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¿Qué es?
El análisis de sentimientos (también conocido como minería de opinión u “opinion mining”) consiste en la utilización de tecnología de big data y machine learning para medir las diferentes respuestas emocionales de las personas acerca de una marca, un producto o servicio. Por medio del conocimiento de estos indicadores, las empresas pueden mejorar o crear nuevas estrategias, ayudando a la toma de decisiones.
¿Por qué es importante y cómo se beneficia mi marca con el análisis de sentimiento?
Cuidar la reputación
Busca comentarios negativos y habla con quienes lo escribieron. Reacciona de forma inmediata ante una posible crisis de reputación online. Mira este ejemplo de Movistar Colombia:
Información valiosa para marketing
Conoce lo que piensan tus clientes sobre tus productos y ajusta tu oferta para satisfacer sus necesidades.
Mejorar atención al cliente
Los clientes son más propensos a comentar en las redes sociales con más frecuencia que directamente contigo.
Toma de decisiones
Si pensabas invertir en la compra de insumos de una empresa (por ejemplo), y ésta tiene altos índices de comentarios negativos, quizás puedas replantear y decidir mejor sobre esa inversión.
Curación de contenido
Podremos comprender mejor el comportamiento de los usuarios frente a discursos y mensajes de las marcas. Si podemos clasificar qué tipos de mensajes son mejor recibidos, y que mensajes no tanto, podremos filtrar y clasificar para comunicaciones futuras.
Si eres creador de contenido, éste será reforzado y más confiable con datos de opinión. Incluso puedes crear artículos completos sobre el sentimiento en las comunidades online.
Además, permite obtener una ventaja competitiva respecto a competidores que no hacen el mismo análisis, seguimiento de tendencias en el tiempo, predecir comportamientos futuros de los fans, identificar influencers de la marca y realizar acciones con ellos, mejorar la experiencia del consumidor y sobre todo conocer el Love Brand de tu marca.
¿Cómo funciona?
La ventaja de TopicFlower es que contamos con un motor de análisis basado en algoritmos que han aprendido y se han nutrido a lo largo de varios años, lo que nos permite al día de hoy contar con un gran corpus de datos que permite al machine learning tener la suficiente inteligencia para ofrecer un 80% de exactitud en los resultados, y en idioma español. Parte de ello, además, surge del trabajo en conjunto con varios motores del mercado como Amazon, IBM Watson o Microsoft Azure.
De todas formas recuerda que no es 100% exacto, porque incluso entre humanos podríamos interpretar diferente un mismo comentario y no estar de acuerdo, pero sí puedes obtener un panorama completamente certero sobre el sentimiento de tu comunidad en el aspecto que decidas analizar.
Si hasta aquí te pareció interesante, pide hablar con un asesor para implementarlo en tu marca en este formulario!
Ahora sigamos, y veamos algunos ejemplos de lo que podemos analizar.
En tu Top Posts, podrás ver el grado de positividad o negatividad de los comentarios recibidos. De esta forma, entenderemos si los mejores posteos están en ese lugar por ser buenos, o no tanto.
¿Tienes una licitación para ganar la cuenta de un cliente? Esto se verá genial en tu presentación, ¿no crees?
Si tienes marcas propias para analizar, podrás conocer el sentimiento de los comentarios por perfil en Instagram y Linkedin, además de los de Facebook. Esto te permitirá comprender mejor si hay una tendencia hacia uno u otro sentimiento, discriminado por red. Así, podrás tomar acciones puntuales para corregirlo.
Si no tienes permisos, sólo podrás indagar en Facebook el sentimiento de tu competencia para encontrar aciertos y errores. Nada mal, ¿no?
Si quieres saber mejor del funcionamiento del sentiment de TopicFlower, revisa esta nota con todos los detalles.
Otro análisis posible es el de la evolución de los comentarios a lo largo del tiempo. Podrás encontrar tendencias, como también picos que den cuenta de hitos en la marca. Si cierto día aparece un pico de comentarios negativos por ejemplo, habrá que revisar qué se publicó ese día para generar esa reacción, y evitarlo a futuro. Si es positivo, aprendamos para repetir! Mira este ejemplo de una marca de telefonía, en oposición a una gaseosa:
En este otro caso, por ejemplo, podemos ver la evolución de un perfil personal. Para ser más específicos, un candidato político en campaña para un puesto en la administración pública. ¿Ves el pico?
Con el análisis de sentimiento, TopicFlower refuerza sus conceptos clave de la conversación en redes: saber de qué hablar (que tópicos), cómo hablar (la forma, la dinámica), cuándo (el tiempo), y dónde (canales). De nada sirve tener mucha interacción en un tópico si ésta es negativa, ¿no?
Pues bien, añádele una capa más de profesionalismo a tu trabajo con el Sentiment Analysis de Topic y marca la diferencia en tus reportes 😎
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