Qué es y cómo usar el análisis de sentimientos para mi marca

Los seres humanos somos seres con capacidades de comunicación excepcionales. Podemos enviar mensajes con palabras o sin ellas, con la cara, con movimientos o tonos en la voz por mencionar algunas. 

Y claro, no tardamos en hacer uso de estas capacidades cuando escribimos una reseña en algún sitio web como Google, TripAdvisor o en redes sociales como Facebook o Twitter.

En este post hablaré del cómo se puede utilizar estas capacidades de comunicación y exponenciarlas para monitorear nuestra reputación y lo que la gente habla de nosotros o nuestras marcas.

Social Listening

Los seres humanos somos pensantes. Leemos palabras y sabemos si están dando un comentario de forma positiva o negativa hacia una marca o persona. Vemos más allá del sarcasmo y entendemos los verdaderos sentimientos. Entendemos dichos y modismos. 

¿Y si queremos saber lo que dicen las personas en el internet? Pues analizamos los comentarios que encontremos y estaría bien si fuera cosa de solo algunos comentarios.

¿Pero, y si tratas de escuchar a toda tu audiencia? Miles y miles de comentarios no pueden ser procesados por una persona. 

¿Es realmente importante hacerlo? ¿Qué usos tiene?

Las marcas utilizan el análisis de sentimiento para buscar, encontrar, medir y tomar acciones con base en las opiniones de los consumidores y la actitud hacia su marca, productos y  servicios. Analizar estos sentimientos aportan una rica y confiable fuente de datos que pueden ser base para:

• Generar leads
• Encontrar buenas características de productos
• Medir KPIs
• Determinar influencers para la marca
• Determinar y mejorar las estrategias de marketing
• Crear mejores mensajes de productos
• Segmentación de mercado
• Identificar problemas antes de que se conviertan en crisis
• Mejorar la experiencia del consumidor
• Determinar la reputación de una marca

Estudiar y tomar acciones con base en el análisis de sentimientos es una ventana a la experiencia y satisfacción de los clientes.

¿Cómo hago análisis de sentimientos para mi marca?

Existen muchas opciones en el mercado, unas gratuitas y otras de pago. Aquí listaré algunas y también la opción de desarrollarlo tú mismo.

Hootsuite Insights

Analiza todas las plataformas de redes sociales noticieros, foros y blogs para revelar percepciones de influencers, historias, tendencias y sentimientos.

Encuentra cómo los consumidores se sienten acerca de tu marca y productos, filtra por ubicación, idioma y género. También puedes monitorear por palabras clave. Por ejemplo, ordena por menciones de Twitter, enseña tweets que contienen sentimiento positivo con términos como – gracias, amo, cool, increíble. Los emojis como la carita feliz y aplausos, son reconocidos como sentimientos positivos.

Precio: Desde 19 USD/mes

Link aquí

RapidMiner

Una plataforma de software de datos que permite minar texto para ayudar a las marcas a realizar análisis de sentimientos. Las reseñas y posts en redes sociales se pueden analizar al igual que publicaciones oficiales y documentos. Las marcas pueden identificar tendencias de temas que resuenen con consumidores y clientes, recolectar retroalimentación en lanzamiento de productos y encontrar nuevas áreas para expandir su negocio.

Precio: 30 días gratis – Membresía mensual

Link aqui

NCSU Tweet Visualizer

Esta herramienta gratuita para análisis de sentimiento en Twitter es interesante. Escribe una palabra clave y Tweet Visualizer te enseña los tweets relacionados más recientes que han sucedido en la última semana. Nota que el rango de tiempo es más corto para temas populares.

Cuando pasas el cursor sobre uno de los puntos, puedes ver los tweets individuales de los usuarios de Twitter identificados y ver en donde aparecen en dentro espectro de sentimiento.

Tienes varias opciones para filtrar:

Sentimiento – emociones estimadas en los tweets – azul indica sentimiento negativo, verde positivo.

Temas – automáticamente agrupa tweets de temas relacionados con algoritmos de machine-learning.

Mapa de calor – una cuadrícula de mapeo de tweets – rojo para lo que está por arriba del promedio y azul para todo lo que está por debajo.

Midiendo placer, activación y dominantes

Nube de Tags – palabras clave indicando emociones, con las palabras más frecuentes en un tamaño más grande.

Línea del tiempo – el número de tweets y cuando se postearon – verde para bueno, azul para no tan bueno.

Precio: Gratuito

Link aquí

Desarrollo en Python

Otra opción interesante es crear tu propio desarrollo haciendo uso de un par de modelos de Machine Learning disponibles para python. Esta probado y es sencillo su uso e integración con otras plataformas. 

Si tienes un área de desarrollo, esta puede ser una muy buena opción.

Las librerías para python son:

NLTK para el lenguaje Inglés

Classifier

Aquí te dejo un video donde explican el uso de ambas en 20 minutos.

Conclusión

Hacer uso del análisis de sentimientos es un oido directo a los consumidores y mejorar la experiencia de usuario.

¿Y tú, ya haces uso de estas tecnologías? 

Déjame saber tus comentarios.