Análisis de sentimiento: qué es y qué ventajas puede aportar a tus clientes y a tu negocio

Una cosa es recopilar feedback sobre tu producto, y otra muy distinta, saber leer entre líneas para interpretar qué sienten tus usuarias y usuarios por tu marca. Por no hablar de averiguar qué piensan tus clientes cuando interactúan con tu sitio web o producto digital. 

Por eso, el análisis de sentimiento  es una técnica tan poderosa para conocer realmente a tus clientes.

Para hacer un análisis de sentimiento se utilizan herramientas y algoritmos con los que procesar e interpretar datos no estructurados, como formularios de feedback, entrevistas, reseñas de clientes y comentarios en redes sociales. 

Este análisis te ayuda a conocer qué piensan y sienten tus clientes en las distintas fases del recorrido de compra y en otros lugares. Las empresas pueden mejorar sus productos, fidelizar a sus clientes y aumentar la satisfacción general segmentando sus usuarios y solucionando sus problemas.

Con esta guía descubrirás lo básico sobre el análisis de sentimiento (qué es, por qué es importante, cómo analizarlo y qué dificultades supone) para que mejores tu producto y alcances tus objetivos de negocio y de cliente.

Qué es el sentimiento del usuario 

El sentimiento del usuario son los pensamientos y los sentimientos positivos, negativos o neutros que tienen tus clientes sobre tu marca o producto. 

Por ejemplo, si una persona usuaria dice "La oferta de documentales de Amazon Prime es mejor que la de Netflix", está expresando  un sentimiento positivo  sobre Amazon Prime. Si dice "Me cuesta mucho navegar por la interfaz de mi teléfono nuevo", sabrás que no está   contenta con el diseño de la interfaz de usuario (UI). 

Sin embargo, en ninguno de estos dos casos está claro qué  emoción está sintiendo esa persona. Por eso, es fundamental hacer un análisis de sentimiento para evaluar su reacción emocional y su conexión con tu producto, con vistas a mejorar la experiencia del cliente (CX).

Qué fuentes de datos se pueden analizar para conocer el sentimiento del usuario

Hoy en día, los clientes expresan sus pensamientos y sentimientos a través de diversos canales, como los que encontrarás a continuación. 

• Feedback de cliente, como el que recoges con las encuestas online de satisfacción del cliente, en las que tus usuarias y usuarios te cuentan exactamente qué les gusta y qué detestan de tu producto y de la experiencia del cliente.

• Interacciones con el chatbot o el centro de ayuda, incluidas transcripciones de llamadas y correos electrónicos que envían tus clientes a los equipos de asistencia. Por ejemplo, si tus usuarias y usuarios sienten  frustración porque no encuentran la información que buscan, es probable que sus mensajes expresen esa emoción.  

• Llamadas de ventas. Las herramientas de análisis de conversaciones pueden detectar incertidumbre en las palabras de un cliente potencial, incluso cuando una persona no sea capaz de percibirla por el tono. 

• Sitios de reseñas de productos. Son una mina de oro para conocer el sentimiento del cliente, ya que la gente no se corta a la hora de expresarse.

• Redes sociales, a través de publicaciones y comentarios en las plataformas online más populares. Por ejemplo, si haces una publicación sobre tu última actualización, alguien podría dejarte un comentario diciendo que no está de acuerdo con la subida de precio.

• Foros. Con las publicaciones en foros del sector puedes hacerte una idea de qué siente la gente sobre tu producto y tu empresa.

Nike hizo un análisis de sentimiento en las redes sociales para monitorizar la opinión pública durante su polémico patrocinio del jugador de la NFL Colin Kaepernick después de que se arrodillara antes de un partido. Fuente: Sentieo.com

Qué ventajas aporta el análisis de sentimiento

Hacer un análisis de sentimiento consiste en sacar insights objetivos y útiles a partir de datos subjetivos y no estructurados. Para ello, se suele utilizar inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (como reconocimiento de voz, comprensión del lenguaje natural y generación de lenguajes naturales) para analizar conjuntos de datos y reconocer y comprender las emociones en texto y voz. 

Analizar y aplicar el sentimiento del usuario es fundamental para ayudarte a alcanzar tus objetivos empresariales, mejorar la CX y aumentar la satisfacción y la fidelización de tus clientes.

Analizar el sentimiento del usuario te permite:  

• Descubrir las emociones de tus clientes. Descifra las puntuaciones de satisfacción del cliente y  descubre qué piensan y sienten tus clientes sobre tu sitio web, marca y productos digitales. A continuación, responde haciendo pequeños cambios que tengan un gran impacto. Por ejemplo, si analizas el feedback de una usuaria o un usuario de móvil, podrías descubrir que siente confusión o frustración o que se está planteando pasarse a la competencia. Para evitarlo, podrías priorizar cambios y acciones que solucionaran ese problema. 

