¿Cómo realizar un análisis de sentimiento para mejorar la experiencia del cliente?

¿Sabía que las organizaciones centradas en el crecimiento recopilan más datos sobre la experiencia del cliente que las empresas que no crecen? ¡Sí, oíste bien! Estas empresas confían en los conocimientos de la experiencia del cliente para tomar decisiones informadas que puedan llevar su negocio al siguiente nivel. Si bien las encuestas siempre han sido una herramienta favorita de las empresas para recopilar información valiosa, el análisis de sentimientos es un enfoque mucho mejor y más inteligente para profundizar en las mentes de sus clientes.

Es una técnica que utiliza inteligencia artificial para detectar los sentimientos de los clientes y decodificarlos, lo que le permite crear experiencias agradables para los clientes. Este blog descubre todo lo que necesita saber sobre el análisis de sentimientos .

¿Qué es el análisis de sentimiento y cuáles son sus beneficios?

En términos simples, el análisis de sentimientos utiliza la técnica del procesamiento del lenguaje natural para determinar si los datos recibidos expresan un tono positivo, negativo o neutral. También se le llama minería de opinión o IA emocional .

Dado que los datos de los clientes son extremadamente ruidosos, no estructurados y provienen de múltiples canales, es imposible escanear y procesar manualmente cada mensaje y analizarlo para brindar mejores servicios. Ahí es donde entra en juego el análisis de sentimientos.

El análisis de sentimientos procesa todo tipo de comunicación con el cliente: comentarios directos, respuestas por correo electrónico, comentarios, reseñas, publicaciones, etc. y destila los datos en una puntuación matemática que indica la subjetividad y el tono .

Esta técnica impulsada por IA es más profunda que las métricas NPS y CSAT convencionales. Aprovecha las emociones de los clientes , brindándole información más específica y cualitativa.

El análisis de opinión lo ayuda a comprender dos de las cosas más cruciales :

• ¿Cómo se sienten sus clientes acerca de su marca y las ofertas de marca en general?
• ¿Cómo se sienten sus clientes acerca de las experiencias y los viajes que ofrece?

Con información tan poderosa basada en datos sobre las actitudes de los clientes, puede:

• Tome decisiones de CX centradas en el cliente.
• Identificar puntos de dolor

Las siguientes capturas de pantalla de Customer Experience Tools and Trends Survey 2020 muestran la importancia del análisis de sentimientos.

Esta encuesta realizada por una empresa global de renombre muestra cuán impactante es el análisis de la opinión del cliente para una empresa.

Estas son algunas de las principales ventajas del análisis del sentimiento del cliente.

Beneficios del análisis de sentimiento

1. Oportunidades de venta adicional

El análisis de sentimientos le permite segregar toda su base de clientes en diferentes segmentos, como los clientes más felices, los clientes con el mayor potencial de compra, los clientes frustrados y los clientes que están listos para dejar su marca.

Puede crear oportunidades de ventas adicionales aprovechando a sus clientes satisfechos.

2. Brinde un soporte excepcional

Puede usar el análisis de sentimientos para entrenar a sus chatbots para detectar el momento adecuado para escalar el chat a un agente o enrutarlo a sus profesionales experimentados. Esta es una excelente manera de mejorar la atención al cliente y brindar experiencias agradables.

3. Identificar desencadenantes emocionales

La mayoría de las acciones de los clientes se derivan de sus emociones y las experiencias que reciben. El servicio al cliente positivo puede despertar emociones positivas , lo que lleva a acciones positivas. Por el contrario, un mal servicio puede provocar emociones y acciones negativas. Esto puede tener varias permutaciones y combinaciones.

Con el análisis de sentimientos, puede identificar qué mensajes y chats actúan como disparadores emocionales para sus clientes.

Por ejemplo, es posible que la frase: "Nos pondremos en contacto con usted en algún momento" moleste a los clientes. O agregar emojis a un chat, mensaje o correo electrónico desencadena una respuesta amigable de los clientes.

El análisis de sentimientos decodifica las emociones y acciones de los clientes . Con este análisis, puede tomar decisiones informadas para mejorar la calidad de su servicio al cliente.

