Análisis de sentimiento con IA. ¿Cómo ayuda a impulsar el cambio en los negocios? | IA en los negocios #128

En la era de la transformación digital, las empresas tienen acceso a una cantidad sin precedentes de datos sobre sus clientes: sus opiniones, sentimientos y experiencias. La clave del éxito es la capacidad de analizar rápidamente esta información y sacar conclusiones. La inteligencia artificial y el análisis de sentimiento automatizado vienen al rescate. Gracias a ellos se pueden analizar miles de opiniones en minutos para descubrir qué piensan los clientes sobre productos o servicios. ¿Cómo funciona en la práctica? ¿Qué beneficios aporta a las empresas? ¿Cómo implementar el análisis de sentimiento en su organización? Encontrará respuestas a estas preguntas en el artículo siguiente.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, es el proceso de procesar automáticamente grandes cantidades de texto para determinar si expresa emociones positivas, negativas o neutrales. Se basa en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que permite a las máquinas comprender el lenguaje humano, y en el aprendizaje automático (ML), que entrena algoritmos en conjuntos de datos etiquetados para reconocer palabras y expresiones específicas que indican un sentimiento particular.

Los principales métodos de análisis de sentimiento:

• Enfoque basado en reglas : asignar emociones apropiadas a palabras clave basándose en reglas y diccionarios predefinidos, por ejemplo, “genial” – positivo, “terrible” – negativo. Es rápido, pero menos preciso.
• Enfoque de aprendizaje automático : se basa en algoritmos de entrenamiento en conjuntos de datos etiquetados, para que puedan aprender a reconocer sentimientos en función del contexto. Es más avanzado y requiere muchos datos de entrenamiento.
• Enfoque híbrido : combinando ambos enfoques.

Imagine una empresa de ropa que quiere recopilar comentarios sobre su nueva colección en las redes sociales, foros y encuestas. Hacer esto manualmente llevaría semanas. Con la IA y el análisis de sentimientos, lleva unos minutos. El algoritmo asigna una puntuación a cada opinión, de -1 a 1, donde -1 es muy negativo, 0 es neutral y 1 es muy positivo. Esto ayuda a la empresa a ver rápidamente qué productos les gustan a los clientes y cuáles necesitan mejorar.

El siguiente esquema muestra el proceso de análisis de sentimientos utilizando IA:

1. Reuniendo datos . En el primer paso, se recopilan opiniones de clientes de diversas fuentes.
2. Preprocesamiento . Implica eliminar caracteres especiales, emoticonos, etiquetas HTML, etc.
3. Tokenización . Se trata de dividir el texto en palabras o frases individuales para que la inteligencia artificial pueda procesar información textual de manera más eficiente.
4. Análisis lingüístico . Identificar partes del discurso, reconocer negaciones, comparativos y superlativos, etc.
5. Clasificación de sentimientos . Un momento clave que pasa por asignarle una etiqueta positiva, neutral o negativa.
6. Agregación de resultados . Este es el cálculo del sentimiento general ante un conjunto determinado de opiniones.

Estos datos preparados sirven como un excelente punto de partida para realizar análisis más detallados y sacar conclusiones comerciales. Gracias a la automatización del proceso, las empresas pueden monitorear continuamente los sentimientos de los clientes y responder rápidamente a las señales emergentes.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

¿Por qué es importante el análisis de sentimientos para las empresas?

Hacer un seguimiento de lo que los clientes dicen sobre una marca en línea es crucial para las empresas hoy en día. Analizar cientos de comentarios y publicaciones manualmente es demasiado trabajo.

El análisis de sentimiento automatizado ayuda a controlar las menciones de marca en tiempo real y responder rápidamente. Estos son los usos clave:

• mejorar el servicio al cliente : identificar y responder a los comentarios negativos rápidamente,
• proteger la reputación : el seguimiento continuo del sentimiento de marca ayuda a prevenir crisis de reputación,
• Investigación de mercado : seguimiento de tendencias, evaluación comparativa con la competencia y descubrimiento de nichos. Según una investigación, el 90% de las decisiones de compra van precedidas de una investigación online.
• Desarrollo de productos : recopilar comentarios de los usuarios y analizarlos en busca de mejoras e innovaciones.

¿Ejemplos? Una cadena de restaurantes puede analizar las opiniones de los huéspedes en plataformas como TripAdvisor para mejorar la calidad de los platos y el servicio. Un banco puede realizar un seguimiento de la opinión sobre una nueva aplicación móvil para abordar rápidamente cualquier problema y adaptar las funciones a las necesidades del usuario. Un fabricante de cosmética natural puede seguir los debates en foros y grupos de Facebook para descubrir un nicho de mercado para un nuevo producto.

Coca-Cola utilizó el análisis de sentimiento para rastrear las conversaciones sobre la marca en las redes sociales durante la Copa Mundial de la FIFA 2018. Esto les permitió ajustar su mensaje publicitario en tiempo real.

T-Mobile, por su parte, gracias al análisis de sentimiento, identificó los principales problemas de los clientes e implementó mejoras, lo que resultó en una disminución del 73% en las quejas.

Como puede ver, existen aplicaciones prácticamente ilimitadas para el análisis de sentimientos. La clave es traducir eficazmente los conocimientos adquiridos en estrategias de optimización viables.

¿Cómo aprovechar los resultados del análisis de sentimiento obtenidos con IA?

El análisis de sentimientos proporciona información valiosa, pero el valor real surge cuando los traducimos en acciones específicas.

