Análisis de sentimiento en encuestas: cómo analizar el sentimiento a partir de respuestas a encuestas

Conocer bien a tus clientes te ayuda a mejorar tus productos y la experiencia de cliente (CX). Para ello, saber qué hacen tus clientes en tu sitio no es suficiente. También necesitas saber qué piensan y cómo se sienten en todos los puntos del recorrido.  

Las encuestas son fantásticas para recopilar feedback de tus clientes, pero proporcionan mucha información subjetiva que no es fácil convertir en insights objetivos y prácticos. Aquí es donde entra el juego el análisis de sentimiento.

Con esta guía descubrirás por qué y cómo debes hacer un análisis de sentimiento en encuestas. También encontrarás consejos prácticos sobre cómo aplicar los insights que obtengas a tu empresa y producto para deleitar a tus clientes.

Por qué necesitas analizar el sentimiento del usuario

Hacer un análisis de sentimiento en encuestas implica clasificar el sentimiento que expresan las respuestas de clientes a preguntas abiertas incluidas en ellas, por ejemplo, por categorías y polaridades, como sentimientos positivos o  negativos, o por ciertos temas, como la experiencia de usuario (UX). El siguiente paso es analizar esos sentimientos. Este proceso es fundamental para medir la conexión emocional de tus usuarias y usuarios con tu marca y producto. Cuanta más conexión sientan, mayor será su satisfacción con tu experiencia de producto (PX). Y, cuanto más satisfechos estén, más probabilidades habrá de que compren, utilicen o recomienden tu producto.  

Si haces una pregunta del tipo "¿Qué te parece nuestro producto?", es probable que los clientes respondan utilizando palabras como "genial", "fatal", etc. En este caso, el sentimiento será bastante claro. Sin embargo, si preguntas algo como "¿Qué te está frenando para recomendar nuestro producto a una amistad?", puede ser más difícil —pero igual de importante— descifrar el sentimiento del cliente en sus palabras.  

Hacer un análisis de sentimiento en encuestas te permite descubrir insights ocultos en las palabras de tus clientes, lo que te ayuda a empatizar y a hacer cambios en tu marca, producto y procesos para aumentar la satisfacción del cliente y la retención. 

Por ejemplo, una persona que compra en un comercio electrónico podría abandonar el carrito si no encuentra información sobre la política de devolución. Para evitarlo, necesitas saber qué piensa y siente en ese momento. Si analizaras el sentimiento en las encuestas de intención de salida, podrías averiguar qué dudas y preocupaciones tienen tus compradores potenciales. A continuación, podrías crear materiales, como una sección de preguntas frecuentes en el punto de venta, con los que ofrecer las respuestas que necesitan en el momento adecuado para generar confianza y aumentar las conversiones.  

O, si quisieras averiguar los factores emocionales que llevan a la gente a cancelar la suscripción de un SaaS, podrías analizar el sentimiento en las encuestas de pérdida de clientes. Si lo hicieras, podrías descubrir que no les gusta para nada la interfaz de usuario (UI). Por tanto, si haces un análisis de sentimiento en encuestas de pérdida de clientes, podrías averiguar qué debes cambiar para mantener satisfechos a los clientes que te quedan. Como todos los insights sobre la experiencia de producto (PX), el análisis de sentimiento en encuestas ayuda a los equipos interfuncionales a ponerse de acuerdo dejándoles claro lo que realmente quiere el cliente. También te ayuda a convencer a los stakeholders de hacer cambios. 

Los análisis de sentimiento despejan todas las conjeturas sobre qué piensan y sienten tus clientes, lo que te permite tomar decisiones centradas en el usuario y basadas en datos cualitativos fiables. 

A continuación, conocerás varios tipos de preguntas para encuestas y cómo el análisis de sentimiento en encuestas te ayuda a tomar medidas y hacer cambios en función de las respuestas.

Preguntas abiertas vs. cerradas 

Formular preguntas abiertas es clave para el análisis de sentimiento. Conoce las ventajas y las dificultades que suponen.