4. Maneje múltiples clientes a la vez

Es normal que sus agentes manejen varios clientes a la vez. Sin embargo, es imposible procesar manualmente todas las preguntas y responderlas todas a la vez. El análisis de sentimientos demuestra ser extremadamente útil para identificar qué conversaciones con los clientes se desarrollan sin problemas y cuáles requieren acciones rápidas .

5. Comprometerse positivamente con los clientes

El análisis de sentimientos decodifica el tono, la actitud y el estado de ánimo de los clientes, lo que le brinda la oportunidad de relacionarse con las personas adecuadas en el momento adecuado . Sabrá a quién debe comunicarse, de qué debe hablar y qué canal debe usar para lo mismo.

Conectarse e interactuar con los clientes de la manera correcta le brinda muchos beneficios, como mejores ventas y clientes satisfechos .

Algunos otros beneficios del análisis de sentimientos son:

• Abordar la rotación de clientes
• Supervisar la satisfacción del cliente
• Escalamiento continuo de los problemas de los clientes
• Estrategias y campañas de marketing basadas en conocimientos
• Experiencia del cliente mejorada

Averigüemos cómo hacer un análisis de sentimiento y las diferentes técnicas para el mismo.

¿Cómo realizar un análisis de sentimiento para mejorar la experiencia del cliente?

Hay muchas formas de recopilar la opinión del cliente y procesarla con fines comerciales. Esta sección cubre algunas de las mejores técnicas para el análisis de sentimientos en línea.

Análisis de opinión en el nivel superior del documento

El análisis de opinión a nivel de documento superior determina el tono de un documento. Tiene flujos de trabajo de procesamiento de datos que incluyen atravesar un bloque de texto para evaluar su tono: negativo, positivo o neutral. Algunas herramientas también ofrecen una tercera salida llamada NULL, lo que significa que el texto no es ni negativo ni positivo.

Este método de análisis de opiniones funciona mejor cuando el texto que se analiza es extenso.

Si bien el análisis de sentimiento a nivel de documento superior puede ofrecer la percepción general de la marca entre los grupos de clientes, no puede proporcionar más información más profunda y procesable.

Por ejemplo, echa un vistazo a las siguientes reseñas. Estos son ejemplos de análisis de sentimientos encomiables:

Si bien un análisis de sentimiento a nivel de documento superior mostrará que ambas declaraciones son negativas, no logra identificar las razones detrás de estas respuestas negativas.

Por lo tanto, si desea evaluar la percepción general de la marca , puede optar por el análisis de nivel de documento superior.

Análisis de sentimiento a nivel de párrafo

El análisis de sentimiento a nivel de párrafo es más refinado, ya que se realiza a nivel de párrafo. Entonces, el procesador recorre diferentes párrafos de texto para encontrar si tienen un tono negativo o positivo, ambos tonos o ninguno.

Es perfecto para profundizar en párrafos largos y documentos de texto extensos que vienen con varias secciones. Los blogs, las reseñas de críticos y las reseñas detalladas son ejemplos perfectos.

La capacidad de consumo de contenido de los clientes modernos es impresionante. Así, los blogs siguen siendo un gran éxito entre las masas. Esto requiere procesar los blogs u otras piezas escritas que tienen párrafos largos. Puede analizar el tono de los párrafos y comprender mejor si el contenido será un éxito o un fracaso entre los clientes.

Análisis de sentimiento sabio de palabras o frases

Este es un proceso de análisis de sentimiento detallado que funciona en entidades léxicas independientes, como palabras o frases. Suponga que usted es el propietario de una cadena de hospitales de especialidades múltiples. Ahora, desea saber si una sucursal está haciendo el trabajo correcto o no. Un análisis de sentimiento a nivel de palabra o frase puede hacer el trabajo perfectamente.

Buscará palabras como " facturas ", " huesos rotos ", " descuidado ", " personal médico ", " enfermeras " y " médicos ", etc. Mientras que palabras como " personal médico ", " enfermeras ", y " médicos ", etc., se detectan como entidades positivas, las palabras - " facturas " y " huesos rotos " son negativas.

