Cómo utilizar el análisis de sentimientos para analizar la opinión de los clientes

¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos o la minería de opiniones es una técnica de IA utilizada para comprender si el sentimiento expresado en los datos es positivo, negativo o neutral. Estos algoritmos funcionan junto con otras tareas de IA, como el reconocimiento de entidades nombradas (NER), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para medir el sentimiento en los datos de manera rápida y eficiente.

Las marcas utilizan herramientas de análisis de sentimientos en marketing de IA para mostrar información crítica en datos de voz del cliente (VoC) de varias fuentes, como escucha social, revisiones, encuestas, interacciones del centro de contacto, etc. para rastrear la salud de la marca, mejorar los productos y aumentar la participación del cliente. y retención.

Herramientas como Sprout Social tienen minería de sentimientos como una característica integrada de la automatización de IA para que pueda aprovechar de manera proactiva los conocimientos sociales para monitorear el estado de la marca, mejorar la eficiencia e impulsar el impacto comercial.

¿Cuáles son los tipos de análisis de sentimientos?

Hay tres niveles de análisis de sentimientos: basado en documentos, basado en temas y basado en aspectos. Vamos a desglosarlos.

Análisis de sentimientos basado en documentos

Esta es una minería de opinión básica utilizada para analizar una oración simple y decirte si es negativa o positiva.

Análisis de sentimiento basado en temas

El análisis de sentimiento a nivel de tema se utiliza para datos más complejos. Desglosa una oración o párrafo complejo para identificar palabras y frases recurrentes y las clasifica en temas. Luego mide los sentimientos para cada tema por separado.

Cuando se utiliza para analizar los comentarios de los clientes en las redes sociales o las plataformas de revisión, el análisis de temas le brinda una mejor comprensión de los puntos clave mencionados en el texto, que luego puede rastrear.

Análisis de sentimiento basado en aspectos

El más avanzado de los tres, el análisis de sentimientos basado en aspectos, utiliza la clasificación semántica para comprender los comentarios que pueden no tener palabras explícitamente positivas como "amor" u "odio" y decirle su sentimiento.

Además de identificar y clasificar temas como "comida" o "bebida", como en el ejemplo a continuación, desglosa aspectos dentro de esos temas para medir el sentimiento. Esto le brinda información granular que puede usar para informar las decisiones comerciales.

Desafíos en el análisis de sentimientos

El análisis de opinión se basa en qué tan bien se entrena un modelo de aprendizaje automático para analizar datos. Pero incluso con versiones avanzadas, ciertos problemas pueden conducir a resultados inexactos. Éstas incluyen:

• Polaridad de sentimiento: el análisis de sentimiento puede identificar fácilmente palabras clave que denotan emociones como "amor", "odio" o "mejor", que tienen puntajes altos de polaridad positiva (+1) y negativa (-1). El desafío surge cuando el texto tiene frases como “no tan mal”, que el modelo no reconoce. Esto da como resultado una puntuación de sentimiento inexacta.
• Sarcasmo: las personas usan la ironía y el sarcasmo en conversaciones informales y memes en las redes sociales. El aprendizaje automático no reconoce los cumplidos ambiguos como negativos y puede malinterpretar un comentario sarcástico como positivo.
• Emojis: el análisis de sentimientos depende del procesamiento del lenguaje natural y el análisis de texto para la extracción de sentimientos, pero los comentarios en las redes sociales pueden verse inundados con emojis. Para superar este problema, necesita herramientas como Sprout que identificará los emojis en los datos de texto y los tendrá en cuenta al medir la opinión sobre la marca o el producto.

• Figuras retóricas: los programas de aprendizaje automático no entienden figuras retóricas como modismos y metáforas. Por ejemplo, un modismo como "bajo el clima" no tendrá sentido contextual para una herramienta de análisis de sentimientos. Ignorará el texto y esto disminuirá la precisión de los resultados.
• Negaciones: una herramienta de minería de sentimientos no puede reconocer dobles negativos en oraciones como "¡No puedo no tener mi Starbucks!". En tales casos, la herramienta ignorará el comentario o lo clasificará como negativo, sesgando así la puntuación de opinión.
• Oraciones comparativas: las oraciones comparativas son complicadas porque en realidad no especifican si el cliente está feliz o infeliz a menos que se especifique lo contrario. Por ejemplo, el comentario “El Galaxy S20 es más grande que el Apple iPhone 12”, puede interpretarse como positivo o negativo según la preferencia del cliente.
• Análisis de opinión multilingüe: cuando los comentarios están en varios idiomas, se complican los desafíos de un algoritmo de análisis de opinión. Afortunadamente, este problema se resuelve cuando la herramienta tiene incorporada la minería de opiniones multilingüe nativa, como Sprout.

¿Cómo se calcula la puntuación de sentimiento?

Las puntuaciones de sentimiento se miden en polaridades, donde -1 es negativo, 0 es neutral y 1 es positivo. Estos se pueden calcular de tres maneras:

método de conteo de palabras

En este método, las puntuaciones de opinión se calculan reduciendo el número de ocurrencias negativas de las positivas. Por ejemplo, 1 - 2 = -1. Por lo tanto, el sentimiento medido es negativo. Este método se utiliza para textos simples.

