¿Qué harías si pudieras entender? exactamente ¿qué pensaban sus clientes potenciales? ¿Cómo utilizaría ese tipo de información sobre los datos? La respuesta más intuitiva: segmenta tus mensajes de marketing o publicidad digital—mientras que a menudo se pasa por alto la gestión de la reputación online de una empresa.

Con herramientas digitales siempre disponibles, puede responda a un posible problema que surja en uno de sus medios, antes de que llegue a los medios. Y todos lo sabemos: actuar con rapidez para mitigar las discusiones riesgosas puede llevar menos recursos que responder después de los hechos con relaciones públicas en caso de crisis para reparar la reputación de tu marca, si llegas a tiempo. Entra en el mundo de los conjuntos de datos de análisis de opiniones.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

En nuestro reciente introducción al análisis de sentimientos, hablamos de cómo El software de análisis de sentimientos analiza lo que la gente dice en línea sobre un tema, como una empresa o un punto de venta determinado. Estas herramientas utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para determinar las opiniones, los juicios o las emociones que hay detrás del «lenguaje natural» de las publicaciones.

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¿Quién usa las herramientas de análisis de sentimientos?

Las empresas de todos los sectores pueden obtener información sobre los datos a través de la minería de opiniones y el análisis de textos, pero las industrias de servicios podrían beneficiarse de manera más inmediata: las ubicaciones que implican interacciones personales y constantes con los clientes, con operaciones que invitan a los clientes a opinar sobre ellas o se benefician de alentar a los clientes a publicar sus experiencias en las redes sociales.

Los especialistas en marketing de múltiples ubicaciones que buscan aprovechar al máximo los comentarios de los clientes implementan un software de análisis de opiniones para obtenga información que sirva de base para los movimientos de marketing locales o incluso para las decisiones comerciales de toda la empresa—por eso las herramientas de análisis de sentimientos resultan útiles para estrategias de SEO locales, también.

• Comprenda cómo los mensajes llegan a los clientes potenciales, lo que permite modificar el tono de voz y la elección de palabras para lograr mejores resultados
• Detecta posibles problemas en una ubicación o punto de venta específico antes de que se conviertan en un problema importante, abriendo tiempo para abordar los eventos urgentes de manera frontal
• Utilice la detección de emociones para informar sobre posibles nuevos programas o campañas, y atrae a más clientes o refuerza la lealtad entre las personas que ya te quieren
• Publicidad digital segmentada para fomentar las visitas a un mejor ritmo

En resumen, las herramientas de análisis de sentimientos ofrecen procesos automatizados, ahorrando el tiempo y el esfuerzo de analizar y decodificar cada punto manualmente.

Bajo el capó: ¿Cómo funciona el análisis de sentimientos en la práctica?

Las herramientas de análisis de opiniones actuales se basan en la PNL y el aprendizaje automático, aprovechando la ola de herramientas de inteligencia artificial para lograr operaciones empresariales más eficientes al incorporar información detallada sobre datos a la inteligencia empresarial.

Los modelos de PNL son capacitado en grandes volúmenes de texto disponibles en el dominio público, como publicaciones en redes sociales o comentarios y reseñas, así como datos de la empresa, como las transcripciones de los chats del servicio de atención al cliente. Luego, herramientas de análisis de sentimientos escanea los textos en cuestión para determinar las actitudes en función del idioma (y los emojis) utilizados.

¿Cuál es la diferencia entre la escucha social y el análisis de sentimientos?

Escucha social implica monitorear las conversaciones y debates en línea sobre una marca o un tema en varias plataformas, con el objetivo de comprender la opinión pública y recopilar comentarios. Análisis de sentimientos se centra específicamente en analizar el tono emocional de estas conversaciones para determinar si son positivas, negativas o neutrales, proporcionando información sobre las percepciones y actitudes de los clientes.

