Análisis del sentimiento de la opinión, emoción o actitud que se infiere de un texto para obtener valor de las múltiples opiniones, críticas y valoraciones que los usuarios hacen de forma espontánea sobre una marca o la competencia.
¿Cómo analizamos el sentimiento?
El análisis del sentimiento se sirve del Procesamiento del Lenguaje Natural para averiguar la opinión de un mensaje, es decir, si es positivo, negativo o neutro. Se realiza un análisis a diferentes niveles para asegurar un grado de precisión mayor que el de otros motores de PLN:
Nivel léxico
Nivel sintáctico
Nivel semántico
Nivel relaciones entre conceptos o de contexto
El análisis del sentimiento te ayudará a identificar oportunidades o adelantarte y poner solución a posibles crisis de reputación.
El motor personalizado distingue el sentimiento dentro del contexto y la temática.
Mientras que los motores genéricos de análisis del sentimiento solo te ofrecen etiquetas con la opinión del comentario (positivo, negativo o neutro), el análisis del sentimiento en textos que realiza el IIC es personalizable según el contexto y la temática de cada sector, aportando más valor y conocimiento.
Se distingue el sentimiento dentro del contexto y la temática. En este ejemplo, el contexto es la automoción, mientras que las temáticas son la potencia y el precio. “Potencia” se relaciona con un sentimiento negativo (“escasa”) y “precio” con un sentimiento positivo (“muy asequible”).
El coche tiene escasa potencia aunque el precio es muy asequible.
Análisis de las emociones
Detecta de forma automática las emociones de los comentarios de los usuarios en redes sociales, desde el amor y la alegría hasta la tristeza y la ira.
Este análisis de los datos es muy útil para las empresas, por ejemplo, para conocer cómo responden los usuarios a las marcas: detectar el enfado o satisfacción de los clientes que llaman a los Call Centers, cómo valoran los productos los consumidores, si están contentos o descontentos con la compra, etc.
Análisis por categorías
Conoce el sentimiento de los usuarios sobre una característica determinada (pricing, servicio técnico, servicio postventa, usabilidad, publicidad, branding…) para cada una de las marcas monitorizadas.
El análisis por categorías da una visión muy clara de cómo está posicionado un producto, servicio o marca, siendo muy efectivo en proyectos de reputación de marca o engagement de los usuarios, ayudando a las marcas a dirigir sus mensajes o acciones de marketing con el fin de mejorar la imagen que transmite.
En el ejemplo vemos que el punto fuerte de la Marca 1 es la Imagen. No tiene opiniones negativas y la categoría Imagen es muy positiva. En cambio, la Marca 3 es fuerte en Producto, pero debe mejorar su estrategia en las categorías Servicio e Imagen.
Mediante técnicas de PLN extraemos de manera automática el análisis del sentimiento de la opinión, emoción o actitud.