¿Cómo hacer un sentiment analysis o análisis de sentimientos eficaz?

Conocer la opinión que los consumidores tienen de una marca es fundamental para poder recabar ideas y sugerencias de cara a optimizar los procesos comerciales. En este artículo te facilitamos una guía práctica de cómo realizar un sentiment analysis eficaz, exploraremos algunas técnicas y herramientas disponibles, y compartiremos muchísimos consejos prácticos para conseguir resultados precisos y de valor.

Sentiment analysis: ¿qué es y por qué es importante hacerlo?

Hoy en día es más fácil saber qué piensan los clientes de una empresa que en el pasado. De hecho, a la gente le encanta hablar de una compra en las reseñas, o compartir sus propias experiencias de compra en las redes sociales.

Pero, ¿cómo podemos recopilar esta preciosa mina de información y definir el sentiment, es decir, la opinión general con respecto a una marca?

La respuesta es llevando a cabo un sentiment analysis, es decir, una investigación basada en datos de calidad recopilados de todo lo que se dice en Internet sobre la marca y sus productos o servicios, recabando las opiniones positivas, negativas y neutras.

Se trata de una metodología que consiste en escuchar a Internet y cuyas técnicas se aplican de forma más frecuente y continuada en determinados sectores, como la política, la economía, las finanzas y el deporte. No obstante, también son muy válidas para las empresas de otros sectores, y de cualquier tamaño.

Los tres principales tipos de análisis son:

• El análisis semántico, que permite reconocer las llamadas keywords, o palabras clave, así como los términos asociados, que expresan las emociones dentro de un contenido, y clasificarlo de una forma precisa en función del sentiment detectado

• El fine grained analysis, que es la representación de la intención en el texto en base a varios niveles de emoción, a los que se les asigna una puntuación granular. Veamos un ejemplo: El método de valoración de 5 estrellas de los e-commerce que valoran el sentiment de muy positivo a muy negativo.
• El aprendizaje automático o machine learning que analiza las relaciones de dependencia gramatical entre los lemas a través de un escaneo del texto por parte de software específicos.

Como es natural, existen otros programas de software que automatizan y aceleran el trabajo de recopilación y análisis. Los veremos enseguida.

Las ventajas del sentiment analysis

Los aspectos positivos que conlleva realizar este tipo de análisis de la web son múltiples y pueden permitir:

• Conocer el estado emocional de los propios clientes que influye en sus comportamientos y en las motivaciones que les impulsan a actuar.
• Tomar decisiones comerciales más específicas y oportunas a través de datos concretos, para poder afinar con más precisión las acciones de marketing y de venta que no hayan arrojado los resultados previstos.
• Reducir la tasa de abandono o churn rate concentrando las propias actividades en los clientes existentes.
• Implementar mejoras en los productos y los servicios basándose en el feedback en tiempo real y desde una perspectiva de mejora continua y para conseguir una experiencia de cliente agradable y positiva para los consumidores.
• Trabajar en la imagen de la empresa.
• Prevenir o gestionar eventuales crisis de reputación
• Identificar a influencers con los que poder entablar una colaboración para promocionar productos y servicios.

¿Cómo hacer un sentiment analysis?

Aquí tienes todos los pasos a seguir para llevar a cabo un análisis eficaz y completo.

1. Opinion mining

El primer paso es el de realizar una operación de opinion mining, es decir, de recopilación de las opiniones de los consumidores dentro de un período temporal y contexto definidos. En el entorno digital, a menudo este término es sinónimo de sentiment analysis que engloba este tipo de actividad.

Las fuentes de estos datos pueden ser digitales y físicas, y tienen formatos igual de diferentes. Algunos ejemplos:

• Sondeos telefónicos o por escrito
• Feedback procedente del equipo de ventas
• Reseñas y evaluaciones en la propia web o de sitios web especializados en reseñas
• Entrevistas a clientes o grupos focales
• Menciones, reacciones y me gusta procedentes de las redes sociales
• Tickets del help desk
• Transcripciones de los chatbot

Es muy importante considerar todos los canales que haya utilizado una empresa para recopilar la mayor cantidad de datos diversificados que arrojan resultados globales mucho más precisos.

2. Análisis

Analizar el feedback de los clientes para recopilar el sentiment e información útil. El contexto y los plazos de referencia ayudan a encuadrar mejor el dato en sí, para ofrecer explicaciones razonables si las opiniones positivas aumentan o disminuyen a tenor de medidas de marketing como, por ejemplo, una campaña por Navidad o el lanzamiento de un nuevo producto.

3. Acción

Actuar en función de las evidencias obtenidas, recabar ideas para mejorar la experiencia del cliente, aplicando diferentes medidas correctivas en caso de que una campaña no haya obtenido los resultados esperados.

4. Proceso

Crear un proceso cíclico de recopilación de datos, análisis, acción en base a las ideas y repetir hasta conseguir la satisfacción del cliente. Este es el objetivo al que toda empresa debería aspirar desde la perspectiva de la mejora continua y de aumento de la tasa de retención o fidelidad de un cliente.

Las herramientas de escucha en Internet

Para llevar a cabo este tipo de análisis de la web, a menudo se utilizan programas de software que emplean sistemas de machine learning e inteligencia artificial avanzados, capaces de recopilar las opiniones de los consumidores y organizarlas en visualizaciones gráficas inmediatas y significativas. ¡Así es posible dedicarse de inmediato a la fase de valoración y a los aspectos estratégicos del negocio que se hayan identificado!

Veamos un ejemplo: Salesforce Einstein Sentiment Analysis

Consejos finales

Para obtener resultados precisos y significativos de un sentiment analysis, es necesario tener en cuenta siempre el contexto en el que opera la empresa, no sólo temporal, sino también a nivel estratégico y de mercado. A esto hay que sumarle una adecuada preparación de los datos en las modalidades que hemos explorado y de una valoración de los resultados de forma crítica, manteniendo siempre una visión de conjunto.