Análisis de sentimiento del cliente: qué es y cómo obtenerlo

El análisis de sentimiento consiste en analizar un gran volumen de textos e identificar el tono emocional (positivo, negativo o neutro) para ayudar a las empresas en la toma de decisiones con información objetiva.

Esto lo hace un software que utiliza Inteligencia Artificial para reconocer estas emociones y revisar miles de textos como: correos electrónicos, transcripciones de chat de atención al cliente, comentarios de redes sociales y reseñas.

Veamos un ejemplo:

El análisis de sentimiento permite identificar esos insights (positivo y negativos) de forma masiva y generar  una representación visual que puede ayudar a responder preguntas como:

• ¿Qué les gusta a nuestros clientes sobre nuestros productos y servicios?
• ¿Qué no les gusta a nuestros clientes de nuestros productos y servicios?
• ¿Recibimos demasiadas opiniones negativas recientemente?
• ¿Ha aumentado gradualmente el número de reseñas negativas?
• ¿Qué producto tiene el mayor número de reseñas positivas?
• ¿El número de opiniones positivas, neutrales y negativas se ha mantenido constante en comparación con el último trimestre?
• ¿Hay un cambio en el grado de opiniones positivas o negativas?

En nuestra experiencia realizando análisis de sentimiento hemos detectado que se trata de una herramienta 360ª que ayuda mucho a tomar las decisiones adecuadas para el crecimiento de un negocio.

Usos del análisis de sentimiento del cliente para empresas

Estudio de mercado

Las empresas pueden analizar las opiniones de los consumidores para identificar qué características valoran más en un producto o servicio. 

Esta información es útil para ajustar la oferta, las descripciones de producto, los mensajes en redes sociales, etc. Ya sea para el lanzamiento de un nuevo producto/servicio o para el mantenimiento de la imagen de marca, es una información reveladora.

Crear mejores productos o servicios

Los sentimientos negativos pueden revelar qué áreas necesitan mejorar, mientras que las positivas pueden ayudar a resaltar los puntos fuertes de tu producto/servicio. 

Esta información es crucial para las empresas que apuestan por la innovación constante y perfeccionamiento constante de sus productos y servicios.

Gestión de crisis

Las redes sociales permiten que las críticas obtengan un alcance increíble. Vivimos en la famosa era de la “cancelación” y en cualquier momento puede surgir una crisis en la imagen de una empresa.

El análisis de sentimiento ayuda a detectar cambios en la percepción del cliente. Identificar rápidamente los comentarios negativos en masa puede permitir a la empresa reaccionar de manera proactiva, abordando los problemas antes de que afecten gravemente su reputación.

Monitoreo del mercado en tiempo real

Las empresas pueden seguir lo que se dice sobre ellas en plataformas como redes sociales, foros, reseñas de productos, y detectar tendencias emergentes antes que sus competidores. 

Esta información puede ser utilizada para ajustar estrategias de marketing y publicidad, el desarrollo de nuevos productos, etc. 

Campañas de marketing

Las marcas pueden utilizar los datos del análisis de opiniones para mejorar sus campañas de marketing, personalizando los mensajes según las emociones predominantes del público. 

Un enfoque basado en el sentimiento ayuda a conectar de manera más efectiva con los consumidores, creando campañas que resuenen con sus dolores y deseos.

“Es un proceso de convertir información cualitativa en cuantitativa.”

Equipo de Waahi

Cómo funciona el análisis de sentimiento del cliente

Sin entrar en mucho detalle técnico, el análisis de sentimiento consta de dos fases principales

Filtrado de datos

Implica recolectar información relevante de diversas fuentes como redes sociales, reseñas y encuestas. Posteriormente, los datos se procesan para eliminar elementos irrelevantes o «ruido», lo que facilita la interpretación y el análisis posterior.

Análisis

Mediante algoritmos avanzados de procesamiento de lenguaje natural y técnicas de inteligencia artificial, los comentarios y textos se clasifican en categorías de sentimiento: positivo, negativo o neutral. 

Además, se puede evaluar la intensidad del sentimiento y explorar las emociones subyacentes, lo que proporciona una visión más detallada sobre cómo los clientes perciben los productos o servicios.

Desafíos actuales del análisis del sentimiento

Aunque el análisis de sentimiento es una herramienta poderosa, como toda IA se tiene que entrenar, pero hay ciertos desafíos que tenemos que tener en cuenta en el proceso de Machine learning.

Sarcasmo

Uno de los principales desafíos es la identificación del sarcasmo. La gente es muy creativa a la hora de hacer reseñas negativas y las expresiones sarcásticas pueden ser difíciles de interpretar para los algoritmos. Imagina que alguien escribe: “Me encanta cómo la cafetera chirría cada vez que me hago un café”. Una IA que no esté entrenada detectará ese “me encanta” como algo positivo.

Superar este desafío requiere técnicas avanzadas de interpretación del lenguaje.

Negación

La negación es otro reto importante, no siempre utilizamos el no para negar y el análisis de datos puede verse afectado si no se detecta la negación de forma clara. Los algoritmos no siempre son capaces de reconocer estructuras como «no me gusta» o «no estoy satisfecho» y ajustar el análisis en consecuencia. 

Multipolaridad

La multipolaridad se refiere a los comentarios que contienen sentimientos contradictorios. Un cliente puede expresar tanto opiniones positivas como negativas en un solo comentario, lo que hace difícil clasificar el sentimiento general. Los sistemas de análisis deben ser capaces de manejar y contextualizar estos comentarios para proporcionar una evaluación precisa.

Contar con una herramienta de análisis de sentimiento puede beneficiar a las empresas que quieren tomar las mejores decisiones. Aunque hay desafíos en el proceso, creemos que las empresas que empiecen a implementar estas herramientas ahora tendrán una ventaja competitiva respecto a sus competidores en un futuro inmediato.

Si te interesa saber más sobre esta solución u otras puedes encontrarnos aquí.