¿Qué es el análisis de opiniones?
El análisis de opiniones es el proceso de analizar texto digital para determinar si el tono emocional del mensaje es positivo, negativo o neutral. Hoy en día, las empresas tienen grandes volúmenes de datos de texto, como correos electrónicos, transcripciones de chat de atención al cliente, comentarios de redes sociales y reseñas. Las herramientas de análisis de opiniones pueden escanear este texto para determinar automáticamente la actitud del autor hacia un tema. Las empresas utilizan los conocimientos del análisis de opiniones para mejorar el servicio al cliente y aumentar la reputación de la marca.
¿Por qué es importante el análisis de opiniones?
El análisis de opiniones, también conocido como minería de opiniones, es una importante herramienta de inteligencia empresarial que ayuda a las empresas a mejorar sus productos y servicios. A continuación, ofrecemos algunos beneficios del análisis de opiniones.
Proporcionar información objetiva
Las empresas pueden evitar los prejuicios personales asociados con los revisores humanos mediante el uso de herramientas de análisis de opiniones basadas en inteligencia artificial (IA). Como resultado, las empresas obtienen resultados coherentes y objetivos al analizar las opiniones de los clientes.
Por ejemplo, eche un vistazo a la siguiente oración:
“Me sorprende la velocidad del procesador, pero me decepciona que se caliente rápidamente.”
Los especialistas en marketing podrían descartar la parte desalentadora de la revisión y tener un sesgo positivo hacia el rendimiento del procesador. Sin embargo, las herramientas precisas de análisis de sentimientos clasifican y clasifican el texto para captar las emociones de forma objetiva.
Cree mejores productos y servicios
Un sistema de análisis de opiniones ayuda a las empresas a mejorar sus productos y servicios en función de los comentarios genuinos y específicos de los clientes. Las tecnologías de IA identifican objetos o situaciones del mundo real (denominados entidades) que los clientes asocian con opiniones negativas. A partir del ejemplo anterior, los ingenieros de producto se centran en mejorar la capacidad de gestión del calor del procesador porque el software de análisis de texto asociado decepcionó (negativo) con el procesador (entidad) y se calienta (entidad).
Análisis a escala
Las empresas extraen de manera constante información de una gran cantidad de datos no estructurados, como correos electrónicos, transcripciones de chatbots, encuestas, registros de administración de relaciones con los clientes y comentarios sobre productos. Las herramientas de análisis de opiniones basadas en la nube permiten a las empresas escalar el proceso de descubrir las emociones de los clientes en los datos textuales a un costo asequible.
Resultados en tiempo real
Las empresas deben responder rápidamente a las posibles crisis o tendencias del mercado en el panorama actual que cambia rápidamente. Los especialistas en marketing confían en el software de análisis de opiniones para saber qué piensan los clientes sobre la marca, los productos y los servicios de la empresa en tiempo real y toman medidas inmediatas en función de sus hallazgos. Pueden configurar el software para que envíe alertas cuando se detecten opiniones negativas para palabras clave específicas.
¿Qué son los casos de uso del análisis de opiniones?
Las empresas utilizan el análisis de opiniones para obtener inteligencia y elaborar planes procesables en diferentes áreas.
Mejora del servicio al cliente
Los equipos de atención al cliente utilizan herramientas de análisis de opiniones para personalizar las respuestas en función del estado de ánimo de la conversación. Los asuntos urgentes son detectados por chatbots basados en inteligencia artificial (IA) con capacidad de análisis de opiniones y se escalan al personal de asistencia.
Monitoreo de la marca
Las organizaciones monitorean constantemente las veces que se menciona y conversa sobre sus marcas en las redes sociales, foros, blogs, artículos de noticias y otros espacios digitales. Las tecnologías de análisis de opiniones permiten que el equipo de relaciones públicas esté al tanto de las historias en curso relacionadas. El equipo puede evaluar el estado de ánimo subyacente para abordar las quejas o aprovechar las tendencias positivas.
Estudios de mercado
Un sistema de análisis de opiniones le permite a las empresas aprender qué funciona y qué no, lo que les ayuda mejora las ofertas de sus productos. Los especialistas en marketing pueden analizar los comentarios de los sitios de reseñas en línea, las respuestas a encuestas y las publicaciones en las redes sociales para obtener información más profunda sobre las características específicas del producto. Transmiten los resultados a los ingenieros de productos que se encargan de innovar en consecuencia.
Realice un seguimiento del rendimiento de las campañas
Los especialistas en marketing utilizan herramientas de análisis de opinión para garantizar que su campaña publicitaria genere la respuesta esperada. Hacen un seguimiento de las conversaciones en las plataformas de redes sociales y se aseguran de que la opinión general sea alentadora. Si el sentimiento neto no alcanza las expectativas, los especialistas en marketing modifican la campaña según en el análisis de datos en tiempo real.
