Con la gran cantidad de alternativas disponibles para los clientes modernos, la experiencia del cliente ahora se ha convertido en un diferenciador comercial clave. El 86% de los consumidores no solo abandonará una marca después de solo dos malas experiencias, sino que el 61% también estará dispuesto a pagar más si se garantiza que serán experiencias excelentes. Es por eso que depende de las marcas buscar continuamente formas innovadoras de comprender e involucrar a sus clientes. El análisis de sentimientos impulsado por IA es una de las formas clave en que las empresas pueden obtener información valiosa sobre sus clientes y adaptar sus productos y servicios a sus necesidades y preferencias para diferenciarse de la feroz competencia.
¿QUÉ ES EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTO IMPULSADO POR IA?
El análisis de sentimientos impulsado por IA, también conocido como minería de opiniones, es el proceso de utilizar algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos textuales y comprender el tono emocional del mensaje. Incluye el procesamiento de reseñas de clientes, respuestas de redes sociales, encuestas, publicaciones de blogs, correos electrónicos y otros textos digitales para determinar si los sentimientos expresados son positivos, negativos o neutrales. Esto le da a la empresa la información que necesita para iniciar respuestas apropiadas en tiempo real que impresionen a los clientes.
Comentarios de los clientes es quizás la evaluación más precisa de los productos y servicios de una marca. Normalmente, sería difícil para las marcas filtrar la gran cantidad de comentarios en Internet. Sin embargo, el análisis de sentimientos impulsado por IA permite un análisis rápido de fuentes de datos textuales y una discriminación precisa de la positividad, negatividad o neutralidad de los sentimientos contenidos en ellos. Una tecnología tan poderosa viene con muchas aplicaciones, como monitoreo de redes sociales, análisis de reputación de marca y evaluación de campañas de marketing.
¿CÓMO FUNCIONA EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTO IMPULSADO POR IA?
El análisis de sentimientos impulsado por IA está impulsado principalmente por dos subconjuntos de IA, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. Si bien el procesamiento del lenguaje natural ayuda a interpretar el texto humano, los modelos de aprendizaje automático basados en reglas o automáticos están capacitados para identificar el sentimiento y la intención. El proceso se puede resumir a grandes rasgos en dos etapas:
LIMPIEZA Y ESTANDARIZACIÓN DE DATOS
Después de extraer datos de todas las fuentes relevantes, el texto debe limpiarse y estandarizarse para eliminar el texto que no contribuye al proceso de análisis de opiniones. Esto incluye signos de puntuación, caracteres especiales, contracciones de mayúsculas y palabras comunes como "es", "el", "y", etc. La eliminación de estas redundancias permite que los modelos de aprendizaje automático analicen mejor el texto restante.
CLASIFICACIÓN DE SENTIMIENTO
La clasificación de sentimientos es el paso definitorio en el análisis de sentimientos impulsado por IA, y se refiere principalmente a algoritmos de aprendizaje automático, como máquinas de vectores compatibles y redes neuronales recurrentes. Los conjuntos de datos etiquetados con textos categorizados como positivos, negativos o neutrales se utilizan para entrenar el modelo de clasificación de sentimientos. Las características, patrones importantes en el texto relevantes para la clasificación de sentimientos, se extraen antes del entrenamiento. Luego, el modelo aprende a reconocer las asociaciones entre las características extraídas y las etiquetas de sentimiento en los conjuntos de datos etiquetados.
Es importante tener en cuenta que el análisis de sentimientos impulsado por IA puede ir más allá de la polaridad de sentimientos. También puede realizar otros tipos de análisis de sentimientos, que incluyen:
DETECCIÓN DE EMOCIONES: Este tipo de análisis de sentimientos se utiliza para identificar las emociones expresadas por los clientes en los textos, como la felicidad, la ira o la sorpresa. Esto proporciona información sobre el estado emocional del individuo.
ANÁLISIS BASADO EN ASPECTOS: Esto es útil para identificar el aspecto específico en el cuerpo del texto que es positivo o negativo. Por ejemplo, un usuario puede enviar una reseña sobre una computadora portátil diciendo que el diseño deja mucho que desear. Con un análisis basado en aspectos, la máquina descifrará que la revisión fue específicamente sobre el diseño y no necesariamente una revisión negativa de todo el producto.
ANÁLISIS DE INTENCIÓN: este tipo de análisis de sentimiento se utiliza para determinar la motivación subyacente detrás de un texto. Las empresas pueden usar esto para predecir el próximo movimiento probable de un cliente, como comprar más productos o dejar una marca para un rival.
¿CÓMO PUEDE EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTO IMPULSADO POR IA MEJORAR LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE?