Por lo tanto, el procesador ofrece una evaluación profunda de los bloques de datos relacionados con él .

Del mismo modo, suponga que es una empresa de software que ofrece herramientas de contabilidad. En ese caso, hay varias frases, como " soporte de idiomas ", " facilidad de uso " y " últimas actualizaciones ", etc., que se pueden usar para evaluar el rendimiento de su producto.

Por lo tanto, el análisis de sentimiento a nivel de palabra ofrece una visión muy refinada de los bloques de datos no estructurados. Una vez que tenga este conjunto de datos, aprovéchelo para mejorar sus ofertas y la experiencia del cliente .

Uso del aprendizaje automático para el análisis de sentimientos

Si bien el software tradicional no puede asociar palabras y frases individuales con un contexto adecuado, las herramientas avanzadas de análisis de sentimientos impulsadas por IA están equipadas con inteligencia contextual. El análisis impulsado por aprendizaje automático comprende las emociones humanas en niveles más conceptuales y relacionables.

Esto resulta muy beneficioso en el procesamiento de los datos de los clientes recopilados de las redes sociales, donde se vierten varias emociones cada segundo.

Tomemos algunos ejemplos de análisis de sentimientos.

La palabra " maldito " generalmente se asocia con un sentimiento negativo.

Ahora, ponlo así: “ ¡malditamente increíble! “; y todo el sentimiento da un giro de 360 ​​grados.

El análisis de sentimientos impulsado por ML ofrece una vista detallada de los datos , ya que tiene la capacidad de colocar frases y palabras individuales en diferentes zonas ricas en contexto. No solo señala el blanco y negro, sino que también puede distinguir entre los distintos tonos de datos de clientes de color gris.

Use las redes sociales para el análisis de sentimientos

La población de las redes sociales asciende a 4.140 millones. Esto la convierte en una plataforma lucrativa donde puede encontrar a sus clientes, realizar un seguimiento de sus actividades e interactuar con los clientes potenciales.

Las redes sociales son un vasto depósito de datos y uno de los principales canales de comunicación que utilizan sus clientes para hacer preguntas, compartir experiencias y opiniones, y buscar apoyo.

Una herramienta inteligente e intuitiva de monitoreo de redes sociales como Mediatoolkit le permite extraer estos datos comerciales y extraer las diversas formas de sentimientos de los clientes.

Puede obtener información procesable sobre la percepción general de la marca y las reacciones de los clientes a sus campañas de marketing. Incluso puede recopilar comentarios cruciales de los clientes en forma de menciones directas y pasivas en las redes sociales.

Eche un vistazo a los diversos beneficios del monitoreo de redes sociales en la imagen a continuación.

Además, las redes sociales son un lugar donde las situaciones y las etiquetas pueden escalar en poco tiempo. Por lo tanto, es importante responder de manera rápida, personal y efectiva a las inquietudes de los clientes en las redes sociales . Esto mantiene a raya las situaciones desagradables o incluso las convierte en experiencias positivas.

Teniendo en cuenta la inmensa cantidad de menciones en las redes sociales y su naturaleza diversa, un enfoque basado en IA, como el análisis de sentimientos, es su mejor opción.

El análisis en tiempo real de los sentimientos de los clientes lo coloca un paso por delante de una posible crisis y le permite tomar medidas incluso antes de que una mala experiencia del cliente se vuelva viral.

Hacer uso del software de comentarios de los clientes

El software de comentarios de los clientes le permite recopilar comentarios de los clientes para el análisis de sentimientos. Las encuestas NPS y las encuestas CSAT son algunas de las opciones más populares para recopilar información sobre un producto o servicio.

Cuando realiza un análisis de opinión en las encuestas de NPS, puede ir más allá de los números, puntajes y grupos sin procesar y obtener más resultados basados ​​en conocimientos . Entonces, todo lo que tiene que hacer es integrar estas herramientas en su ecosistema empresarial y obtener información procesable de los datos de los clientes.

