Una guía definitiva para el análisis de sentimientos

El cliente es la fuerza motriz 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 del sentimiento, podrá conocer fácilmente a sus clientes a partir de los datos de sus comentarios.

El análisis del sentimiento desempeña un papel importante a la hora de comprender a su público y a sus clientes. Este método le permite reunir información crucial a partir de datos masivos no organizados con la ayuda de aplicaciones.

Sumerjámonos en la minería de opiniones, sus tipos, impotencia, retos, métodos de trabajo y ejemplos de la vida real.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos significa identificar la emoción o el sentimiento a través del análisis y la minería de textos. También se conoce como minería de opiniones. Las empresas pueden utilizar este enfoque para categorizar las 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 IA, ML y minería de datos para extraer información personal de textos desorganizados y no estructurados como correos electrónicos, chats de soporte, canales de medios sociales, foros y comentarios de blogs. No hay necesidad de procesar los datos manualmente, ya que los algoritmos utilizan métodos automáticos, basados en reglas o híbridos para extraer los sentimientos.

Grammarly como herramienta de análisis de sentimientos

Además de ser una herramienta para corregir errores gramaticales y de puntuación, Grammarly también es capaz de funcionar como herramienta de minería de opiniones. Si ha utilizado la integración de Grammarly en su correo electrónico, es posible que haya visto un emoji en la parte inferior de su mensaje que marcaba el contenido de su correo electrónico como amistoso, formal, informal, etc.

Este emoji muestra los resultados del análisis del tono o sentimiento de su texto. Grammarly utiliza un conjunto de reglas y aprendizaje automático para localizar las señales en su escritura que influyen en el tono o el sentimiento. Analiza sus palabras, las mayúsculas, la puntuación y la redacción para decirle cómo lo encontrará el destinatario.

Aparte de los correos electrónicos, puede detectar el sentimiento de cualquier texto que escriba y decirle cuál es el sentimiento dominante de la emoción incluida en ese escrito. Utilizándolo, puede elegir el tono adecuado que le ayudará a establecer relaciones sanas con los demás.

Importancia del análisis del sentimiento

Seguimiento del sentimiento en tiempo real

Aunque la adquisición de nuevos clientes es más costosa que la conservación de los existentes, esta última también necesita un seguimiento constante. Lo que alguien siente hoy por su marca puede cambiar mañana. La minería de opiniones le permite conocer su sentimiento en tiempo real y tomar medidas de inmediato.

Mejores productos y servicios

El sentimiento del cliente le permite revisar las respuestas y los comentarios de los clientes. Los datos le ayudarán a desarrollar mejores productos y ofrecer un mejor servicio al cliente. Además, aumenta la productividad de su equipo al identificar rápidamente sentimientos y temas.

Obtenga datos procesables

El análisis de sentimientos le permite hacerse con datos procesables. Hoy en día, las redes sociales están repletas de datos, ya que la gente no para de hablar de las marcas y de etiquetarlas. Analizar estos datos de sentimiento significa conocer la imagen de su marca y el rendimiento de sus productos.

Campañas de marketing curadas

Con la minería de opiniones, puede evaluar sus campañas de marketing. Sus resultados le permiten actuar en función de los sentimientos de los clientes. Estos conocimientos ayudan a las empresas a mejorar su estrategia de marketing. Por ejemplo, puede realizar una campaña especial para personas interesadas en comprar sus productos y que tengan una noción positiva de su empresa.

Seguimiento de la imagen de marca

El mundo empresarial es tan competitivo hoy en día que conservar la imagen de su marca resulta desalentador. Puede utilizar la minería de opiniones para determinar cómo percibe el cliente a su empresa y tomar medidas en consecuencia.

Tipos de análisis de opiniones

En función de las necesidades de su empresa, puede realizar cualquier modelo de minería de opiniones para captar diversas emociones.

Análisis de grano fino

Este modelo es útil para obtener la precisión de la polaridad. Le ayuda a estudiar las reseñas y valoraciones que recibe de sus clientes. Las empresas pueden aplicar este análisis a las distintas categorías de polaridad siguientes, como muy positiva, positiva, negativa, muy negativa o neutra.

Análisis basado en aspectos

Este tipo de análisis de sentimiento ofrece un análisis más profundo de las reseñas de sus clientes. Determina de qué aspectos del negocio o ideas hablan los clientes.