¿Cuál es la diferencia entre las preguntas abiertas y las cerradas? 

Las preguntas cerradas pueden responderse con un simple "Sí" o "No" (por ejemplo, "¿Te gusta nuestro producto?") o con una puntuación numérica o valoración (por ejemplo, "En una escala del 1 al 10, ¿cuál es tu grado de satisfacción con nuestro producto?"). 

En cambio, las preguntas abiertas requieren respuestas más detalladas. Por ejemplo, esta podría ser una pregunta abierta para hacer un seguimiento de la anterior: "¿Por qué nos has dado esa valoración?". Pero ¿por qué debes hacer preguntas abiertas?

• Porque las preguntas abiertas te proporcionan valiosos datos cualitativos en contexto que complementan tus datos cuantitativos. Gracias a esta combinación, conocerás qué hacen tus usuarias y usuarios y por qué lo hacen. Te proporcionan feedback genuino en palabras de tus clientes, lo que te ayuda a ponerte en su piel y te proporciona contexto sobre sus acciones.  

• Porque te permiten personalizar las interacciones y profundizar en el sentimiento de grupos específicos. Por ejemplo, puedes hacer preguntas ligeramente diferentes a clientes nuevos y recurrentes, o a usuarios ocasionales y habituales en el caso de una herramienta de SaaS.

• Porque te permiten obtener los máximos insights posibles a partir de una muestra relativamente pequeña. Por ejemplo, un equipo de producto de SaaS que planea un lanzamiento podría hacer una encuesta a usuarios de la versión beta para averiguar qué funciones deben mejorar. Estos primeros usuarios representan solo una pequeña fracción del mercado objetivo final, pero su aportación es inestimable para lograr el product-market fit antes de lanzarlo a una audiencia más amplia.

Cómo hacer un análisis de sentimiento ayuda a superar las dificultades de las encuestas

Aunque son muchas las ventajas que aportan las preguntas abiertas, son más difícil de analizar que las cerradas por las razones que encontrarás a continuación.

• Las respuestas a las preguntas abiertas son más subjetivas que objetivas. Por lo tanto, necesitas convertir esos insights objetivos para poder aplicarlos de forma eficaz, pero procesar y analizar cientos de respuestas largas puede llevarte mucho tiempo.  

• Es más difícil identificar patrones y temas en datos textuales que extraer una puntuación numérica de las valoraciones.

• El sesgo de observación puede condicionar el análisis. Es fácil caer en la tentación de hacer preguntas sesgadas, como "¿Por qué te encanta nuestro producto?" o "¿Qué es lo mejor de nuestra nueva función?", en vez de neutras, como "¿Qué te parece nuestra nueva función?". Las preguntas sesgadas pueden hacer que tus clientes respondan con un sentimiento más positivo de lo que expresarían en otras circunstancias. También es tentador interpretar los resultados según lo que nos gustaría ver. Por lo tanto, todas las preguntas de la encuesta deben redactarse con cuidado para evitar sesgos.

Hacer un análisis de sentimiento te ayuda a superar estas dificultades que presentan las encuestas facilitándote la detección de patrones, temas y tendencias en datos cualitativos.

Sigue leyendo para averiguar cómo hacer un buen análisis de sentimiento en encuestas.

4 pasos para hacer un buen análisis de sentimiento en encuestas

El primer paso para hacer un análisis de sentimiento consiste en recopilar los datos adecuados. A continuación, debes organizar y analizar los datos y aplicar los insights que obtengas 

1. Elige un método de análisis de datos cualitativos 

Existen cuatro formas básicas de analizar datos cualitativos de encuestas.

• El análisis de contenido consiste en analizar y cuantificar las respuestas de los usuarios en función de la emoción expresada, lo que te ayuda a conocer mejor su comportamiento y a medir tu reputación de marca. 