Estas son algunas de las mejores herramientas de comentarios de los clientes que pueden ayudarlo:

Creador de encuestas ProProfs

ProProfs Survey Maker viene con muchas características poderosas, como encuestas NPS, encuestas, encuestas en la aplicación, informes, lógica de exclusión y muchas más. Le permite crear encuestas deliciosas en solo unos minutos.

Esta herramienta basada en la nube viene con más de 100 plantillas listas para usar y una gran cantidad de preguntas listas para usar que facilitan la creación de encuestas.

Otras funcionalidades incluyen informes listos para presentaciones, análisis inteligente y opciones de seguridad de datos.

Usa el poder del chat en vivo

El análisis de sentimiento de Live Chat evalúa cada sesión de chat en busca de indicadores de estado de ánimo negativos y positivos . El análisis tiene una puntuación de 1-100. Este sistema de puntuación permite a los clientes calificar su servicio de chat en función de la experiencia recibida.

El análisis de opinión del chat en vivo le ofrece una vista en tiempo real de las percepciones de sus clientes sobre su servicio de soporte . Una vez que finaliza la sesión de chat, se realiza un análisis en profundidad para comprender los datos del cliente y generar una puntuación de sentimiento reflexiva y detallada.

Con esta visión profunda del comportamiento del cliente, puede mejorar su soporte de chat y dirigir la experiencia general del cliente en una dirección más positiva. El análisis de sentimientos de chat en vivo monitorea automáticamente las palabras clave, el efecto sintáctico y el tono dentro de las conversaciones de chat .

Esto se hace línea por línea para cada mensaje de cliente entrante. Por lo tanto, garantiza que no se pierdan indicadores clave del estado de ánimo mientras interactúa con sus clientes.

Monitoree los sentimientos de los clientes a través de reseñas y calificaciones de productos

Los foros públicos, los sitios web de reseñas y los sitios web de noticias también son lugares populares para las conversaciones en línea y los debates comunitarios. Las reseñas de productos y las calificaciones dejadas por sus clientes en estas plataformas ofrecen una gran cantidad de datos sin procesar .

Si se analizan adecuadamente, estos datos pueden ofrecer información valiosa sobre la percepción que el mercado tiene de su marca.

Una encuesta reciente revela que un cliente promedio lee al menos diez reseñas antes de realizar la compra final . Hacer un análisis de opinión de sus reseñas puede ayudarlo a modificar y actualizar sus ofertas comerciales según las expectativas de sus clientes.

El análisis basado en aspectos, una forma de análisis de sentimientos, brinda información detallada sobre las diferentes características de su producto. Esto significa que puede ver directamente las características que a sus clientes les encantan y las características de los productos que sus clientes odian o no les gustan.

Conéctese con sus clientes a través de Call to Understand Sentiments

El análisis de sentimientos basado en IA y NLP le permite identificar señales honestas y sentimientos genuinos de sus clientes mientras habla con ellos. Esto significa que incluso si sus agentes carecen de la inteligencia emocional para captar los tonos subyacentes en la voz y el habla de sus clientes, el análisis de sentimiento los cubre.

Esta es una forma única de análisis de sentimiento. Con la ayuda de una poderosa herramienta, puede identificar y distinguir entre 200 señales de voz para conocer el estado de ánimo del cliente a la vez. Además, a medida que los datos se acumulan con el tiempo, se pueden procesar para descubrir patrones ocultos, problemas en el soporte de guardia y patrones en el comportamiento del cliente.

Este tipo de análisis de la opinión del cliente es perfecto para los centros de llamadas y las configuraciones comerciales donde la mayoría de la atención al cliente se brinda a través de llamadas.

Mientras su agente de soporte interactúa con un cliente, él o ella puede tomar señales de las alertas emitidas por su herramienta de análisis de sentimiento para ofrecer la mejor resolución. Este enfoque también ayuda a los agentes a mantener la comunicación en una dirección positiva.

Casos de uso de análisis sentimental

Centrarse en las personas para mejorar el servicio

Al centrarse en los clientes individuales , los líderes de CX pueden llegar a la raíz de los problemas.

