El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones, es el proceso de analizar grandes volúmenes de texto para determinar si expresa un sentimiento positivo, un sentimiento negativo o un sentimiento neutro.
Las compañías tienen ahora acceso a más datos sobre sus clientes que nunca, lo que presenta tanto una oportunidad como un reto: analizar las enormes cantidades de datos textuales disponibles y extraer insights significativos para orientar sus decisiones empresariales.
Desde correos electrónicos y tuits hasta respuestas de encuestas en línea, chats con agentes del servicio de atención al cliente y reseñas, las fuentes disponibles para medir el sentimiento del cliente son aparentemente infinitas. Los sistemas de análisis de sentimiento ayudan a las compañías a comprender mejor a sus clientes, ofrecer experiencias de cliente más sólidas y mejorar la reputación de su marca.
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Con más formas que nunca para que las personas expresen sus sentimientos en línea, las organizaciones necesitan herramientas potentes para supervisar lo que se dice sobre ellas y sus productos y servicios casi en tiempo real. Según un reciente informe de la Technology and Services Industry Association, a medida que las compañías adopten el análisis de sentimiento y comiencen a utilizarlo para analizar más conversaciones e interacciones, será más fácil identificar los puntos de fricción del cliente en cada etapa de su recorrido. 1
Ofrezca resultados más objetivos a partir de reseñas de clientes
Las últimas herramientas de análisis de sentimiento de inteligencia artificial (IA) ayudan a las compañías a filtrar las opiniones y el Net Promoter Score (NPS) para detectar sesgos personales y obtener opiniones más objetivas sobre su marca, sus productos y sus servicios. Por ejemplo, si un cliente expresa una opinión negativa junto con una positiva en una reseña, un humano que evalúe la reseña podría calificarla de negativa antes de llegar a las palabras positivas. La clasificación de sentimientos mejorada por IA ayuda a ordenar y clasificar el texto de forma objetiva para que esto no ocurra y se reflejen ambos sentimientos.
Logre una mayor escalabilidad de los programas de business intelligence
El análisis de sentimiento permite a las compañías con grandes cantidades de datos no estructurados analizar y extraer información significativa de ellos de forma rápida y eficiente. Con la cantidad de texto generado por los clientes en todos los canales digitales, es fácil que los equipos humanos se abrumen con la información. Las sólidas herramientas de análisis de sentimiento de los clientes basadas en la nube y mejoradas con IA ayudan a las organizaciones a ofrecer business intelligence a partir de los datos de sus clientes a escala, sin gastar recursos innecesarios.
Supervise la reputación de la marca en tiempo real
Las empresas modernas necesitan responder rápidamente en caso de crisis. Las opiniones expresadas en los medios sociales, sean ciertas o no, pueden destruir la reputación de una marca que ha costado años construir. Las sólidas herramientas de análisis de sentimiento mejoradas por IA ayudan a los ejecutivos a monitorizar el sentimiento general que rodea a su marca para detectar posibles problemas y abordarlos rápidamente.
El análisis de sentimiento utiliza tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (ML) para entrenar el software informático para analizar e interpretar el texto de manera similar a los humanos. El software utiliza uno de los dos enfoques, basado en reglas o ML (o una combinación de ambos, conocida como híbrido). Cada enfoque tiene sus puntos fuertes y débiles; mientras que un enfoque basado en reglas puede ofrecer resultados casi en tiempo real, los enfoques basados en ML son más adaptables y normalmente pueden manejar escenarios más complejos.
Análisis de sentimiento basado en reglas
En el enfoque basado en reglas, el software está entrenado para clasificar ciertas palabras clave en un bloque de texto basado en grupos de palabras, o léxicos, que describen la intención del autor. Por ejemplo, las palabras en un léxico positivo pueden incluir "asequible", "rápido" y "bien hecho", mientras que las palabras en un léxico negativo podrían mostrar "caro", "lento" y "mal hecho". A continuación, el software busca en el clasificador las palabras del léxico positivo o negativo y calcula una puntuación total del sentimiento basada en el volumen de palabras utilizadas y la puntuación del sentimiento de cada categoría.
Análisis de sentimiento mediante aprendizaje automático
Con un enfoque de aprendizaje automático (ML), se utiliza un algoritmo para entrenar al software para medir el sentimiento en un bloque de texto utilizando palabras que aparecen en el texto, así como el orden en que aparecen. Los desarrolladores utilizan algoritmos de análisis de sentimiento para enseñar al software a identificar las emociones en el texto de forma similar a como lo hacen los humanos. Los modelos de ML siguen "aprendiendo" de los datos que se les suministran, de ahí el nombre de "machine learning" (aprendizaje automático). Estos son algunos de los algoritmos de clasificación más utilizados:
Regresión lineal: un algoritmo de estadísticas que describe un valor (Y) basado en un conjunto de características (X).
Naive Bayes: Algoritmo que utiliza el teorema de Bayes para categorizar palabras en un bloque de texto.