• personalizar la comunicación con el cliente, como ajustar automáticamente el tono del chatbot según el estado de ánimo del usuario,
• segmentación de clientes y mejor adecuación de ofertas, así como identificación de los principales puntos débiles de los usuarios de un producto determinado,
• optimizar las campañas de marketing basadas en reacciones emocionales al mensaje,
• respuesta rápida a las crisis emergentes y prevención de su escalada mediante una intervención inmediata,
• mejorar los productos y servicios de acuerdo con las expectativas de los clientes expresadas en las reseñas en línea.

El análisis de sentimientos de Imagine muestra que los clientes se quejan de los largos tiempos de espera en la línea directa. Al implementar un robot de voz para manejar algunas consultas, puede reducir significativamente las colas y aumentar la satisfacción de las personas que llaman. Si el software del robot de voz detecta que los usuarios están elogiando una nueva característica de la aplicación, vale la pena aprovechar esa información en una campaña de promoción del producto.

El análisis de sentimiento en tiempo real es una poderosa herramienta de gestión de crisis. Al captar las primeras señales negativas, podrá responder rápidamente antes de que la crisis se agrave. La comunicación efectiva y la honestidad son clave: los clientes aprecian cuando una empresa admite un error y muestra cómo planea solucionarlo.

La ventaja clave de utilizar la IA para el análisis de sentimientos es la velocidad y la escala. Manualmente podemos analizar como máximo unos cientos de opiniones. Mientras tanto, las herramientas de inteligencia artificial pueden procesar cientos de miles de menciones en minutos, proporcionando una imagen actualizada de la situación. Esto permite tomar decisiones precisas aquí y ahora.

Principales herramientas de análisis de sentimiento de IA

Hay muchas herramientas disponibles en el mercado que utilizan IA para el análisis de sentimientos. Se diferencian en características, interfaz y precio. Entre los más populares se encuentran Brand24, Hootsuite Insights y Komprehend.

Marca24

Brand24 (https://brand24.pl/) es una herramienta polaca para el seguimiento de Internet y el análisis de sentimientos. Recopila menciones de redes sociales, sitios web, foros, blogs, etc. Etiqueta automáticamente el sentimiento como positivo, neutral o negativo. Genera informes y estadísticas sobre el número de menciones y alcance.

Brand24 ofrece un período de prueba gratuito de 14 días y los precios comienzan en 99 PLN al mes. Funciona muy bien para pequeñas y medianas empresas, especialmente en comercio electrónico y servicios. Destaca por su facilidad de uso y sus informes claros.

Fuente: Brand24 (https://brand24.pl/)

Perspectivas de Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) es una poderosa herramienta para la escucha social. Analiza datos de más de 100 millones de fuentes en 50 idiomas y proporciona información detallada sobre sentimientos, tendencias y puntos de referencia. Hay demostraciones disponibles previa solicitud, con precios adaptados a las necesidades individuales. Es fantástico para empresas medianas y grandes y se integra perfectamente con las principales plataformas de redes sociales.

Fuente: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

comprender

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) es una API basada en aprendizaje profundo para análisis de sentimientos. Reconoce tres estados de sentimiento: positivo, neutral y negativo, y admite 14 idiomas, incluido el polaco. Con integraciones listas y una implementación flexible, es una opción confiable. El plan gratuito ofrece 5000 consultas por mes, con consultas adicionales con un precio de $0,0001 cada una para empresas más grandes. Komprehend es ideal para uso backend en aplicaciones y chatbots, conocido por su análisis de alta calidad probado en competiciones como SemEval.

Fuente: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

La elección de la herramienta adecuada depende de las necesidades y el presupuesto individuales de una empresa. Vale la pena probar diferentes opciones y elegir la que mejor se adapte a las particularidades de tu negocio.

Resumen

En la era digital, el análisis de sentimientos se ha convertido en una herramienta indispensable en el arsenal de las empresas modernas. La cantidad de datos generados por los usuarios es abrumadora, pero la inteligencia artificial puede ayudar. Gracias a algoritmos avanzados, podemos analizar instantáneamente millones de opiniones y sacar conclusiones. Este es un conocimiento invaluable para los departamentos de servicio al cliente, marketing o I+D.

Los beneficios clave de utilizar el análisis de sentimiento en los negocios son:

• ahorrar tiempo y recursos al automatizar el procesamiento de datos,
• seguimiento constante de los comentarios de los clientes y respuesta inmediata a las señales,
• mejor segmentación de clientes y ofertas personalizadas,
• optimizar las campañas de marketing basadas en comentarios,
• detectar rápidamente las tendencias del mercado y anticipar los cambios,
• gestionar mejor las crisis y proteger la reputación de la marca,
• Mejorar continuamente los productos y servicios para satisfacer las expectativas de los clientes.

Por supuesto, el análisis de sentimientos es sólo el comienzo. La clave es utilizar eficazmente los conocimientos que proporciona. La velocidad de respuesta y la alineación de las estrategias con las expectativas del cliente son cruciales. Las marcas que pueden escuchar y responder rápidamente a los comentarios de los clientes obtienen una ventaja competitiva. La IA les proporciona herramientas para hacerlo de manera eficiente y a escala.

El futuro del análisis de sentimiento parece muy prometedor. Los modelos de IA mejorarán la precisión, incorporando análisis contextuales y entradas multimodales como imágenes, sonido y vídeo. También aumentará la conciencia sobre la importancia de las opiniones de los clientes y el papel de la experiencia del cliente. Las empresas que inviertan ahora en herramientas de inteligencia artificial para el análisis de sentimientos obtendrán beneficios mañana con clientes leales, una posición sólida en el mercado y productos sobresalientes. No desperdiciemos esta oportunidad.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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