A grandes rasgos, el análisis de sentimiento es la clasificación de emociones, basada en la interpretación de textos, voces e imágenes.
En el pasado, para evaluar las emociones que despertaba una marca en el público se empleaban personas. Estas personas evaluaban las opiniones en televisión, radio, prensa, redes sociales, comunicaciones oficiales de las empresas, etc.
La irrupción de la inteligencia artificial ha supuesto un cambio de paradigma. Ahora existe la posibilidad de relegar el análisis de sentimientos en máquinas.
Normalmente, cuando se evalúan los sentimientos, estos se dividen en positivos, negativos y neutros. También se pueden dividir en los siete tipos de emociones que existen.
Dependiendo del canal de comunicación que utilices el análisis de sentimientos hace uso de diferentes técnicas:
- Voz: Analizas la prosodia, la combinación del tono, velocidad del habla e intensidad. Por ejemplo, cuando estás enfadado aumentas la intensidad de la voz, bajas el tono y hablas más rápido.
- Mensaje: Analizas la semántica, es decir, qué palabras aparecen y con qué frecuencia y el significado global del contenido utilizando técnicas de inteligencia artificial para el procesado del lenguaje natural (NLP o natural language processing)
- Imagen: Gestos (dinámico) y expresiones (estático)
La información proporcionada por el análisis de sentimiento permite fundamentar las estrategias de marketing, diseño o producción utilizando datos reales de los clientes.
Los temas que se pueden analizar son muchos: los productos y servicios, las publicidades de la empresa, el servicios al cliente, empresas competidoras, etc.
El análisis de sentimientos realizado por personas presenta limitaciones. El análisis de sentimientos automático aporta muchos beneficios respecto al análisis realizado por personas:
- Imparcial: Las opiniones y sesgos de las personas no afectan al análisis. Poner algún ejemplo donde nuestra opinión siempre sea sesgada como política o futbol.
- Escalable: El número de mensajes que puede analizar un programa es proporcional a los recursos de la máquina. Es fácil y económico escalar estos recursos accediendo a recursos en la nube como explicamos en el artículo Los call centers en la era “post Covid-19”.
- Omnicanal: Se puede analizar de manera conjunta la información de diferentes canales. Por ejemplo, un cliente puede enviar un correo donde su mensaje es muy positivo pero en las redes sociales. Al mismo tiempo, las llamadas de atención al cliente y sus opiniones en las redes sociales pueden ser muy negativas.
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El análisis de sentimiento en el contact center
Los directores de los calls centers pueden beneficiarse mucho del uso del análisis de sentimientos:
Las llamadas de los call centers suelen contener mucha información relevante sobre las tendencias y opiniones generales de los consumidores.
Hace posible conocer las áreas de mejora de los agentes si suele haber bajos niveles de sentimiento. Por ejemplo, si los clientes suelen enfadarse, puede que su discurso no responda adecuadamente a las quejas del cliente. Así, los directores pueden intervenir y corregir los fallos.
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Conclusiones
Dom Gray
Apasionado del marketing y la creación de contenidos. Busco generar un contenido de interés que ayude al lector a conocer más y mejor la tecnología de speech analytics.