• El análisis temático identifica e interpreta temas y patrones en datos cualitativos. Por ejemplo, si detectas que tus nuevas versiones no gustan, tus equipos de producto pueden hacer cambios en la UI y las funciones.   

• El análisis de teoría fundamentada implica crear teorías e hipótesis analizando datos del mundo real. Por ejemplo, si tus tasas de pérdida de clientes son altas, podrías formular una hipótesis sobre la causa y buscar datos que la apoyen o la rechacen. 

• El análisis del discurso trata de investigar qué piensa la gente sobre un tema y por qué. Funciona mejor con análisis de textos largos, pero también es útil para que profesionales del marketing conozcan las motivaciones que expresan sus clientes en encuestas de estudios de mercado. 

El método de análisis de sentimiento  más adecuado dependerá de qué quieras saber sobre tus clientes y de cómo usarás los insights. Si quieres obtener información aún más detallada, puedes hacer un análisis de sentimiento basado en aspectos (ABSA) para identificar aspectos y opiniones concretos en respuestas a encuestas, o minería de la opinión pública en los datos textuales que quieras, incluidos mensajes en foros, redes sociales,  noticias y reseñas de clientes.

2. Recopila los insights adecuados

El siguiente paso para hacer un análisis de sentimiento es recopilar información. Existen varias formas de recopilar información de encuestas.

Elige un tipo de encuesta y herramienta

Son varios los tipos de encuestas que puedes utilizar para hacer preguntas abiertas a partir de las cuales analizar el sentimiento.

• Encuestas Net promoter score® (NPS): Miden la fidelización y la satisfacción del cliente. Suelen incluir preguntas cerradas, pero siempre puedes hacer preguntas de seguimiento abiertas después de que te den una valoración.  

• Encuestas de satisfacción del cliente: Te muestran qué piensan tus clientes sobre tu producto, tu marca y la asistencia que les ofreces.

• Encuestas Customer Effort Score o puntuación del esfuerzo del cliente (CES): Te aportan información sobre la experiencia de cliente. Miden el esfuerzo que tienen que hacer tus clientes para utilizar tu producto o resolver problemas con tu equipo de help desk.

• Encuestas en el punto de conversión (POS): Se lanzan cuando los clientes alcanzan hitos específicos, como completar una compra en un sitio web.

• Encuestas de retención: Te indican por qué tus clientes cancelan la suscripción, cambian a un plan inferior o devuelven un artículo.

Hacer encuestas a los clientes que pierdas te ayudará a averiguar cómo mantener satisfechos a los que se quedan. 

Utiliza Voice of Customer (VoC) de Contentsquare para hacer todas las encuestas (y más) mencionadas anteriormente. Aprovecha la IA para elegir qué preguntas hacer.

Haz la encuesta

Este es el momento de crear y lanzar una encuesta on-site (en una página del sitio web) o una encuesta online (en una URL independiente). A continuación, prográmala para que se muestre en el momento oportuno en tu sitio web con vistas a obtener los datos que quieres. Por ejemplo, un proveedor de SaaS que desee recopilar insights sobre un punto de conversión puede programar la encuesta para que se muestre a sus clientes cuando soliciten una demo o una prueba gratuita. 

Consejo avanzado 1: Utiliza herramientas como Heatmaps y Session Replay para mapear el recorrido del usuario e identificar dónde te conviene colocar las encuestas. 

Heatmaps te muestra qué áreas de tu sitio son más populares, y Session Replay, dónde se frustran y abandonan las personas usuarias, lo que te ayuda a decidir en qué páginas incluir encuestas de salida.

Consejo avanzado 2:  Pídele a la IA que cree la encuesta por ti. 

Haz clic en la opción "Generar desde la meta" y describe tu objetivo con tus propias palabras.

La función de configuración automática de encuestas utiliza la IA para crear rápidamente encuestas basadas en tus datos. Puede generar preguntas y crear una encuesta lista para lanzar en cuestión de segundos. Si quieres añadir preguntas adicionales, la IA puede formularlas basándose en las preguntas existentes. 

