Comprensión del análisis de sentimientos con monitoreo y escucha sociales

Cómo usan las marcas el análisis de sentimientos

Veamos algunas de las aplicaciones más comunes del análisis de sentimientos.  

Monitoreo de marca: los clientes hablan acerca de sus marcas, productos y servicios en internet y comparten sus recomendaciones. Las publicaciones en blogs, las redes sociales, las reseñas de productos, los artículos periodísticos y los foros de discusión son excelentes fuentes de información comercial. Dichas fuentes están repletas de opiniones y comentarios de los clientes que, al analizarse, pueden ayudarle a evaluar el estado de su marca. 

Con herramientas de escucha social y paneles de rendimiento como los de Genesys Cloud Social también puede medir la proporción de menciones positivas y negativas dentro de las conversaciones. Puede hacer esto a nivel de marca, a nivel de submarca o incluso de manera más detallada según sea necesario. Esto también puede ayudarle a identificar los aspectos que los clientes consideran útiles, así como las áreas que tienden a concentrar las opiniones negativas.

Prevención de problemas reputacionales: una mala reputación puede afectar a cualquier marca. Y es casi imposible predecir cuándo una crisis de reputación podría afectar a su empresa. 

Pero cuando la marca no logra responder correctamente a la crisis, puede volverse viral por razones completamente equivocadas. Analizar las opiniones en línea puede ser su mejor recurso para evitar estas crisis. 

El análisis de sentimientos es su arma secreta cuando se trata de gestionar las crisis de reputación de una marca. Le ayuda a identificar los incrementos en las menciones negativas para que pueda detectar una crisis de reputación lo más pronto posible y actuar rápidamente, lo que reduce las posibilidades de que el problema se haga más grande en línea.

Medición de la efectividad de las campañas: al igual que el monitoreo de marcas, puede dar seguimiento a las menciones de sus campañas de marketing e identificar la forma en que los usuarios perciben su mensaje al evaluar el tono general de sus comentarios, contenido compartido, “me gusta” y publicaciones. 

Esto es especialmente útil si está lanzando un nuevo producto o servicio. Por ejemplo, si lanzó un nuevo producto y notó un aumento repentino en las opiniones de sus clientes, podría deberse a algo relacionado con su nuevo producto o cómo lo comercializó. También puede ajustar la configuración para realizar una medición aún más detallada. Si su empresa desea conocer la percepción del público acerca de una función en particular de un nuevo producto, puede hacer un seguimiento basado en palabras clave empleadas en las opiniones de ese producto específico y una de sus funciones.

Es por eso, que le sugerimos monitorear sus campañas de marketing al momento de su lanzamiento para descubrir las opiniones de sus clientes. Esto le permite descubrir qué está funcionando y qué no en torno a las necesidades y preferencias de los clientes, lo que a su vez le ayuda a adaptar sus campañas futuras según corresponda. 

Análisis de la competencia: examine mucho más que las opiniones de los clientes sobre su empresa. Para llevar la presencia en línea de su marca al siguiente nivel, también debe prestar atención a la competencia. 

Analizar a sus competidores le permite saber qué aspectos de sus productos reciben más reacciones, ya sea positivas o negativas. Además, podrá ver qué están haciendo bien o no, de modo que usted pueda replicar sus aciertos y evitar sus fallas. 

El análisis de sentimientos de la competencia también puede servir como un punto de referencia al momento de evaluar lo que sus clientes opinan de su marca. Por ejemplo, si el 40% de sus menciones son positivas, el 35% son negativas y el resto son neutrales, el análisis de la competencia puede ayudarle a determinar si algo está funcionando o si necesita mejoras. 

Mejora de la experiencia del cliente: saber lo que sus clientes opinan acerca de su marca, sus productos y sus servicios es esencial para su empresa. Este es el punto en el que el análisis de sentimientos cobra relevancia..

Le ayuda a monitorear y conocer las opiniones y comentarios de los clientes sobre sus productos y campañas en el momento de su lanzamiento. Además, le permite identificar tanto las menciones positivas que reflejan lo que a los clientes les gustó de su producto, como las menciones negativas que muestran reseñas desfavorables y los problemas de los consumidores.

Si detecta estos comentarios negativos a buen tiempo, es probable que pueda adoptar rápidamente las sugerencias relevantes para este cliente específico y mejorar también la experiencia de otros clientes.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

Ahora que sabe qué es el análisis de sentimientos y cómo lo utilizan las marcas, veamos cómo fuonciona.

El análisis de sentimientos es una forma de ciencia de datos. Más específicamente, utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar y clasificar partes de un texto como positivas, negativas o neutrales. Existen tres enfoques principales aplicables al análisis de sentimientos: aprendizaje automático supervisado, sistema basado en reglas o una combinación de ambos. Echemos un vistazo a cada uno un poco más en detalle.

