Método para analizar el sentimiento de usuario de forma eficaz en 6 pasos

Intentar conseguir insights valiosos entre montañas de feedback de usuario y correspondencia de servicio al cliente puede ser como buscar una aguja en un pajar. Tienes montones de datos, pero no sabes clasificarlos ni interpretarlos.

El análisis de sentimiento te puede ayudar a solucionar este problema. Utilizando el proceso de análisis de sentimiento adecuado podrás transformar todos esos datos en insights valiosos y útiles que puedas aplicar para mejorar la experiencia del cliente.

Con este artículo descubrirás un eficaz método de análisis de sentimiento en 6 pasos que te permitirá descubrir qué sienten realmente tus usuarias y usuarios hacia tu producto para que puedas hacer cambios u optimizaciones que realmente impulsen el crecimiento.

Resumen

• Estos son los seis pasos del método de análisis de sentimiento:

  • 1. Recopilar datos textuales de lugares como publicaciones en redes sociales, reseñas online y encuestas de feedback de cliente.

  • 2. Limpiar los datos y eliminar elementos como emojis y otros caracteres Unicode para que el software de sentimiento pueda analizarlos.

  • 3. Analizar el conjunto de datos utilizando herramientas con funcionalidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

  • 4. Compartir los insights con el equipo y los stakeholders.

  • 5. Aplicar los insights para mejorar el producto, promover el sentimiento positivo y reforzar la reputación de marca.

  • 6. Probar los cambios y validar los hallazgos.

• A continuación, encontrarás los principales puntos débiles del análisis de sentimientos.

  • Errores relacionados con el contexto: La herramienta de análisis de contexto puede pasar por alto el contexto de los datos textuales, lo que puede afectar a la puntuación de sentimiento.

  • Emojis: Los emojis transmiten un significado adicional. El problema es que las herramientas de análisis de sentimiento no pueden procesarlos y eliminarlos puede hacer que se pierdan matices importantes.

  • Dobles negaciones: Pueden confundir a los algoritmos de análisis de sentimiento.

  • Modismos y frases hechas: También pueden confundir al software de IA.

  • El software de IA interpreta el texto literalmente, lo que dificulta el análisis preciso de la ironía y el sarcasmo.

El método de análisis de sentimiento en 6 pasos

Sigue el siguiente método de análisis de sentimiento para conocer mejor a tus usuarias y usuarios y lo que quieren conseguir utilizando tu producto.

1. Recopila datos textuales

Lo primero que necesitas para hacer un análisis de sentimiento es disponer de una gran cantidad de datos sobre tus clientes. Afortunadamente, gran parte de esos datos ya existen y puedes recopilarlos de comentarios en redes sociales, reseñas online de clientes y conversaciones con el equipo de asistencia al cliente.

También debes obtener insights directamente de tus clientes. Utiliza encuestas y feedback para conseguirlos mientras tus clientes visitan tu sitio web o utilizan tu producto.

Por ejemplo, haciendo una encuesta Net Promoter Score® (NPS) obtendrás insights cuantitativos sobre qué sienten tus usuarias y usuarios hacia tu producto. A continuación, puedes profundizar en sus opiniones haciendo un análisis de sentimiento de las razones que te dan para elegir una puntuación u otra.

Ten en cuenta que el sesgo de negatividad a veces puede distorsionar las respuestas que obtienes con feedback y encuestas. La gente tiende a darle más importancia a los sentimientos negativos, lo que puede aumentar la probabilidad de que las personas insatisfechas respondan más que las satisfechas.

Para evitarlo, ofrece incentivos para que la gente rellene tus encuestas, como un descuento en su próxima compra o suscripción. Esto puede ayudarte a recopilar respuestas de personas usuarias con sentimientos variados.

Consejo avanzado: Utiliza las plantillas de encuesta de Contentsquare (que encontrarás en nuestra herramienta Voice of Customer) para sacar el máximo partido a tu investigación. Utilizar una plantilla con preguntas de eficacia probada te ahorrará tiempo a la hora de diseñar las encuestas y te permitirá saber exactamente lo que quieres.