Por ejemplo, supongamos que Jack deja una calificación negativa en su identificador de redes sociales y 400 personas reaccionan. Si su personal de CX puede abordar la situación de inmediato y resolver el problema en cuestión, no solo Jack se sentirá valorado y satisfecho, sino que las otras 400 personas se sentirán conmovidas. Así es como funciona el sentimiento público .

Otro ejemplo es el de una marca de condimentos. La empresa descubrió que el 60 % de sus clientes en las redes sociales estaban conectados emocionalmente.

Fue entonces cuando comenzó a centrarse en mejorar su participación en las redes sociales para desarrollar una comunidad en línea activa . También tomó medidas para alentar a sus clientes a visitar las cuentas de redes sociales de la marca para obtener información sobre recetas y promociones.

Esto impulsó el crecimiento de la empresa en cuestión de meses.

Seguimiento de sentimientos a lo largo del tiempo

Si evaluar los sentimientos con respecto a diferentes aspectos comerciales no fuera importante, NPS solo podría haber llevado la antorcha para todos los métodos de análisis de sentimientos.

Sin embargo, la realidad del suelo es diferente. El seguimiento de la opinión del cliente a lo largo del tiempo mediante la vinculación de la misma con diferentes aspectos comerciales es crucial para comprender a sus clientes en profundidad.

Por ejemplo, supongamos que una empresa de fabricación de artículos deportivos ha recibido cinco reseñas relacionadas con el servicio al cliente, de las cuales dos están relacionadas con entregas de productos, una está relacionada con políticas de devolución y dos están relacionadas con nuevos diseños.

Un seguimiento exhaustivo del análisis de sentimientos realizado a lo largo del tiempo indicará todas estas razones, lo que lo ayudará a ofrecer una mejor experiencia al cliente .

Identificar a los detractores y promotores

Un detractor es un cliente insatisfecho que probablemente publicará una reseña negativa . Por otro lado, los promotores son los clientes que están contentos con tu marca y están dispuestos a compartir buenas experiencias en su círculo social.

Con el análisis de sentimientos, puede identificar fácilmente a sus promotores y detractores y diseñar estrategias que pueden hacer maravillas para ambos tipos de clientes.

Identifique los grupos de clientes con un apego emocional más profundo

La segmentación de clientes puede revelar los grupos de clientes que se sienten más atraídos por su empresa y sus ofertas . Al centrarse en los sentimientos de dichos clientes, puede ofrecer experiencias altamente personalizadas y ganar algunos defensores leales de la marca.

Además, al realizar una evaluación exhaustiva del sentimiento del cliente en grupos débiles, puede revisar las carteras de marcas para despertar el interés y generar nuevas tendencias.

Realice un seguimiento del sentimiento del cliente después de implementar cambios

Una marca muy famosa y reputada sin inteligencia del cliente teme las actualizaciones y los cambios.

Suponga que tiene un negocio de panadería que vende tortas de almendras y nueces. Ahora, un día, piensas en implementar un cambio agregando cerezas al pastel.

Usted prepara una gran cantidad de estos pasteles, pero más del 50 % de ellos se vuelven rancios, ya que la mayoría de sus clientes odian las cerezas. Además de afectar sus ventas, también reduce la confianza de los clientes en su marca.

Sin embargo, si realiza un análisis de sentimiento mediante la recopilación de datos sobre las preferencias alimenticias de sus clientes, puede estar más seguro de cualquier cambio de este tipo .

Ahora, echemos un vistazo a los diversos desafíos del análisis de sentimientos.

Desafíos involucrados en el análisis de sentimiento

Tomemos un ejemplo de análisis de sentimientos:

Arabella : Me encanta su atención al cliente... Es increíble cómo emitieron una compensación instantánea por mi viaje de campamento arruinado.

Dean : ¡¡El kit de campamento fue un gran desastre, y mi viaje de campamento fue un maldito fracaso!!

Es común que los clientes usen palabras extremas, jerga y sarcasmo al dejar comentarios sobre las ofertas de su marca. En el ejemplo compartido anteriormente, el adjetivo único "sangriento" se ha utilizado para transmitir dos emociones humanas completamente diferentes.

