¿Qué es el análisis de sentimiento y para qué sirve?
Detrás de cada comentario hay una emoción. El análisis de sentimiento la identifica y la convierte en información útil para tomar decisiones.
Al entrar en contacto con una marca, no todos tienen la misma experiencia. Con tantos canales y tanta gente interactuando día a día, puede ser difícil detectar cuál es el sentimiento general en torno al producto o servicio que se ofrece.
Acá es donde entra el análisis de sentimiento. Ya sea para manejar una crisis o para ver cómo se desempeñó una campaña, es una pieza clave para mejorar la reputación de una marca.
¿Qué es el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones, es una técnica de inteligencia artificial que analiza grandes cantidades de texto para determinar si la emoción que transmite es negativa, neutral o positiva. Ayuda a tomar decisiones y definir estrategias en base a las emociones que genera un producto o servicio.
¿Para qué sirve el análisis de sentimiento?
Se aplica sobre todo al social listening, donde es importante saber qué se dice de la marca para entender qué funciona y qué no, ya sea en general o durante una campaña.
También sirve en el manejo de crisis, permitiendo identificar cuál es el problema y qué acciones tomar para resolverlo.
¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?
Dentro del procesamiento de lenguaje natural, existen tres enfoques.
Análisis de sentimiento basado en reglas
Se entrena al sistema para clasificar el texto a partir de un grupo de palabras que determinan el sentimiento transmitido. Una vez definido este grupo, el sistema escanea el texto, categoriza las palabras y entrega un puntaje de sentimiento total.
Por ejemplo, entre las palabras o frases que se pueden considerar “positivas” están: rápido, fácil de usar, buen precio.
Análisis de sentimiento automatizado
Se despliega un algoritmo de machine learning que no solo considera las agrupaciones de palabras clasificadas, sino que también analiza el orden en que aparecen. Los algoritmos más utilizados son el deep learning, la regresión lineal, Naive Bayes y las máquinas de vectores de soporte.
Análisis de sentimiento híbrido
Como su nombre lo indica, combina el enfoque automatizado con el basado en reglas. Se considera el más completo y eficaz, aunque requiere una capacidad técnica más avanzada.
Pasos del proceso de análisis
Sea cual sea el enfoque, el análisis se realiza en cuatro pasos:
- Descompone el texto.
- Identifica cada frase y componente.
- Asigna puntos negativos o positivos a cada componente.
- Combina los resultados y llega a una resolución final.
Tipos de análisis de sentimiento
El software puede medir el sentimiento expresado en un texto de cuatro formas.
Análisis de sentimiento de grano fino
Organiza el texto según las distintas emociones y su intensidad, que luego se califican en una escala de 0 a 100.
Análisis de sentimiento basado en aspectos
Detecta de qué se está hablando específicamente, por ejemplo, el precio, la atención o el desempeño del producto.
Análisis de sentimiento basado en intenciones
Se enfoca en las acciones que busca realizar el cliente, como comprar o seguir investigando sobre el producto o servicio.
Análisis de sentimiento basado en emociones
Determina el estado psicológico del cliente al escribir el texto, por ejemplo, si estaba sorprendido o frustrado.
Desafíos
Conclusión Gracias a la inteligencia artificial, es posible tener una idea clara del sentimiento que genera una marca en los distintos canales que existen hoy. Aun así, aunque se puede entrenar al sistema para que sea más preciso, es necesario hacer un seguimiento constante para que detecte correctamente los matices del lenguaje.
En Waller & Kluger, dentro de la reportería que realiza Sigma, se ofrece un análisis de sentimiento que permite evaluar el desempeño no solo de una campaña, sino también de la marca y de la competencia, para generar una estrategia de marketing más eficaz.