También tienes la opción de crear una encuesta utilizando una de nuestras plantillas, en vez de hacerlo desde cero.

Por último, utiliza una calculadora de tamaño de muestra con la que determinar cuántos datos necesitas para conseguir la significación estadística y obtener una muestra representativa de tu base de clientes. Te indicará cuántas respuestas necesitas antes de iniciar el análisis. 

Cuando hayas recopilado los datos que necesitas, el siguiente paso es organizarlos. 

2. Organiza los datos

Una vez tengas las respuestas necesarias, te toca organizar los datos. Puedes organizarlos por tipo, tema, asunto, etc. Una forma de hacerlo es subiéndolos a un repositorio de investigación, lo que te permitirá integrarlos con otros datos y te facilitará su consulta. 

Si utilizas Contentsquare para consultar los datos de tu encuesta, selecciona la pestaña de respuestas y utiliza filtros para eliminar las que estén incompletas para evitar que distorsionen los datos. A continuación, crea puntos destacados para seleccionar y organizar las respuestas a la encuesta. También puedes crear "Colecciones" de los sentimientos identificados en tus encuestas, como respuestas negativas y positivas, o de encuestas que contengan una palabra clave específica, para compartir rápidamente los insights con tu equipo y conseguir la aprobación de tus ideas y actualizaciones de producto.

3. Analiza los datos de la encuesta

Hay varias formas de analizar el sentimiento en las encuestas. Puedes hacerlo manualmente o utilizar una herramienta de análisis de sentimiento.  

Cómo analizar manualmente el sentimiento en las encuestas

Si no dispones de presupuesto para invertir en software, puedes analizar manualmente los datos de la encuesta. A continuación, encontrarás dos formas de hacerlo.

Opción  1: Utiliza una hoja de cálculo, como nuestra plantilla para hacer un análisis de preguntas abiertas. Esta es una forma rápida y asequible de estructurar los datos y extraer insights cuantitativos a partir de datos cualitativos. 

Si te decides por esta opción, sigue estos pasos: 

• Exporta los datos de la encuesta a la hoja de cálculo.

• Utiliza un analizador de texto para identificar categorías generales en las respuestas.

• Asigna un valor a cada categoría. Luego, revisa la hoja de cálculo y asigna una categoría a cada respuesta. Por ejemplo, si identificas a los "clientes satisfechos" como Categoría 1, marca con un 1 cada respuesta que indique satisfacción. 

• Agrupa categorías cuando observes que las personas encuestadas utilizan diferentes palabras para describir el mismo concepto.

Representa los datos visualmente creando un gráfico en la hoja de cálculo.

Opción  2: Consulta el dashboard de respuestas de Voice of Customer para comparar métricas a lo largo del tiempo y fíltralas por mes para analizar cómo cambia el sentimiento. Esto facilita la detección de tendencias. También puedes visualizar respuestas por pregunta en forma de tablas, gráficos o nubes de palabras. 

Cómo analizar automáticamente el sentimiento en las encuestas

Si no tienes tiempo para analizar manualmente los datos, puedes automatizarlo, y así también eliminarás el sesgo en la interpretación de las encuestas.

Utiliza herramientas de análisis de datos cualitativos, como Voice of Customer, que utiliza inteligencia artificial para clasificar datos haciendo un análisis de texto y palabras clave. Clasificar los sentimientos te ayuda a identificar temas comunes en el feedback de cliente y a anticiparte a lo que vayan a hacer tus usuarias y usuarios. 

Voice of Customer utiliza algoritmos y procesamiento del lenguaje natural (PLN), un componente de la IA que ayuda a los ordenadores a comprender e interpretar el lenguaje humano y, más concretamente, el léxico que utilizan tus clientes para hablar de ti. Te permite clasificar los insights de las encuestas por temas y los relaciona con datos históricos de comportamiento, para que puedas predecir las acciones futuras de las usuarias y los usuarios, por ejemplo, si es probable que completen una compra en tu comercio electrónico. 

