Análisis de sentimiento: mejorar el conocimiento de la marca y aumentar los ingresos

La semana pasada discutimos la importancia de las revisiones en línea y su impacto en el éxito de su comercio electrónico. Mencionamos que las revisiones, especialmente en forma escrita, brindan comentarios valiosos sobre experiencias y brindan contexto sobre opiniones importantes. ¡Pero el poder de la palabra no termina ahí! Ahora nos gustaría entrar en el lado más complejo de entender las palabras de sus consumidores: el análisis de sentimientos.

El análisis de sentimientos, o "minería de opiniones", como algunos lo llaman, utiliza el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de texto y la lingüística computacional para obtener un conocimiento profundo de lo que sus consumidores realmente están diciendo. La estructura del lenguaje ya es muy complicada, por lo que no hay duda de que el análisis de sentimientos también lo es.

El objetivo de este artículo es presentarle los principios básicos de la misma para que pueda comenzar a preparar su negocio para los planes futuros. Según una estadística de 2018, el 59% de los profesionales de la industria en todo el mundo ya usan o quieren comenzar a usar este procedimiento estructurado como parte de su estrategia de marketing, por lo que es posible que también desee investigarlo.

Adopción de la IA en la personalización del marketing

Como puede ver, un número considerable de expertos está convencido de que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son fundamentales para el crecimiento empresarial en la actualidad. Le conviene descubrir exactamente cómo puede utilizar las capacidades de transformación de la inteligencia artificial y la minería de datos para hacer crecer su negocio.

¿De dónde recoges este sentimiento?

Prácticamente en cualquier lugar en un espacio digital donde el texto generado por el usuario se entrega públicamente. Los canales de redes sociales (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter y LinkedIn) son un excelente lugar para comenzar debido a la magnitud de la conversación en curso entre las audiencias.

Pero no son los únicos lugares donde puede obtener datos medibles. También debe analizar foros en línea y sitios web de reseñas como Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor o Trustpilot. Además de eso, también puede extraer información de las conversaciones de chatbot en su sitio web.

Por último, también puede ver el compromiso que se produce en su propio blog, en blogs corporativos y específicos de la industria, o en periódicos en línea.

Mientras piensas en todo esto, no te olvides de tus competidores. Comprender las conversaciones que ocurren entre los consumidores en sus plataformas también brindará información muy valiosa sobre su propio público objetivo.

¿Para qué sirve el análisis de sentimientos?

Su objetivo principal es volver a concentrarse en su audiencia y escuchar cómo se sienten. Un análisis de sentimiento le permite hacer exactamente eso, porque con él puede reconocer y capturar la voz real de sus consumidores. Es una herramienta comercial clave que le permite convertir datos no estructurados en comentarios valiosos y tangibles.

También encontrará que puede ayudarlo a tomar el control de estas áreas cruciales:

• Supervise las redes sociales para observar la reputación de la marca y mantener la salud de la marca. Piense en el análisis de sentimientos como su propio detective personal, escuchando y observando todos los canales en línea que su marca no siempre puede seguir.
• Identificar y aprovechar las tendencias y patrones que surjan.
• Mejorar los productos en función de las necesidades del consumidor.
• Analice la satisfacción del producto al comprender la motivación detrás de los sentimientos positivos, negativos y neutrales.
• Gestione los riesgos identificando una crisis potencial antes de que se manifieste.
• Cree contenido viral que resuene con su audiencia a través de la ideación de contenido guiada.
• Mida el ROI de su campaña de marketing con mayor precisión y luego use la información para aumentar el rendimiento en futuros lanzamientos, eventos y campañas.
• Encuentre valiosos influencers de marca que puedan impulsar una resonancia positiva.
• Mejorar el servicio al cliente y las tácticas de soporte.
• Comprenda la voz de los empleados en tiempo real al descubrir y responder a las inquietudes.
• Descubra y utilice la investigación de mercado para ayudar a impulsar decisiones comerciales efectivas.

El análisis de sentimientos es una tecnología compleja de dominar, por lo que inevitablemente hay una gran mayoría de resultados que puede esperar. La forma en que terminará aplicando esta práctica depende del tipo de industria en la que se encuentre, el tamaño de su empresa y su audiencia, y lo que es más importante, de los recursos de datos disponibles. Cuando dé los primeros pasos en el análisis de sentimientos, asegúrese de comenzar su viaje con algunas preguntas bien definidas, pero permanezca abierto a encontrar muchas respuestas diferentes, a veces inesperadas.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

Según MonkeyLearn, hay cuatro niveles de análisis de sentimientos en los que se centran las herramientas y los sistemas:

1. El análisis de opinión detallado identifica el nivel de polaridad en el texto. Etiqueta las palabras en una escala de muy negativo a muy positivo, casi de la misma manera que una calificación de estrellas funciona en una reseña.

2. Un análisis de léxico ayuda a realizar la detección de emociones mediante la identificación de palabras que expresan sentimientos específicos como felicidad, entusiasmo, ira o frustración.

3. El análisis de sentimientos basado en aspectos divide el texto en atributos o componentes para comprender qué características específicas de un producto se están discutiendo.

4. El reconocimiento de intención analiza el motivo detrás del texto dentro de un contexto dado.

Hay dos enfoques principales para estos cuatro niveles de análisis de sentimientos.

El enfoque basado en reglas

El enfoque basado en reglas es un sistema que realiza un análisis de sentimiento basado en un conjunto de reglas creadas manualmente. Algunas de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural que sigue un enfoque basado en reglas incluyen el análisis, el etiquetado de partes del discurso, la tokenización y la lematización.

