La introducción del vendedor local al análisis de sentimientos

El vendedor moderno confía en un tesoro de datos al alcance de la mano: desde reseñas destacadas en perfiles empresariales hasta métricas de rendimiento de redes sociales, estamos ya no están a oscuras sobre lo que piensan nuestros clientes, cómo se sienten o, en última instancia, cómo tienden a comportarse.

Si bien es sorprendente, esa masa de datos plantea otro enorme desafío. Con toda esta información sin procesar llegando a una velocidad de una milla por minuto, cómo pueden los especialistas en marketing locales encontrarle sentido para movimientos y despliegues tácticos más importantes en sus estrategias de marketing locales?

Afortunadamente, existen herramientas de tecnología de marketing para ayudar a analizar los datos e informar sobre los próximos pasos a lo largo del recorrido del usuario, desde cómo orientar una campaña de «pruébenos» hasta la creación de programas de fidelización. Si bien los comentarios cuantitativos, como las puntuaciones netas de los promotores, pueden resultar útiles, la retroalimentación cualitativa, como la información basada en texto, ofrece una potencial mina de oro—si puede analizar la información de todos esos datos no estructurados. Es por eso que el análisis de opiniones es una de las herramientas más importantes y útiles del arsenal de los especialistas en marketing en la actualidad.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

En su nivel más básico, el análisis de sentimientos analiza lo que dicen las personas sobre un tema (en este caso, una empresa o una ubicación) y determina si están diciendo algo bueno, malo o indiferente.

Un análisis más detallado de los sentimientos examina los puntos de vista u opiniones de las personas que estuvieron en contacto con algo. Es una forma de determinar las opiniones, juicios o emociones detrás del «lenguaje natural», o las palabras que la gente real realmente usa, incluso en conjuntos de muestras más grandes. (Por supuesto, el significado se transmite a través de algo más que las palabras, como el contexto general, el lenguaje corporal y más; en el caso del lenguaje digital, estos incluyen emojis, gifs, signos de puntuación y otros marcadores no verbales).

¿Qué son las herramientas de análisis de sentimientos?

Las herramientas de análisis de sentimientos son aplicaciones o plataformas de software diseñadas para analizar datos de texto y determinar el sentimiento expresado en ellos. En concreto, emplean técnicas como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, el análisis estadístico y el análisis basado en el léxico para clasificar el sentimiento del texto como positivo, negativo o neutro.

Cómo funcionan las herramientas de análisis de sentimientos: en teoría

La tecnología moderna hace que el análisis digital de sentimientos sea mucho más accesible. De hecho, El análisis eficiente de sentimientos a escala surgió como uno de los principales impulsores de la adopción de modelos de IA por parte de las empresas con múltiples ubicaciones, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.

También herramientas digitales evita que un humano tenga que revisar cada mención de tu marca, analizar lo que la persona detrás del comentario realmente quiere decir y categorizarlo, un proceso que también tiende a incorporar los prejuicios de esa persona a la categorización.

¿Qué implica el análisis sentimental?

Con el análisis de opiniones, las empresas pueden obtener todos los datos sin procesar de los clientes:todas las reseñas, menciones en redes sociales, formularios de comentarios, encuestas, correos electrónicos, etc., y luego ejecútelo mediante algoritmos diseñados para detectar patrones y extraer información. Si alguna vez rellenaste una encuesta o dejaste una reseña en Facebook, es probable que tus palabras hayan sido extraídas mediante el análisis de opiniones. Esta escala ampliada para procesar datos incluso llevó a algunas personas a referirse al análisis de opiniones como»minería de opinión».

En concreto, las herramientas de análisis de sentimientos clasifican el texto en tres polaridades de sentimiento principales:

• Sentimiento positivo indica sentimientos favorables en general.
• Sentimiento negativo denota insatisfacción o frustración.
• Sentimiento neutral no se inclina en ningún sentido con las declaraciones típicamente fácticas.

Clasificarlos manualmente llevaría mucho tiempo y sería casi imposible mantenerse al día, especialmente para los equipos de marketing más pequeños o los especialistas en marketing locales. Ahí es donde herramientas de análisis de sentimientos entra, convertir los datos no estructurados en información útil con solo hacer clic en un botón, además, realiza un seguimiento de los datos entrantes en tiempo real para que pueda detectar las tendencias o problemas emergentes con antelación.

Entre bastidores, el análisis de sentimientos se basa en:

• algoritmos basados en reglas que asignan puntuaciones a las palabras
• modelos de aprendizaje automático capacitado en retroalimentación en lenguaje natural

Algoritmos basados en reglas

Algoritmos basados en reglas asignar puntuaciones a las palabras según reglas o diccionarios predefinidos. Cada palabra se evalúa de forma individual y su puntuación de opinión contribuye a la opinión general del texto.

Por ejemplo, a palabras como «feliz» o «amor» se les pueden asignar puntuaciones positivas, mientras que a palabras como «triste» u «odio» se les pueden asignar puntuaciones negativas. El sentimiento de todo el texto es entonces calculado en función de las puntuaciones agregadas de sus palabras constituyentes.