En Voice of Customer de Contentsquare, puedes activar el  análisis de sentimiento y las etiquetas automatizadas para que la IA haga el trabajo manual de categorizar y etiquetar las respuestas en positivas, neutras y negativas en función del sentimiento del usuario. Así, agilizarás mucho el análisis de las encuestas. Utiliza los gráficos de la pestaña Resultados directamente en tus presentaciones para demostrar en tiempo real el sentimiento del usuario y cómo cambia con el tiempo.

Consulta un desglose de los resultados de tu análisis de sentimiento seleccionando la pestaña Resultados.

4. Aplica los insights que obtengas sobre la encuesta

Una vez que hayas analizado el sentimiento en la encuesta, es hora de aplicar los insights que hayas extraído. En primer lugar, prepara algunos cuadros y gráficos para visualizar los datos  (o utiliza los generados por la IA a partir de herramientas como Contentsquare). Esto te resultará especialmente útil si necesitas la aprobación de stakeholders para hacer optimizaciones en el producto o en el sitio web .

A continuación, encontrarás algunos de los beneficios que puedes aportar a tu negocio y a tus clientes aplicando los insights que obtengas analizando el sentimiento en las encuestas.

• Atiende las quejas e introduce cambios para mejorar la experiencia de cliente. Por ejemplo, formula preguntas abiertas sobre el sentimiento del cliente en una encuesta para identificar las dificultades a las que se enfrentan las personas usuarias en distintos puntos de contacto. Luego, identifica en sus respuestas a la encuesta las quejas más repetidas, por ejemplo, demasiada espera cuando hacen búsquedas, una mala experiencia de onboarding o políticas poco claras.

• Mejora la UX para aumentar las conversiones. Por ejemplo, muestra una encuesta de salida a la gente que esté a punto de abandonar tu sitio web para identificar puntos de fricción. Por ejemplo, así podrías averiguar que el lenguaje que utilizas les parece poco claro y les genera dudas. Una vez que los hayas identificado, podrás solucionarlos. En este caso, por ejemplo, podrías modificar el texto para hacerlo más claro.

• Mejora el proceso de compra. Por ejemplo, si revisas grabaciones de sesiones de usuarias y usuarios reales en un sitio de comercio electrónico con Session Replay, podrías averiguar cuándo hacen clic con rabia o lo abandonan. A continuación, podrías lanzar encuestas en esos puntos para descubrir qué frena a tus clientes potenciales para comprar. Podría ser tan simple como confundir un elemento no clicable con un botón clicable, algo que podrías solucionar fácilmente.

• Crea campañas de marketing y contenidos interesantes utilizando el mismo lenguaje que tus clientes satisfechos. Así, incorporarás la voz del cliente a tus textos, lo que te ayudará a que se identifiquen con tu marca.

• Desarrolla o mejore funciones y flujos de onboarding para ayudar a tus usuarias y usuarios a que saquen todavía más partido de tu producto.

• Mejora la asistencia al cliente y las estrategias de éxito del cliente para impulsar su satisfacción y las tasas de retención. Si utilizas  Contentsquare, puedes compartir fácilmente insights sobre PX integrando la plataforma con Slack para que tus equipos estén siempre al día de todo.

Las integraciones de Contentsquare te permiten recopilar y compartir fácilmente insights sobre PX en herramientas de colaboración populares, como Slack.

Análisis de sentimiento en encuestas: la clave para empatizar con tus clientes y crear productos que les encanten

El análisis de sentimiento en encuestas te permite regirte por la voz del cliente a la hora de tomar decisiones. Combina insights cuantitativos (qué hace la gente) con insights cualitativos (por qué lo hace) para analizar el recorrido del cliente desde su punto de vista. De este modo, podrás ponerte en su piel y ofrecerles exactamente lo que quieren.

Preguntas frecuentes sobre análisis de sentimiento en encuestas