Máquinas de vectores de soporte: algoritmo de clasificación rápido y eficiente utilizado para resolver problemas de clasificación de dos grupos.
Aprendizaje profundo (DL): también conocido como red neuronal artificial, el aprendizaje profundo es una técnica avanzada de machine learning que vincula varios algoritmos para imitar la función cerebral humana.
El enfoque híbrido
Un enfoque híbrido del análisis de texto combina capacidades basadas en reglas y ML para optimizar la precisión y la velocidad. Si bien es muy preciso, este enfoque requiere más recursos, como tiempo y capacidad técnica, que los otros dos.
Además de los distintos enfoques utilizados para crear herramientas de análisis de sentimiento, también existen distintos tipos de análisis de sentimiento a los que recurren las organizaciones en función de sus necesidades. Los tres tipos más populares, el análisis de sentimiento basado en la emoción, el de grano fino y el basado en aspectos (ABSA) se basan todos en la capacidad del software subyacente para calibrar algo llamado polaridad, el sentimiento general que transmite un fragmento de texto.
Por lo general, la polaridad de un texto se puede describir como positiva, negativa o neutra, pero al clasificar aún más el texto, por ejemplo, en subgrupos como "extremadamente positivo" o "extremadamente negativo", algunos modelos de análisis de sentimiento pueden identificar emociones más sutiles y complejas. La polaridad de un texto es la métrica más utilizada para medir la emoción textual y se expresa por el software como una calificación numérica en una escala de uno a 100. Cero representa un sentimiento neutro y 100 representa el sentimiento más extremo.
Estos son los tres tipos de análisis de sentimiento más utilizados:
Grano fino (graduado)
El análisis de sentimiento de grano fino o graduado es un tipo de análisis de sentimiento que agrupa el texto en diferentes emociones y el nivel de emoción que se expresa. A continuación, la emoción se califica en una escala de cero a 100, de forma similar a la forma en que los sitios web para consumidores utilizan las calificaciones por estrellas para medir la satisfacción de los clientes.
Basado en aspectos (ABSA)
El análisis de sentimiento basado en aspectos (ABSA) reduce el alcance de lo que se examina en un cuerpo de texto a un aspecto singular de un producto, servicio o experiencia del cliente que una empresa desea analizar. Por ejemplo, una aplicación de viajes de bajo coste podría usar el ABSA para comprender qué tan intuitiva es una nueva interfaz de usuario o para medir la efectividad de un chatbot de atención al cliente. El ABSA puede ayudar a las organizaciones a comprender mejor cómo sus productos están teniendo éxito o no cumpliendo con las expectativas de los clientes.
Detección de emociones
El análisis de sentimiento de detección de emociones busca comprender el estado psicológico de la persona detrás de un cuerpo de texto, incluido su estado de ánimo cuando lo escribía y sus intenciones. Es más complejo que el de grano fino o el ABSA y suele utilizarse para comprender mejor la motivación o el estado emocional de una persona. En lugar de utilizar polaridades, como positiva, negativa o neutra, la detección de emociones puede identificar emociones específicas en un cuerpo de texto, como la frustración, la indiferencia, la inquietud y la sorpresa.
Las organizaciones realizan análisis de sentimiento por diversas razones. Estos son algunos de los casos de uso más populares.
Los equipos de soporte utilizan el análisis de sentimiento para ofrecer respuestas más personalizadas a los clientes que reflejen con precisión el estado de ánimo de una interacción. Los chatbots basados en IA que utilizan el análisis de sentimiento pueden detectar problemas que deben escalarse rápidamente y priorizar a los clientes que necesitan atención urgente. Los algoritmos de ML implementados en los foros de atención al cliente ayudan a clasificar los temas por nivel de urgencia e incluso pueden identificar los comentarios de los clientes que indican frustración con un producto o una función en particular. Estas capacidades ayudan a los equipos de atención al cliente a procesar las solicitudes de forma más rápida y eficiente y a mejorar la experiencia del cliente.
Al utilizar el análisis de sentimiento para monitorizar las redes sociales, las marcas pueden comprender mejor lo que se dice sobre ellas en línea y por qué. Por ejemplo, ¿va bien el lanzamiento de un nuevo producto? La monitorización de las ventas es una forma de saberlo, pero solo mostrará a las partes interesadas una parte del panorama. El uso del análisis de sentimiento en los sitios de reseñas de los clientes y en las redes sociales para identificar las emociones que se expresan sobre el producto permitirá comprender mucho mejor cómo está calando entre los clientes.
Al utilizar las herramientas de análisis de sentimiento en el mercado en general y no solo en sus propios productos, las organizaciones pueden detectar tendencias e identificar nuevas oportunidades de crecimiento. Tal vez la nueva campaña de un competidor no está conectando con su audiencia de la forma que esperaban, o quizá alguien famoso ha utilizado un producto en una publicación en las redes sociales aumentando la demanda. Las herramientas de análisis de sentimiento pueden ayudar a detectar tendencias en artículos de noticias, reseñas en línea y plataformas de redes sociales, y alertar a los responsables de la toma de decisiones en tiempo real para que puedan tomar medidas.