El análisis a escala permite descubrir las emociones de los clientes en los datos textuales de forma asequible. Crear su propio software de análisis de opiniones internamente, por otro lado, implicaría costes increíbles. ¿Sabías que el cofundador de OpenAI Sam Altman calcula el costo de entrenar a sus modelos en más de 100 millones de dólares, mientras que mantenerse al día sigue «cada vez más caro».? Afortunadamente, La plataforma de Uberall le da acceso a un aprendizaje automático preentrenado de calidad herramienta lista para realizar análisis de sentimientos en su nombre.

Preparación del modelo de aprendizaje automático para el análisis de texto

Esencialmente, Las tecnologías de PNL entrenan a los algoritmos para que entiendan el texto de manera similar a como lo hacen los cerebros humanos. Esto comienza con el preprocesamiento y la limpieza de los datos de texto sin procesar como preparación para el aprendizaje automático.

En el caso de los algoritmos de PNL, las máquinas necesitan un contexto inicial para los datos de texto sin procesar que contienen necesidades reales del lenguaje humano. Los motores de análisis de sentimientos suelen comenzar con un proceso de tokenización, dividiendo los textos de entrenamiento en unidades más pequeñas y luego convirtiendo las unidades agrupadas en vectores representacionales, mediante un proceso conocido como incrustación. Las máquinas también convierten las palabras en su forma raíz, conocida como lematización, y filtra las «palabras de parada» menos útiles.

Minería de opinión y minería de textos

Una vez entrenado, el software de análisis de sentimientos recorre Internet en busca de reseñas y opiniones de clientes en plataformas de redes sociales, blogs y otras plataformas digitales. Todo eso. generación de reseñas Aquí entra en juego el trabajo que realizas como parte de tu estrategia de marketing, que forma parte del proceso de minería de textos del software, también conocido como minería de opiniones.

El software de análisis de opiniones encuentra reseñas y las reúne para profundizar en ellas. A continuación, puede analizar ese gran volumen de texto y pasar a la siguiente fase del proceso: el análisis y la puntuación.

Análisis de texto, detección de emociones y puntuación de sentimientos

Una vez que el software convierte el texto sin procesar en un formato analizable, pasa a búsqueda de palabras clave para el análisis. Las palabras clave extraídas reciben una puntuación de sentimiento basada en una escala medida que indica los elementos emocionales integrados en el modelo entrenado.

Muchos algoritmos de PNL realizarán análisis de texto para asignar una puntuación de sentimiento. Estos buscan términos como «brillante», «genial», «bueno», «odio», «repugnante», etc., para etiquetar el contenido como «positivo», «neutro» o «negativo».

El sentimiento puede implicar el análisis a través de varios métodos:

• Análisis de sentimiento graduado ofrece precisión de polaridad, como la interpretación de críticas destacadas en una escala de buenas a malas.
• Detección de emociones le permite ir más allá de la detección de emociones, según el léxico o el complejo algoritmo de PNL de aprendizaje automático con el que se haya entrenado el software.
• Análisis de sentimientos basado en aspectos (ABSA) puede ampliar funciones específicas de sus productos o servicios, como el servicio de atención al cliente o la limpieza.
• Análisis de intenciones comprueba si los usuarios parecen interesados en comprar o simplemente en navegar.

Las emociones asignadas a través de las puntuaciones de sentimiento dependen de sistemas basados en reglas seleccionados para entrenar cada modelo. Dado que las selecciones iniciales en cuanto a la puntuación y el léxico construyen la clasificación de sentimientos asignada durante el entrenamiento, esas elecciones influyen significativamente en los resultados.

Software eficaz de análisis de sentimientos agrega datos procesados para obtener vistas de alto nivel al tiempo que permite profundizar en su análisis de texto, para resaltar cuestiones individuales o emociones de interés potencial. Como siguen rastreando, los usuarios pueden interactuar con los hallazgos en tiempo real, una función especialmente útil para sortear las crisis de relaciones públicas. El análisis automatizado de opiniones mediante aprendizaje automático también puede ofrecer opciones para alertar al instante a los equipos adecuados para que resuelvan un problema.