Método de longitud de oración

La puntuación se calcula en función de la longitud de la oración, donde el número total de ocurrencias positivas se resta de las negativas y luego se divide por el número total de palabras. Por ejemplo, 1-2/42 = -0,0238095. Este método generalmente se usa para oraciones complejas y comentarios más largos.

Método de proporción de conteo de palabras

Esta es la forma más popular de calcular las puntuaciones de sentimiento. El número total de ocurrencias positivas en el texto se divide por el número total de negativas y se suma por uno. Por ejemplo, 1/2+1 = 0,33333.

En última instancia, todas estas instancias separadas de puntajes se calculan en forma de percentil para brindarle el puntaje general de sentimiento de su marca, producto o experiencia del cliente.

¿Cuáles son las fuentes de datos de análisis de sentimiento?

Aquí hay una lista de fuentes de datos esenciales de la voz del cliente (VoC) para recopilar información sobre el sentimiento del cliente.

• Escucha de redes sociales: la escucha social le permite acceder a los pensamientos y opiniones sin filtrar de sus clientes. Esta es una excelente manera de obtener información más detallada sobre cómo se sienten sus clientes acerca de su marca, contenido o servicio al cliente. Con Sprout, mida fácilmente este sentimiento de una variedad de redes como Twitter, Facebook e Instagram, todo en una plataforma centralizada.
• Plataformas de revisión: las plataformas de revisión comercial son una fuente clave para medir la salud de la marca. Sprout le permite analizar varias plataformas de revisión como Google My Business, Yelp, TripAdvisor e incluso Glassdoor para recopilar información procesable.

• Noticias : acceda a los artículos de noticias para realizar un seguimiento de la opinión sobre su marca y sus competidores.
• Podcasts: los podcasts son una fuente popular para recopilar opiniones sobre temas de actualidad que pueden indicar tendencias emergentes de la industria.
• Encuestas: al analizar las respuestas de las encuestas para determinar el sentimiento, obtiene información holística de la marca que va más allá de los puntajes netos de promotores (NPS) o los sistemas de clasificación por estrellas.
• Interacciones de servicio al cliente : los correos electrónicos de atención al cliente, los registros de llamadas y los tickets son una fuente clave para rastrear y abordar los temas comunes en las quejas de los clientes.
• Otras fuentes de texto: el análisis de opinión es posible con cualquier dato disponible en el texto. Entre estos, en varias industrias, se destacan los informes de salud electrónicos, como datos de atención médica y documentos de investigación, información pública como en sitios web y plataformas gubernamentales, e incluso sitios de juegos como Twitch.

¿Por qué es importante el análisis de sentimientos?

Estas son algunas de las razones principales por las que el análisis de sentimientos es importante para las empresas.

Velocidad y escala

Las herramientas de análisis de opinión procesan cientos de comentarios en minutos y manejan millones de llamadas API diariamente. Esto permite a las marcas obtener información oportuna sobre los clientes para monitorear el desempeño de la marca para crecer y atraer audiencias.

Exactitud

Los algoritmos de aprendizaje automático calculan el sentimiento a partir de grandes cantidades de datos de comentarios de clientes dispersos y miden muchas más puntuaciones con precisión que si se hiciera manualmente. También reduce el alcance de los sesgos a través de la emoción humana que pueden colarse. Por ejemplo, un gerente de una tienda que puede ignorar un comentario negativo porque es de un ex empleado.

Análisis de temas y aspectos

Puede descubrir temas de actualidad y aspectos de su negocio a partir de conversaciones en redes sociales y revisar plataformas a través de hashtags y palabras clave y comprender el sentimiento de marca. Esta información precisa y procesable le permite mejorar los productos y las ofertas, el servicio al cliente y otros aspectos de su negocio para mejorar el rendimiento de la marca.

También obtiene información a través de nubes de palabras, que le brindan una vista rápida de los temas y temas importantes en las discusiones de los clientes sobre su marca. Y al ser visualmente impactantes, las nubes de palabras son fáciles de entender y aptas para compartir entre las partes interesadas de la organización en general.

Analice datos de VoC multilingües

Los datos multilingües son comunes en la escucha social. Las herramientas de análisis de sentimiento permiten a las marcas comprender a los clientes cultural y étnicamente diversos para una comprensión holística del sentimiento de marca.

Medir KPI

Puede medir los indicadores clave de rendimiento con precisión para saber qué aspectos de su estrategia están funcionando y cuáles deben mejorarse. Esto es fundamental para medir la eficacia de sus campañas de marketing y realizar los cambios adecuados en tiempo real para garantizar el éxito. Del mismo modo, puede administrar la percepción de la marca y extraer información de la marca al realizar un seguimiento del sentimiento en las menciones sociales y las reseñas de los clientes.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

El análisis de opinión es un proceso complejo, por lo que lo hemos dividido en tres pasos esenciales.

