Si alguna vez has utilizado Google Translate o has dejado que Gmail autocomplete tus frases, has visto el procesamiento del lenguaje natural (NLP) en acción. Los asistentes inteligentes, como Alexa y Siri, también dependen de la tecnología NLP, al igual que el análisis de sentimientos, el proceso que utilizan las marcas para analizar las redes sociales y otras fuentes de datos con el fin de medir cómo se sienten los clientes respecto a ellas.
Los modelos de análisis de sentimientos y procesamiento del lenguaje natural están mejorando rápidamente. Los modelos más recientes se han entrenado con más de 175.000 millones de parámetros—diez veces más que los modelos anteriores—y son capaces de mantener conversaciones bidireccionales, generar texto a partir de indicaciones, traducir, responder preguntas y realizar análisis de sentimientos avanzados.
Entonces, ¿qué significa esto para los equipos de atención al cliente y experiencia del cliente (CX)?
La tecnología de análisis de sentimientos y NLP tiene importantes implicaciones, especialmente para comprender las necesidades de los clientes. Hoy en día, los comentarios de los clientes aparecen en más lugares que nunca: desde las redes sociales hasta las reseñas de clientes y el chat en línea. El análisis de sentimientos, impulsado por NLP, puede ayudar a dar sentido a todo ello para que puedas crear una mejor experiencia para tus clientes.
En esta guía para principiantes sobre el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural, te explicaré los conceptos básicos del análisis de sentimientos y NLP. Explicaré en qué consiste cada uno, analizaré casos de uso reales y recomendaré herramientas de análisis de sentimientos que facilitan el trabajo de los equipos de éxito del cliente y experiencia del cliente.
¿Qué es el análisis de sentimientos?
Esta es la pregunta del millón para los equipos de CX y atención al cliente:
¿Qué piensan tus clientes?
Si puedes responder a esa pregunta, podrás evitar comentarios negativos, obtener una ventaja competitiva y adaptar tu producto para satisfacer exactamente las necesidades de los clientes.
Ahí es donde entra en juego el análisis de sentimientos.
El análisis de sentimientos utiliza modelos de NLP para analizar grandes cantidades de datos, desde reseñas de clientes hasta llamadas de asistencia y tuits. Después, asigna una puntuación a cada comentario de los clientes en función de si el sentimiento es negativo, neutro o positivo.
No es un sistema perfecto. Incluso cuando las personas clasifican las afirmaciones como positivas, negativas o neutras, no siempre están de acuerdo. Sin embargo, la ventaja de los modelos de NLP es que pueden utilizar un marco coherente de análisis de texto, aplicando los mismos criterios a cantidades enormes de datos.
El uso del análisis de sentimientos puede ayudarte a:
- Medir la satisfacción del cliente en cada etapa del recorrido del cliente.
- Hacer un seguimiento del sentimiento hacia la marca para detectar de inmediato a los clientes insatisfechos.
- Comparar el sentimiento a lo largo del tiempo para comprobar si necesitas actuar.
- Realizar estudios de mercado y diseñar campañas de marketing.
3 tipos de análisis de sentimientos
A menos que seas científico de datos, no necesitas saber demasiado sobre lo que ocurre entre bastidores en tus herramientas de análisis de sentimientos.
Pero, mientras evalúas las herramientas, puede ser útil tener unos conocimientos básicos de la tecnología en la que se basan.
Estos son tres tipos de análisis de sentimientos:
1. Basado en conocimientos
Cuando utilizas un sistema de análisis de sentimientos basado en conocimientos (o basado en léxico), analizas el texto según un conjunto de reglas predeterminado.
Piensa en ello como el enfoque del «diccionario».
Tu diccionario tendrá una larga lista de palabras y los sentimientos asociados a ellas. Por ejemplo, la palabra «odio» podría clasificarse como un sentimiento negativo, «amor» como positivo y «vale» como neutro. Puedes crear estos diccionarios manualmente, pero lo más habitual es crearlos mediante algoritmos de aprendizaje automático.
El enfoque basado en conocimientos resulta útil para las industrias que utilizan un lenguaje especializado. Por ejemplo, podrías utilizar un conjunto de datos especializado en términos médicos para medir la satisfacción de los clientes en un entorno sanitario. También puedes emplear este enfoque para clasificar cuidadosamente lenguajes complejos como las metáforas, la jerga y el sarcasmo.
Sin embargo, utilizar un enfoque basado en conocimientos suele ser menos preciso que el análisis estadístico de sentimientos, ya que se basa en un conjunto de datos semánticos mucho más reducido.
