Análisis de sentimientos: descifrando opiniones a través de los datos

El análisis de sentimientos es una técnica de procesamiento de lenguaje natural que se emplea para clasificar datos cualitativos según sean positivos, negativos o neutrales. En este análisis también se puede hilar más fino y aplicar más matices. El objetivo principal de un análisis de sentimientos para las empresas es conocer la opinión general de los clientes sobre los servicios de esta y su marca, así como para detectar posibles debilidades a mejorar.

Desde la generalización de la inteligencia artificial, realizar un análisis de sentimiento se ha vuelto una tarea más rápida y exhaustiva. Un sistema de IA puede procesar una miríada de datos cualitativos textuales de opiniones de clientes y clasificarlos en las categorías que le especifiquemos en cuestión de segundos de forma casi intachable.

Tipos de análisis de sentimientos

Un análisis de sentimientos abarca varios aspectos como la valoración general de un servicio, la detección de emociones en el cliente y las intenciones que pueda tener un cliente respecto a un producto. Lo que se analice e interprete dependerá de los criterios que cada empresa haya establecido como relevantes para su estrategia comercial.

Así pues, distinguimos diferentes maneras de realizar un análisis de sentimientos:

Análisis polar

Es la forma más simple y conocida de análisis. En este, se recaban las opiniones de los clientes y se van cribando en categorías polarizadas de “malo” o “bueno”. Evidentemente, esta categorización biaspectual se quedaría demasiado corta para que un análisis a partir de esta diera frutos.

En general, en un análisis polar es recomendable incluir varios grados de satisfacción para poder distinguir más matices sobre las opiniones de los clientes. Así pues, algunas categorías podrían ser “muy positivo”, “positivo”, “neutral”, “negativo”, “muy negativo”, “perfecto”, “pésimo”, etc.

Un ejemplo de recogida de datos destinada a un posterior análisis polar de sentimientos serían las valoraciones de una a cinco estrellas, que después se reinterpretarán a una escala de mayor o menor satisfacción del cliente.

Identificación de emociones

Aunque las opiniones que se procesan suelen estar en formato textual y no podamos verle la cara ni oír la voz al cliente que la ha escrito, podemos intuir en muchas ocasiones las emociones que destilan sus palabras.

Es por eso que muchas herramientas de análisis de sentimientos recurren a algoritmos de inteligencia artificial que trabajan el léxico de las emociones para categorizar las valoraciones de los clientes en diferentes emociones como felicidad, frustración, rabia, expectación…

Si bien la inteligencia artificial se va perfeccionando a pasos agigantados, cada persona tiene su modo particular de expresar sus sentimientos por escrito, por lo que a veces la IA podría confundirse.

Por ejemplo, no es lo mismo si califico un plato de comida como “terrible” a si lo califico como “terriblemente rico”. Un ser humano no dudaría en calificar correctamente las emociones de uno u otro comentario, pero una IA podría vacilar.

Análisis de sentimientos por facetas

Esto no es más que una extensión y concreción de un análisis de sentimientos general. Los servicios y productos de una empresa no pueden valorarse de forma unitaria. Es decir, es posible que los clientes valoren unos aspectos de su experiencia de compra de forma desigual. Por ejemplo, un cliente puede estar satisfecho con un producto que ha recibido, pero tener quejas sobre la atención al cliente de la empresa.

Es por eso que es necesario un análisis de sentimientos por facetas para poder interpretar los datos de manera más focalizada y extraer conclusiones más reveladoras sobre todos los aspectos posibles que estén involucrados en la experiencia de los clientes.

Análisis multilingüe

Aunque esto pueda no parecer tan importante para empresas que operan a un nivel muy local, sí que lo es para la mayoría de negocios que, inevitablemente, desempeñan su actividad comercial en un mundo globalizado. Es por eso que una herramienta de análisis de sentimientos completa debe llevar incorporados corpus lingüísticos de varios idiomas y haberse entrenado en idiomas de interés para los usuarios.

Ventajas del análisis de sentimientos

Los análisis de sentimientos permiten a las empresas saber a ciencia cierta qué piensan los clientes sobre cualquier aspecto de los servicios o productos que están ofertando. Es una forma rápida de procesar muchas opiniones y verlas reflejadas de forma compacta en métricas y gráficos de sencilla interpretación.

Sirviéndose de estas valoraciones, identifican áreas de mejora en las que los clientes han expresado de forma significativa frustración o rabia. Por ejemplo, una empresa que opere en Amazon podría identificar enfado en una cantidad numerosa de usuarios que reciben su producto con defectos en el embalaje.

A su vez, sirve para reforzar y cuidar aspectos que los clientes valoran muy positivamente. En otros casos, estos datos cualitativos también expresan sugerencias inesperadas que pueden serles útiles a la empresa en términos de innovación, más allá del puro análisis de sentimientos.

Una ventaja innegable del análisis de sentimientos con IA es la rapidez con la que lo realiza. ¿Te imaginas tener que clasificar manualmente 5.000 opiniones sobre un producto? Tardarías una eternidad. Actualmente, con un sistema de IA, tendríamos todos estos datos bien procesados y clasificados en un santiamén.

Además, un sistema de análisis de sentimientos también serviría para identificar situaciones de insatisfacción urgentes de los clientes a tiempo real. Este es el caso de los comentarios de quejas de clientes en redes sociales, cada vez más comunes, lo que denotan un enfado muy visible que podría dañar la imagen de marca de la empresa. De esta forma, podemos identificar fácilmente este problema y darle una solución efectiva para atemperar al usuario.

Análisis de sentimientos en redes sociales

Los análisis de sentimientos son muy útiles y se utilizan con frecuencia en ventas y marketing, especialmente en redes sociales. Muchas plataformas y herramientas de redes sociales ofrecen la posibilidad de recabar menciones de una marca o producto, incluso si no etiquetan a la empresa directamente.

Si bien contar las menciones de una marca puede servir para saber cuánto buzz estamos generando, no nos dice nada sobre el contenido y la calidad de estas menciones. Es por eso que este conjunto de menciones debe someterse a un análisis de sentimientos para poder extraer datos significativos. 

De igual forma, a través de este análisis en redes sociales a tiempo real nos ayuda a atajar crisis en redes sociales, es decir, situaciones en las que una empresa recibe críticas muy duras a través de comentarios públicos. De esta manera, los community managers pueden recurrir a su plan de crisis y mover hilos para dar una solución rápida al usuario y evitar que dañe más la marca.

Ejemplo de análisis de sentimientos

Supongamos que queremos analizar el sentimiento de una reseña de una película. Aquí está la reseña:

«La película fue absolutamente increíble. Los efectos visuales eran impresionantes y la trama era cautivadora. Sin embargo, el ritmo de la película era un poco lento en ciertas partes. En general, disfruté mucho viéndola.»

Para analizar el sentimiento de esta reseña, el sistema identificaría palabras clave que denotan sentimientos positivos o negativos. Por ejemplo:

• Palabras positivas: increíble, impresionantes, cautivadora, disfruté.
• Palabras negativas: lento.

Basándonos en estas palabras clave, podríamos concluir que la reseña tiene un sentimiento predominantemente positivo, con una ligera crítica sobre el ritmo de la película.