¿Qué es el análisis de sentimiento?

Cómo se usa el análisis de sentimiento

Tradicionalmente, las empresas han recurrido a cuestionarios y encuestas para evaluar la opinión del cliente. Por ejemplo, la encuesta Net Promoter Score (NPS) agregaba y evaluaba la información necesaria para medir la disposición del cliente a recomendar una empresa. Aunque esta información sea valiosa, tiene una grave carencia: no proporciona conclusiones en profundidad de las experiencias de cliente, como cuándo compra, en los canales digitales.

Sin embargo, el análisis de sentimiento puede cubrir esta carencia.

Al supervisar, detectar y extraer de los textos las opiniones y los sentimientos de los clientes, el análisis de sentimiento es útil para revelar qué se esconde tras cada comentario, me gusta de las redes sociales, idea, queja o consulta. Y también le será útil para dar respuesta a las necesidades en evolución constante de sus clientes.

Al analizar los datos recopilados, obtendrá un resumen de la reacción de cada cliente, así como comentarios adicionales que pueden serle útiles para saber cuál es la percepción pública de su producto o negocio. Cuando estos datos se ubiquen en un espectro positivo, neutro o negativo, podrá ver qué impulsó al cliente a decir lo que dijo, lo que revelará las opiniones que describen el sentimiento y posicionamiento del cliente respecto a un tema en concreto.

Dichas opiniones se clasifican como directas ("¡Es el mejor producto que he utilizado!") o comparativas ("El producto A se ha integrado mejor en mi organización que el producto B"). Estas opiniones son fáciles de interpretar, pero es importante tener en cuenta que no siempre es así y que, en algunas, es preciso investigar más. Algunas clasificaciones, como las opiniones implícitas ("La empresa sabe qué tiene que hacer para mejorar este producto".) y las opiniones explícitas ("La característica A es fácil de usar".), así como las secuencias de palabras positivas que, sin embargo, contienen una palabra negativa, pueden ser difíciles de analizar y quizá sea necesario revisar o ajustar manualmente los modelos de sentimiento.

Sin embargo, una vez que haya detectado esas palabras y frases clave sobre qué piensan los demás de usted, le serán útiles para planificar el siguiente paso de su organización. Pero antes, tendrá que comprender cómo funciona el análisis de sentimiento para beneficiar a su empresa.

¿Para qué sirve el análisis de sentimiento?

Mientras que las redes sociales solo dan un atisbo de cómo las personas hablan en línea de su marca, el análisis de sentimiento aporta un conocimiento inmediato de cómo la gente en general percibe su marca y su producto. Muchos retweets en Twitter pueden parecer positivos, pero si observa que los comentarios negativos superan ampliamente a los Me gusta, puede concluir que la interacción no es positiva.

El análisis de sentimiento también puede permitir a su empresa extraer una valiosa información del cliente a partir de orígenes de datos internos. Por ejemplo, al supervisar las transcripciones de los chats en línea con los representantes de servicio y soporte técnico, su empresa se dará cuenta más rápidamente de los problemas de calidad, seguridad y garantía de su producto. El análisis de sentimiento incluye beneficios como:

• Sirve de punto crítico para detectar emociones relacionadas con un tema, de modo que su equipo pueda aplicar ideas prácticas en varias líneas de negocio e investigar iniciativas.
• Ahorra tiempo y esfuerzo a su equipo, ya que el proceso de extracción de opiniones está plenamente automatizado.
• Aprovecha el aprendizaje adaptativo, que permite a su equipo optimizar, solucionar problemas y actualizar predicciones con regularidad.
• Procesa rápidamente enormes volúmenes de datos sin estructurar para realizar análisis y obtener ideas e información en tiempo real.

Gracias a estos beneficios, su equipo obtiene una visión integral de lo que piensan los clientes y cómo pueden responder de forma adecuada. A partir de esta información, puede guiar a equipos internos, como el servicio al cliente, para que ayuden a mejorar la experiencia del cliente, o los equipos de marketing o de cara al cliente para que interactúen con segmentos de clientes basándose en el sentimiento, con objetivos de ventas, marketing y soporte técnico.