2. Ordena y limpia los datos

Antes de analizar los datos, debes limpiarlos y ordenarlos. Muchos algoritmos de análisis de sentimiento son incapaces de interpretar emojis y otros caracteres Unicode. Por eso, los datos de texto deben "normalizarse", o estandarizarse, para que la IA pueda interpretarlos y analizarlos.

Utilizar una herramienta de limpieza de texto y análisis de sentimiento, como Repustate, o procesar el texto con código Python puede ayudarte a limpiar los datos y eliminar signos de puntuación, emojis y palabras vacías.

Además, si tienes datos de vídeo o audio, tendrás que transcribirlos tú (o una herramienta especializada). Del mismo modo, si utilizas una herramienta sin funcionalidades multilingües, tendrás que traducir el contenido.

Ten en cuenta los problemas que pueden plantear las respuestas escritas en dialectos o variantes a la hora de ordenar y analizar los datos. Si tienes personas usuarias que hablan variantes poco comunes, asegúrate de utilizar una herramienta de análisis de sentimiento (más información al respecto más adelante) que sea capaz de aprender nuevos dialectos para que puedas obtener resultados más precisos.

3. Analiza el conjunto de datos

Una vez que hayas limpiado y organizado los datos, es hora de analizarlos. La mejor forma de hacerlo dependerá de la naturaleza de los datos.

Si quieres analizar respuestas a encuestas con preguntas abiertas o menciones en redes sociales, reseñas de productos online y conversaciones con el servicio al cliente, utilizar una herramienta de análisis de sentimiento puede serte de gran ayuda. Este tipo de herramientas utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) (un subcampo de la IA) para analizar las emociones en los textos.

Estas son algunas herramientas de análisis de sentimiento que podrías utilizar:

• Awario para rastrear y analizar reseñas

• Rosette (adquirida por Babel Street en 2022) para hacer un análisis de texto multilingüe

• Repustate para utilizar analítica de vídeo

• Critical Mention para monitorizar la televisión y los medios digitales

• Qualtrics XM + Clarabridge para hacer un seguimiento de las redes sociales y analizar las interacciones con el servicio de asistencia al cliente

Cuando analices los datos, no te limites a hacer un simple análisis de sentimiento. Utiliza herramientas que puedan identificar y segmentar por temas, lo que te permitirá descubrir exactamente qué aspectos de tu producto entusiasman a tus usuarias y usuarios y cuáles detectan.

4. Visualiza y comparte los insights

Los insights son más valiosos cuando los compartes con las personas adecuadas. Por eso, la colaboración interfuncional es un paso fundamental en el proceso de análisis de sentimiento. Muchas herramientas de análisis de sentimiento permiten crear elementos visuales útiles, como gráficos y tablas, para presentar con claridad los hallazgos a dirección o a los stakeholders.

Seguramente quieras compartir estos insights con tu equipo, pero es probable que también tengas que comunicar resultados a otros departamentos.

Por ejemplo, un equipo de marketing podría identificar insights que estuvieran directamente relacionados con una funcionalidad del producto. Por lo tanto, deberían comunicárselo a los diseñadores y desarrolladores de producto para que los solucionaran.

Consejo avanzado: Utiliza la integración de Contentsquare con Slack para informar en todo momento a toda la empresa. Envía feedback y respuestas a encuestas en los canales pertinentes para que tu equipo esté bien coordinado.

Cuanto más claros sean tus hallazgos, más fácil te resultará que las personas responsables de tomar decisiones acepten tus recomendaciones. Por tanto, asegúrate de mostrar los sentimientos que expresan las opiniones de tus usuarias y usuarios. Además, profundiza en las causas de estas emociones e identifica los cambios necesarios para mejorar la experiencia de usuario.

Por ejemplo, con Session Replay, puedes revisar reproducciones de sesiones para descubrir por qué tus usuarias y usuarios sienten unas emociones determinadas. Reproduce grabaciones de personas usuarias que te dejaran feedback negativo para identificar claramente con qué problema se encontraron y solucionarlo.

