¿Qué pasaría si pudiera conocer la opinión de su mercado sobre su producto, en tiempo real, desde el momento del lanzamiento? Piense en la información que podría obtener de este conocimiento y el impacto potencial que podría tener en el éxito de su producto, la reputación de su marca y el crecimiento general de su empresa.
Suena casi mágico. Pero en el mundo actual de la IA y el aprendizaje automático, esta magia se ha convertido en una realidad, poniendo el poder de recoger las percepciones y actitudes de su audiencia al alcance de su mano. Y viene en forma de una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) llamada análisis de sentimientos.
Como ya hemos analizado anteriormente, Las técnicas de PNL proporcionan la potencia de aprendizaje automático que los profesionales del marketing necesitan para extraer la riqueza de sus datos. Y, como verás a continuación, hay buenas razones por las que el análisis de sentimientos se ha convertido en una de las técnicas más populares disponibles para los profesionales del marketing hoy en día.
¿Qué es el análisis de sentimientos?
El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opinión, toma sus datos no estructurados -publicaciones y conversaciones en las redes sociales, encuestas de opinión de los clientes, reseñas en línea, etc.- y los analiza para determinar las actitudes y sentimientos de sus clientes hacia sus productos, servicios o marca. En su forma más básica, el análisis de opiniones determina si el sentimiento de sus clientes expresado en los datos es positivo, negativo o neutro.
Dependiendo de la complejidad del sistema, los modelos de análisis de sentimientos emplearán uno de los siguientes algoritmos:
- Manual, o basado en reglas. Este tipo de enfoque utiliza un conjunto de reglas definidas manualmente -por ejemplo, listas de palabras o léxicos- para determinar el sentimiento de los datos.
- Automático, o basado en el aprendizaje automático. Con este tipo de algoritmo, el modelo utiliza algoritmos de aprendizaje automático para extraer automáticamente los datos de sentimiento del texto.
- Híbrido, o combinado. Un algoritmo híbrido combina enfoques manuales y automáticos para obtener los mejores elementos de ambos.
Tipos comunes de análisis de sentimientos
El acceso a lo que su audiencia piensa y siente en general sobre su marca ya es un cambio de juego, pero los diferentes tipos de análisis de sentimiento pueden extraer el sentimiento de los clientes a un nivel más granular, para impulsar una visión aún más poderosa.
- Graduado. Con el análisis de sentimiento graduado o de grano fino, puedes refinar tu comprensión de la polaridad de las opiniones de tu audiencia. Los sistemas de calificación de opiniones -como los que se encuentran en muchos sitios de comercio electrónico- son un caso de uso en el que se puede emplear el análisis de sentimientos graduado para, por ejemplo, diferenciar entre las opiniones de cinco estrellas (que reflejan una experiencia muy positiva) y las de una estrella, o muy negativas, en la sección de opiniones de su sitio.
- Detección de emociones. El análisis de sentimientos de detección de emociones va más allá de las percepciones generales para destilar las emociones de su audiencia a partir de los datos (por ejemplo, ¿están felices, tristes, enfadados o frustrados?). Esta información puede influir en todo, desde la atención al cliente hasta la mejora del producto.
- Análisis de intención. Como su nombre indica, el análisis de intención lleva el análisis de sentimiento un paso más allá, identificando las palabras que indican la intención del cliente dentro de los datos con los que está trabajando: ¿Sus clientes están allí para comprar, o sólo están navegando o investigando? Con este tipo de información, puede adaptar sus mensajes a las intenciones específicas de los clientes.
- Basado en aspectos. El análisis de sentimiento basado en aspectos determina las características o elementos específicos de los que se habla, así como el sentimiento relativo a estas características o elementos. Por ejemplo, las opiniones sobre un vehículo pueden ser globalmente positivas, pero el análisis basado en aspectos puede mostrar una percepción negativa de los portavasos del vehículo, lo que revela un fallo en el diseño del producto que puede abordarse en el siguiente modelo.
Más que el sentimiento: otras ventajas del análisis del sentimiento
Además de su capacidad para extraer información sobre las opiniones de la audiencia, el análisis de sentimientos ofrece a los profesionales del marketing otras ventajas, como por ejemplo
- Escalabilidad. Con el análisis de sentimientos, puede analizar fácilmente las montañas de datos de primera mano que ha acumulado o a las que tiene acceso, algo que resulta prohibitivo hacer manualmente.
- Prioridades centradas en el cliente. El análisis de sentimientos le permite priorizar a sus clientes manteniendo sus percepciones y opiniones al frente de todo lo que hace.
- Respuesta en tiempo real. Tanto si se centra en la supervisión de la marca como en la atención al cliente, el análisis de sentimientos le permite pasar rápidamente al modo de gestión de crisis o tomar las medidas necesarias para la retención de clientes.
