Marketing, análisis de sentimiento y Machine Learning

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La voz de los consumidores siempre ha tenido gran influencia y... en la era digital, aún más. Para que los expertos en marketing conozcan lo que opinan los usuarios en la red y así mejorar productos o servicios, se han desarrollado técnicas específicas. Es el caso del análisis de sentimiento, en el que interviene también el Machine Learning. Te contamos más

¿Qué es el análisis de sentimiento?

El análisis de sentimiento, encuadrado dentro del Data Mining (minería de opinión), se centra en determinar el tono emocional que hay detrás de una serie de palabras.

¿Para qué sirve? En términos de marketing para entender las opiniones, emociones y actitudes que plantean los usuarios en la red. Recordemos que la fuerza de internet, hoy en día, tiene un gran impacto en la sociedad.

Imagina que eres dueñ@ de un hotel en la Costa Blanca y, de forma continuada, existen opiniones negativas respecto al servicio del personal en los principales comparadores vacacionales. Saber dónde está el problema será el primer paso para resolverlo satisfactoriamente.

Cómo funciona el análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el análisis de textos y la ciencia de datos para extraer y analizar información en espacios digitales, por ejemplo, un foro.

El método de extracción de datos es algo complejo. Las máquinas, de por sí, no son capaces de comprender algunos tonos del lenguaje humano, por ejemplo, la ironía. Por eso, para que el análisis sea lo más preciso, utilizan métodos específicos como:

• Detección de keywords. La idea es nutrir un diccionario con palabras determinadas para que la búsqueda sea efectiva. Algunos ejemplos son: aburrido, malo, fantástico…
• Detección de palabras técnicas relacionadas con las emociones del ser humano.
• Uso de estadística: aquí se aprovecha en aprendizaje automático, un sistema que analiza la semántica de forma mucho más exhaustiva.

Sentimiento y marketing, las dos caras de una misma moneda

La importancia del análisis de sentimiento se debe, en gran medida, a la facilidad que tienen los usuarios para registrar sus opiniones a través de las redes sociales (RRSS). Uno de los canales predilectos para los expertos en marketing.

Digamos que, la fuente del marketing digital se basa en métricas y el análisis de sentimiento busca precisamente eso, medir las opiniones que los usuarios plantean sobre un producto, servicio o marca en particular.

Conocer lo que tu audiencia opina sobre tu marca o producto permitirá medir el impacto y usar los datos para mejorar las estrategias operacionales. Recuerda, tu imagen está en juego.

Toda la información recopilada, entra dentro de la categoría de Opinion Mining. Aspecto que permitirá acceder a gran cantidad de datos y, no solo conocer las opiniones, también (si sabes cómo) aprovechar los insights y convertirlos en ventajas competitivas.

Cómo interviene el Machine Learning

Como hemos mencionado, el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) interviene en los procesos de análisis de sentimiento.

Actualmente, la cantidad de datos existentes en internet convierte la tarea de análisis es un proceso tedioso para efectuarse a mano. Por eso, se recurren a técnicas basadas en Inteligencia Artificial y Big Data que reduzcan la tarea.

A través de algoritmos, es posible identificar patrones de comportamiento entre usuarios y encontrar la correlación. De esta forma, si una muestra representativa de usuarios tiene la misma opinión al respecto de un producto/servicio, el algoritmo sabrá identificarlo.

El ejemplo más claro de algoritmo es Instagram. Si habitualmente te interesas por publicaciones relacionadas con barcos, la red social te propondrá imágenes y vídeos relacionadas con cruceros o historias de barcos hundidos. Lo mismo para Spotify, si habitualmente escuchas música indie, el algoritmo de la plataforma de streaming limitará sus proyecciones a grupos encuadrados dentro de ese género musical.

Pues en el análisis de sentimiento ocurre de forma similar. Cuando exista una tendencia generalizada de comentarios positivos o negativos en un determinado sitio web o red social, sabrá identificarlos.

En este proceso intervienen los árboles binarios, los cuales, a través de variables como positivo, negativo o neutro, son capaces de clasificar el comportamiento de los usuarios en la red y ofrecer un porcentaje de probabilidad al respecto.

¿Cuál es el proceso para convertir el conjunto de datos masivos en información con valor propio para la empresa? Se centra en cinco pasos bien diferenciados que llevan a cabo profesionales del sector:

1. Filtración: a través del keyword research se elimina el contenido que, a priori, no tiene validez para los objetivos. Después, se incluyen palabras de referencia para obtener categorías basadas en la polaridad.
2. Extracción: se extrae todo el contenido para comenzar el proceso.
3. Análisis: como decíamos, puede llevarse a cabo manualmente, aunque lo normal es utilizar algoritmos específicos que encuadren el contenido en una categoría específica.
4. Limpieza: en caso de que aparezcan datos erróneos o desestructurados que no sirvan para el objetivo propuesto, se desesechan.
5. Revisión.