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Dicen que una buena empresa siempre escucha a sus clientes.
Pero, ¿qué significa realmente escuchar?
¿Dónde está la gente que habla sobre su negocio para escuchar en primer lugar?
¿Y cómo no solo los escuchas sino también los escuchas, realmente los entiendes???
Estas son algunas de las preguntas que preocupan a los dueños de negocios, especialistas en marketing, expertos en desarrollo comercial, alas publicitarias y otras partes interesadas clave todos los días. No fue hasta hace poco que comenzamos a obtener respuestas a todas estas preguntas que llevamos años planteándonos. Hoy en día, no solo podemos escuchar a nuestros clientes y prestar atención a lo que tienen que decir sobre nuestros productos o servicios, sino que también podemos tomar medidas correctivas, reconocer e incluso recompensar a las personas que tienen algo válido o encomiable que decir.
Podemos hacer esto con una técnica llamada análisis de sentimientos. Un concepto de análisis de sentimientos de larga data se convirtió en una palabra de moda y luego en un nombre familiar en el espectro empresarial después del advenimiento y el predominio de las plataformas de redes sociales y Big Data. Hoy en día, las personas expresan más que nunca sus experiencias, sentimientos y emociones sobre productos y servicios, y es en este elemento que el análisis de sentimientos capitaliza.
Si es nuevo en este tema y desea explorar en detalle lo que análisis de los sentimientos es, lo que podría significar para su negocio, y más, ha venido al lugar correcto. Estamos seguros de que al final de la publicación, tendrá información útil sobre el tema.
Empecemos
¿Qué es el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimiento es el proceso de deducir, medir o comprender la imagen que tiene su producto, servicio o marca en el mercado. Analiza las emociones y los sentimientos humanos interpretando los matices de las reseñas de los clientes, las noticias financieras, las redes sociales, etc.. Si esto suena demasiado complicado, perfeccionémoslo aún más.
El análisis de sentimiento también se considera minería de opinión. Con el auge de las redes sociales, las personas han comenzado a hablar más abiertamente sobre sus experiencias con productos y servicios en línea a través de blogs, vlogs, historias de redes sociales, reseñas, recomendaciones, resúmenes, hashtags, comentarios, mensajes directos, artículos de noticias y varias otras plataformas. Cuando esto sucede en línea, deja una huella digital de la expresión de una experiencia de un individuo. Ahora bien, esta experiencia puede ser positiva, negativa o simplemente neutra.
El análisis de sentimientos es la extracción de todas estas expresiones y experiencias en línea en forma de textos. Con una gran muestra de opiniones y expresiones, una marca puede capturar con precisión la voz de su público objetivo, comprender la dinámica del mercado e incluso conocer su posición en el mercado entre los usuarios finales.
En resumen, el análisis de sentimientos saca a relucir la opinión que las personas tienen sobre una marca, producto, servicio o todos estos.
Los canales de redes sociales son cofres del tesoro de información sobre su negocio y con técnicas de análisis simples y efectivas, puede saber lo que necesite sobre su marca.
Al mismo tiempo, debemos eliminar un concepto erróneo sobre el análisis de sentimientos. A diferencia de lo que parece, el análisis de sentimientos no es una herramienta o técnica de un solo paso que pueda obtener instantáneamente opiniones y sentimientos sobre su marca. Es una combinación de algoritmos, técnicas de minería de datos, automatización e incluso procesamiento del lenguaje natural (NLP) y requiere implementaciones complejas.
¿Por qué es importante el Análisis de Sentimiento?
Desde el punto de vista general, es un obsequio bastante simple que las personas tienen el poder de hablar sobre su marca o negocio en línea. Cuando tienen un cierto volumen de audiencia, es muy probable que puedan influir en 10 personas más para que confíen o se salten su marca.
