Cómo el análisis del sentimiento del cliente puede ayudar a las marcas a comprender a sus compradores

La comunicación humana involucra una multitud de emociones, ideas, opiniones y sentimientos.

Ya sea que esté escribiendo un comentario en una publicación de LinkedIn o un mensaje de texto a sus amigos, sus palabras transmiten sus opiniones y actitudes sobre una gran cantidad de temas.

Imagina usar un programa de computadora para hojear los textos entre tú y tus amigos. En lugar de leer cada uno para saber qué es lo que te quieren decir, te daría un resumen rápido:

Este es un ejemplo simplificado de cómo las marcas pueden aplicar el análisis de sentimientos para ayudarlas a desbloquear el sentimiento del cliente cuantificable y medible a escala. Esencialmente , el análisis de sentimientos se puede aplicar a una amplia gama de aplicaciones prácticas , desde comprender el chat grupal de sus amigos hasta evaluar el sentimiento público hacia una marca o un producto.

A menudo, la evaluación del sentimiento público se realiza observando las menciones en las redes sociales. Sin embargo, estamos ingresando a un mundo en el que el sentimiento se puede expresar en el sitio web de una marca, donde los consumidores pasan cada vez más su tiempo comprando.

Asimismo, el análisis del sentimiento del cliente es ahora una práctica estándar para las marcas. Con las soluciones de marketing de comercio electrónico adecuadas, las marcas pueden transformar las reseñas escritas de los clientes (a veces, párrafos) en sentimientos de consumidores medibles con análisis de sentimientos.

¿Qué es el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos cae dentro del proceso más amplio de minería de opiniones. La minería de opiniones utiliza una combinación de técnicas de procesamiento y análisis de datos para llevar a cabo el procesamiento del lenguaje natural (NLP). La PNL ejecuta programas informáticos que utilizan inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para ayudar a interpretar el lenguaje escrito como lenguaje hablado .

En última instancia, la minería de opiniones identifica una variedad de opiniones sobre diversos temas en grupos de texto determinados. Estas opiniones se califican a lo largo de una escala de positivo a negativo mediante el análisis de sentimiento , lo que da como resultado informes de datos del consumidor que desglosan el sentimiento del cliente en un nivel más granular, rápidamente. La aplicación de este proceso a las reseñas de los clientes puede facilitar que las empresas determinen las tendencias en la actitud y el estado de ánimo con respecto a cualquier número de temas relacionados con su negocio .

Análisis de sentimientos y opiniones de clientes.

Su eficiencia en la extracción de tendencias de opinión de cantidades masivas de texto, minería de opiniones y análisis de opinión crean la oportunidad única de analizar las reseñas de los clientes a escala .

A diferencia de las encuestas, que tienden a influir en las respuestas con preguntas específicas y potencialmente sesgadas, las reseñas brindan a las empresas una fuente centralizada de reacciones orgánicas que reflejan de manera auténtica las opiniones de los clientes. Las respuestas abiertas y los cuadros de texto permiten a los compradores describir las cosas con sus propias palabras , lo que les permite plantear problemas inesperados que las marcas pueden no haber considerado.

Por ejemplo, un minorista de productos de belleza que utiliza la minería de opiniones para analizar sus reseñas podría descubrir rápidamente que su sombra de ojos más vendida tiene una tendencia de sentimiento negativo en torno al tema del aroma. También podrían profundizar más para descubrir el problema específico, como un olor que es "demasiado fuerte" o "demasiado dulce".

Con la ayuda de los datos derivados de la minería de opiniones y el análisis de sentimientos , los minoristas pueden descubrir fácilmente lo que a sus clientes les gusta o no les gusta de sus productos y la experiencia de compra en general, incluso si reciben varios miles de reseñas cada mes.

Cómo funcionan la minería de opiniones y el análisis de sentimientos

El análisis de opiniones y las reseñas de los clientes son una pareja tan natural, lo que significa que las opiniones de los clientes se pueden derivar fácilmente de las reseñas de los clientes. Y dado que el impacto del sentimiento del cliente es un fuerte indicador de los clientes satisfechos y el crecimiento de la marca , era solo cuestión de tiempo antes de que el equipo de ciencia de datos de Yotpo investigara las tendencias de los consumidores en las reseñas en línea de los compradores.

El equipo usó NLP para extraer temas de las revisiones, que aprovecharon la tecnología de aprendizaje profundo, una subcategoría del aprendizaje automático y la IA, para entrenar su propio modelo de análisis de sentimientos sobre las opiniones expresadas. Puede echar un vistazo a los hallazgos más específicos que descubrieron dentro de la industria de la moda aquí.

Además, nuestro equipo de ciencia de datos identificó 1 millón de temas y 75 millones de opiniones relacionadas solo en nuestra base de datos de revisión.

Solo definir una "opinión" requirió varias iteraciones.

El equipo de ciencia de datos de Yotpo también capacitó la tecnología en más de 30 millones de revisiones para centrarse en su capacidad de identificar con precisión opiniones y temas y agruparlos por similitud de significado. Por ejemplo, las palabras "envío", "envío" y "entrega" formarían un solo tema. Esto permite que se cuenten más opiniones y más muestras estadísticamente significativas por tema.