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2. Estadístico
Imagina etiquetar manualmente cientos o miles de fragmentos de texto como «positivo», «negativo» o «neutral» y, después, entrenar un modelo para crear clasificadores basados en esos datos.
Así es como funciona el método estadístico de análisis de sentimientos.
El enfoque estadístico utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones y relaciones. Una vez entrenado el modelo, puede utilizarse para analizar cualquier texto determinado, no solo textos similares a los de su conjunto de datos. Esto lo hace más flexible y preciso que el enfoque basado en el conocimiento.
Una desventaja del método estadístico es que requiere una gran cantidad de datos para el entrenamiento. Los modelos estadísticos también pueden tener dificultades con fenómenos lingüísticos como el sarcasmo y la ironía.
3. Híbrido
Un enfoque híbrido combina los puntos fuertes de los métodos estadístico y basado en el conocimiento.
Comenzando con el método estadístico, primero se crea un modelo flexible de análisis de sentimientos entrenado con grandes cantidades de datos. Después, se perfecciona y mejora el modelo mediante el método basado en el conocimiento.
Esto proporciona la flexibilidad y el amplio conjunto de datos del método estadístico, así como el ajuste preciso y la experiencia del sector del método basado en el conocimiento.
Lectura relacionada: Mejor software de análisis de encuestas
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural es un tipo de inteligencia artificial que permite a los ordenadores comprender y generar lenguaje humano. El PLN impulsa el análisis de sentimientos. Probablemente también conozcas algunas de sus aplicaciones prácticas más amplias, como:
- Marcar correos electrónicos como spam
- Chatbots e IA conversacional
- Conversión de voz a texto y software de conversión de texto a voz
- Traducción automática, como Google Translate
- Reconocimiento de voz, como Siri, Alexa y otros asistentes virtuales
Pero ¿cómo funciona el PLN?
El PLN comienza con datos de texto que deben analizarse. Después, el texto se limpia y se formatea para facilitar su análisis. A continuación, se utilizan algoritmos de PLN para encontrar el significado del texto. Estos algoritmos emplean modelos estadísticos y métodos basados en reglas para identificar patrones y conexiones.
Los chatbots de IA para atención al cliente y los bots de voz se encuentran entre las aplicaciones más visibles del PLN en la experiencia del cliente. Gestionan una parte significativa de las interacciones con los clientes y utilizan técnicas de PLN para comprender lo que dicen, responder adecuadamente y ofrecer asistencia al cliente.
Sin embargo, históricamente la experiencia de interactuar con estos bots ha sido algo frustrante.
Esto está cambiando rápidamente a medida que avanza el PLN, especialmente con la aparición de los LLM.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son redes neuronales de aprendizaje profundo entrenadas con cantidades ingentes de datos. Por ejemplo, el modelo GPT-3 de OpenAI se entrenó previamente con cientos de miles de millones de palabras procedentes de libros y fuentes como Wikipedia.
Estos grandes conjuntos de datos proporcionan a los LLM una enorme base de conocimientos, la capacidad de generar textos sofisticados y similares a los humanos, y un nivel adicional de contexto y matices al analizar sentimientos, lo que hace que la IA en el análisis de sentimientos de los clientes resulte muy útil.
¿Cómo funciona el análisis de sentimientos mediante PLN?
El análisis de sentimientos mediante PLN es una técnica que identifica la emoción expresada en un texto mediante modelos que clasifican palabras y frases como negativas, positivas o neutrales.
Las herramientas de análisis de sentimientos revisan y clasifican grandes cantidades de comentarios de clientes para proporcionar una puntuación general de sentimientos.
Así es como funciona:
- Entrenamiento: Un modelo de PLN se entrena con un conjunto de datos existente para aprender a clasificar el sentimiento.
- Entrada: Se introduce en el modelo una gran cantidad de comentarios de clientes, como comentarios en redes sociales, correos electrónicos o reseñas de productos, para realizar minería de opiniones o minería de textos.
- Simplificación: El modelo elimina las palabras vacías y la información irrelevante, como saludos o despedidas. Además, reduce el tamaño de los datos mediante la derivación, el proceso de eliminar el sufijo de una palabra.
- Identificación: El modelo analiza el texto restante para buscar verbos, sustantivos y otras categorías gramaticales importantes.
- Clasificación: El modelo asigna una puntuación positiva, negativa o neutra a cada palabra o frase. Por ejemplo, la palabra "excelente" podría recibir una puntuación positiva, mientras que la palabra "terrible" podría recibir una puntuación negativa.
- Puntuación: Por último, la herramienta combina las puntuaciones para producir una puntuación general del sentimiento. Esto ayuda a las marcas a identificar comentarios específicos de clientes que requieren atención o alguna acción, y también ayuda a medir los cambios generales en el sentimiento hacia la marca.