El análisis de sentimientos es un proceso comercial importante con numerosas aplicaciones, muchas de las cuales cumplen la importante función de mejorar la experiencia del cliente. Aquí hay cuatro formas integrales en que el análisis de sentimientos impulsado por IA puede hacer que sus clientes se sientan más conectados con su marca:
ANÁLISIS Y REACCIONES EN TIEMPO REAL
Según HubSpot Research, la respuesta inmediata del servicio de atención al cliente es importante para los clientes del 90%. Para 60% de estos clientes, inmediatamente significa 10 minutos o menos. Esto ejerce una enorme presión sobre las marcas para que respondan a los comentarios y consultas de los clientes, pero el uso del análisis de sentimientos impulsado por IA ciertamente facilita la tarea.
con avanzado algoritmos de IA las empresas pueden realizar un seguimiento en tiempo real de las plataformas de redes sociales, sitios web y correos electrónicos para identificar rápidamente los casos en los que la marca o sus productos y servicios se mencionan negativamente. Este análisis en tiempo real también se puede aplicar a la correspondencia de atención al cliente, como chat en vivo, llamadas telefónicas o correos electrónicos, para ayudar a los agentes a identificar directamente las emociones en los comentarios de los clientes. Luego, las empresas pueden responder de manera rápida y adecuada para abordar los problemas o inquietudes de los clientes y mejorar su percepción de la marca.
INTERACCIONES PERSONALIZADAS CON EL CLIENTE
Personalización es clave para mejorar la experiencia del cliente, y el análisis de sentimientos impulsado por IA descubre oportunidades interesantes para que las marcas personalicen sus interacciones con los clientes. Por ejemplo, si un cliente expresa sentimientos positivos sobre un producto en particular, las marcas proactivas pueden recomendar productos similares o relacionados a esa persona. De manera similar, las marcas pueden usar análisis de detección de emociones para comprender las emociones de sus clientes y desarrollar respuestas que aprovechen esas emociones específicas. Entonces, si un cliente está triste, la marca puede responder en un tono empático. Además, la marca puede premiar a los clientes que hablen positivamente de sus productos y servicios con ofertas personalizadas y descuentos exclusivos. Todo esto puede fortalecer las relaciones con los clientes y fidelizarlos.
MEJORA DE PRODUCTOS Y SERVICIOS
El análisis de sentimientos impulsado por IA proporciona información procesable sobre los sentimientos y preferencias de los clientes, y las marcas pueden utilizar esta información para mejorar sus productos y servicios. Por ejemplo, las marcas pueden identificar quejas recurrentes sobre la calidad del servicio al cliente o el bajo rendimiento del sitio web. De manera similar, las marcas pueden usar el análisis de sentimientos para medir la percepción del público sobre un nuevo producto o una actualización de software reciente y descubrir las características específicas que no impresionan a los clientes y viceversa. Usando el análisis de sentimientos de esta manera, las marcas pueden conocer los aspectos negativos de sus productos y servicios que necesitan mejorar, así como los aspectos positivos para expandirse aún más.
ANÁLISIS COMPETITIVO
Otra forma en que las empresas pueden mejorar la experiencia de sus clientes es mediante la realización de análisis competitivos. El análisis de sentimientos impulsado por IA puede revelar la percepción de su público objetivo sobre sus rivales más cercanos e identificar puntos de ventaja o desventaja competitiva. Por ejemplo, el análisis de sentimientos puede mostrar que los clientes potenciales prefieren el producto de un competidor debido a la duración de la batería. Su equipo de desarrollo de productos puede usar esta información para lanzar una versión actualizada de su producto con una duración de batería igual o mayor para recuperar una ventaja competitiva. De manera similar, si el análisis de sentimientos revela áreas en las que su empresa está superando a un rival, su equipo de marketing puede resaltarlas en campañas publicitarias para mostrar a los clientes potenciales la experiencia de cliente potencial que podrían obtener al patrocinar su marca. De esta manera su empresa se mantiene por delante de la competencia y al mismo tiempo mantiene un alto nivel de satisfacción del cliente.
En resumen, el análisis de sentimientos impulsado por IA es una forma simple pero poderosa para que las marcas obtengan información valiosa sobre sus clientes. Mediante el análisis de datos textuales de reseñas, comentarios y tickets de atención al cliente, las empresas pueden comprender qué piensan los clientes potenciales y los clientes sobre sus ofertas y tomar medidas tangibles para mejorar la experiencia general del cliente. Por lo tanto, es un paso que las empresas orientadas al cliente deben dar para seguir siendo relevantes en el clima empresarial actual.