Si usted es un vendedor de zumos de frutas y recibe una reseña que dice: "Refrescante, pero debería incluir una pajita biodegradable" Este análisis descubrirá que se habla positivamente de su zumo pero negativamente del envase.

Análisis de detección de emociones

Mediante 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, aunque algunos clasificadores avanzados también emplean algoritmos de aprendizaje automático.

Sin embargo, para detectar emociones, debe utilizar el aprendizaje automático en lugar de léxicos. Una palabra puede transmitir un significado positivo o negativo en función de su uso. Mientras que el léxico puede detectar la emoción de forma inexacta, el ML puede determinar correctamente las emociones.

Análisis de intenciones

Utilizando este modelo, puede determinar con precisión la intención del consumidor. Como resultado, no tendrá que dedicar tiempo y esfuerzo a perseguir al público que no tiene intención de comprar nada en breve. En su lugar, consigue centrarse en los clientes que tienen previsto comprar sus productos. Puede utilizar el marketing retargeting para captar su atención.

¿Cómo funciona el análisis de opiniones?

La minería de opiniones suele funcionar mediante un algoritmo que escanea las frases y decide si es positiva, neutra o negativa. Las herramientas avanzadas de extracción de opiniones sustituyen el algoritmo estático o convencional por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. De ahí que la gente del sector también se refiera a la minería de opiniones como IA de emociones.

En la actualidad, el análisis de sentimientos sigue los dos modelos de trabajo siguientes:

#1. Análisis de sentimiento por aprendizaje automático

Como su nombre indica, esta técnica utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para aprender de varias entradas de entrenamiento. 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 frases. Encontrará más información al respecto más adelante, en la sección "Cómo crear análisis de sentimiento mediante aprendizaje automático".

#2. Análisis de Sentimiento Basado en Reglas

Es la forma convencional de extracción de opiniones. El algoritmo tiene algunas reglas preestablecidas para identificar el sentimiento de cualquier frase. Un sistema basado en reglas también utiliza manualmente la PNL a través de la lista de palabras (léxicos), la tokenización, el análisis sintáctico y el stemming.

He aquí cómo funciona:

Una biblioteca de léxicos

El programador crea una biblioteca de palabras positivas y negativas dentro del algoritmo. Para ello puede utilizar cualquier diccionario estándar. En este caso, sería de gran ayuda que tuviera cuidado a la hora de decidir cuáles son las 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 humano, los programadores necesitan dividir los textos en el fragmento más pequeño posible, como las palabras. De ahí que exista la tokenización de frases, que divide los textos en frases. Del mismo modo, la tokenización de palabras divide los términos de una frase.

Eliminación de palabras innecesarias

La lematización y la eliminación de palabras vacías desempeñan un papel importante en este punto. La lematización consiste en agrupar palabras similares en un solo grupo. Por ejemplo, Am, Is, Are, Been, Were, etc., se consideran "ser".

Del mismo modo, la eliminación de stopwords elimina el exceso de palabras como For, To, A, At, etc., que no aportan ningún cambio significativo en términos de sentimiento en el texto.

Recuento informatizado de palabras de sentimiento

Dado que analizará terabytes de textos en un proyecto de análisis de sentimientos, necesita utilizar un programa informático para contar todas las palabras positivas, negativas y neutras de forma eficaz. También ayuda a mitigar cualquier error humano en el proceso.

Cálculo de la puntuación del sentimiento

Ahora, la tarea de la minería de opiniones es sencilla. El programa tiene que dar una puntuación al texto. La puntuación puede ser en forma de porcentaje, como 0% es negativo, 100% es positivo y 50% es neutro.

Alternativamente, algunos programas utilizan la escala de -100 a 100. En esta escala, 0 es neutral, -100 es negativo y 100 es un sentimiento positivo.

Aplicaciones reales del análisis de sentimiento

Las empresas siguen recopilando datos cualitativos que deben analizarse 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 agilizar su flujo de trabajo y a mejorar su experiencia de atención al cliente.
• Lo que dicen los clientes en foros y comunidades en línea tiene importancia para las empresas. Utilizan este método para conocer la impresión general de los clientes en esas plataformas.
• Las opiniones de los clientes en las redes sociales pueden hacer triunfar o fracasar a una empresa. El análisis del sentimiento se utiliza a menudo para identificar lo que el público dice de una empresa.
• La minería de opiniones puede identificar tendencias de mercado, determinar nuevos mercados y analizar a los competidores. De ahí que se utilice para realizar estudios de mercado antes de lanzar nuevos productos o marcas.
• La revisión de productos es otro ámbito en el que las empresas utilizan el análisis de opiniones. Así, 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 utilizarse para mejorar el producto. La minería de opiniones también es útil para recopilar datos cruciales de las encuestas a los clientes.