¿Cómo funciona el análisis de opiniones?
El análisis de opiniones es una aplicación de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que entrena al software de computación para que sea capaz de entender textos de manera similar a la de los humanos. Normalmente, el análisis pasa por varias etapas antes de presentar el resultado final.
Procesamiento previo
Durante la etapa de preprocesamiento, el análisis de opiniones identifica las palabras clave para resaltar el mensaje central del texto.
- La tokenización divide una oración en varios elementos o tokens.
- La lematización convierte las palabras en su forma raíz. Por ejemplo, la forma raíz de soy es ser.
- La eliminación de palabras vacías filtra las palabras que no agregan un valor significativo a la oración. Por ejemplo, con, por o para, en y de son palabras vacías.
Análisis de palabras clave
Las tecnologías de NLP analizan aún más las palabras clave extraídas y les dan una puntuación de opinión. Una puntuación de opinión es una escala de medición que indica el elemento emocional en el sistema de análisis de opiniones. Proporciona, con fines analíticos, una percepción relativa de la emoción expresada en el texto. Por ejemplo, al analizar las opiniones de los clientes, los investigadores usan 10 para representar la satisfacción y 0 para la decepción.
¿Cuáles son los enfoques del análisis de opiniones?
Hay tres enfoques principales utilizados por el software de análisis de opiniones.
Basado en reglas
El enfoque basado en reglas identifica, clasifica y puntúa las palabras clave específicas en función de léxicos predeterminados. Los léxicos son recopilaciones de palabras que representan la intención, la emoción y el estado de ánimo del escritor. Los especialistas en marketing asignan puntuaciones de opinión a los léxicos positivos y negativos para reflejar el peso emocional de las diferentes expresiones. Para determinar si una oración es positiva, negativa o neutra, el software busca las palabras enumeradas en el léxico y resume la puntuación de opinión. La puntuación final se compara con los límites de opinión para determinar la carga emocional general.
Ejemplo de un análisis basado en reglas
Considere un sistema con palabras como feliz, asequible y rápido en el léxico positivo y pobre, caro y difícil en el negativo. Los responsables de marketing determinan que las puntuaciones de las palabras positivas son de 5 a 10 y las negativas de -1 a -10. Se establecen reglas especiales para identificar los dobles negativos, como no está mal, como una opinión positiva. Los responsables de marketing deciden que una puntuación de sentimiento global superior a 3 es positiva, mientras que entre -3 y 3 se etiqueta como sentimiento mixto.
Ventajas y desventajas
Un sistema de análisis de opiniones basado en reglas es fácil de configurar, pero difícil de escalar. Por ejemplo, tendrás que seguir ampliando los léxicos al descubrir nuevas palabras clave para transmitir la intención en la entrada de texto. Además, este enfoque puede no ser preciso cuando se procesen oraciones influidas por diferentes culturas.
EXPERIENCIA CON
Este enfoque utiliza técnicas de machine learning (ML) y algoritmos de clasificación de opiniones, como las redes neuronales y el aprendizaje profundo, para enseñar a los programas de computación a identificar sentimientos emocionales a partir del texto. Este proceso implica crear un modelo de análisis de opinión y formarlo repetidamente con datos conocidos para que pueda adivinar con gran precisión la opinión sobre datos desconocidos.
Capacitación
Durante el entrenamiento, los científicos de datos utilizan conjuntos de datos de análisis de opiniones que contienen una gran cantidad de ejemplos. El software de ML utiliza los conjuntos de datos como entrada y se entrena a sí mismo para llegar a la conclusión predeterminada. Al entrenar con una gran cantidad de ejemplos diversos, el software diferencia y determina cómo las diferentes disposiciones de las palabras afectan a la puntuación de opinión final.
Ventajas y desventajas
El análisis de opiniones de ML es ventajoso porque procesa con precisión una amplia gama de información textual. Mientras el software se entrene con suficientes ejemplos, el análisis de opiniones de ML puede predecir con precisión el tono emocional de los mensajes. Sin embargo, un modelo de machine learning entrenado es específico de un área empresarial. Esto significa que el software de análisis de opiniones entrenado con datos de marketing no se puede utilizar para el monitoreo de redes sociales sin volver a entrenarse.
Solución híbrida
El análisis de opiniones híbrido funciona al combinar sistemas basados en reglas y ML. Usa características de ambos métodos para optimizar la velocidad y precisión a la hora de deducir la intención contextual en el texto. Sin embargo, se necesitan tiempo y esfuerzos técnicos para unir los dos sistemas diferentes.
¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de opiniones?
Las empresas utilizan diferentes tipos de análisis de opinión para comprender cómo se sienten los clientes cuando interactúan con los productos o servicios.
Puntaje datallado
El análisis detallado de opiniones consiste en categorizar la intención del texto en varios niveles de emoción. Típicamente, el método implica calificar la opinión del usuario en una escala de 0 a 100, en la que cada segmento equivalente representa muy positivo, positivo, neutral, negativo y muy negativo. Las tiendas de comercio electrónico utilizan un sistema de calificación de 5 estrellas como método de puntuación detallado a la hora de evaluar la experiencia de compra.
Basado en aspectos
El análisis basado en aspectos se centra en aspectos particulares de un producto o servicio. Por ejemplo, los fabricantes de laptops encuestan a los clientes sobre su experiencia con el sonido, los gráficos, el teclado y el panel táctil. Utilizan herramientas de análisis de opinión para conectar la intención del cliente con las palabras clave relacionadas con el hardware.
Basado en la intención
El análisis basado en la intención ayuda a comprender la opinión del cliente cuando se hacen estudios de mercado. Los responsables de marketing utilizan la minería de opiniones para comprender la posición de un grupo específico de clientes en el ciclo de compra. Ejecutan campañas dirigidas a los clientes interesados en comprar después de captar palabras como descuentos, ofertas y reseñas en las conversaciones monitoreadas.
Detección emocional
La detección emocional implica analizar el estado psicológico de una persona cuando escribe el texto. La detección emocional es una disciplina más compleja del análisis de opiniones, ya que va más allá de la simple clasificación por categorías. En este enfoque, los modelos de análisis de opiniones intentan interpretar diversas emociones, como la alegría, la ira, la tristeza y el arrepentimiento, a través de las palabras que elige una persona.
¿Cuáles son los desafíos asociados al análisis de opiniones?
Pese a los avances en las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (NLP), comprender el lenguaje humano es un reto para las máquinas. Pueden malinterpretar matices más sutiles de la comunicación humana, como los que se dan a continuación.
Sarcasmo
Es extremadamente difícil para una computadora analizar la opinión en oraciones que contienen sarcasmo. Considera la siguiente oración: “Sí, excelente”. Mi pedido tardó tres semanas en llegar. A menos que la computadora analice la oración con una comprensión completa del escenario, etiquetará la experiencia como positiva en función de la palabra excelente.
Negación
La negación es el uso de palabras negativas para transmitir una inversión de significado en la oración. Por ejemplo: “Yo no diría que la suscripción es cara”. Los algoritmos de análisis de opiniones pueden tener dificultades para interpretar correctamente ese tipo de frases, sobre todo si la negación ocurre entre dos oraciones, por ejemplo: “Pensé que la suscripción era barata. No lo era”.
Multipolaridad
La multipolaridad se produce cuando una oración contiene más de una opinión. Por ejemplo, una reseña de producto dice: “Estoy contento con la construcción sólida, pero no me impresiona el color”. Al software le resulta difícil interpretar la opinión subyacente. Tendrá que usar un análisis de opinión basado en aspectos para extraer cada entidad y su emoción correspondiente.
¿Qué es el análisis semántico?
El análisis semántico es un término de computación que se refiere a la comprensión del significado de las palabras en la información del texto. Utiliza el machine learning (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para dar sentido a la relación entre las palabras y la corrección gramatical de las oraciones.
Diferencias entre el análisis de opiniones y el análisis semántico
Una solución de análisis de opiniones clasifica el texto a partir de la comprensión de la emoción subyacente. Funciona al entrenar el algoritmo de ML con conjuntos de datos específicos o al establecer léxicos basados en reglas. Mientras tanto, un análisis semántico comprende y trabaja con información más extensa y variada. Ambas tecnologías lingüísticas se pueden integrar para ayudar a las empresas a entender mejor a los clientes.
¿Cómo ayuda AWS con el análisis de opiniones?
Amazon Comprehend es una solución de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que ayuda a las empresas a extraer e identificar información significativa de los documentos de texto. Utiliza tecnologías de machine learning (ML) para hacer análisis de opiniones con extracción de texto automatizada. Las empresas entrenan a Amazon Comprehend con documentos específicos del sector para producir resultados muy precisos.
- La API de análisis de opinión de Amazon Comprehend informa a los desarrolladores si un texto es positivo, negativo, neutral o mixto.
- Amazon Comprehend Targeted Sentiment permite a las empresas limitar el análisis de opiniones a partes específicas de los productos o servicios.
- Amazon Comprehend admite varios idiomas, como alemán, inglés, español, italiano, portugués y francés.
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