El análisis de sentimientos es una herramienta de inteligencia artificial que permite medir y monitorear el estatus de una marca respecto a su percepción emocional.
Los procesos digitales que hacen esto posible integran funciones como el reconocimiento de entidades nombradas (NER), el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Todos estos datos permiten arrojar una valoración positiva sobre el grado de satisfacción que una marca posee sobre su público. Esto permite a todo empresario gestionar la calidad y el alcance de factores cruciales para su posicionamiento, tales como status de marca, calidad de servicios y capacidad de atención al cliente y retención.
Análisis de sentimientos: ¿En qué consiste?
El análisis emocional de sentimientos también conocido como minería de opiniones involucra una amplia gama de procesos complejos. Para empezar, los softwares algorítmicos extraen información semántica proveniente de un amplio campo de datos en la web, empleando para ellos fuentes como redes sociales, plataformas de reseñas, noticias, encuestas y otras plataformas de atención al cliente basadas únicamente en el texto.
El procesamiento y análisis de datos identifica el uso de nombres de marca y la expresión de emociones, así como la proximidad entre los mismos. El software se encarga de traducir todos estos elementos a un sistema gráfico de barras que puede ser usado como soporte por departamentos de marketing y demás equipo de mercadotecnia.
Ahora bien, las ventajas del análisis de sentimientos se enfocan en el mantenimiento de la competitividad. Para empezar, es posible atisbar la formación de tendencias y adelantar a su competencia en la detección de cambios del mercado. Por otro lado, esta herramienta permite conocer el grado de satisfacción que sus competidores provocan en su público. Esto da una oportunidad para atacar sus debilidades y carencias.
Finalmente, al considerar el estado emocional de sus clientes podrá crear contenido atractivo para ellos. Esto permitirá a su marca mejorar su estatus en base al incremento de menciones positivas en la web.
