Año tras año y con el aumento del uso de los medios sociales, la reputación de marca se ha convertido en un desafío cada vez más importante para las marcas. Los usuarios se han vuelto, a raíz de las diferentes crisis que hemos vivido, más exigentes con las compañías aumentando la presión sobre las mismas.
Para controlar de cerca la percepción que tienen los consumidores sobre las empresas, estas han empezado a hacer uso de herramientas de escucha social para llevar un buen seguimiento. Gracias a ellas, pueden analizar el sentimiento que generan las conversaciones alrededor de su marca y actuar en consecuencia.
El análisis de sentimientos es una técnica de NLP (Natural Language Processing) que se utiliza para analizar emociones y opiniones textuales en redes sociales, comentarios, reseñas de clientes o periódicos. Recopila, filtra y cuantifica las emociones detectadas para obtener los distintos puntos de vista sobre una marca o un servicio.
A diario los usuarios expresan su opinión sobre productos, servicios o empresas ya sea en forma de tweets, comentarios en publicaciones o reseñas en redes sociales. Todas estas opiniones que expresan van marcadas por un sentimiento positivo, negativo o a veces neutro que resulta esencial analizar para las marcas que buscan el éxito.
Si aún no haces uso del análisis de sentimientos, no te quedes atrás, aquí te dejamos 7 beneficios ineludibles de aplicar esta técnica a tu estrategia:
Cada mención sobre tu marca realizada por un consumidor o potencial usuario debe ser escuchada. Gracias al análisis de sentimientos, podrás clasificar las mismas y determinar cómo afectan a la reputación de tu marca.
El análisis de sentimiento sobre menciones relativas a tus productos y/o servicios es una fuente muy valiosa de información. Transmitir estos insights a tus equipo de producto se convierte en clave para optimizar tu oferta comercial y obtener mejores resultados.
Conoce mejor a tus clientes analizando el sentimiento de sus comentarios en las diferentes redes y medios sociales, desde las clásicas Twitter, Instagram, Facebook a páginas especializadas de reseñas como Google Reviews, The Fork o Tripadvisor. Obtendrás miles de insights acerca de sus experiencias contigo y podrás aprovechar este feedback para optimizar tu estrategia.
Con el análisis de sentimientos, puedes configurar alertas que te notifiquen cuando un usuario deja un comentario con sentimiento negativo. De este modo, podrás dar una respuesta rápida y mejorar tu atención al cliente mejorando la experiencia de los mismos con tu marca.
Categorizando todas las menciones relativas a tu marca por sentimiento, podrás identificar temáticas de interés para tu audiencia para incluir a tus estrategias de contenidos para que estas generen mayor compromiso con tus lectores.
Poder llevar un seguimiento en directo de todas las menciones y respuestas que hacen los usuarios sobre tu marca, te permite identificar rápidamente potenciales crisis si detectas una alza en el volumen de menciones negativas. El análisis de sentimiento permitirá, por lo tanto, que optimices tu estrategia de gestión de crisis y que evites que se propague el bad buzz.
Finalmente, podrás utilizar el análisis de sentimiento para completar tus estudios competitivos. Categoriza todas las menciones que recojas relativas a tus competidores e identifica si su sentimiento neto es mejor, igual o peor al tuyo. Sumérgete en los datos para ver qué provoca las diferencias con tu marca y aprovecha estos insights para mejorar tu reputación de marca en comparación a la de tus adversarios.
Actualmente, hay varias metodologías a la hora de determinar el sentimiento, algunos de los métodos más comunes son:
Tras asignar, tú mismo, el sentimiento a unas pocas menciones de forma manual, el algoritmo aprenderá de tus comentarios asignando de forma automática el sentimiento basado en los mismos, y mejorándolo en el futuro.
Este método hace uso de un conjunto de reglas que define el usuario previamente para identificar las palabras que expresan sentimientos positivos o negativos. Es algo así como crear un un diccionario de palabras positivas y negativas para etiquetar las diferentes menciones.
En este caso, se combina el machine learning y el análisis basado en léxico para no dejar de lado el rendimiento y a la vez optimizar el nivel de precisión.
Existen diferentes tipos de análisis que se puede hacer del sentimiento, en este apartado, te los desvelamos:
Se focaliza en determinar si el sentimiento que emiten las menciones analizadas es negativo, positivo o neutro.
En este caso, se busca identificar la emoción concreta que se encuentra tras el tono del texto. Aquí, hablamos por lo tanto de una clasificación por sentimiento más concretos: felicidad, tristeza, ira, pena, frustración, enfado, satisfacción,...
Este tipo de distinción, identifica el sentimiento de un aspecto/elemento en concreto dentro de la mención. Así pues, en una misma mención pueden haber varios sentimientos relativos a aspectos diferentes.
Por último, tenemos el análisis basado en la intención que identifica si el usuario tiene realmente intención de compra, o si por lo contrario, simplemente esta en una fase de mera búsqueda informativa.
Son muchos los usos que se pueden dar al análisis de sentimientos, y es que las situaciones en las que analizar opiniones de usuarios abundan en diferentes ámbitos y sectores. A continuación te dejamos los principales:
El análisis de sentimiento cubre comentarios en redes sociales, foros, blogs y otros medios sociales. Un buen análisis de sentimiento es vital y aporta numerosos beneficios, pero conlleva ciertos desafíos que lo hacen complejo:
Vocabulario y expresiones idiomáticas: El lenguaje está lleno de frases hechas y expresiones idiomáticas que pueden ser difíciles de interpretar para los sistemas de análisis de sentimiento. Por ejemplo, la expresión "estar en las nubes" puede ser interpretada literalmente por un sistema de análisis de sentimiento y no captar la verdadera intención del hablante.
