A medida que las empresas transforman digitalmente sus soluciones y procesos, también ven necesario transformar la forma en que interactúan con (y especialmente entienden a) sus clientes para tener éxito.
No obstante, este trabajo no solo consiste en ofrecer encuestas simples a los clientes. Debe participar activamente en conversaciones sobre cómo se siente su base de clientes respecto de su marca. Y el análisis de sentimiento es la clave para averiguarlo.
El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones o inteligencia artificial emocional, es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que determina si un contenido es positivo, negativo o neutral. Al analizar texto y estadísticas, una herramienta de análisis de sentimiento puede entender lo que los clientes están diciendo, cómo lo están diciendo y lo que realmente quieren decir—tanto desde la perspectiva de un individuo como desde la del público.
Bajo el paraguas de la minería de texto, el análisis de sentimiento se utiliza de manera rutinaria para determinar la voz del cliente en formatos y canales de comentarios, como reseñas, encuestas, artículos web y redes sociales. A medida que el lenguaje evoluciona, puede volverse cada vez más desafiante entender la intención a través de estos canales y recurrir a definiciones de diccionario puede llevar a lecturas inexactas.
Con una herramienta de análisis de sentimientos basada en algoritmos ajustada a las voces de sus clientes, puede revelar lo que los clientes quieren y necesitan de su producto, servicio o solución y cómo sus opiniones tienden a cambiar con el tiempo.
Algunos tipos de análisis de sentimiento son:
Tradicionalmente, las empresas dependían de cuestionarios y encuestas para medir la opinión del cliente. Por ejemplo, la encuesta del Net Promoter Score (NPS) agregaba y evaluaba la información necesaria para medir la disposición de los clientes a recomendar un negocio. Si bien es valiosa, puede carecer severamente de la capacidad de proporcionar información más profunda sobre las experiencias del cliente (como al realizar compras) en sus canales digitales.
Sin embargo, el análisis de sentimiento puede cerrar esa brecha.
Al supervisar, identificar y extraer las opiniones y sentimientos de los clientes a partir del texto, el análisis de sentimiento puede ayudar a revelar el significado detrás de cada comentario, "me gusta" en redes sociales, idea, queja y consulta. Además, puede ayudarle a atender rápidamente las necesidades en constante evolución de sus clientes.
Al analizar los datos recopilados, obtendrá un resumen de la reacción de cada cliente, así como cualquier otro comentario adicional que podría ayudar a dar forma a la percepción pública de su producto o negocio. Cuando estos datos se colocan en un espectro de opiniones positivas, neutrales o negativas, puede ver qué llevó al cliente a hacer esa declaración, lo que le muestra las opiniones que describen los sentimientos y emociones del cliente respecto de un tema específico.
Estas opiniones se clasifican como directas ("¡Este producto es el mejor que he usado!") o comparativas ("El Producto A se integró mejor con mi organización que el Producto B."). Si bien estas son a menudo fáciles de interpretar, también es importante notar que algunas pueden necesitar un análisis más profundo. Clasificaciones como implícitas ("La empresa sabe lo que necesita hacer para mejorar este producto.") y explícitas ("La característica A es fácil de usar.”), así como secuencias de palabras que son positivas pero contienen una palabra negativa, pueden ser difíciles de analizar y pueden requerir una revisión manual o ajustes en sus modelos de análisis de sentimiento.
Sin embargo, una vez que se descubren estas palabras y frases clave sobre cómo se sienten los demás acerca de usted/su producto, pueden ayudarle a planificar el próximo movimiento de su organización. No obstante, primero necesita entender cómo funciona el análisis de sentimiento para beneficiar a su negocio.
El análisis de sentimiento emplea varias tecnologías para condensar todas las palabras de sus clientes en una sola acción concreta y útil. El proceso de análisis de sentimiento sigue estos cuatro pasos:
Al recordar palabras y frases descriptivas para asignarles un peso de opinión, usted y su equipo pueden construir una biblioteca de opiniones. A través de la puntuación manual, su equipo decide cuán fuerte o débil debe ser cada palabra, y la polaridad de la puntuación de la frase correspondiente, anotando si es positiva, negativa o neutral. Los motores de análisis de sentimiento multilingües también deben mantener bibliotecas únicas para cada idioma con los que trabajan a través de puntuaciones consistentes, nuevas frases y la eliminación de términos irrelevantes.