Modelos de aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático son capacitado en grandes conjuntos de datos de comentarios en lenguaje natural, donde los humanos etiquetan el sentimiento del texto (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). El modelo aprende a reconocer patrones y asociaciones entre palabras y sentimientos durante el proceso de formación.

Una vez entrenado, el modelo puede predecir el sentimiento de un texto nuevo e invisible en función de los patrones ha aprendido de los datos de entrenamiento. Estos modelos suelen utilizar técnicas como las redes neuronales, las máquinas vectoriales de soporte o los árboles de decisión para hacer predicciones sobre el significado de los datos de texto.

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Cómo funcionan las herramientas de análisis de sentimientos: en la práctica

Veamos dos ejemplos de interfaz de usuario sobre cómo pueden utilizar los profesionales de marketing basados en la ubicación herramientas de análisis de sentimientos, y cómo funcionan in situ.

Análisis de sentimientos en redes sociales

La minería de redes sociales es una de las áreas más accesibles para descubrir lo que dicen las personas sobre su experiencia con tu marca. Por lo general, los usuarios son espontáneos y menos inhibidos en las redes sociales, y es más probable que compartan sus experiencias percibidas, tanto buenas como malas, o incluso neutrales. Sin embargo, 70% de las empresas ignora esta enorme oportunidad de entender qué hay detrás de las quejas de los clientes en las redes sociales.

EJEMPLO: Imagina lanzar un nuevo producto y anunciarlo en plataformas de redes sociales como Twitter, Facebook e Instagram. Las herramientas de análisis de opiniones de las redes sociales supervisarían los comentarios, las menciones y las publicaciones relacionadas con el producto en estas plataformas. Por ejemplo, si los usuarios tuitean: «Acabo de tener en mis manos el nuevo XYZ, ¡y me encanta! #amazing #bestpurchase», el análisis de sentimientos reconocería estos sentimientos positivos. Por el contrario, si otro usuario publica: «Estoy decepcionado con la duración de la batería del nuevo XYZ. No vale la pena exagerar», el análisis de sentimientos identificaría los sentimientos negativos. Al analizar el sentimiento general en las redes sociales, puedes medir la percepción del público, identificar las áreas de mejora y adaptar tus estrategias de marketing o de producto en consecuencia.

Análisis del sentimiento de la administración de reseñas

Ya sea que hayas incitado a un cliente a dejar una reseña como parte del proceso de ventas o que lo haya hecho él mismo, las opiniones de los clientes se pueden utilizar para identificar las brechas y los puntos débiles. El análisis de opiniones para la gestión de reseñas también puede informar sobre las promociones en la tienda y las mejoras de las experiencias positivas. En este caso, el proceso funciona de manera similar al análisis de opiniones en las redes sociales: buscar reseñas de tu tienda o marca y, a continuación, pasarlas por la herramienta de análisis para extraer palabras clave, visualizar los datos y asignar categorías y etiquetas al texto.

EJEMPLO: Considera la posibilidad de recibir numerosas reseñas en línea en plataformas como TripAdvisor, Yelp o Google Reviews. Las herramientas de análisis de opiniones de la administración de reseñas te ayudan a analizar las opiniones expresadas en estas reseñas para comprender los niveles de satisfacción de los clientes. Si un huésped escribe: «Un servicio excepcional y habitaciones cómodas. Sin duda volveré a alojarme aquí», el análisis del sentimiento reconocería el sentimiento positivo. Por el contrario, si otro huésped deja un comentario en el que dice: «El servicio de atención al cliente es deficiente y hay problemas de limpieza en las habitaciones», el análisis de la opinión identificaría las opiniones negativas. Si agregas y analizas estas opiniones, puedes realizar mejoras para aumentar la satisfacción y la reputación de los huéspedes.

¿Por qué las empresas deberían preocuparse por el análisis de sentimientos?

Sí, la gente está hablando de su negocio, sus ubicaciones, su personal, en este momento. Lo que dicen importa: boca a boca electrónico (eWOM) se ha convertido en uno de los indicadores más sólidos de prueba social para las empresas actuales. La gente escucha a la gente, y El 90% de los consumidores lea reseñas en línea antes de visitar una empresa, mientras El 84% confía en las reseñas en línea tanto como recomendaciones personales.

Es posible que no siempre pienses en las personas que forman una «conexión emocional» con una marca, pero cada interacción provoca algún tipo de emoción. Los profesionales del marketing deben entender esas emociones para poder saber cómo funciona su marca y si necesitan mejorar algo para seguir haciendo crecer su negocio. Los comentarios de los clientes siguen siendo los reyes, y el marketing de análisis de sentimientos hace que sea más eficaz toma de decisiones basada en datos.