• Conocer las motivaciones de tus clientes:  Descubre  las motivaciones, los puntos de dolor y los retos de tus clientes. Por ejemplo, si utilizas Contentsquare, puedes revisar reproducciones de sesiones para observar a usuarias y usuarios reales navegando por tu sitio web, lo que te permitirá averiguar dónde lo abandonan exactamente. En cambio, no te servirá para descubrir qué pensaban y sentían justo antes de abandonarlo. Para ello, combina grabaciones de sesiones con insights que obtengas gracias a widgets de feedback para atar cabos y poder hacer cambios rápidos que reduzcan los abandonos. 

• Tener en cuenta la voz del cliente (VoC) en tu proceso de toma de decisiones. Coordina a equipos interfuncionales, pon a todo el mundo de acuerdo sobre qué quieren tus clientes y proporciona insights valiosos para convencer a los stakeholders. Cuando empatizas de verdad con tus clientes, dejas atrás las conjeturas y empiezas a tomar decisiones basadas en datos. Así creas las condiciones ideales para lograr el product-market fit y crecer.  

• Evaluar la conexión emocional de tus usuarias y usuarios con tu producto. Es clave para fidelizarlos, fomentar compras recurrentes y lograr que lo recomienden. Es más probable que los clientes que adoran tu producto repitan y lo recomienden a otras personas. Hacer un análisis de sentimiento te permite identificar a estos clientes y, después, orientar tus campañas de marketing e incentivos a este grupo para conseguir más recomendaciones. Por ejemplo, podrías ofrecerles un descuento por cada tres nuevos clientes que se registren utilizando su enlace de recomendación. 

• Identificar patrones y tendencias. Monitorizar las publicaciones en las redes sociales te permite evaluar la opinión pública y determinar si tu campaña de marketing está siendo efectiva o no para que puedas hacer cambios antes de que termine.

• Mejorar y ampliar el tratamiento de datos. Utiliza herramientas de análisis de sentimiento para agilizar el laborioso proceso de categorización y análisis de enormes conjuntos de datos, lo que te permitirá obtener insights más fiables a una mayor velocidad.

• Monitorizar la reputación de tu marca. Utiliza el análisis de sentimiento en tiempo real para determinar cómo la gente percibe tu marca en momentos puntuales; por ejemplo, durante campañas, lanzamientos de productos y posibles crisis de relaciones públicas.

• Hacer estudios de mercado. Averigua cómo perciben tus usuarias y usuarios diferentes aspectos, como tu competencia o los productos de tu mercado, y evalúa cuáles son sus preferencias generales. Esta información te ayuda a adaptar tu oferta y satisfacer las necesidades de tus clientes.

Cómo hacer un análisis de sentimiento en 5 pasos

A continuación, encontrarás los cinco pasos básicos que deberías seguir para hacer un análisis de sentimiento: 

1. Recopila los datos. Las fuentes y herramientas que debes utilizar para ello dependerán de tus objetivos y de tu base de clientes. Por ejemplo, si tuvieras una empresa de venta B2C y quisieras evaluar la opinión pública después de lanzar una nueva campaña, te interesaría monitorizar las redes sociales. En cambio, si tuvieras una empresa de SaaS B2B y quisieras conocer la percepción que tienen tus clientes sobre tu proceso de onboarding, te convendría hacer encuestas a tus clientes en puntos estratégicos de tu aplicación.

2. Clasifica, procesa y limpia los datos usando herramientas específicas. Por ejemplo, si tuvieras una empresa que se dedica a la venta B2B y quisieras mejorar las interacciones con tus clientes, podrías usar un software para transcribir las llamadas de tus clientes con tus equipos de asistencia. Después, deberías eliminar las palabras vacías, los signos de puntuación, incorrectos, etc. para que te resultase más fácil analizar los datos. 

3. Analiza los datos usando un software de análisis de sentimiento: Por ejemplo, podrías utilizar un software con IA, como Voice of Customer de Contentsquare, que genere una puntuación global del sentimiento del cliente. Esta puntuación puede servirte como métrica que puedes monitorizar. Cuando la puntuación caiga por debajo de los niveles aceptables o de referencia, lee y analiza el feedback de diferentes clientes para averiguar por qué. 

4. Visualiza y comparte tus insights. Crea informes procesables que incluyan elementos visuales (gráficos, tablas, etc.)  para averiguar de un vistazo que está ocurriendo en tu producto con todos los insights importantes en una sola página y para presentar tus hallazgos a tus equipos y a los stakeholders.

5. Toma medidas en función de lo que averigües con el análisis de sentimiento. A continuación, encontrarás algunos ejemplos. 

• Mejora las páginas de listas de producto y elimina todo aquello que obstaculice la conversión en tu sitio web de comercio electrónico. Para ello,  podrías modificar la información que confundía a la gente para que les resulte más clara o facilitarles el acceso a las políticas de devolución durante el pago. 

• Proporciona a los operadores del centro de llamadas una puntuación del sentimiento del cliente y un historial de interacciones.  Esta medida ayuda a derivar las llamadas al operador más adecuado y a ofrecer soluciones pertinentes.

