Cómo determinar la puntuación de sentimiento

Ahora más que nunca, las empresas deben estar más cerca de sus clientes para comprender cómo brindarles un mejor servicio. Si no lo hace, el competidor se abalanza y se lleva a los clientes insatisfechos.

Existen tecnologías que permiten a los clientes dar su opinión sobre una marca o un producto. Por ejemplo, los clientes pueden expresarse a través de reseñas de clientes, contenido generado por usuarios, registros del centro de llamadas y encuestas.

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El desafío con tales comentarios es que, a veces, es abrumador para los humanos revisar cada comentario y sacar algo de él. Esta es la razón por la que calcular las puntuaciones de opinión del cliente es crucial para las empresas.

Determinar el sentimiento del cliente hacia una marca o un producto es complicado. Implica mucha inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático. Por lo tanto, debe comprender cómo funcionan estas tecnologías como propietario de un negocio. Entonces, profundicemos en cómo hacer una puntuación de sentimiento y cómo calcularla.

¿Qué es la puntuación de sentimiento?

La puntuación de sentimiento utiliza herramientas de IA para determinar los sentimientos de los clientes sobre una marca o producto. NLP (procesamiento del lenguaje natural) y NER (reconocimiento de entidad nombrada) son dos de las técnicas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial más utilizadas al calificar el sentimiento.

Estas tecnologías analizan al cliente de manera más integral mediante el cálculo de la polaridad del texto, la agrupación semántica, la cuantificación de las negaciones, la lematización y el etiquetado de partes del discurso.

Esto es importante porque mientras que la puntuación de opinión del cliente se da en un espectro representado por números, los comentarios de los clientes se dan como declaraciones. Y la escala de estas declaraciones puede crecer exponencialmente. A medida que popularice su marca a través de las redes sociales, SEO, proveedores de servicios de citas, etc., más personas interactuarán con su marca. Eso significa que aún más personas tendrán algo que decir sobre ti.

Por lo tanto, esta tecnología analiza estas declaraciones y cuantifica las palabras y frases utilizadas. El modelo de análisis de la opinión del cliente utiliza el procesamiento del lenguaje natural, considera el contexto de la retroalimentación y la emoción en la retroalimentación y analiza el contenido de diferentes idiomas. Solo después de esta cuantificación podemos obtener un puntaje de sentimiento positivo, un puntaje de sentimiento negativo o un puntaje neutral.

Positivo, negativo o neutro

Inicialmente, había formas más tradicionales de calificar el sentimiento. Por ejemplo, en las redes sociales, las empresas solo confiarían en los análisis que muestran la cantidad de Me gusta, acciones compartidas y comentarios. Si bien esta forma de calificar proporcionó algunas ideas, también podría ser engañosa.

El algoritmo tenía que amar la pieza de contenido para que funcionara bien en una plataforma de redes sociales determinada. Por lo tanto, un contenido puede volverse viral en las redes sociales no porque a la gente le encante tu negocio, sino porque el contenido coincide con las necesidades del algoritmo.

Con la tecnología actual, la puntuación de sentimiento muestra una mejor imagen de lo que el mercado piensa de su producto y marca. Obtiene una imagen completa de su negocio al analizar lo que dice la gente.

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La puntuación de opinión puede ser tan simple como calificar los resultados de su análisis como positivos, negativos o neutrales. Una puntuación positiva significaría que la gente dice cosas buenas sobre su negocio. Hay muchas revisiones de servicios y productos en línea, pero aquí hay un ejemplo.

Una puntuación negativa significaría que hay muchas quejas sobre su empresa, como la siguiente.

Por otro lado, el sentimiento neutral significaría que el cliente nunca elogió su negocio ni se quejó. En cambio, tal vez solo declararon un hecho relacionado con su negocio. Este tipo de revisión es poco común ya que las personas que tienden a revisar las empresas se encuentran en los extremos del espectro. O realmente impresionado o realmente decepcionado.

Descifrando emociones

La puntuación de sentimientos se complica si desea seleccionar las emociones dentro de un texto. Por ejemplo, la palabra matar podría significar diferentes cosas según el contexto.

Si un cliente dice: “La espera me está matando”. Eso sería una crítica negativa. Pero si dicen: “El negocio lo está matando”. Eso sería un comentario positivo. Para descifrar tales emociones de un texto se requieren complejos algoritmos de aprendizaje automático.

Con estos complejos algoritmos de análisis de sentimientos, la puntuación de sentimientos le ayuda a saber con precisión qué en su negocio está atrayendo el sentimiento positivo o negativo. Por ejemplo, puede encontrar dos sentimientos en un contexto. El cliente puede elogiar una cosa y quejarse de otra.

Al analizar estos comentarios, puede identificar qué partes del negocio son impresionantes y cuáles son decepcionantes. Por ejemplo, un cliente podría decir: "La comida es excelente, pero el servicio es patético". Necesita una herramienta de análisis de opiniones compleja y precisa para descifrar las opiniones encontradas en esa simple reseña.