El análisis de sentimiento puede sintetizar estos enfoques en tres categorías diferentes:
Una mezcla de estadísticas, PLN y algoritmos de aprendizaje automático para identificar opiniones. El sistema se entrena para asociar entradas con salidas correspondientes, es decir, el texto del cliente con polaridad. Las máquinas se clasifican con los datos de entrada y pueden adaptarse con el tiempo una vez entrenadas. Esto se puede probar con datos adicionales para proporcionar mejores predicciones.
El análisis de sentimiento más sencillo utiliza diccionarios o léxicos para explorar palabras y frases, y determinar sus opiniones asociadas. Este tipo de enfoque funciona bien con opiniones directas y explícitas. Si bien este sistema es rápido y fácil de usar, rara vez considera cómo se combinan las palabras en una secuencia. Los equipos necesitan agregar reglas para opiniones comparativas, ya que este enfoque no puede entender fácilmente opiniones implícitas.
Combinar sistemas basados en reglas y automatizados significa que puede obtener la precisión y exactitud que necesita para realmente entender a sus clientes. Este es el sistema más eficaz, ya que contiene la información emocional recopilada de léxicos, que puede adaptarse con el tiempo.
Si bien las redes sociales solo ofrecen un vistazo de cómo las personas hablan de su marca en línea, el análisis de sentimiento proporciona un conocimiento inmediato de cómo el público percibe tanto su marca como su producto. Muchos retuits en Twitter pueden parecer algo positivo, pero si ve que los "me gusta" se ven claramente superados por los comentarios negativos, puede concluir que no se trata precisamente de una interacción positiva.
El análisis de sentimiento también puede permitir que su empresa extraiga valiosa información de los clientes de fuentes de datos internas. Por ejemplo, al supervisar las transcripciones de los chats en línea de los clientes con representantes de servicio y soporte, su empresa puede informarse de manera más rápida sobre problemas de calidad, seguridad y garantía del producto. Otras ventajas del análisis de sentimiento incluyen:
Todas estas ventajas ofrecen a su equipo una visión completa de lo que los clientes están pensando y cómo responder en consecuencia. A partir de esta información, puede orientar a equipos internos, como el de atención al cliente, para mejorar la experiencia del usuario, o a los equipos de marketing y de cara al cliente para conectar con distintos segmentos según el sentimiento, mediante acciones específicas de ventas, marketing y soporte.
Lo mejor es que el análisis de sentimiento no funciona solo para un único equipo. Cada equipo puede utilizar estos datos para planificar todo, desde campañas de marketing hasta estrategias de precios, cumplimiento de pedidos o soporte al cliente. A medida que diferentes equipos aprenden más sobre cómo se sienten los clientes respecto al producto, la marca y el negocio, pueden utilizar su conocimiento para determinar respuestas y optimizar las operaciones comerciales. También pueden reevaluar los objetivos tanto del negocio como de sus clientes, y definir qué acciones tomar para alcanzar ese objetivo.
Algunos ejemplos de cómo los equipos utilizan el análisis de sentimiento incluyen:
Tener una herramienta que pueda entender emociones humanas complejas es fundamental para recibir la retroalimentación que necesita de su base de clientes. En el pasado, el análisis de sentimiento requería experiencia en varias tecnologías, pero hoy en día, varias herramientas de software permiten el análisis de sentimiento con poco o ningún conocimiento.
Elegir una plataforma de datos de clientes (CDP) con una herramienta de análisis de sentimiento integrada e inteligente debería ser una prioridad para su negocio. Para crear experiencias exitosas de cliente omnicanal, su equipo, así como su organización, necesita una CDP equipada con todas las funcionalidades necesarias para generar perfiles de clientes holísticos y en tiempo real. Esto incluye una herramienta de análisis de sentimiento que puede aportar nuevas conclusiones para optimizar la administración de las relaciones con los clientes y otros datos recopilados.
Busque un CDP que use modelos NLP para analizar de forma precisa y eficaz las opiniones y emociones de los clientes. Entrenados con una variedad de datos de fuentes públicas, los modelos deberían ser capaces de generar puntuaciones de opinión del cliente e identificar áreas de negocio aplicables para las mejoras dirigidas.
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