinión es sencilla. El programa necesita dar una puntuación al texto. La puntuación podría estar en forma de porcentaje, como 0% es negativo, 100% es positivo y 50% es neutral.
Alternativamente, algunos programas usan la escala de -100 a +100. En esta escala, 0 es neutral, -100 es negativo y +100 es sentimiento positivo.
Aplicaciones de la vida real del análisis de sentimiento
Las empresas siguen reuniendo datos cualitativos que necesitan ser analizados correctamente. Los casos de uso de la minería de opiniones en la vida real son:
- El análisis de sentimientos se utiliza para analizar las conversaciones de atención al cliente. Ayuda a las empresas a optimizar su flujo de trabajo y mejorar su experiencia de servicio al cliente.
- Lo que dicen los clientes en foros y comunidades en línea tiene importancia para las empresas. Utilizan este método para comprender la impresión general del cliente en esas plataformas.
- Las reseñas de los clientes en las redes sociales pueden hacer o deshacer un negocio. El análisis de sentimientos se usa a menudo para identificar lo que dice la audiencia sobre una empresa.
- La minería de opiniones puede identificar tendencias de mercado, determinar nuevos mercados y analizar competidores. Por lo tanto, la gente lo usa para estudios de mercado antes de lanzar nuevos productos o marcas.
- La revisión de productos es otro campo en el que las empresas utilizan el análisis de sentimientos. Por lo tanto, las empresas saben dónde pueden mejorar sus productos.
- Las encuestas sobre un producto recién lanzado o una versión beta de una aplicación contienen información que puede utilizar para mejorar el producto. La minería de opiniones también es útil para recopilar datos cruciales de las encuestas a los clientes.
Cree un análisis de opinión mediante el aprendizaje automático
Preprocesamiento de Textos
En el preprocesamiento de texto, un algoritmo ML puede utilizar la eliminación de palabras vacías y la lematización para eliminar palabras no críticas que no juegan ningún papel en la minería de IA.
Después de procesar el texto sin formato, el programa de IA aplica un método de vectorización para transformar las palabras de sentimiento en números. El término de la industria para esta representación numérica de palabras es Características.
Bag-of-n-grams es la forma común de vectorización. Sin embargo, el aprendizaje profundo ha hecho muchos avances en este campo e introdujo el algoritmo word2vec que utiliza una red neuronal.
Entrenamiento de la IA y predicción
El entrenador de IA necesita alimentar un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados como sentimiento. Los datos incluyen principalmente muchos pares de Características. Pares de características significa una representación numérica de una palabra de sentimiento y su etiqueta correspondiente: negativo, neutral o positivo.
Predicción de texto de la vida real
Ahora, el programador introduciría texto nuevo o invisible en el sistema ML. Utilizará su aprendizaje de los datos de entrenamiento para generar etiquetas o clases para textos no vistos.
A veces, un sistema de IA también puede utilizar modelos de algoritmos de clasificación como Regresión logística, Naive Bayes, Regresión lineal, Máquinas de vectores de soporte y Aprendizaje profundo.
Ahora que conoce el concepto de análisis de sentimiento en detalle, es hora de conocer las principales herramientas de minería de opinión.
MonoAprender
MonkeyLearn es un software de análisis de sentimientos que puede detectar rápidamente emociones en datos de texto no organizados. Con esta herramienta, las empresas pueden enterarse rápidamente de los comentarios negativos y responder al instante para generar una impresión positiva.
Puede monitorear los pensamientos de los clientes sobre sus productos, servicios o marca. Así, el tiempo de respuesta a consultas urgentes para su empresa también aumenta en gran medida. También le permite visualizar información sobre sentimientos.
MonkeyLearn admite la integración con cientos de aplicaciones para el análisis de texto, incluidas Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform y Service Cloud.
Awário
Si está buscando una herramienta confiable de análisis de sentimientos para rastrear la escucha social, Awario es la aplicación para usted. Mide el sentimiento creado en torno a su marca y cómo cambia con el tiempo para que pueda comprender su reputación.
Con esta herramienta, puede detectar comentarios negativos en las redes sociales y responderlos de forma prioritaria. Le informa de las reacciones de sus clientes a sus campañas de marketing y productos recién lanzados.
Además, las empresas pueden usar esta plataforma para analizar a sus competidores e identificar sus fortalezas y debilidades. También puede obtener las estadísticas de análisis en formato PDF y compartirlas con otros.
Temático
Thematic es una plataforma de análisis de comentarios que también puede usar para el análisis de sentimientos. Le ofrece información completa sobre sus clientes mediante la extracción de opiniones impulsada por IA. Con esta herramienta, puede comprender los comentarios de los clientes en una plataforma central y priorizar sus respuestas.
Esta plataforma recopila comentarios de encuestas, redes sociales, chats de soporte, respuestas abiertas de clientes y reseñas. Luego, los clasifica en diferentes temas y sentimientos usando IA.
Por lo tanto, usted sabe lo que les importa a los clientes. Esta plataforma no necesita capacitación ni codificación manual, ya que puede comprender sin problemas los temas de tendencia entre los clientes.
Ultimas palabras
El sentimiento del cliente y la intención de compra van de la mano. Las empresas pueden diseñar su plan de marketing conociendo la impresión positiva o negativa de sus clientes potenciales y existentes. El análisis de sentimientos también lo ayuda con la gestión de las redes sociales y la marca de la empresa.
Ahora que conoce la importancia de la minería de opiniones y cómo funciona, puede implementar este método en su negocio con la ayuda de los principales analizadores de sentimientos. También puede crear una solución de análisis de opiniones utilizando Machine Learning.
Si está interesado, consulte esta lista de herramientas de comentarios de los clientes para mejorar sus productos.