Este es un ejemplo sencillo de cómo funciona para las marcas.
Imagina que ves las siguientes reseñas en línea de Yelp sobre una pizzería:
- "Me encanta Luigi’s; es la mejor pizza que he probado. Cada vez que vengo, me tratan como a un miembro de la familia.”
- “La pizza de aquí está bastante buena. He comido pizzas mejores en otros sitios, pero la de Luigi’s es fiable.”
- “Mi pizza llegó fría y la masa sabía a cartón. No lo recomiendo.”
Una herramienta de análisis de sentimientos clasificaría la primera reseña como positiva, la segunda como neutra y la tercera como negativa. Después, proporcionaría una métrica general del sentimiento de los clientes.
Los modelos de PLN también pueden detectar emociones específicas, como alegría, tristeza o enfado, lo que añade contexto adicional al análisis de sentimientos.
¿Qué modelo de PLN es mejor para el análisis de sentimientos?
Las máquinas de vectores de soporte (SVM), los bosques aleatorios y Naive Bayes son modelos que pueden utilizarse para analizar el sentimiento de un texto.
Máquina de vectores de soporte (SVM)
Una máquina de vectores de soporte (SVM) es un modelo que ayuda a clasificar los datos en grupos. Funciona creando una línea, o frontera, que separa un grupo de datos de otro. Una vez creada la frontera, la SVM puede utilizarla para predecir a qué grupo pertenecen los nuevos puntos de datos.
Veamos un ejemplo.
Supongamos que tienes miles de fotos de manzanas y naranjas y quieres clasificar cada una correctamente. Empezarías proporcionando a la SVM un conjunto de datos etiquetados, como este:
- Manzanas: forma, color, tamaño
- Naranjas: forma, color, tamaño
Cuando empieces a introducir nuevas imágenes en la SVM, utilizará los datos etiquetados para predecir si cada fruta es una manzana o una naranja.
Las máquinas de vectores de soporte pueden utilizarse en la clasificación de textos, por lo que constituyen una técnica de aprendizaje automático útil para el análisis de sentimientos. Las SVM también se emplean en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y la detección de fraudes.
Bosque aleatorio
El algoritmo de bosque aleatorio se utiliza para tareas de clasificación y regresión. Funciona combinando múltiples árboles de decisión para realizar predicciones más precisas.
Y ¿qué es exactamente un árbol de decisión?
Los árboles de decisión son diagramas de flujo que ayudan a tomar decisiones y hacer predicciones. Responder a una pregunta en cada etapa del árbol conduce a preguntas más específicas y, en última instancia, da como resultado una respuesta con un mayor nivel de confianza.
Por ejemplo, supongamos que quieres predecir si a alguien le gustará un alimento determinado basándote en su edad, género y ubicación. Un árbol de decisión dividiría a las personas en grupos cada vez más pequeños antes de predecir que a un niño de 5 años de Estados Unidos le encantarían los nuggets de pollo, mientras que a una mujer de 35 años de Francia no le gustarían.
El bosque aleatorio es un algoritmo potente porque combina los resultados de muchos árboles de decisión diferentes. Esto reduce las probabilidades de error y genera predicciones más precisas.
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Naive Bayes
Naive Bayes es un algoritmo sencillo conocido por su velocidad y eficiencia. Se llama “ingenuo” porque asume que cada palabra aparece de forma aislada, lo que, por supuesto, no es así en el mundo real.
Por ejemplo, si se utilizara Naive Bayes para identificar correos electrónicos con enlaces maliciosos, podría calcular la probabilidad de que palabras como “verificación” o “eFax” aparecieran en la línea de asunto de un correo electrónico malicioso. Sin embargo, no podría analizar el contexto general del correo electrónico.
En un contexto de análisis de sentimientos, Naive Bayes puede ser útil por su velocidad, por lo que puede ser una buena opción para el análisis preliminar de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, como Naive Bayes no puede comprender el contexto, no es tan preciso como los algoritmos más sofisticados.
Herramientas de análisis de sentimientos con NLP
Las herramientas de análisis de sentimientos se dividen en un par de categorías:
- Herramientas para desarrolladores: los kits de herramientas de NLP son utilizados por desarrolladores y normalmente requieren conocimientos de programación. Estos kits proporcionan acceso a modelos preentrenados mediante API, lo que permite analizar el texto sin entrenar un modelo propio. Por ejemplo, Google y Amazon ofrecen kits de herramientas de NLP como servicio de computación en la nube. Otra opción es la biblioteca Natural Language Toolkit (NLTK), un paquete de Python de código abierto. Aunque NLTK y otras herramientas de código abierto son eficaces para el análisis de sentimientos, no son tan fáciles de usar como las herramientas dirigidas al consumidor.