El análisis incluye algo más que averiguar lo que dicen las personas sobre sus experiencias con tu marca. El análisis de sentimientos también puede ofrecer resultados más objetivos a partir de las opiniones de los clientes y supervisar en tiempo real la reputación de las marcas. Estas herramientas proporcionan la información necesaria para mejorar la atención al cliente, crear una presencia más sólida o realizar investigaciones sobre la competencia. De hecho, el análisis de sentimientos es comúnmente utilizado en estudios de mercado, relaciones públicas, gestión de la reputación, investigación de la competencia, análisis bursátil y negociación financiera, experiencia del cliente, diseño de productos, y muchos más campos.

Puede implementar el análisis de opiniones para:

• medir el conocimiento y la popularidad de la marca
• realizar un seguimiento de la aceptación por parte de los usuarios de nuevos productos o funciones
• recopilar comentarios sobre productos y servicios
• evaluar la eficacia de la campaña
• reaccionar a las quejas en tiempo real
• investigue su experiencia de servicio al cliente

Por ejemplo, el análisis de sentimientos puede informar la creación de contenido identificando los temas o sentimientos más populares entre el público objetivo y guiando a los profesionales del marketing en la elaboración de mensajes relevantes y resonantes. En gestión de redes sociales, el análisis de opiniones permite supervisar en tiempo real las menciones de las marcas y las tendencias de opinión, lo que permite a las marcas responder rápidamente a los comentarios de los clientes o mitigar los posibles riesgos para la reputación. Además, en gestión de relaciones con los clientes, el análisis de sentimientos ayuda a identificar patrones en el sentimiento de los clientes, lo que permite estrategias de interacción personalizadas que fomentan relaciones y lealtad más sólidas.

Pero ten en cuenta: así como el contexto es clave en las conversaciones del mundo real, también es importante el contexto para el análisis de sentimientos. Es posible que estas herramientas impulsadas por la inteligencia artificial no capten la ironía o el sarcasmo, no entiendan el lenguaje coloquial o idiomático y puedan pasar por alto matices sutiles en los comentarios. Los analistas de datos que diseñan estas herramientas deben pensar de forma creativa para crear y actualizar los motores para que sigan siendo útiles y fiables.

Los horizontes futuros del análisis de sentimientos

Las tendencias e innovaciones futuras en el análisis de opiniones están a punto de revolucionar la forma en que las empresas entienden los comentarios de los clientes e interactúan con ellos. Un avance significativo es análisis de sentimientos para contenido multimedia, que va más allá del texto para analizar imágenes, vídeos y clips de audio. Esta capacidad permite a las empresas extraer información valiosa del contenido visual y auditivo que se comparte en las redes sociales, los foros en línea y las plataformas de reseñas.

Además, el análisis de sentimientos se está expandiendo para abarcar varios idiomas, lo que facilita la comprensión intercultural y el conocimiento del mercado global. A medida que las empresas operan cada vez más en entornos lingüísticos diversos, la capacidad de analizar los sentimientos en diferentes idiomas se convierte en algo crucial para un análisis preciso y completo de los comentarios.

Además, el análisis de sentimientos está evolucionando hacia adaptarse a las plataformas digitales y canales de comunicación emergentes. Con la proliferación de nuevas plataformas de redes sociales, aplicaciones de mensajería y comunidades en línea, se están desarrollando herramientas de análisis de sentimientos para analizar los sentimientos en estas diversas plataformas. Esto permite a las empresas mantenerse en sintonía con las opiniones de los clientes expresadas en varios contextos digitales, lo que permite estrategias de participación y respuesta proactivas.

Y, por último, los avances en las técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural continúan mejorar la precisión y la sofisticación de los algoritmos de análisis de sentimientos. Estas innovaciones permiten a las herramientas de análisis de sentimientos discernir emociones matizadas, identificar señales contextuales y ofrecer información más útil para las empresas.

Conclusión: ¡Necesitas un análisis de sentimientos!

El marketing de análisis de sentimientos ayuda a las empresas a obtener una visión más profunda de sus clientes, mejorar las experiencias de los clientes y reforzar la reputación de su marca. Aprender más a fondo a partir de las percepciones de la audiencia mediante el análisis de las opiniones de los clientes puede conducir a innovaciones en productos y servicios, innovaciones que demuestren a los clientes que saben cómo abordar sus necesidades insatisfechas y en constante evolución.

De hecho, 73% de tus clientes esperan que comprendas sus necesidades, y el 63% espera que incluso puedas anticiparte a ellas: Los buenos negocios siempre se basan en satisfacer las necesidades de los clientes con soluciones únicas. Mostrar que escuchas activamente a los clientes brinda a los especialistas en marketing la oportunidad de convertir a los clientes insatisfechos o descontentos en seguidores leales, mientras que responder a los comentarios positivos puede conducir a una mayor retención de clientes.

Por cierto: ¿mencionamos que el análisis de opiniones está integrado en nuestra plataforma de marketing de ubicación?? Obtenga un control total sobre su reputación y simplifique la lectura, la gestión y el análisis de las reseñas locales en la web desde una única plataforma basada en inteligencia artificial.