Aunque el análisis de sentimiento y las tecnologías que lo sustentan están creciendo rápidamente, sigue siendo un campo relativamente nuevo. De acuerdo con “Análisis de sentimiento”, por Liu Bing (2020) el término solo se ha utilizado ampliamente desde 2003.2 Aún queda mucho por aprender y perfeccionar; he aquí algunos de los inconvenientes y retos más comunes.
Falta de contexto
El contexto es un componente crucial para comprender qué emoción se expresa en un bloque de texto y uno que suele provocar que las herramientas de análisis de sentimiento cometan errores. En una encuesta a clientes, por ejemplo, un cliente podría dar dos respuestas a la pregunta: "¿Qué te ha gustado de nuestra aplicación?" La primera respuesta puede ser "funcionalidad", y la segunda, "experiencia de usuario". Si la pregunta que se hizo era diferente, por ejemplo, "¿Qué es lo que no te ha gustado de nuestra aplicación?", cambia el significado de la respuesta del cliente sin cambiar las palabras en sí. Para corregir este problema, habría que dar al algoritmo el contexto original de la pregunta a la que respondía el cliente, una táctica que consume mucho tiempo y que se conoce como procesamiento previo o posterior.
Uso de la ironía y el sarcasmo
Independientemente del nivel o alcance de su entrenamiento, al software le resulta difícil identificar correctamente la ironía y el sarcasmo en un cuerpo de texto. Esto se debe a que, a menudo, cuando alguien es sarcástico o irónico, lo transmite a través de su tono de voz o expresión facial y no hay una diferencia discernible en las palabras que utiliza. Por ejemplo, al analizar la frase “Genial, otra multa de estacionamiento de mil dólares, justo lo que necesito”, una herramienta de análisis de sentimiento probablemente confundiría la naturaleza de la emoción que se expresa y la etiquetaría como positiva debido al uso de la palabra "genial".
Negación
La negación es cuando se utiliza una palabra negativa para transmitir una inversión de significado en una frase. Por ejemplo, considere la frase "Yo no diría que los zapatos fueran baratos". Lo que se expresa es que los zapatos probablemente eran caros, o al menos tenían un precio moderado, pero una herramienta de análisis de sentimiento probablemente pasaría por alto esta sutileza.
Lenguaje idiomático
El lenguaje idiomático, como el uso de, por ejemplo, frases comunes en inglés como "Let's not beat around the bush" (no nos vayamos por las ramas) o "Break a leg" (rómpete una pierna),” suele confundir a las herramientas de análisis de sentimiento y a los algoritmos de ML en los que se basan. Cuando se utilizan frases en lenguaje humano como las anteriores en los canales de las redes sociales o en las reseñas de productos, las herramientas de análisis de sentimiento las identificarán incorrectamente (por ejemplo, "romperse una pierna" podría identificarse erróneamente como algo doloroso o triste) o las pasarán por alto por completo.
Las organizaciones que deciden implementar el análisis de sentimiento para comprender mejor a sus clientes tienen dos opciones: adquirir una herramienta existente o crear una propia.
Las empresas que optan por crear su propia herramienta suelen utilizar una biblioteca de código abierto en un lenguaje de codificación común, como Python o Java. Estas bibliotecas son útiles porque sus comunidades están inmersas en la ciencia de datos. Sin embargo, las organizaciones que quieran adoptar este enfoque tendrán que invertir considerablemente en contratar a un equipo de ingenieros y expertos en datos.
La adquisición de una herramienta de análisis de sentimiento de software como servicio (SaaS) existente requiere menos inversión inicial y permite a las empresas implementar un modelo de aprendizaje automático previamente entrenado en lugar de crear uno desde cero. Las herramientas de análisis de sentimiento de SaaS pueden estar en marcha con solo unos pocos pasos sencillos y son una buena opción para las empresas que no están listas para hacer la inversión necesaria para crear la suya propia.
Las soluciones de análisis de sentimiento de atención al cliente más efectivas de la actualidad utilizan el poder de la IA y el ML para mejorar las experiencias de los clientes. IBM watsonx Assistant es una plataforma de inteligencia artificial conversacional líder en el mercado impulsada por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que permite a las organizaciones crear agentes de voz y chatbots con IA que brindan soporte de autoservicio automatizado superior a sus clientes en una interfaz simple y fácil de usar.
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Notas de pie de página
1 "The Current and Future State of Sentiment Analysis” [El estado actual y futuro del análisis de sentimiento] (enlace externo a ibm.com), Ragsdale, John and Bose, Ashimendu, Technology and Services Industry Association, 4 de octubre de 2022
2 “Sentiment Analysis (Second edition)" [Análisis de sentimiento (Segunda Edición)] (enlace externo a ibm.com), Liu, Bing, Cambridge University Press, 23 de septiembre de 2020