Sin embargo, este enfoque solo es bueno para tareas de nivel de oración y análisis de consultas. Es un enfoque exhaustivo que necesita un mantenimiento meticuloso por parte de expertos y lingüistas capacitados para mostrar resultados precisos. Incluso entonces, el sistema no tiene en cuenta las variaciones complejas del idioma y las combinaciones de secuencias.

El enfoque automático

Enseñar a una máquina a analizar cualquier idioma es complicado. Piense en las variaciones culturales solo en inglés, junto con todos sus matices gramaticales, dialectos y jerga. Las técnicas de aprendizaje automático supervisado, como Naive Bayes, Support Vector Machine y Maximum Entropy, son las técnicas más útiles para la clasificación de sentimientos (clasificación de texto en categorías positivas, negativas o neutrales, etc.).

Sin embargo, no vamos a entrar en detalles sobre estos algoritmos o cómo funcionan, porque terminaremos hablando de algo que se parece más o menos a esto:

Y no necesitas entender nada de eso, al menos no ahora. Las herramientas, los sistemas y el software de análisis de sentimientos utilizan la inteligencia artificial para encargarse de estas fórmulas, modelos y estructuras desconcertantes.

Lo más importante que queremos que sepa es que a través del avance tecnológico y la extracción de datos en curso, los algoritmos de aprendizaje automático han aprendido a adaptarse a la congruencia y el patrón, y así aprenden a extraer significado del contexto. El aprendizaje profundo resuelve problemas de procesamiento del lenguaje natural aún más desafiantes y puede estimular funciones cognitivas superiores del cerebro humano. Es a través del aprendizaje profundo que el análisis de sentimientos se vuelve altamente preciso, ya que puede comprender los patrones del lenguaje y determinar el tono, la emoción, el humor, el sarcasmo y la ironía.

Por qué el análisis de sentimientos impulsa el éxito del comercio electrónico

Cuando su tienda en línea crezca y sus campañas de marketing prosperen, ¡esperará que el compromiso de sus plataformas sociales también se dispare! O tal vez la reputación de su marca tuvo un problema y necesita respuestas rápidamente.

Cuando está llegando a los consumidores por cientos de miles, ¿quién va a rastrear cada hebra de este contenido y aprovechar su conocimiento al máximo? ¡Solo una máquina! Es una tarea enorme y, francamente, es demasiado tediosa, lleva mucho tiempo y es subjetiva para que la maneje cualquier ser humano. Necesita un análisis de sentimientos para procesar grandes cantidades de datos en línea de numerosas fuentes de forma automática y precisa.

Más importante aún, el análisis de sentimientos puede ayudarlo a filtrar grandes cantidades de datos antiguos, inútiles o irrelevantes para encontrar la nueva información que ayudará a impulsar las decisiones comerciales y realmente demostrar un buen ROI. Por ejemplo, en 2018 Nike realizó una campaña protagonizada por una estrella estadounidense que no enamoró mucho al público. Como resultado, su sentimiento neto se desplomó durante un período de 12 meses.

Se ve bastante mal, ¿verdad? Incorrecto. De hecho, Nike estaba siendo muy inteligente. Querían llegar a un grupo demográfico nuevo y más joven y asumieron este riesgo porque significaba crear lealtad a la marca entre los consumidores más jóvenes. Sabían que habría algo de ruido en torno a su decisión, pero tuvieron mucho cuidado de considerar las 'voces silenciosas' de consumidores nuevos y curiosos. Como resultado, esta campaña hizo que Nike alcanzara un aumento general de ventas de más del 31 %.

Existe una sobrecarga de evidencia de que el análisis de sentimientos ha ayudado a los grandes sitios de comercio electrónico de todo el mundo a aumentar las conversiones, además de mejorar el conocimiento y la reputación de la marca. Según Aspectiva, las tiendas de comercio electrónico que aprovechan esta poderosa estrategia pueden ver un aumento de hasta un 30 % en los clics de 'agregar a la cesta' y un aumento significativo en el tiempo que pasan en la página.

Al utilizar las complejas metodologías del análisis de sentimientos, puede obtener la información correcta que necesita para:

• Apoyar a los compradores en su etapa de investigación de productos.
• Priorice y optimice la atención al cliente para mejorar la experiencia del usuario y la satisfacción del cliente.
• Mejore el viaje del cliente desde el descubrimiento hasta la compra.
• Comprenda y rastree las tendencias de comportamiento y controle la intención de compra del consumidor a través de embudos de ventas.
• Realice ajustes de campaña y venta de acuerdo con datos en tiempo real.
• Obtenga una ventaja competitiva con valiosa inteligencia comercial y conocimiento de la competencia.
• Detecte tendencias emergentes y descubra nuevos mercados.
• Interactúe con su audiencia a través de temas relevantes que potencialmente lleven a los consumidores a su sitio web.
• Convierta las opiniones de la audiencia en recomendaciones procesables en las páginas de productos.
• Adaptarse al desarrollo de productos de acuerdo con las necesidades específicas del usuario.

lo que debes hacer ahora

Como dice el autor superventas del New York Times, John Naisbitt: “Nos estamos ahogando en información, pero estamos hambrientos de conocimiento”. Es hora de explorar sus datos sin explotar y convertir la nueva información en el conocimiento que llevará a su empresa a un crecimiento óptimo.

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