Análisis Semántico y de Sentimientos: ¿Cuáles son las Mejores Fuentes de los Pensamientos de los Consumidores?

Tabla de contenido

Análisis de Sentimientos 

Análisis Semántico 

Combinando Análisis de Sentimientos y Análisis Semántico 

Encontrar las Fuentes de Datos Correctas  

Cómo Recolectar Datos en la Aplicación 

Cómo Funciona el Análisis Semántico en la Plataforma Watchers  

Fuentes de Contacto 

La datificación es algo de lo que siempre hablamos. Tenemos flujos de datos, queremos la mayor cantidad de datos posible y tratamos de encontrar una manera de interpretarlos. Los datos nos dicen mucho, pero no sobre los sentimientos de los usuarios. Imagina que tienes un usuario que tiene una suscripción a tu servicio. Gastan tiempo y dinero en tu plataforma, consumiendo tu contenido. Tienes la mayor cantidad de datos posible sobre ellos, pero una vez que cancelan su suscripción y cambian a otra plataforma, intentas recuperarlos con ofertas y correos electrónicos. Sin embargo, para entonces, están clasificados como perdidos. Sin embargo, aún no sabes por qué este usuario se fue y qué necesitas ofrecer realmente para traerlo de vuelta.

Parece que estamos discutiendo no solo una relación con un usuario, sino una relación con una pareja significativa. Pero vamos, ¿no son tus usuarios significativos para ti? Por supuesto que lo son. ¿Y cuál es la mejor manera de prevenir una catástrofe en la relación? Escuchar.

Las preguntas directas que haces a tus usuarios no siempre funcionan bien. Un usuario debe ser extremadamente leal y tener mucho tiempo libre para llenar encuestas ocasionales sobre la satisfacción del usuario. Si el usuario ya no está satisfecho y decide cambiar a otro servicio, tu intento final con una encuesta de cinco preguntas preguntando por qué se van es una falta de último recurso, pero deberías haber escuchado antes.

Podemos reflexionar sobre esto durante mucho tiempo. Sin embargo, dos métodos clave realmente te ayudan a escuchar a tus usuarios y extraer la mayor cantidad de información posible: el primero es el análisis de sentimientos y el segundo es el análisis semántico.

Análisis de Sentimientos

El análisis de sentimientos codifica el tono emocional de un texto. Generalmente proporcionado por NLP, este tipo de análisis puede aplicarse a cualquier texto: publicaciones en redes sociales, hilos, comentarios en YouTube o Twitch, o resultados de encuestas. El análisis de sentimientos se centra menos en obtener información profunda y más en entender los sentimientos de los usuarios y su satisfacción con un producto o contenido. Típicamente, el análisis de sentimientos categoriza los datos en tres grupos: positivo, negativo y neutral. Todos los comentarios, respuestas y mensajes—dependiendo de tu objetivo y la plataforma para el análisis—caen en estas categorías.

Por ejemplo, si lanzas un tráiler para un juego o una película, una demostración de una nueva característica, o planeas un rebranding para el producto, puedes medir la impresión general de tus consumidores actuales o potenciales. ¿Cómo se sienten al respecto? ¿Bien, mal o indiferentes? Esto te permite abordar problemas si algo no fue bien recibido.

Análisis Semántico

El análisis semántico proporciona respuestas específicas. Si el análisis de sentimientos revela que a los usuarios no les gustó tu tráiler o característica, necesitas averiguar por qué. Por supuesto, puedes intentar encuestar a una muestra de personas que tuvieron una reacción adversa, pero una muestra puede no capturar todas las percepciones. Más importante aún, los consumidores son menos honestos cuando se les pregunta directamente que cuando simplemente interactúan. Cuando se enfrentan a alguien responsable del producto, su comportamiento cambia: se vuelven menos críticos, más educados y, en última instancia, menos perspicaces.

El análisis semántico ayuda al categorizar las discusiones en función de los temas relevantes para el contenido con el que los usuarios están interactuando. Por ejemplo, si se trata de un tráiler de una película o juego, puedes determinar qué aspectos discutieron más los usuarios: ¿gráficos y CGI? ¿Actuación de voz? ¿Animaciones faciales? ¿Una trama poco realista? ¿Jugabilidad predecible? ¿O quizás la controversia que rodea al productor? El análisis de sentimientos puede mostrar que el 60% de los comentarios fueron negativos, pero la razón subyacente de esta negatividad puede variar ampliamente. Una controversia que involucra a una figura clave en el proyecto es un problema muy diferente a una voz en off desagradable.

Combinando Análisis de Sentimientos y Análisis Semántico

Es mejor combinar ambos análisis. Primero, utiliza el análisis de sentimientos para entender la actitud general hacia tu contenido: ¿fue positiva, negativa o neutral? Una vez que tengas una respuesta, aplica el análisis semántico. Este identifica los temas más y menos discutidos, así como las palabras y conceptos que los usuarios mencionan con más frecuencia. Una técnica tan simple puede proporcionar información valiosa.

Si deseas profundizar aún más, utiliza el análisis de sentimientos nuevamente, pero esta vez, aplícalo a conjuntos específicos de mensajes o comentarios. Por ejemplo, supongamos que el análisis semántico muestra que una parte significativa de los comentarios es sobre CGI. ¿Son la mayoría de estos comentarios positivos o negativos? Otro tema de discusión popular es el equipo de producción: ¿cuál es el sentimiento allí? ¿Bueno, malo o neutral?