Dado que Internet ofrece transparencia tanto para lo bueno como para lo malo, es vital para una empresa asegurarse de que se eliminen o alteren las menciones negativas y que las buenas se proyecten para la audiencia. Las estadísticas y los informes también revelan que los clientes jóvenes (Gen Z y posteriores) dependen en gran medida de los canales de las redes sociales y de las personas influyentes cuando se trata de comprar algo en línea. En ese caso, el análisis de sentimientos no solo se vuelve vital, sino también posiblemente una herramienta vital.
¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de sentimientos?
Al igual que los sentimientos, el análisis de los sentimientos puede ser complejo; también es extremadamente específico y orientado a objetivos. Para obtener los mejores resultados e inferencias de sus campañas de análisis de sentimientos, debe definir sus objetivos y metas con la mayor precisión posible. Hay varios parámetros en lo que respecta a los comentarios de los consumidores en los que puede concentrarse y lo que elija puede influir directamente en el tipo de campaña de análisis de sentimientos que termine implementando.
Para darle una idea rápida, aquí están los diferentes tipos de parámetros de análisis de sentimiento:
- Polaridad - céntrese en las críticas que recibe su marca online (positivas, neutrales y negativas)
- Emociones - enfóquese en la emoción que su producto o servicio enciende en la mente de sus clientes (feliz, triste, decepcionado, emocionado y más)
- Urgencia - centrarse en la inmediatez de utilizar su marca o encontrar una solución eficaz a los problemas de sus clientes (urgentes y con capacidad de espera)
- Intención - céntrese en averiguar si sus usuarios están interesados en utilizar su producto o marca o no
Puede optar por utilizar estos parámetros para definir su campaña de análisis o crear otros súper específicos basados en su nicho de negocio, competencia, objetivos y más. Una vez que haya decidido esto, podría terminar suscribiéndose a uno de los siguientes tipos de análisis de sentimientos.
Detección de emociones
Este método determina la emoción detrás del uso de su marca con un propósito. Por ejemplo, si compraron ropa en su tienda de comercio electrónico, podrían estar contentos con sus procedimientos de envío, la calidad de la ropa o la variedad de selecciones o decepcionarse con ellos. Aparte de estas dos emociones, un usuario también podría enfrentar cualquier emoción específica o una combinación de emociones en el espectro. La detección de emociones trabaja para descubrir cuál es esa emoción en particular o una variedad de emociones. Esto se hace con la ayuda de algoritmos y léxicos de aprendizaje automático.
Una de las deficiencias de este tipo es que los usuarios tienen multitud de formas de expresar sus emociones: a través de texto, emojis, sarcasmo y más. Su modelo debe estar muy evolucionado para detectar la emoción detrás de sus expresiones únicas.
Análisis detallado
Una forma de análisis más directa implica descubrir la polaridad asociada con su marca. De muy positivo a neutral o muy negativo, los usuarios podrían experimentar cualquier atributo con respecto a su marca y estos atributos podrían tomar una forma tangible en forma de calificaciones (por ejemplo, basadas en estrellas) y todo lo que su modelo necesita hacer es extraer estas diversas formas. de calificaciones de diversas fuentes.
Análisis basado en aspectos
Las revisiones a menudo contienen comentarios y sugerencias sólidas que podrían impulsar el crecimiento de su negocio en el mercado al permitirle descubrir lagunas que nunca supo que existían. El análisis de sentimientos basado en aspectos lo lleva un paso más allá para ayudarlo a identificarlos.
En palabras simples, los usuarios generalmente señalan algunas cosas buenas o malas en sus reseñas, además de las calificaciones y la expresión de emociones. Por ejemplo, una reseña sobre su empresa de viajes podría mencionar: “La guía fue de gran ayuda y nos mostró todos los lugares de la región e incluso nos ayudó a abordar nuestros vuelos”. Pero, también podría ser,”El empleado del mostrador de viajes fue extremadamente grosero y letárgico. Tuvimos que esperar una hora antes de tener nuestro itinerario del día ".
Lo que subyace a las emociones son dos conclusiones importantes de sus operaciones comerciales. Estos podrían corregirse, mejorarse o reconocerse mediante análisis basados en aspectos.