Cómo lidiar con las peculiaridades del lenguaje humano
Por otro lado, el análisis de sentimientos también se enfrenta a los retos que se derivan de las muchas peculiaridades y ambigüedades del lenguaje humano, que no existen en el entorno binario del lenguaje de las máquinas. Entre estos retos se encuentran:
El sarcasmo. El sarcasmo es el uso de la ironía, y según Merriam-WebsterLa ironía es "el uso de palabras para expresar algo distinto y especialmente lo contrario del significado literal". Es fácil ver cómo esto puede enturbiar las aguas del aprendizaje automático.
Ejemplo: Cuando un cliente dice: "Me encanta tener que luchar con el portavasos de mi coche para recuperar el control de mi taza de café térmica", la palabra amor, leída literalmente, podría situar este sentimiento directamente -y de forma inexacta- en la categoría de "muy positivo".
Subjetividad. El análisis de sentimientos se basa en la identificación precisa del tono del texto, pero puede ser difícil diferenciar entre una declaración subjetiva y una objetiva, y esta diferenciación es crucial para determinar el tono.
Ejemplo: La frase "Las vistas son espectaculares, pero el espacio es demasiado pequeño para acoger a todos los invitados de mi boda" contiene elementos objetivos y subjetivos, pero a pesar de la opinión subjetiva positiva, el tono general es negativo.
Frases hechas. El lenguaje humano está lleno de frases hechas (¿ves lo que hemos hecho?), y las frases hechas funcionan porque no están pensadas para ser tomadas literalmente. Los algoritmos de las máquinas, en cambio, suelen ver las cosas desde una perspectiva muy literal, lo que puede llevar a interpretaciones inexactas de los sentimientos.
Ejemplo: En la frase "Esta bufanda es preciosa, pero va a romper el banco", el modelo de análisis de sentimiento podría ignorar la opinión negativa expresada por "va a romper el banco", si evalúa la frase en su sentido literal, en lugar de comprender el impacto que el modismo tiene en el sentimiento general.
Contexto. Los seres humanos nos sentimos bastante cómodos con el contexto, ya que estamos acostumbrados a tener que depender de él para interpretar el lenguaje a diario. Pero el lenguaje de las máquinas no funciona bien con el contexto, y cuando se añade una pizca de ambigüedad en las palabras, el reto se hace evidente.
Ejemplo: La interpretación correcta del contexto es necesaria para asignar un sentimiento preciso a la afirmación: "No puedo recomendar más este horno microondas."
Afortunadamente, estos problemas de lenguaje humano no son insuperables, y la solución suele estar en el entrenamiento de su modelo de análisis de sentimientos para abordar los desafíos lingüísticos específicos a los que se enfrenta.
Casos populares de uso del análisis de sentimientos
El análisis de sentimientos puede emplearse en cualquier caso de uso que pueda beneficiarse de las percepciones o actitudes de su audiencia. Esto significa que puede utilizar el análisis de sentimientos para una gran cantidad de casos de uso, incluyendo:
Seguimiento de los medios sociales. En el mundo actual, influenciado por las redes sociales, el adagio de que "cualquier publicidad es buena publicidad" ya no es válido. Un tuit o un vídeo de TikTok sobre su marca puede ser viral, pero lo viral no siempre significa buenas relaciones públicas. El análisis del sentimiento le permite determinar el sentimiento subjetivo que hay detrás de las conversaciones en las redes sociales sobre su marca. Esto le permite medir la percepción pública de su marca, responder rápidamente a los comentarios negativos y evitar posibles desastres de relaciones públicas.
Investigación de la competencia. No hace falta que se dedique al espionaje corporativo para averiguar lo que su mercado objetivo piensa de su competencia. Con el análisis de sentimientos, puedes hacer uso de otras fuentes de datos, como los datos de alta calidad de proveedores de datos seleccionados y los datos disponibles públicamente, para ver a cuál de tus competidores responde tu audiencia favorablemente, y por qué.
Mejora del servicio al cliente. Los sistemas de atención al cliente manejan diariamente una gran cantidad de información. El análisis de sentimientos puede ayudarle a agilizar los flujos de trabajo de su equipo de asistencia al priorizar los correos electrónicos, los mensajes y los tickets que necesitan atención urgente.
Mensajes de marketing. La información sobre la intención de los clientes permite personalizar los mensajes de marketing para dirigirse con mayor precisión al punto en el que se encuentran dentro del embudo de ventas. Con el análisis de sentimientos, puede elaborar mensajes para satisfacer las necesidades de los clientes, desde códigos de descuento para los que están cerca de la parte inferior del embudo hasta recursos educativos para los que todavía están investigando.
Conclusión
Las técnicas de PNL ponen el poder de la IA y el aprendizaje automático en manos de los profesionales del marketing. Se acabaron los días en los que resultaba prohibitivo procesar manualmente los datos recopilados. Y cuando se complementan estos datos con otras fuentes de datos enriquecidas, como las soluciones de datos que ofrece ShareThis, se puede utilizar el análisis de sentimientos para obtener una visión aún más amplia. Con su capacidad para extraer información clave sobre los sentimientos a partir de montones de datos, es fácil ver por qué el análisis de sentimientos es una de las técnicas de PNL más utilizadas.
