‘Sentimental Analysis’, una técnica muy útil de IA para conocer la percepción pública sobre una marca, sus productos o servicios

1 diciembre, 2022

Sentimental Analysis

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Hablamos en el post de hoy del blog de MTP de Inteligencia Artificial y, en concreto, de ‘Sentimental Analysis’. Gracias a esta técnica y a su análisis automatizado del lenguaje, que incluye un aprendizaje continuo, se puede analizar el sentimiento de publicaciones y mensajes. Su aplicación resulta muy útil a la hora de conocer qué percepción tienen los clientes o potenciales clientes sobre una marca, empresa o sus servicios.


    El análisis de sentimiento es una técnica analítica que utiliza la estadística para determinar el significado emocional de las comunicaciones. Sentimental Analysis es una técnica poderosa en inteligencia artificial que tiene importantes aplicaciones comerciales, la cual combina el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

    Es importante resaltar que, usando la técnica de Sentimental Analysis, un programa puede entender si el sentimiento detrás de un fragmento de texto es positivo, negativo o neutral. Esta técnica permite principalmente a las empresas analizar y evaluar los mensajes de sus clientes, quejas, reclamos, opiniones en redes sociales y otros contenidos.

    Casos de Aplicación de ‘Sentimental Analysis’

    Algunos casos de éxito de aplicaciones bajo la técnica del análisis de sentimientos son los siguientes:

    Análisis de los comentarios de los clientes

    El análisis de comentarios de los clientes es la aplicación más usada del análisis de sentimiento. La retroalimentación directa de los clientes es de vital importancia para las empresas. Los algoritmos de análisis de sentimiento pueden capturar el sentimiento del mercado hacia un producto y la opinión sobre este.

    El mayor caso de uso del análisis de sentimientos en la actualidad son los centros de llamadas y las interacciones en las redes sociales, analizando así las comunicaciones con los clientes.

    Un ejemplo claro de este caso de uso es la empresa Dell Technologies Inc., que utiliza el análisis de sentimientos para analizar el nivel de satisfacción de sus clientes con aspectos como: envío/entrega, productos/soluciones, soporte técnico, página web, consultoría, instalación, socio/revendedor y relación de cuentas.  Este análisis se lleva a cabo cada 6 meses con el fin de detectar eventuales cambios en la satisfacción, analizando los puntos de vista de más de 30.000 clientes como promedio. La medición se lleva a cabo utilizando una escala métrica que divide y etiqueta aquellos que facilitan una opinión dependiendo de la puntuación que hayan dado.

    Análisis del Mercado

    Estudios de satisfacción para saber cuándo recomendar un producto y además saber que buscan los consumidores, es otra de las aplicaciones de análisis de sentimiento más usada hoy en día.

    Este es un tema de interés para muchas corporaciones como, por ejemplo, Microsoft y Google, que han incluido esta línea de trabajo en sus investigaciones con el objetivo de obtener información valiosa sobre cómo se siente las personas acerca de cualquiera de sus marcas, productos o servicios.

    Monitoreo de marca

    El monitoreo de marca es otro gran caso de uso para el análisis de sentimiento. Las empresas pueden usar el análisis de sentimientos para analizar los comentarios en las redes sociales sobre su marca y el impacto de ella en el mercado.

    Amazon y Netflix son claros ejemplos de negocios que utilizan el análisis de sentimientos para construir, posicionar y mejorar su marca. Las campañas de estas compañías en las redes sociales son un gran factor que contribuye a su éxito; estas se adaptan de acuerdo con los resultados que arroja el análisis que se realiza de los comentarios de sus seguidores bajo la técnica de sentimental Analysis. De esta forma logran atraer a un mayor público y estar mejor posicionadas en el mercado.

    ¿Quieres saber más sobre este tema? Contacta con carolina.garcia@mtp.es

     

    Carolina García

    Project Consultant MTP

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