Crear análisis de sentimiento mediante aprendizaje automático

Preprocesamiento de textos

En el preprocesamiento de textos, un algoritmo de ML puede utilizar la eliminación de palabras vacías y la lematización para eliminar palabras no críticas que no desempeñan ningún papel en la minería de IA.

Extracción de características

Tras procesar el texto en bruto, el programa de IA aplica un método de vectorización para transformar las palabras de sentimiento en numéricas. El término industrial para esta representación numérica de las palabras es Rasgos.

Bolsa de n-gramas es la forma habitual de vectorización. Sin embargo, el aprendizaje profundo ha hecho muchos avances en este campo y ha introducido el algoritmo word2vec que utiliza una red neuronal.

Entrenamiento de la IA y predicción

El entrenador de la IA necesita alimentar un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados con sentimientos. Los datos incluyen principalmente muchos pares de Rasgos. Por pares de Rasgos se entiende una representación numérica de una palabra de sentimiento y su etiqueta correspondiente: negativa, neutra o positiva.

Predicción de texto real

Ahora, el programador introducirá un texto nuevo o no visto en el sistema ML. Éste utilizará su aprendizaje de los datos de entrenamiento para generar etiquetas o clases para los textos no vistos.

A veces, un sistema de IA también puede utilizar modelos de algoritmos de clasificación como la regresión logística, Naive Bayes, la regresión lineallas máquinas de vectores de apoyo y el aprendizaje profundo.

Herramientas de minería de opiniones

Ahora que conoce en detalle el concepto de análisis de opiniones, es el momento de conocer las principales herramientas de minería de opiniones.

MonkeyLearn

MonkeyLearn es un software de análisis de sentimientos que puede detectar rápidamente emociones en datos de texto no organizados. Utilizando esta herramienta, las empresas pueden enterarse rápidamente de los comentarios negativos y responder al instante para crear una impresión positiva.

Puede controlar lo que piensan los clientes de sus productos, servicios o marca. De este modo, el tiempo de respuesta a las consultas urgentes de su empresa también aumenta en gran medida. También le permite visualizar la percepción de los sentimientos.

MonkeyLearn admite la integración con cientos de aplicaciones para el análisis de texto, como Zapier, Mesa de aireGmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, ZendeskSurveyMonkey, Typeform y Nube de servicios.

Awario

Si busca una herramienta fiable de análisis de sentimientos para realizar un seguimiento de la escucha social, Awario es la aplicación que necesita. 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 los comentarios negativos en las redes sociales y responder a ellos de forma prioritaria. Le informa de las reacciones de sus clientes a sus campañas de marketing y a los productos recién lanzados.

Además, las empresas pueden utilizar esta plataforma para analizar a sus competidores e identificar sus puntos fuertes y débiles. También puede obtener las estadísticas del análisis en formato PDF y compartirlas con los demás.

Temática

Temática es una plataforma de análisis de opiniones que puede utilizarse también para el análisis de sentimientos. Le ofrece una visión completa de sus clientes mediante la minería de opiniones impulsada por IA. Utilizando esta herramienta, puede comprender los comentarios de los clientes en una plataforma central y priorizar sus respuestas.

Esta plataforma recopila opiniones procedentes de encuestas, redes sociales, chats de asistencia, respuestas abiertas de los clientes y reseñas. A continuación, los clasifica en diferentes temas y sentimientos utilizando IA.

De este modo, sabe lo que importa a los clientes. Esta plataforma no necesita formación ni codificación manual, ya que puede entender perfectamente los temas de tendencia entre los clientes.

Palabras finales

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 del sentimiento también le ayuda en la gestión de las redes sociales y en la creación de la marca de la empresa.

Ahora que conoce la importancia de la minería de opiniones y cómo funciona, puede implantar este método en su empresa con la ayuda de los mejores analizadores de sentimientos. También puede crear una solución de análisis de opiniones utilizando el aprendizaje automático.

Si le interesa, consulte esta lista de herramientas de opinión de los clientes para mejorar sus productos.