Sin embargo, si las aplicaciones de análisis de sentimientos que tiene no distinguen entre los dos, no podrá encontrar los comentarios correctos de los clientes.

Aparte de la ambigüedad del desafío discutida aquí, existen muchas otras trampas, como el sarcasmo, la multipolaridad, el tipo de negación y la ironía , que son difíciles de descifrar. Esto se debe a que el habla y el texto humanos son una entrada muy desafiante y ruidosa para cualquier tipo de herramienta de análisis de sentimientos.

Tomemos algunos ejemplos de análisis de sentimientos para profundizar en todos estos desafíos.

Sarcasmo

“Este teléfono tiene una increíble batería de respaldo de 20 horas”. (No sarcástico)

“Este increíble teléfono tiene una increíble batería de respaldo de 3 horas”. (Sarcástico)

Negación

La negación se presenta en varias formas:

• Palabras con prefijos, como "dis-", "non-" y sufijos, como "-less".
• Negación explícita, como “esto no está nada bien”.
• Negación implícita, como “con este producto, este es el último clavo en el ataúd de esta marca”.

Declaraciones multipolares

“Aunque la batería de respaldo es increíble y la calidad del audio es buena, la pantalla quita algunas marcas de la puntuación final”.

Tales declaraciones son muy confusas y requieren un análisis profundo del texto y el discurso, etc.

Finalmente, la cantidad de datos de clientes y comunicaciones entrantes de todos los canales es enorme. Requiere procesadores altamente eficientes y avanzados que solo las grandes empresas podrían permitirse.

Plantilla de análisis sentimental

Consulte el proceso paso a paso para crear plantillas de análisis de opiniones.

1. Preparar datos de entrenamiento . Los datos de entrenamiento se refieren a la muestra de texto que usa para entrenar su modelo, como un conjunto de tweets. Tienes que exportar este conjunto de tweets a un archivo de Excel.
2. Ahora, debe dividir este conjunto en fragmentos de datos más pequeños o "unidades de opinión".
3. Elija un tipo de modelo , como "Extractor" o "Clasificador".
4. Seleccione un tipo de clasificador , como "Clasificación de tema", "Clasificación de intención" y "Análisis de opinión", etc.
5. Sube tus datos (fichero Excel con unidades de opinión extraídas).
6. Entrene su clasificador de análisis de opiniones etiquetando manualmente cada opinión . El modelo aprenderá de sus entradas y las técnicas de PNL y descifrará los patrones en el siguiente lote.
7. Ponga el modelo a prueba . Introduzca texto en el clasificador y evalúe el rendimiento. Puede regresar y etiquetar más ejemplos para entrenar a su clasificador si los resultados no son prometedores.
8. Finalmente, puede poner el modelo a trabajar con sus propios conjuntos de datos y dejar que funcione solo.

Análisis de sentimiento: un proceso basado en datos para decodificar el éxito del cliente

A estas alturas, es posible que haya obtenido una buena idea de cómo realizar un análisis de sentimiento.

El panorama empresarial moderno se vuelve más competitivo con cada hora que pasa, y los mercados en línea se llenan de marcas dispuestas a ir más allá de la "nueva normalidad" del servicio al cliente.

En tal escenario, ¡ la importancia de la experiencia del cliente simplemente no se puede comprender !

Ofrecer productos y servicios de calidad ya no es suficiente. Ahora es fundamental comprender las preferencias, las emociones, las reseñas y los sentimientos de los clientes para realizar un control exhaustivo.

¡Entre la plétora de herramientas y técnicas disponibles para la información del cliente y la inteligencia comercial, el análisis de sentimientos es un centavo sólido para apostar ! ¡Es una herramienta poderosa para desbloquear las actitudes de los clientes y decodificar el éxito del cliente con seguridad!

Elija cualquiera de estas técnicas de análisis de opiniones y evalúelas frente a sus necesidades comerciales. Obtenga la herramienta adecuada con funciones de análisis de opinión relevantes y brinde a su negocio una ventaja inicial.