Ejemplos de análisis de sentimiento

Lo mejor de todo es que el análisis de sentimiento no funciona simplemente con un único equipo. Todos los equipos pueden utilizar esos datos para planear, basándose en ellos, desde campañas de precios hasta estrategias de precios, pasando por la entrega de pedidos o el soporte técnico al cliente. A medida que los distintos equipos vayan adquiriendo más información sobre qué sienten los clientes en relación con el producto, la marca y el negocio, pueden usar sus conocimientos para establecer respuestas y optimizar las operaciones de la empresa. También es posible que vuelvan a evaluar los objetivos de la empresa y sus clientes, y definir qué deben hacer para lograr sus objetivos.

A continuación, damos algunos ejemplos de cómo los equipos usan el análisis de sentimiento:

• Supervisión social y de marca. El análisis en tiempo real de las interacciones con el cliente y de los comentarios en sus redes sociales sobre la marca, el producto y la empresa puede ofrecer información sobre qué piensa el cliente de los tres. Las empresas también pueden usar el análisis de sentimiento de productos anteriores como medida para lanzar productos nuevos, campañas publicitarias o dar noticias sobre su negocio.
• Servicio al cliente. Su equipo de atención al cliente probablemente clasifica automáticamente los problemas del cliente entre urgentes y no urgentes. El análisis de sentimiento agrega otra capa al analizar el lenguaje utilizado para describir el problema y su gravedad en el chat o el correo electrónico, lo que permite detectar clientes especialmente enfadados a fin de poner un remedio más rápidamente.
• Comentarios de los clientes. En línea con la supervisión social, puede informarse de primera mano del cliente cómo este percibe positiva o negativamente un producto o marca. El seguimiento de palabras clave en comentarios directos del cliente, compartidos en perfiles de redes sociales, durante chats en línea con los equipos o a través de otros puntos de contacto, permite obtener una medida general del éxito del producto, campaña o solución.
• Prevención de crisis. Para supervisar las publicaciones en las redes, las herramientas de análisis de sentimiento pueden recopilar en tiempo real las menciones de palabras clave definidas previamente. Los equipos de relaciones públicas o éxito del cliente pueden utilizar esta información como base para sus respuestas a publicaciones negativas, lo que posiblemente acortará, o incluso evitará, una crisis en las redes sociales antes de que coja fuerza.
• Investigación de mercado. No se trata solamente de saber qué siente el cliente, sino también de por qué lo siente. Comprender por qué el cliente responde como usted tenía previsto (o por qué no responde así) es clave para planificar su paso siguiente, ya sea mediante respuestas de marketing, ventas o servicio directo o personalizado.

Disponer de una herramienta que pueda comprender las complejas emociones humanas es de importancia crítica para recibir los comentarios que necesita de su base de clientes. Antes, el análisis de sentimiento requería tener conocimientos expertos de varias tecnologías, pero hoy en día varias herramientas de software permiten realizar un análisis de sentimiento con muy pocos conocimientos o ninguno.

Encontrar la herramienta de análisis de sentimiento adecuada para su negocio

La elección de una plataforma de datos de clientes (CDP) con una herramienta de análisis de sentimiento inteligente debe ser una de las máximas prioridades de su empresa. Para poder crear experiencias de cliente omnicanal que den buenos resultados, tanto su equipo, como su organización, deben disponer de una CDP que tenga todas las capacidades necesarias para generar perfiles de cliente holísticos y en tiempo real. Esto incluye una herramienta de análisis de sentimiento que pueda contribuir con nueva información a optimizar administración de relaciones con el cliente y otros datos que haya recopilado.

Busque una CDP que use modelos de NLP que analicen con precisión y de forma eficiente las opiniones y las emociones del cliente. Los modelos, que deben haberse entrenado a partir de datos diversos de orígenes públicos, deben poder generar puntuaciones de las opiniones del cliente y detectar áreas de negocio aplicables donde realizar mejoras específicas.