Luego, el equipo usó procesos de análisis de sentimientos para calificar cada tema y opinión en una escala de -100 (la más negativa) a +100 (la más positiva).

El análisis de opinión está diseñado para distinguir entre opiniones en conflicto sobre diferentes temas dentro de la misma reseña. Por ejemplo: "Gran producto, pero envío lento".

Gracias a las reglas minuciosamente elaboradas integradas en la programación, también puede clasificar los estilos de escritura humanos complejos y contradictorios, en particular, el sarcasmo.

Por ejemplo, puede decir que esta oración expresa un sentimiento negativo:

Y que este es de tono positivo:

Extraer temas y opiniones de las reseñas

Dejando a un lado los datos y el aprendizaje profundo, los hallazgos impresionantes del equipo fueron la gran velocidad y precisión (92 %) con la que sus algoritmos pudieron identificar tendencias en el sentimiento extraído de las reseñas de los clientes.

Como sabe cualquier dueño de negocio ocupado, hay alrededor de un millón de cosas que hacer antes de que pueda soñar con revisar las reseñas de los clientes. Las preocupaciones sobre el cumplimiento, el personal, el desarrollo de productos, los proveedores, el presupuesto y más, hacen que sea casi imposible encontrar el tiempo.

Después de acudir a nuestro equipo de ciencia de datos para evaluar el modelo que construyeron, el equipo se dio cuenta de que necesitaban evaluar la precisión de nuestro modelo. Para hacer esto, el equipo le pidió a nuestro equipo de servicios profesionales (moderación manual) que tomara un grupo de reseñas y comenzara a extraer manualmente opiniones y temas.

Sin embargo, cuando el equipo de ciencia de datos le dio a nuestro equipo de servicios profesionales su guión de programación, solo tomó unas pocas horas ejecutar un análisis de opinión en todas las revisiones.

En última instancia, el equipo de ciencia de datos de Yotpo identificó el impacto positivo que tiene la NLP y la extracción de opiniones en la cuantificación del sentimiento del cliente mediante el análisis del texto escrito en las reseñas. Ahora echemos un vistazo a cómo el sentimiento del cliente sobre los productos de una marca y las reseñas en su conjunto influyen en el sentimiento de una marca.

Cómo el sentimiento del cliente afecta el sentimiento de la marca

No es ningún secreto que los clientes recurren a las reseñas para tomar decisiones sobre la compra de productos. Ya sea que estén filtrando las reseñas para encontrar más información sobre el ajuste, la calidad, el tamaño, el envío, etc., los compradores que pueden explorar y obtener más información sobre los productos a través de las reseñas tienen una tasa de conversión más alta, casi un 53 % más alta .

Yendo un paso más allá, el mismo concepto se puede aplicar para aprovechar las revisiones para comprender el sentimiento de la marca. Con la ayuda del análisis de la opinión del cliente, las empresas pueden mejorar la opinión de la marca a través de las siguientes estrategias:

• Mostrar sentimientos positivos de las reseñas existentes en su página de inicio a través de un widget de reseñas en el sitio y usar contenido visual generado por el usuario (VUGC) para fortalecer la confianza entre los nuevos clientes y su marca.
• Responder a las reseñas de opiniones negativas , independientemente de su calificación de estrellas, demuestra que te preocupas por las experiencias de tus clientes, lo que mejora la conexión emocional entre tu marca y los clientes anteriores.
• La extracción de información procesable de las reseñas y la implementación de cambios encontrados en la información del cliente demuestra el crecimiento operativo y comercial de su marca, lo que ayuda a impulsar el sentimiento de la marca. Por ejemplo, las marcas pueden analizar las opiniones sobre el calce y la talla, y mejorar las descripciones de sus productos o proporcionar tablas de tallas más detalladas.

Sentiment ayuda a las marcas a comprender mejor a sus clientes

Las opiniones de los clientes están directamente vinculadas a su catálogo de productos. A menudo incluyen comentarios valiosos sobre el servicio al cliente y provienen de clientes verificados que tienen experiencia de primera mano con su marca. Son, en otras palabras, el lugar perfecto para buscar una amplia gama de reacciones y sentimientos iniciados por los clientes sobre sus productos y su negocio en general.

Pero sin las herramientas para buscar tendencias a escala, es fácil pasar por alto comentarios importantes de sus clientes. Si bien depender de las calificaciones de estrellas puede parecer una solución rápida para analizar montones de reseñas, no le brindará una imagen completa.

Las reseñas no son en blanco y negro. Una revisión de cinco estrellas puede contener solicitudes importantes para mejorar el tiempo de entrega, mientras que una revisión de una estrella puede descartarse erróneamente como "negativa", pero puede contener muchos detalles útiles que pueden atraer a los clientes a comprar.

La experiencia de un cliente rara vez es totalmente positiva o totalmente negativa, por lo que, si bien las calificaciones de estrellas le dan una idea de la satisfacción del cliente de un vistazo, las marcas serían negligentes si no profundizaran más con la ayuda del análisis del sentimiento del cliente.