• Adopta medidas para minimizar posibles daños en caso de que un patrocinador destacado haga comentarios que generen una reacción negativa por parte de tu audiencia en las redes sociales.

• Haz pruebas A/B en un sitio web de SaaS para averiguar qué versiones de tus páginas y CTA generan más conversiones.

🔥 Consejo avanzado: Conecta las herramientas de Contentsquare para obtener insights sobre la experiencia con Omniconvert o Optimizely para monitorizar las pruebas A/B. 

Qué dificultades supone el análisis de sentimiento 

Como todo lo que tiene que ver con las emociones humanas, el análisis de sentimiento también presenta algunas dificultades. 

Estas son algunas de las dificultades que te puedes encontrar durante la fase de planificación:

• Formular una hipótesis.   Para plantear una hipótesis y  decidir qué datos necesitas para validarla, debes tenerlo todo muy claro. Empieza planteando preguntas de investigación generales y ve concretándolas en función de los objetivos de tu equipo y lo que esperas descubrir con el análisis de sentimiento.

• Diseñar las preguntas. Las preguntas que debes hacer dependen de la hipótesis que hayas planteado. Estas preguntas deben ser siempre abiertas para que las usuarias y los usuarios puedan decirte con sus propias palabras qué piensan y sienten. 

• Definir métodos de recogida de datos. Elige el mejor método de recogida de datos en función de tu presupuesto y plazos. Por ejemplo, podrías hacer encuestas o entrevistas a clientes o  transcribir las llamadas. Combina varios métodos para obtener una visión completa del sentimiento del cliente.

A la hora de recoger los datos, también te encontrarás con ciertas dificultades:

• Conseguir una muestra suficientemente grande. No siempre es fácil convencer a la gente para que responda a las encuestas. Y hacer entrevistas a clientes puede suponerte mucho tiempo y dinero. Una solución es usar widgets de feedback o encuestas NPS para pedirle a tus clientes que puntúen un aspecto concreto. Después de que lo hagan, plantéales una pregunta abierta que sea más compleja. Así, les parecerá que tienen que hace menos esfuerzo para responder a tus preguntas.

• Monitorizar el sentimiento del usuario. La monitorización del sentimiento del usuario puede llevarte mucho tiempo. Agiliza el tratamiento y el análisis de datos utilizando herramientas para ello.

Después de recopilar los datos, todavía podrías tener que enfrentarte a otras dificultades:

• Gestionar múltiples fuentes de datos. Analizar cientos de fuentes de datos requiere mucho tiempo y recursos. Para superar este escollo, invierte en un software de análisis de sentimiento que haga las tareas más mecánicas.

• Conocer el contexto: Es difícil detectar la ironía o el sarcasmo solo a partir del texto. Las palabrotas pueden alterar por completo el significado de una frase, al igual que la ironía, el sarcasmo y los cumplidos. Plantéate la posibilidad de incorporar un proceso de revisión manual, lo que te ayudará a determinar el sentimiento del usuario con una mayor precisión.

• Interpretar emojis. Los clientes utilizan con frecuencia emojis en las redes sociales y, cada vez más, en otras fuentes. Las herramientas de PNL están entrenadas para funcionar con idiomas, mientras que los emojis tienen su propio lenguaje y su uso cambia constantemente (que se lo digan a cualquier padre o madre de adolescentes...). Elige herramientas que puedas entrenar para que interpreten los emojis, o sustitúyelos por texto que refleje su significado.

• Evitar interpretaciones erróneas. Los resultados pueden sacarse de contexto y llevar a conclusiones equivocadas. Para saber qué percepción tiene una persona concreta sobre tu marca o experiencia de producto, revisa su respuesta concreta. El sesgo de observación y la subjetividad también influyen en la interpretación. Incluso aunque se tenga la mejor voluntad del mundo, los sesgos inconscientes que todos padecemos pueden distorsionar la recogida y la interpretación de datos.

• Analizar datos en varios idiomas. Si analizas un texto en un idioma que no hablas bien, puedes perderte matices. Pero, para muchas marcas globales, es fundamental analizar el feedback que dejan sus clientes en varios idiomas. Utiliza herramientas de PNL multilingües o pide a hablantes nativos que revisen el sentimiento en su idioma.

Complementa el análisis de sentimiento averiguando qué hacen tus usuarios y por qué

No basta con recopilar feedback. También debes interpretar el sentimiento que expresan tus usuarias y usuarios con sus palabras. Esta es la única manera de que sepas por qué tus clientes hacen lo que hacen cuando interactúan con tu sitio web o producto. 

Para hacer un análisis de sentimiento, el primer paso es determinar qué datos necesitas recopilar y de qué fuentes y segmentos de clientes. A continuación, combina herramientas de analítica de la experiencia y de investigación de clientes con herramientas de análisis de datos cualitativos. Esto te permitirá abordar mejor los problemas de tus clientes y mejorar tu producto para, en última instancia, aumentar sus niveles de fidelización y satisfacción.

Preguntas frecuentes sobre análisis de sentimiento