Sentiment Analysis: Guía para Monitorizar el Análisis del Sentimiento

La aparición de la Inteligencia Artificial ha desencadenado la creación de un gran número de nuevas herramientas muy útiles para las personas que trabajan cara al cliente. Estos agentes suelen pertenecer a los equipos comerciales y los equipos de servicio de atención al cliente.

Una de estas nuevas funcionalidades relacionadas con la IA conversacional es la capacidad de realizar sentiment analysis, o, en otras palabras, monitorizar los sentimientos de la persona con la que estás hablando por teléfono. Suena a un escenario futurista propio de Terminator, ¿no? Pues no. Esta función existe y ya está siendo utilizada por alguna de las empresas más importantes del mercado. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es la monitorización del sentimiento, con ejemplos?

El sentiment analysis, también conocido como análisis y monitoreo del sentimiento (u opinión, dependiendo de para qué se esté utilizando), es exactamente lo que su nombre indica: La capacidad de analizar y detectar las diferentes emociones por las que pasa el interlocutor.

En el caso de una empresa, este interlocutor es el cliente o el prospecto con el que tu agente está manteniendo una conversación telefónica. Gracias a la monitorización del sentimiento, tu agente podrá determinar el tono emocional de la persona de interés.

Además, gracias al análisis de sentimiento también se pueden llevar acciones para procurar comprender las emociones, actitudes e incluso opiniones expresadas por tu cliente o prospecto de forma virtual. Para que te hagas una idea, es como cuando lees una frase en un email y ésta va acompañada de un emoticono indicando el estado de ánimo. Pues con esta característica puedes hacer lo mismo pero sin el emoticono de por medio.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos?

El sentiment analysis se realiza gracias a la tecnología de inteligencia artificial. Al fin y al cabo, la IA empresas es una simulación de la inteligencia humana por lo que, poco a poco, los algoritmos detrás de esta capacidad de analizar emociones irán mejorando poco a poco. Pero, ¿cómo se consigue esto?

1. Procesar el lenguaje natural: La aplicación de IA recibe el audio o el texto que se quiere analizar y conseguir entender la intención detrás de esas palabras.
2. Analizar el texto o el audio recibido: Algoritmo que identifica, extrae y estudia los datos obtenidos. El objetivo es conocer qué quiere decir exactamente cada frase y esto se consigue gracias a un tipo de clasificación denominada polaridad. Ésta clasificación agrupa cada mensaje en 3 categorías diferentes en función de la emoción detectada: positivo, neutro o negativo.
3. Saber esto nos permite tener una idea de cómo reaccionan los clientes o prospectos ante nuestra marca y los diferentes servicios o productos que ofrecemos. De este modo, podremos obtener datos concluyentes e incluso predecir comportamientos futuros de nuestros consumidores.

¿Cómo procesar la información obtenida a partir del análisis de sentimientos?

Una vez obtenida toda la información necesaria es momento de analizarla y procesarla para poder sacar las conclusiones pertinentes. Existen dos modos de llevar a cabo este proceso:

• Análisis Manual: Las mismas palabras pueden significar cosas diferentes según el contexto en el que se digan o el sector en el que te encuentres. Por ello, es muy útil poder clasificar el texto manualmente, para evitar equívocos. Un escenario en el que se tenga que realizar este análisis manual puede ser, por ejemplo, cuando el nombre de tu empresa es el mismo que el nombre de un lugar geográfico. Si fuese la IA la que se encargara de categorizar, acabaría recopilando un montón de datos relacionados con esa localidad, contaminando la información que realmente quieres exportar.
• Análisis Automático: Se basa en establecer un grupo de palabras clave previamente seleccionadas y que podemos encontrar en los textos o audios que se analizarán. Habiendo un grupo de palabras preestablecidas, será más fácil para el análisis automático detectar el tono de la emoción detrás de ellas. Por ejemplo, si incluimos un “me gusta” “muy bueno” o palabras de este tipo, podremos indicar que los textos analizados en los que se encuentren estas palabras tendrán connotaciones positivas.

¿Qué problemas tiene el análisis de sentimiento automatizado?

La monitorización automática de sentimientos presenta varias limitaciones a tener en cuenta. Al fin y al cabo, por muy avanzada que sea la tecnología de Inteligencia artificial utilizada, ¿cómo puede detectar, por ejemplo, que una frase dicha sea puro sarcasmo?