5. Aplica los insights que obtengas

Lo mejor de las herramientas de análisis de sentimiento es que suelen categorizar los aspectos o funciones específicos de tu producto o servicio que generan sentimientos negativos, lo que te permite llegar directamente a la raíz del problema e identificar qué cambios tendrían más impacto.

Por ejemplo, si identificaras sentimientos negativos sobre los tiempos de respuesta del servicio de asistencia al cliente, podrías priorizar cambios que agilizaran el proceso.

O tal vez descubras un bug que está causando una experiencia de cliente negativa. En ese caso, podrías utilizar Session Replay de Contentsquare para identificar dónde se produce el bug y, luego, corregirlo para mejorar la experiencia de cliente.

6. Prueba los cambios, valida los hallazgos y sigue iterando

El análisis de sentimiento te ayuda a identificar qué partes de tu producto necesitan ajustes, pero la única forma de determinar si ciertos cambios tienen un impacto positivo es poniéndolos a prueba.

Por ejemplo, utiliza la integración Contentsquare con Optimizely para hacer pruebas A/B de diferentes versiones de una función o diseño. A continuación, utiliza Heatmaps para descubrir qué versión funciona mejor y por qué.

Y recuerda: el análisis de sentimiento no es un proceso puntual. Debe ser una pieza fundamental de una estrategia global para mejorar el producto y garantizar la satisfacción del cliente. Continúa monitorizando el sentimiento del usuario a lo largo del tiempo y formulando hipótesis para mejorarlo.

5 puntos débiles del análisis de sentimiento (y cómo superarlos)

Aunque el análisis de sentimiento es muy valioso para tu empresa y tus clientes, también tiene algunos puntos débiles, sobre todo relacionados con su dificultad para interpretar las emociones humanas.

A continuación encontrarás algunos de los principales puntos débiles del análisis de sentimiento.

1. Errores relacionados con el contexto: El significado de una frase suele venir determinado por su contexto. En un contexto, puede tener una connotación positiva, mientras que en otro puede reflejar un sentimiento negativo. Por ejemplo, clientes con un gran conocimiento sobre tecnología podrían describir un producto como "muy técnico", lo que podría tener un sentimiento positivo para este grupo demográfico. En cambio, clientes con pocos conocimientos tecnológicos podrían utilizar el término "muy técnico" de forma negativa.

2. Emojis: Los emojis a menudo pueden cambiar el significado de un texto. Las herramientas de análisis de sentimiento suelen pasar por alto estos matices, especialmente cuando analizan el sentimiento de publicaciones en redes sociales, como X y Facebook; por ejemplo, "Esta herramienta es 🔥." y "Esta herramienta es 👎."

3. Dobles negaciones: Las dobles negaciones (por ejemplo, "No me disgusta la nueva actualización") pueden confundir a un algoritmo de análisis de sentimiento, a menos que sepa identificarlas e interpretarlas.

4. Modismos y frases hechas: Muchas herramientas de análisis de sentimiento solo interpretan el significado literal del texto. Por lo tanto, expresiones como "da en el clavo" o "cuesta un ojo de la cara" pueden confundir al software de IA.

5. Ironía y sarcasmo: Los cumplidos con doble sentido y otros usos de la ironía y el sarcasmo pueden confundir a los algoritmos de análisis de sentimiento, ya que pueden interpretarlos literalmente.

Puedes mejorar los resultados de tu análisis de sentimiento eligiendo herramientas que tengan en cuenta el contexto y a las que puedas entrenar para que reconozcan modismos y emojis.

Crea una experiencia de cliente excepcional gracias al análisis de sentimiento

Después del trabajo que supone recopilar datos y feedback de cliente, necesitas una forma eficaz de desvelar todo lo que se esconde detrás de esa información.

Seguir este proceso de análisis de sentimiento te ayudará a conseguir insights, comprender cómo se sienten tus usuarias y usuarios, compartir tus hallazgos y tomar decisiones fundamentadas para mejorar tu producto y la experiencia de cliente (CX).

Preguntas frecuentes sobre el proceso de análisis de sentimiento