Aprendizaje automático supervisado (SML): como su nombre lo indica, este modelo no se basa en reglas creadas manualmente sino en técnicas de ML. En este caso, se deben crear conjuntos de datos etiquetados (similares a los datos que quiere analizar) para ayudar al sistema a aprender cómo clasificar el texto según los diferentes tonos emocionales. 

Debido a que los evaluadores humanos ya determinan las opiniones del conjunto de datos dado, el sistema utiliza el análisis de sentimientos del conjunto de entrenamiento para etiquetar la nueva serie de pruebas. Después de ofrecer los datos relevantes suficientes, la máquina se alimenta con datos nuevos sin etiquetar para ver si los identifica correctamente. De no hacerlo, deben agregarse más datos para incrementar aún más la precisión del análisis. 

Un modelo de SML está conformado por los siguientes algoritmos de clasificación: 

• Naive Bayes
• Regresión lineal
• Máquinas vectoriales de respaldo 
• Aprendizaje profundo 

La ventaja de este enfoque es que puede crear modelos entrenados para muchos contextos y propósitos diferentes. Por ejemplo, la palabra “apple” (manzana) se refiere a la fruta, pero también a una empresa líder en tecnología. Se puede entrenar a un algoritmo de aprendizaje automático para identificar qué significa “apple” cuando se utiliza la palabra en una oración. Luego, puede aplicar esta experiencia para analizar casos similares. 

Técnicas basadas en reglas: a diferencia del aprendizaje automático supervisado, el sistema basado en reglas utiliza un conjunto de reglas creadas manualmente para identificar las opiniones del texto. Estas reglas pueden incluir varias técnicas de NLP, como el stemming, la tokenización, el análisis sintáctico, el etiquetado de partes del discurso y léxico (es decir, diccionarios de palabras y expresiones preetiquetadas). 

Vea el siguiente ejemplo: 

Opinión de palabras

• Excelente 0.8
• Bueno 0.5
• Malo -0.5
• Terrible -1

Así funciona el sistema basado en reglas: 

• Determine la polaridad de un texto mediante herramientas de análisis de sentimientos para separarlo en sus componentes individuales, es decir, palabras y frases. Luego, asigne una puntuación a cada componente a través de léxicos. 
• Por lo general, a las palabras positivas como “bueno”, “genial”, “práctico” y “útil” reciben una puntuación positivo (superior a 0), mientras que a las palabras y frases como “terrible”, “malo” y “decepcionante” se les asigna una puntuación negativa (inferior a 0). Además, a las palabras y frases neutrales se les asigna una puntuación de cero. 
• A continuación, sume la puntuación de cada palabra y divida el resultado por el número de palabras en el texto. Por ejemplo: El ambiente era bueno, pero la comida era mala. En este caso, la puntuación sería:
  (0.5 + (-0.5)) / 2 = -0 / 2 = 0
  Por lo tanto, el sistema etiquetará este texto como neutral.

También puede contar la cantidad de palabras positivas y negativas mencionadas en un texto dado. Una cantidad mayor de palabras positivas que de palabras negativas indica una opinión favorable y viceversa. En caso de que ambos números son iguales, se considera que la opinión es neutral. 

En general, la técnica basada en reglas es mucho más fácil de implementar que el aprendizaje automático. Sin embargo, mantenerla puede requerir mucho tiempo y esfuerzo. Debe seguir agregando reglas nuevas, lo que también podría afectar los resultados anteriores.

Enfoque híbrido: los sistemas híbridos combinan los elementos del aprendizaje automático y el enfoque basado en reglas en un solo sistema para mejorar la precisión del análisis de sentimientos. Los científicos de datos a menudo utilizan estas técnicas en conjunto.

Un modelo basado en reglas intentará clasificar la opinión del texto. Si no se puede identificar fácilmente la opinión (cuando la cantidad de palabras en el léxico es mínima o nula), se utilizará un sistema de aprendizaje automático para obtener mejores insights.

¿Es el análisis de sentimientos realmente fiable? 

Debido a que las opiniones a menudo son subjetivas, es difícil esperar que una herramienta de análisis de sentimientos sea un 100% exacta. Por lo tanto, exploremos los principales desafíos que afectan la precisión de un modelo de análisis de sentimientos.

Ironía y sarcasmo

Existen muchos casos en los que las personas utilizan palabras negativas para expresar opiniones positivas. Detectar este matiz puede ser difícil para las máquinas sin conocer el contexto de la situación. 

Considere estas dos situaciones: 

• Otra vez el pedido llegó solo 30 minutos tarde. ¡Qué gran forma de empezar el día! 
• El pedido hoy otra vez llegó solo cinco minutos tarde. ¡Qué gran forma de empezar el día!

Por supuesto, un pedido con 30 minutos de retraso no mejora el día de nadie. Pero entenderlo puede ser difícil para una máquina. 