- Software B2B: el software de análisis de sentimientos está diseñado para uso comercial, con énfasis en la interfaz de usuario. Estas herramientas incluyen paneles completos, potentes capacidades de análisis de sentimientos y la posibilidad de realizar un seguimiento de los sentimientos a lo largo del tiempo.
A menos que quieras desarrollar tu propio modelo de análisis de sentimientos, la opción más eficaz es utilizar un software diseñado específicamente para ayudar a las marcas a analizar y hacer un seguimiento de los sentimientos.
Entre las principales herramientas de análisis de sentimientos se incluyen:
- Brand24: Brand24 es una herramienta de monitorización de redes sociales que ayuda a las empresas a realizar un seguimiento de sus menciones en línea en tiempo real. Proporciona análisis de sentimientos que clasifica la información en categorías positivas, neutras y negativas, y ofrece un gráfico del volumen de conversaciones para monitorizar las conversaciones en redes sociales. Brand24 cuenta con una interfaz de usuario sencilla y orientada a la acción, con fácil acceso a las menciones de la marca y a palabras clave relevantes en redes sociales, artículos de noticias, blogs, vídeos, foros y reseñas. Ofrece un feed de menciones, una puntuación de influencia, análisis de sentimientos, alertas personalizadas y exportación de datos.
- Diffbot: Diffbot es una herramienta de extracción web basada en IA que extrae datos de millones de URL, los analiza para determinar su sentimiento mediante el procesamiento del lenguaje natural y los convierte en información útil para la toma de decisiones. Ofrece funciones como la extracción automática del contenido de sitios web, la categorización de contenidos, el procesamiento del lenguaje natural y los grafos de conocimiento. La herramienta ahorra tiempo al buscar información en la web y es muy personalizable. Se requieren algunos conocimientos tecnológicos para aprovechar al máximo la herramienta.
- Qualaroo: Qualaroo es un software de recopilación de comentarios que permite a las empresas formular preguntas directamente en su sitio web para obtener información de los clientes. Qualaroo ofrece plantillas de encuestas, análisis de sentimientos, identificación de palabras clave e información emocional. El software proporciona resultados en tiempo real de NPS y notificaciones mediante Slack. Qualaroo es una buena herramienta para recopilar comentarios de los clientes con el fin de mejorar la experiencia del cliente y aumentar las conversiones.
- NICE: Para los equipos de CX que buscan una plataforma de CX en la nube integral, NICE puede ser la opción adecuada. Es un software de experiencia del cliente que utiliza IA para crear modelos de CX basados en las interacciones con los clientes. Sus herramientas de análisis de sentimientos recopilan información estructurada y no estructurada y la convierten en información útil para el negocio. La herramienta puede analizar e interpretar todas las interacciones con los clientes para evaluar los cambios en tiempo real de tu reputación en línea. NICE incluye chatbots conversacionales y de IA, automatización robótica de procesos, enrutamiento mediante IA, análisis del rendimiento y respuesta de voz interactiva.
- Listen360: Listen360 es una herramienta de interacción con los clientes que te ayuda a monitorizar las experiencias y respuestas de los clientes en distintos canales en línea. Realiza un seguimiento de los comentarios positivos y negativos en redes sociales y en la web, y alerta rápidamente a las marcas para que puedan tomar medidas correctivas. La herramienta se centra en los detractores y en los clientes “en riesgo”, para que puedas realizar mejoras de forma rápida y sencilla. Entre las funciones de Listen360 se incluyen el análisis de texto, los paneles en tiempo real, el análisis de NPS y las alertas de detractores.
Mejor CX mediante el análisis de sentimientos
Si has llegado hasta aquí, ¡enhorabuena! Ahora tienes unos sólidos conocimientos introductorios sobre el análisis de sentimientos y el NLP. A medida que la precisión de estas herramientas mejora más rápido que nunca, no hay mejor momento para elegir una herramienta de análisis de sentimientos y empezar.
Cuando lo hagas, recuerda el “por qué” de tus esfuerzos:
Crear una mejor experiencia del cliente.
Al recopilar de forma exhaustiva los comentarios de los clientes y analizarlos para determinar su sentimiento, puedes obtener una visión extraordinariamente actualizada de cómo se sienten los clientes respecto a tu marca y tu producto. También comprenderás mejor cómo adaptar tu producto a las necesidades de los clientes.
Con el análisis de sentimientos mediante NLP, tienes una línea directa con los pensamientos de tus clientes, y no se puede subestimar el impacto que esto puede tener en tu negocio.
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