Paso 1: Recopilación de datos

Elegir de dónde provienen sus datos de VoC es una decisión importante que afectará la precisión de sus conocimientos. Como regla general, las plataformas sociales y en línea utilizadas con frecuencia por sus clientes más valiosos son la mejor fuente. Una vez que haya elegido las plataformas que desea aprovechar, la herramienta de análisis de sentimientos aprovecha de forma nativa la fuente de datos, ya sea a través de la integración de API en vivo o el raspado de datos.

Paso 2: procesamiento y análisis de datos

Una vez que se recopilan los datos, se someten a procesamiento de datos a través del aprendizaje automático para convertir la información no estructurada en un formato apropiado para el análisis de texto y la extracción de datos.

Las tareas de IA como el reconocimiento de entidades nombradas (NER) identifican menciones de marca, ubicaciones, monedas y otra información relevante para los conocimientos que desea recopilar. Los algoritmos de búsqueda semántica permiten que la herramienta comprenda los comentarios contextualmente y evite entradas duplicadas al calcular el sentimiento. NLP permite que la herramienta reconozca términos que denotan emociones en la canalización de texto. Y los etiquetadores de parte del discurso (PoS) aseguran que los datos que no están en inglés se analicen de forma nativa para el análisis de sentimiento multilingüe.

Finalmente, las tareas de análisis de opinión calculan la polaridad de opinión de cada tema y aspecto agrupado y, finalmente, brindan la puntuación de opinión general de los datos.

Paso 3: visualización de datos

Los resultados ahora se muestran en forma de tablas y gráficos para facilitar su comprensión. Estas visualizaciones se pueden compartir con otros departamentos, como marketing y servicio al cliente, para mejorar el compromiso con la marca y abordar las sugerencias de los clientes y los puntos débiles de manera consciente.

Aplicaciones empresariales del análisis de sentimientos

Aquí hay algunas formas importantes en las que el análisis de sentimientos ayuda a las marcas a monitorear las tendencias emergentes y mantenerse por delante de la competencia para construir la reputación de la marca, mejorar la lealtad del cliente y mantenerse por delante de la competencia.

Supervisar las tendencias de la industria

Las marcas deben mantenerse constantemente al día con las tendencias cambiantes de la industria y las preferencias de los clientes. El análisis de sentimientos lo ayuda a monitorear las conversaciones sociales y en línea simultáneamente desde múltiples plataformas para rastrear las tendencias emergentes a lo largo de las líneas de tiempo. Esto le permite estar a la vanguardia y mejorar proactivamente sus productos y servicios para obtener el máximo retorno de la inversión (ROI).

Realizar análisis de la competencia

El análisis de opinión lo ayuda a examinar conversaciones sobre marcas competidoras para rastrear sus fortalezas y debilidades e informar su estrategia comercial. También obtiene información sobre brechas de mercado para que pueda explorar formas de capturar nuevos negocios. Con Sprout, vea una comparación lado a lado de la competencia de las métricas de rendimiento clave en las redes sociales, como el porcentaje de voz, el compromiso, las impresiones y la opinión del usuario, todo en un solo lugar.

Crear contenido atractivo

Cree contenido convincente que resuene con sus clientes y supere a sus competidores. Analizar el sentimiento en la escucha social y los datos de revisión de temas candentes le permite construir relaciones más cercanas con su audiencia con contenido personalizado basado en lo que realmente están hablando.

Fomentar la defensa de los empleados

Maximice la amplificación de la marca y suba el nivel de defensa de los empleados al automatizar la entrega de contenido impactante a los empleados, como lo hizo Medallia con Sprout. Utilice el análisis de sentimientos para saber qué inspira más a las audiencias y le ayude a crear una estrategia holística para llegar a una audiencia más amplia con la distribución de contenido automatizada.

Mejorar la reputación de la marca

Reciba alertas oportunas sobre picos en las menciones de la marca para que sepa cuándo hay un aumento en las conversaciones en línea sobre usted y realice un seguimiento de la causa. Las menciones positivas de la marca, como recomendaciones o elogios de los clientes, son igualmente importantes para realizar un seguimiento, ya que le permite volver a compartir menciones positivas para amplificar su marca y generar pruebas sociales.

Del mismo modo, configure alertas basadas en palabras clave o para una campaña de marca en particular para medir el sentimiento del mercado y tomar las medidas necesarias en función de sus conocimientos.

Recopile información de marca de manera más eficiente

Es importante monitorear y medir continuamente el sentimiento del cliente para mejorar la percepción de su marca y profundizar la lealtad del cliente. Es la forma más sostenible de garantizar relaciones duraderas con los clientes para la generación de ingresos.

Los datos sociales lo ayudan a hacer esto al detectar tendencias y temas emergentes entre su público objetivo para que pueda filtrar rápidamente datos relevantes y adaptar sus campañas para el éxito. Analice el sentimiento en palabras clave y hashtags en plataformas como Instagram, Twitter, Reddit y YouTube para medir la satisfacción del cliente y mejorar el rendimiento de la marca.

Profundice en la escucha social y vea cómo el análisis de sentimientos lo ayuda a lograrlo.