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Fundadora de Miriam Ellis Consulting

Las características a tener en cuenta para el software de análisis de sentimientos

Listo para mirar más allá de un simple recuento de menciones o comentarios? Necesita tener acceso a datos coherentes y precisos, un factor clave a tener en cuenta a la hora elegir servicios de SEO locales—porque no todas las herramientas de análisis de sentimientos se crean de la misma manera. Considera si necesitas ciertas funciones de análisis de opiniones para:

• opinión general a lo largo de un período de tiempo o término de búsqueda específico
• sentimiento acumulado a lo largo del tiempo, destacando picos y valles
• sentimiento de marca o sentimiento por tema
• detalles granulares, como quién publica en su mayoría de forma positiva o negativa
• tendencias de conversación y tendencias en la actividad conversacional
• nubes de palabras clave para las palabras más utilizadas en las reseñas relevantes

Es posible que también desee considera cómo quieres recibir información sobre los datos: ¿qué tipos de visualización se adaptarían mejor a sus necesidades? ¿Qué tan personalizable puede hacer su análisis? ¿Esta herramienta en particular le permite interactuar y operar en tiempo real? ¿Cómo integra esa herramienta los datos para el análisis? ¿Qué plataformas puede monitorear y cómo se conecta a ellas? ¿Y qué tan fácil de usar es la interfaz? ¿Está disponible la codificación por colores? Después de todo, ¡tienes que trabajar con los resultados!

Mejores prácticas con el software de análisis de sentimientos

Al incorporar el análisis de sentimientos en tu estrategia de marketing local, ten cuidado con las dificultades: Los algoritmos de PNL no siempre detectan el sarcasmo ni abordan la ambigüedad, aunque los resultados siguen mejorando. Aun así, a vista de pájaro, estas útiles herramientas supervisan el estado general de la marca, detectan las crisis de reputación de forma temprana, hacen un seguimiento del rendimiento de las campañas, realizan análisis de la competencia y mejoran la atención al cliente.

El software de análisis de sentimientos no debe actuar solo: combine la automatización con la gestión proactiva de reseñas y listados para lograr sinergias efectivas, como KFC encontrado. Al tiempo que se centra en aumentar su visibilidad y atractivo para los clientes locales, KFC escucha cada vez más las preferencias de los clientes y les ofrece publicidad dirigida en el momento y el lugar adecuados para que aprovechen al máximo sus antojos.

O mira el éxito de la tienda de artículos deportivos Decatlón, quien trabajó con Uberall para optimizar múltiples procesos, mejorar su posicionamiento y generar un mayor tráfico digital. La plataforma basada en inteligencia artificial permitió a los equipos de marketing y servicio al cliente de Decathlon extraiga información de datos importantes de manera más eficiente, proporcionándoles vistas en tiempo real de las preferencias y comportamientos de los clientes.

Análisis de opiniones basado en inteligencia artificial para especialistas en marketing de múltiples ubicaciones

La tecnología de marketing finalmente ha alcanzado las necesidades de los vendedores de múltiples ubicaciones, aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ofrecer herramientas que cambian las reglas del juego que transforman los comentarios y las emociones de los clientes en información de datos que puede impulsar una inteligencia empresarial oportuna.

El software de análisis de sentimientos puede proporcionar la clave para aumentar la participación y la visibilidad en línea al conocer mejor a sus clientes y posibles clientes. Al comprender sus motivaciones, sus emociones y sus comportamientos, los profesionales del marketing en ubicaciones múltiples pueden generar contenido y campañas que encuentren a los clientes exactamente donde están y donde deben estar.

La plataforma de marketing en múltiples ubicaciones de Uberall ofrece muchas funciones para ayudar a que tu marca aparezca y destaque cuando los clientes cercanos buscan. El análisis de opiniones y la información sobre los datos se encuentran dentro del módulo de gestión de revisiones, que incluye un asistente de revisión con tecnología de inteligencia artificial para responder automáticamente a las reseñas en cualquier idioma y una biblioteca de respuestas para guardar plantillas para que tus equipos puedan responder rápidamente sin perder de vista la marca. Esta información te ayuda a descubrir el «por qué» de las valoraciones y a seguir mejorándolas.