Análisis multilingüe
Esta es la evaluación del sentimiento en diversos idiomas. El idioma puede depender de las regiones en las que opere, los países a los que realiza envíos y más. Este análisis implica el uso de minería y algoritmos específicos del lenguaje, traductores en su ausencia, léxicos de sentimientos y más.
[Lea también: Análisis de sentimiento multilingüe: importancia, metodología y desafíos]
¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimientos es una combinación de diversos módulos, técnicas y conceptos tecnológicos. Dos implementaciones importantes en el espectro del análisis de sentimientos incluyen la PNL y el aprendizaje automático. Mientras que uno ayuda en la extracción y curación de opiniones, el otro entrena o ejecuta acciones específicas para descubrir conocimientos a partir de esas opiniones. Según el volumen de datos que tenga, podría implementar uno de los tres módulos de análisis de opiniones. La precisión del modelo que elija depende enormemente del volumen de datos, por lo que siempre es una buena práctica prestarle atención.
Basado en reglas
Aquí es donde define manualmente una regla para que su modelo realice análisis de opinión sobre los datos que tiene. La regla podría ser un parámetro que discutimos anteriormente: polaridad, urgencia, aspectos y más. Este modelo implica la integración de conceptos de PNL como léxicos, tokenización, análisis, derivación, etiquetado de partes del discurso y más.
En un modelo básico, las palabras polarizadas se definen o se les asigna un valor: bueno para palabras positivas y malo para palabras negativas. El modelo cuenta el número de palabras positivas y negativas en un texto y, en consecuencia, clasifica el sentimiento detrás de la opinión.
Una de las principales deficiencias de esta técnica es que los casos de sarcasmo pueden pasarse por buenas opiniones, sesgando la funcionalidad general del análisis de sentimientos. Si bien esto se puede solucionar construyendo modelos avanzados, las deficiencias existen, no obstante.
Automático
Este aspecto del análisis de sentimientos funciona completamente en algoritmos de aprendizaje automático. En esto, no hay necesidad de intervención humana y se establecen reglas manuales para que un modelo funcione. En cambio, se implementa un clasificador que evalúa el texto y devuelve resultados. Esto implica una gran cantidad de etiquetado y anotación de datos para ayudar a los modelos a comprender los datos que se están alimentando.
Híbrido
Los enfoques híbridos, los más precisos de los modelos, combinan lo mejor de ambos mundos: basado en reglas y automático. Son más precisos, funcionales y preferidos por las empresas para sus campañas de análisis de sentimientos.
¿Qué significa el análisis de sentimiento para su negocio?
El análisis de sentimiento podría traer una ola de descubrimientos en lo que respecta a su negocio y su posición en el mercado. Cuando el propósito final de la existencia de una empresa es facilitar la vida de los clientes, escucharlos solo nos ayudará a implementar mejores productos y servicios y, a su vez, hacer avanzar nuestro negocio. Aquí están las conclusiones clave sobre lo que el análisis de sentimientos podría hacer por su negocio:
- ayuda enormemente a monitorear la salud de su marca en el mercado. Desde un solo panel, puede comprender rápidamente si la salud de su marca es buena, neutral o se está agotando.
- Le ayuda a administrar mejor la reputación de su marca y a abordar rápidamente las inquietudes y crisis de ORM
- Apoya el desarrollo de mejores campañas de marketing al permitirle comprender el pulso de su audiencia y aprovecharlo
- El análisis de la competencia se puede optimizar a través del análisis de sentimientos en gran medida
- Lo más importante de todo es que el servicio al cliente se puede mejorar para una mayor satisfacción y tiempos de respuesta más rápidos.
Casos de uso de análisis de sentimiento
Con un concepto tan poderoso en la mano, está a solo una decisión creativa de implementar el mejor caso de uso del análisis de sentimientos. Sin embargo, existen varios casos de uso probados y aprobados en el mercado que ya se están ejecutando en la actualidad. Veamos algunos de ellos brevemente.