La puntuación de opinión es un poco complicada, pero con las herramientas de análisis de opinión adecuadas, obtendrá información valiosa necesaria para que su negocio crezca.

Cómo calculamos la puntuación de opinión

Hemos discutido la puntuación de sentimiento y cuánta tecnología y variación entran en la puntuación. Pero, ¿cómo se hace esto exactamente? ¿Cómo se convierten los textos cualitativos en datos cuantitativos? Hay tres métodos para hacer esto.

Pero antes de que comiencen los cálculos, los datos deben procesarse. Hay una gran cantidad de datos en los comentarios sin procesar que no sirven para nada al algoritmo. Necesitamos servir al algoritmo solo las palabras que marcan la diferencia. Si el sentimiento es positivo, negativo o neutral y si las palabras muestran emoción.

Hay algunos procesos por los que deben pasar los datos sin procesar antes del análisis. Usaremos el siguiente ejemplo de una revisión de Yelp para comprender el procesamiento de datos.

Cuando se introduce un comentario de este tipo en el sistema, lo primero que hace el sistema se llama tokenización. La tokenización es cómo el sistema separa cada palabra en sus tokens para su análisis.

Normalización de texto

Una vez que las palabras han sido tokenizadas, el sistema realiza la normalización del texto. La normalización de texto es el sistema que elimina elementos que no son de texto en el comentario. Por ejemplo, el sistema elimina comas, puntos, signos de exclamación y otros signos de puntuación durante esta fase.

Una vez que se han eliminado todos los elementos que no son de texto de los comentarios, el sistema desglosa todas las palabras en sus raíces. Por ejemplo, en el ejemplo anterior, la palabra 'descansos' se lee como 'descanso'. Asimismo, la palabra 'arreglos' se lee como 'arreglar'.

El último paso del preprocesamiento de datos en el análisis de la puntuación de la opinión del cliente es eliminar las palabras superfluas. El ejemplo anterior incluye palabras como 'muy', 'cada' y 'no puedo decir lo suficiente'.

Finalmente, el texto que terminaría siendo puntuado en el análisis de sentimiento quedaría así. “Increíble, rápido, confiable, honesto, justo, arreglo amoroso 'inmediatamente', 'gran servicio', 'amo este negocio'” Sé que no es congruente para el habla humana. Aún así, tiene toda la información vital necesaria para marcar un sentimiento.

Usando la declaración final, ¿cómo calculamos el puntaje de sentimiento del cliente usando los tres métodos?

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método de conteo de palabras

El método de conteo de palabras es el método más simple para calcular el sentimiento. Mientras usa este método, usa el léxico de las palabras. Luego, sumas el número de palabras positivas y restas el número de palabras negativas.

El número que obtienes, si es positivo, el sentimiento del comentario es positivo, pero si el número es negativo, entonces el sentimiento del comentario es negativo. Sin embargo, si el número es cero, entonces el comentario es neutral.

El ejemplo anterior solo tiene palabras positivas, lo que hace que el ejemplo tenga una puntuación de opinión positiva de diez.

Método de la longitud de la oración

Este método es óptimo para fragmentos largos de texto. Este método incorpora el método de conteo de palabras, pero el resultado se divide por el número total de palabras en la oración.

Usando el ejemplo anterior, eso sería diez dividido por diez, lo que lo convierte en uno. Una puntuación de uno es lo mejor que puedes conseguir. Es la puntuación perfecta.

Lea el análisis de opinión de YouTube: una hoja de ruta detallada sobre cómo realizarlo

Proporción de recuentos de palabras +Ve y -Ve

En este método, el número de palabras positivas se divide por el número de palabras negativas más uno. Entonces, del ejemplo anterior, sería 10/0+1. El "+1" se vuelve útil aquí para eliminar el error de división por cero.

Usando esta fórmula, cualquier resultado que devuelva uno es el resultado neutral, y todo lo que esté por encima de uno es positivo y viceversa.

Para concluir

Determinar el puntaje de sentimiento de su empresa es fundamental para comprender lo que sus clientes sienten acerca de su empresa. Puede recopilar comentarios de los clientes de varias plataformas, como redes sociales, su sitio web e incluso sitios de revisión.

Existe una tecnología inmensa que se dedica a la calificación de sentimientos. Con la tecnología, no solo puede saber si el sentimiento es positivo o no, sino que también puede identificar la emoción según el contexto de la retroalimentación.

Luego, puede usar la información que obtiene para ajustar las estrategias comerciales aprendiendo qué partes de su negocio necesitan mejorar y cuáles están prosperando.

Debe asegurarse de mantener un sentimiento empresarial favorable en todo momento.

Daryl Bush es Gerente de Desarrollo de Negocios en Authority.Builders. La compañía ayuda a las empresas a adquirir más clientes a través de clasificaciones de búsqueda en línea mejoradas. Tiene un amplio conocimiento de SEO y desarrollo de negocios.