A día de hoy aún no existe un método infalible que consiga determinar en su totalidad el tono de emoción detrás de cada palabra, y es que, si el idioma en sí es altamente complejo, las emociones detrás de cómo decimos o escribimos alguna frase suelen ser muy ambiguas, imposibilitando ese análisis de sentimientos 100% fiable.

Si el análisis que se está realizando se basa en detectar palabras que previamente has seleccionado y establecido en categorías de positivo, negativo y neutro, corremos el riesgo de haber pasado por alto la dualidad de una misma palabra dependiendo del resto de la frase en la que se encuentra. Volvamos al ejemplo de la ironía: Si tu has preestablecido que “buen” es una palabra que denota positivismo, entonces, la frase irónica “buen trabajo ofreciendo un servicio de soporte deficiente” la detectará como valoración positiva.

Pero no desesperes. Gracias a la evolución incansable de los sistemas de monitorización de sentimientos, éstos empiezan a poder detectar errores y corregirlos. Finalmente, el límite de esta IA y de casi todas, es que no pueden detectar y clasificar al 100% todos los matices presentes en la forma de expresarse de los humanos.

¿Cuál es el objetivo del sentiment analysis?

El objetivo de monitorizar el sentiment analysis es poder obtener más información sobre el futuro consumidor y, eventualmente y con el debido análisis, poder predecir comportamientos del futuro. Al conseguir distinguir los sentimientos tras según qué frases compartidas por el interlocutor, podemos lograr evaluar el tipo de emoción de nuestros clientes o prospectos. Esto es determinante para un negocio ya que ayuda a detectar puntos fuertes y débiles tanto de su producto o servicio como, en algunas ocasiones, de la forma de comunicar de sus agentes.

¿Qué sentimiento despiertan tus agentes comerciales cuando intentan vender? ¿Y el servicio de soporte? ¿Cómo se sienten tus leads al escuchar hablar de tu marca? Esta información es extremadamente valiosa para el futuro de todo lo que incluye tus procesos comerciales. Podrías adaptar las comunicaciones realizadas desde tu call center omnicanal o la forma de proceder de tu equipo de atención al cliente para conseguir cambiar el sentimiento del consumidor. Sigue sonando a un evento futurista muy lejano, ¿no? Pues con Ringover esto ya es posible.

¿Cuáles son los tres tipos de análisis del sentimiento?

Ya hemos hablado de las categorías más comunes en las que se suelen dividir los sentimientos analizados: positivo, negativo y neutro. Sin embargo, existen otros grupos de categorías posibles, cada una especial para el tipo de necesidad que tiene tu negocio o empresa. Entre los distintos tipos de grupos especializados encontramos:

• Polarizado: Es el tipo de categorización de la que hemos estado hablando hasta ahora, concluyendo el análisis con un “positivo”, “negativo” o “neutro”. En algunas ocasiones, a estas categorías se le suman dos más con tal de especificar un poco más el sentido de las palabras. Así, encontramos también “muy positivo” y “muy negativo”. La agrupación polarizada es la más utilizada.
• Intención: Tal y como su nombre indica, este tipo de categorización se centra en la intención de los clientes o prospectos. El análisis se centra más en lo que el cliente o futuro cliente desea hacer y no en lo que están diciendo. Las dos etiquetas más utilizadas son “interesado” y “no interesado”.
• Emoción: Aquí encontramos una clasificación más especializada, ya que se centra en descifrar la emoción que se transmite con un mensaje. Las emociones más comunes (y por lo tanto, más utilizadas para categorizar) son: Alegría, tristeza, odio, frustración y felicidad. La categorización basada en la emoción es muy común en lanzamientos de producto para averiguar cuán cerca está este nuevo producto o servicio a las expectativas de los nuevos clientes.

Ringover evoluciona cada día, cubriendo las necesidades del mercado. Es por eso, que esta solución de comunicación cloud tan completa, ha empezado a incorporar en sus funcionalidades la Inteligencia artificial. La posibilidad de comprender la emoción detrás de una interacción con tu cliente o prospecto puede ayudarte a analizar y adaptar tus estrategias o procesos. Empieza ya tu prueba gratuita y conviértete en cliente beta de esta nueva función. ¡A qué esperas!