Negaciones

Las negaciones son una forma de revertir el significado de una palabra, frase u oración. Por ejemplo: “No diría que nuestra estancia en el hotel fue particularmente buena”. Para que un análisis de sentimientos sea preciso, es fundamental identificar la negación y detectar qué palabra o frase se ve afectada por ella. 

Multipolaridad 

A menudo, una oración expresan diferentes emociones al mismo tiempo, es decir, se puede hablar de manera positiva sobre un tema u objeto, pero negativamente sobre otro. Por ejemplo: “La pizzería en 2nd Avenue es mucho mejor que la pizzería en 4th Street”.  En esta oración, se dice algo positivo sobre la pizzería en 2nd Avenue y algo negativo sobre la que está en 4th Street.

Un sistema de análisis de sentimientos considerará que la opinión es positiva, ya que tomará en cuenta la frase “mucho mejor”. Sin embargo, si se analizan las menciones de la pizzería en 4th Street, es posible que no esté de acuerdo. Por lo tanto, necesitará una programación más sofisticada para puntuar esta oración con precisión.

Clasificación de las sentimientos

Las opiniones se pueden clasificar en tres categorías principales: 

1. Opiniones negativas que las marcas deben tener en cuenta

Estas incluyen menciones de marca que las describen con palabras/oraciones desfavorables. Muchas personas creen que la presencia de opiniones negativas significa que la campaña, el producto o el servicio han fracasado.

Sin embargo, no siempre es así. Dichas opiniones también pueden indicar oportunidades de negocios. Por ejemplo, podrían significar que algo está mal y debe encontrar una solución para arreglarlo.

Algunos ejemplos:

• Tristeza: esto ocurre cuando un cliente no está satisfecho con su compra o si la empresa no ha atendido su consulta. Por ejemplo: “Su tiempo de respuesta es muy lento. He esperado más de dos semanas”.
• Enojo: cuando un cliente habla sobre lo malo que es su producto o servicio. Por ejemplo: “Su equipo de soporte no sirve para nada”. 
• Comparación: cuando un cliente compara su producto o servicio con el de la competencia. 

2. Opiniones positivas que las marcas deben monitorear

Estas incluyen menciones de marca que contienen palabras o frases favorables. Los clientes tienen buenas opiniones sobre su marca y desean recomendar sus productos o servicios a sus seres queridos. Cuantas más menciones positivas tenga la marca, mejor la percibirán los clientes. 

Algunos ejemplos: 

• Feliz: cuando a un cliente le encanta su producto o servicio y comparte su experiencia con sus amigos y afirma lo estupendo que fue. Por ejemplo: “Excelente servicio a un precio asequible. Definitivamente lo volveré a usar”.
• Extremadamente satisfecho: cuando un cliente recomienda su producto o servicio a sus amigos y familiares. Estos clientes tienen mayores probabilidades de convertirse en promotores de su marca. Por ejemplo: “Me gusta mucho lo fácil de usar que es este producto y cómo ayuda a organizar a mi equipo correctamente. Es, sin duda una de las mejores herramientas de gestión de equipos que he utilizado”.

3. Opiniones neutrales en las que las marcas pueden trabajar para convertirlas en positivas

Un comentario neutral no es ni positivo ni negativo. Esto significa que tales menciones de marca no contienen palabras o frases que puedan clasificarse como favorables o desfavorables. En vez de ello, solo sirven para afirmar algunos detalles. 

Dichas opiniones son una excelente oportunidad para que las marcas se comuniquen con los clientes y solicitar comentarios pormenorizados sobre su experiencia. 

Algunos ejemplos: 

• Sin comentarios: cuando un cliente parece satisfecho con su producto o servicio, pero no expresa claramente lo que opina. En palabras más simples, ocurre cuando el cliente no escribe nada bueno ni malo sobre su marca. Por ejemplo: “Buen trabajo, pero espero mucho más en el futuro”. O “La película era increíblemente impredecible”.

Por qué necesita el análisis de sentimientos

En estos tiempos en que los clientes son prioridad y expresan sus opiniones más abiertamente que nunca, es fundamental crear productos y campañas que atraigan a su público y que lo distingan de la competencia. Aquí es donde el análisis de sentimientos puede desempeñar un papel clave.

El análisis de sentimientos es una métrica valiosa para las empresas, ya que muestra los comentarios de sus clientes en tiempo real. Además, le permite descubrir las emociones de su público con respecto a su marca, lo que puede ayudar a que su producto, servicio o campañas sean más efectivos.

No importa en qué etapa se encuentre su empresa, el análisis de sentimientos debe ser una estrategia esencial para llevar la presencia en línea de su marca a otro nivel. Lea esta guía para obtener más información sobre cómo integrar la escucha social en su estrategia de experiencia del cliente.