Cómo el análisis del sentimiento y el análisis de datos pueden mejorar sus ventas

Para entender correctamente lo que los clientes quieren, cuándo, por qué y cómo lo quieren, los minoristas deben centrarse en el análisis de sentimientos, una tecnología emergente que aprovecha la demanda del consumidor basada en el procesamiento del lenguaje natural. Irónicamente, lo hace así que emulando una de las piedras angulares principales de las redes sociales: averiguando si a las personas les gustas o no. Esa es la promesa del análisis del sentimiento: le dice a las empresas lo que las personas piensan y, en última instancia, cómo actúan en sus marcas.

En forma cruda, el análisis de los sentimientos ha existido durante algunos años. Pero con los avances en la tecnología de recolección de datos, el análisis de las "redes sociales" está llegando como los éxitos de la calle. Utilizando tecnologías de recopilación de datos de primer nivel como procesamiento de lenguaje natural, minería de texto y minería de datos, el análisis de sentimiento reúne, categoriza y analiza los comentarios que los consumidores hacen sobre una determinada marca, todo en cuestión de sectores. No diferencia entre malas noticias y bienes (un hecho que United Airlines seguramente descubrió recientemente cuando Twitter, Facebook, LinkedIn y otras redes sociales explotaron después de que un pasajero fuera arrastrado fuera de un avión, ensangrentado y desafiante el 10 de abril, con esos comentarios alimentando una inmersión en el precio de las acciones de UAL del 2.5 por ciento dentro de las 24 horas posteriores al incidente.)

La era de la "minería de opinión"

No es fácil extraer datos útiles de los caprichos y estados de ánimo de los consumidores a menudo malhumorados. cuando se hace correctamente.

"El análisis de opinión también se define como minería de opinión: la ciencia de aprovechar y analizar la conversación del consumidor para comprender si los consumidores se sienten" positivos "," negativos "o" neutrales "sobre determinada marca, producto o "Maxime-Samuel Nie-Rouquette, un administrador de éxito de cliente de Semeon Analytics, una empresa de análisis de datos con sede en Montreal, Canadá, que se especializa en análisis de sentimiento.

Si el objetivo es golpeado, el análisis de sentimiento" puede maravillas para los minoristas i n proporcionar una mejor percepción y experiencia del cliente ", dice Nie-Rouquette. "Al escuchar conversaciones en línea (como redes sociales, blogs, foros, etc.), una empresa puede comprender las emociones del consumidor y brindarles una conexión que va mucho más allá de si un producto simplemente se vende bien o no".

Nie-Rouquette observa que las aplicaciones para el análisis de sentimientos en el mundo de los minoristas son numerosas.

"Los minoristas pueden monitorear las reacciones y retroalimentación de sus clientes para impulsar el contenido de la" viralidad "o ejercer una estrategia de control de daños durante la gestión de crisis (mentira el reciente problema del agua con espárragos que plagó a Whole Food) ", dice ella. "Los minoristas como Walmart, Target y Costco utilizan el análisis del sentimiento para comprender lo que les importa a sus clientes y aprovechar esa información para reposicionar sus productos, crear nuevos contenidos o incluso proporcionar nuevos productos y / o servicios".

En un sentido tecnológico, El análisis de sentimiento es una combinación única de aprendizaje automático e inteligencia artificial, que permite a las empresas utilizar herramientas de datos digitales para sacrificar movimientos útiles que dirigen a los consumidores de medios sociales hacia sus productos y servicios.

Pero para las empresas realmente los datos de las redes sociales, el análisis de sentimientos realmente les proporciona opciones viables.

"A falta de datos biométricos o de poner auriculares Neurosky a todos, hay tres áreas generales de medición que los minoristas pueden usar para detectar emociones o sentimientos en sus clientes: voz, texto y análisis faciales ", dice Sean MacPhedran, especialista en comercio electrónico de Smith.co, que trabajó con pesos pesados ​​como AT & T y Microsoft para manejar mejor el consumo. transacciones con herramientas de alta tecnología como inteligencia artificial y conjuntos de datos cognitivos.

El uso más directo para las herramientas de análisis de sentimientos para los profesionales del marketing es la medición de las tendencias en el sentimiento general en las redes sociales, afirma MacPhedran. Por ejemplo, el seguimiento de "Macy's" menciona y observa las palabras que lo rodean en cuanto a la emoción y los modificadores. Las palabras emocionales son bastante intuitivas para que podamos entender. "Crappy" u "hate" son malos. "Increíble" y "genial" son buenos ".

Pero obviamente hay más matices que eso, dijo: Las ideas más complejas provienen de los modificadores.

"Por ejemplo, ¿hay una ubicación específica asociada con grupos de sentimientos negativos? ¿Hay algún problema específico asociado?". "Por ejemplo, podría indicar que las personas generalmente no están contentas con una política de devoluciones", dijo MacPhedran.

Dentro de los conjuntos de datos más grandes, habrá muchas tendencias (piensen en ellas como vectores en movimiento) que operen de manera independiente, y solo utilizando un fuerte El análisis multivariado (como la inteligencia artificial o el aprendizaje automático) hará que las tendencias se vuelvan claras y procesables, señala MacPhedran. "No es suficiente conocer el" sentimiento promedio "con respecto a una marca: sería como conocer el" clima promedio "para todo el planeta mañana", señala.
Una Nueva Era en el Análisis de Sentido

MacPhedran dice que La "próxima generación" de análisis de sentimiento, que tendrá lugar en los próximos cinco años, es muy emocionante.

"Las API de microservicio son capaces de medir la emoción en el contenido escrito, pero también las expresiones de voz y faciales", afirma. "Por el bien del ejemplo, supongamos que tenemos un sistema CRM que conoce los identificadores sociales de los usuarios y tiene una imagen del cliente utilizable, con el permiso del cliente, para la personalización basada en el reconocimiento facial".

Pero no es todo cielos soleados para el análisis de los sentimientos, especialmente si las empresas no se arman adecuadamente, en términos de tecnología.

"Hay una trampa", señala Nie-Rouquette. "Debido a que la columna vertebral del análisis de sentimiento utiliza Big Data, utilizando conjuntos de datos que están compuestos por miles y miles de puntos de datos, los minoristas deben tener suficientes datos disponibles (incluidas conversaciones y revisiones de clientes) para obtener información procesable."

"Entonces En algunos casos donde los datos son escasos, el análisis del sentimiento puede no proporcionar una buena comprensión debido a la falta de validez estadística. Los minoristas también deben asegurarse de involucrar a sus comunidades para fomentar algunas conversaciones. "

Eso es un problema reparable y una empresa deberían abordar si quieren recibir los máximos beneficios del análisis de sentimiento.

"Es una buena idea", agrega Nie-Rouquette. "Con la disponibilidad de datos en varias fuentes en línea, las empresas (y especialmente los minoristas) pueden aprovechar el análisis de los sentimientos para recopilar información que no sería posible utilizando las metodologías de marketing tradicionales".

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