El análisis de sentimientos es cada vez más importante para las empresas que buscan mejorar su presencia en las redes sociales y maximizar el valor de su marca. Pero, ¿cómo incluirlo en las estrategias de redes sociales? A continuación te dejamos los pasos clave:
Define tus objetivos: Como como cualquier acción, antes de empezar, debes definir tus objetivos de marketing. ¿Qué estás tratando de lograr? ¿Quieres mejorar la reputación de tu marca, aumentar las ventas o mejorar la experiencia del cliente? Al definir tus objetivos, podrás enfocar mejor tus esfuerzos y medir los resultados de tu análisis.
Selecciona las herramientas adecuadas: Herramientas en línea como Digimind, están disponibles en el mercado para el análisis de sentimientos en las redes sociales. Al elegir una herramienta, asegúrate de que se ajuste a tus necesidades y presupuesto.
Identifica las palabras clave: El análisis de sentimiento se basa en las palabras y frases que utilizan los usuarios en las redes sociales. Identifica aquellas que se relacionan con tu marca, producto o servicio o incluso con campañas puntuales que lances. Estas palabras pueden incluir tu nombre de marca, el nombre de tus productos, las características de tus productos, la industria en la que operas, entre otras.
Monitoriza las redes sociales: Utiliza las herramientas de escucha social para monitorear las redes sociales en busca de las palabras clave identificadas. De esta forma, podrás analizar las conversaciones de los usuarios en tiempo real y detectar tendencias y problemas.
Analiza los resultados y actúa: Utiliza los datos recopilados para determinar la actitud general de los usuarios en relación con tu marca. Analiza los resultados para identificar las áreas en las que debes mejorar y desarrolla estrategias para abordar estos problemas, toma medidas que mejoren la presencia de tu marca en las redes sociales. Si los usuarios están expresando sentimientos negativos hacia tu marca, desarrolla estrategias para abordar estos problemas. Si los usuarios están expresando sentimientos positivos hacia tu marca, utiliza estos comentarios para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas.
Cuando hablamos de análisis de sentimiento en estrategias de reputación de marca, es importante determinar unos KPIs para hacer seguimiento y ver si estamos alcanzando los objetivos deseados. Estos KPI ayudan a medir la percepción de tu marca y a identificar las áreas que necesitan ser optimizadas. Estos son algunos KPI importantes que debes monitorear en el análisis de sentimientos:
Estos KPI son tan solo ejemplos pero la elección de los KPI adecuados dependerá de los objetivos específicos que hayas marcado. Es importante que determines tus propios KPI y establezcas un seguimiento constante para obtener una visión más precisa de tu reputación de marca y del impacto que están teniendo tus acciones.
Gracias a una herramienta de escucha social, puedes obtener un panel de análisis del sentimiento de la conversación detallado en base a 3 elementos:
Podrás ir viendo dentro de cada categoría de sentimiento, las menciones relacionadas e identificar en torno a qué temáticas giran.
Además de permitir entender lo que opinan y cómo perciben los usuarios una marca o producto, el análisis de sentimientos tiene la capacidad de predecir eventos futuros. Al utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, permite analizar grandes volúmenes de datos y extraer información relevante para anticipar posibles eventos o tendencias.
Considerando que las opiniones y emociones expresadas por los usuarios en los diferentes canales (redes sociales, reseñas de productos, comentarios de blogs...) pueden reflejar la actitud y comportamiento de las personas en el mundo real, identificar patrones y tendencias en estos datos, permite realizar predicciones sobre eventos futuros y tomar medidas proactivas para aprovechar oportunidades o mitigar riesgos.
En el campo del marketing, por ejemplo, las empresas pueden utilizar el análisis de sentimientos para evaluar la respuesta del público a campañas publicitarias, lanzamientos de productos o eventos promocionales. Al monitorizar y analizar las opiniones y reacciones de los consumidores, pueden ajustar estrategias y mensajes de marketing antes de que ocurra el evento en sí, mejorando las posibilidades de éxito.
Digimind Social cuenta con un módulo How dentro de su análisis para que sus usuarios puedan, además de recoger consumer insights, detectar si las menciones relativas a sus proyectos generan sentimientos y emociones positivas, negativas o neutras.
Un modulo que va un paso más allá permitiendo acceder a datos sobre la puntuación neta del sentimiento o la evolución del mismos a través del tiempo. Además, también ofrece la posibilidad de hacer un benchmark con el sentimiento que generan marcas competidoras para tener una visión global. Así las marcas pueden tener una captura rápida de cómo es percibida su marca.
El análisis del sentimiento es cada vez más popular para comprender cómo las personas perciben una marca, producto o servicio. Sin embargo, muchos profesionales cuestionan su accesibilidad, especialmente aquellos que no tienen experiencia en análisis de datos o programación.
Afortunadamente, a fecha de hoy existen numerosas plataformas que han simplificado la tarea de analizar los sentimientos, haciendo que sea mucho más accesible para personas sin conocimientos técnicos.
Gracias a algoritmos de aprendizaje automático que permiten analizar grandes cantidades de datos de redes sociales, reseñas en línea y otros medios, pueden determinar la opinión general sobre una marca o producto. Por lo que, aunque a priori, pueda parecer abrumador, hoy en día los equipos cuentan con numerosas para hacer de ello un proceso mucho más ameno del que sacar partido para las estrategia de las marcas.
En conclusión, el análisis de sentimientos es una poderosa herramienta que ayuda a gestionar y mejorar la reputación digital de las organizaciones. Gracias a la comprensión de las emociones y opiniones que expresan los usuarios en línea, otorga a las marcas la data necesaria para tomar decisiones informadas, ajustar estrategias y fortalecer las relaciones con el público objetivo. y les da la oportunidad de optimizar resultados.