Monitorización de Marca
El análisis de sentimientos es una excelente manera de monitorear su marca en línea. Actualmente, hay más canales a través de los cuales los clientes pueden expresar sus opiniones y para mantener una imagen de marca holística, necesitamos implementar enfoques omnicanal para el monitoreo. El análisis de sentimientos puede ayudar a nuestra empresa a expandir sus alas en foros, blogs, sitios web de transmisión de video, plataformas de podcasts y canales de redes sociales y estar atento, o mejor dicho, atento a las menciones de marca, revisiones, discusiones, comentarios y más.
Monitoreo de redes sociales
Se necesitan tan solo mil personas para hacer que un hashtag sea tendencia. Con tanto poder conferido a las redes sociales, tiene sentido que escuchemos lo que la gente tiene que decir sobre nuestro negocio en las plataformas sociales. Desde Twitter y Facebook hasta Instagram, Snapchat, LinkedIn y más, el análisis de sentimientos se puede realizar en todas las plataformas para escuchar críticas y apreciaciones (menciones sociales) y responder en consecuencia. Esto ayuda a nuestra empresa a interactuar mejor con nuestros usuarios, a incorporar un enfoque humano a las operaciones y a conectarse directamente con las partes interesadas más importantes de nuestra empresa: nuestros clientes.
Estudio de Mercado
El análisis de sentimientos es una excelente manera de comprender el mercado, sus lagunas, el potencial y más para nuestras necesidades específicas. Con una investigación de mercado precisa, hace que propósitos como la expansión, la diversificación y la introducción de nuevos productos o servicios sean más efectivos e impactantes. Podríamos predecir y evaluar tendencias, comprender la dinámica del mercado, darnos cuenta de la necesidad de un nuevo producto, comprender el poder adquisitivo y otros atributos de nuestra audiencia objetivo, y mucho más a través del análisis de sentimientos.
¿Cómo se usa el aprendizaje automático en el análisis de sentimientos?
Como mencionamos, el análisis de sentimientos es un concepto complejo y cuando tiene grandes conjuntos de datos, no puede evitar pensar que automatizar todo el proceso podría ser la mejor manera de abordarlo. Por supuesto, si está implementando un enfoque automático para analizar el sentimiento, es importante entrenar con precisión su modelo de aprendizaje automático para obtener resultados precisos.
Aquí es donde surgen las complejidades. Los datos que alimenta no solo deben estar estructurados, sino también etiquetados. Solo cuando etiqueta datos, su modelo puede comprender la estructura de la oración, las partes del discurso, las palabras polarizadas, el contexto y otros parámetros involucrados en una oración. Para eso, debe trabajar principalmente en el etiquetado de volúmenes después de volúmenes de datos.
Cuando etiqueta sus datos, su inteligencia artificial o modelo comprende los diferentes aspectos de los textos y trabaja de forma autónoma para comprender el sentimiento detrás de los datos que ingresa. Puede entrenar sus datos anotando partes específicas de sus textos para ayudar a la máquina a identificar qué centrarse y aprender de ese parámetro en particular. También debe agregar metadatos para definir mejor el identificador.
Si planea anotar sus datos internamente, primero debe tener grandes volúmenes de datos a mano. Una vez que lo tenga, puede usar el Plataforma Shaip para anotar sus datos. Sin embargo, este proceso podría ser complicado ya que necesita dedicar sus recursos a este trabajo o pedirles que hagan un esfuerzo adicional y hagan el trabajo.
Si su tiempo de comercialización se acerca muy pronto y necesita buscar fuentes externas para sus necesidades de anotación de datos, los recursos como nosotros en Shaip pueden salvar el día. Con nuestros procesos de anotación de datos expertos, nos aseguramos de que sus modelos de aprendizaje automático se alimenten con el conjunto de datos más preciso para obtener resultados precisos. Nuestro equipo anota datos en función de sus necesidades y requisitos para proporcionar un resultado orientado a objetivos. Debido a que este es un proceso tedioso y que requiere mucho tiempo, le sugerimos que se ponga en contacto con sus requisitos de anotación de datos para la capacitación en análisis de sentimientos.
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