No se trata solo de datos en bruto, se trata de interpretación, no subjetiva, sino directa y objetiva. Puedes tener 10,000 comentarios bajo publicaciones sobre dos juegos que promocionaste. Ambas publicaciones tienen excelentes tasas de participación, lo que sugiere que tu marca es popular. Sin embargo, el análisis de sentimientos revela que los 10,000 comentarios de la primera publicación son en su mayoría negativos, mientras que los de la segunda son predominantemente positivos. Mientras tanto, el análisis semántico muestra que los comentarios positivos eran sobre el equipo ganador, cuyos fanáticos inundaron la publicación para celebrar, mientras que los comentarios negativos provenían de problemas técnicos en tu plataforma. A pesar de las altas tasas de participación, el análisis revela las verdaderas razones detrás de la actividad.

Encontrar las Fuentes de Datos Correctas

Por supuesto, los datos son necesarios para tal análisis, y las redes sociales son una fuente de retroalimentación obvia. Pero, ¿es realmente la mejor? ¿Son aquellos que comentan en tus publicaciones usuarios reales, o simplemente vieron la publicación en su feed, dejaron un comentario y siguieron adelante?

Para algunos negocios, esta distinción no es crítica. Si estás comercializando un nuevo producto que está disponible en todas partes, las redes sociales son ideales. Sin embargo, si estás comercializando un servicio, plataforma o contenido exclusivo de una plataforma específica, analizar las redes sociales puede no proporcionar la información necesaria para refinar tu estrategia o mejorar tu producto. En tales casos, la mensajería en la aplicación es la fuente de datos más valiosa. Los usuarios comparten sus emociones y opiniones mientras consumen contenido, no a través de encuestas estructuradas, sino en discusiones orgánicas entre ellos. Tal retroalimentación es mucho más sincera y, por lo tanto, más perspicaz.

Cómo Recolectar Datos en la Aplicación

Chats Públicos en Vivo

Cuando los usuarios tienen un espacio para discutir abiertamente los temas que disfrutan, se vuelven honestos. Discuten tanto las ventajas como las desventajas de tu plataforma e incluso pueden debatir entre ellos. Esto no solo aumenta la retención y el compromiso, sino que también te proporciona valiosos comentarios no solicitados—sin costo adicional. Los chats públicos se pueden integrar de varias maneras, como un vestíbulo general para todas las conversaciones o chats dedicados para eventos específicos o páginas de contenido.

Secciones de Comentarios

Como los chats de eventos, pero diseñados para discusiones a largo plazo en lugar de interacción en tiempo real, las secciones de comentarios proporcionan retroalimentación directa en todo momento. Las plataformas de medios, servicios de streaming y mercados pueden introducir secciones de comentarios para recibir continuamente información de los usuarios. Los editores afirman que las secciones de comentarios también aumentan el tiempo pasado en la plataforma y el número de suscriptores, ya que los usuarios a menudo necesitan iniciar sesión para participar.

Además, un aspecto esencial de los datos en la aplicación para el análisis de sentimientos y semántico es que eres dueño de los datos. En las redes sociales, los comentarios inapropiados pueden no ser visibles, lo que significa que están excluidos de las herramientas analíticas. Sin embargo, en tu plataforma, incluso los comentarios ocultos pueden ser analizados, lo que te permite entender qué realmente frustra a tus usuarios.

Transmisión en Vivo en la Aplicación

La transmisión en vivo es una fuente excepcional de información porque es espontánea, atractiva y en tiempo real. Los usuarios están acostumbrados a seguir a influencers de Twitch que analizan contenido o productos, y confían en estos influencers. Si un influencer transmite directamente en tu plataforma, los usuarios seguirán siendo directos y honestos.

Cómo Funciona el Análisis Semántico en la Plataforma Watchers

Nuestros clientes pueden analizar mensajes enviados a cualquier chat utilizando herramientas impulsadas por IA. Los mensajes de un período determinado se envían a la herramienta de IA, y los clientes pueden seleccionar entre varios prompts de análisis o personalizarlos para obtener resultados óptimos. El sistema categoriza los mensajes, permitiendo a los clientes entender los temas más discutidos, el sentimiento detrás de ellos y las palabras y frases más comúnmente utilizadas.

El análisis semántico también puede servir para propósitos específicos. Por ejemplo, un análisis reciente reveló que el chat público del cliente contenía mensajes en seis idiomas. Sin embargo, el 60% de los mensajes estaban en francés, siendo las palabras más comunes gagner, real, psg, lyon, y mbappe. Con esta información, el cliente entendió qué eventos priorizar en la página de inicio de su plataforma.

Fuentes de Contacto

Si deseas integrar chats en vivo basados en la comunidad u otras herramientas sociales en tu sitio web o aplicación y recibir información sobre el comportamiento del usuario, reserva una llamada con nuestro equipo. Te ayudaremos a encontrar la mejor solución para tu estrategia de participación.

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Fuentes

• Analizador de Comentarios de YouTube Usando Análisis Sentimental | Revista Internacional de Investigación en Ingeniería Avanzada
• El significado de la marca y sus categorías sociales: Un enfoque semiótico para el marketing futuro | Revista de Investigación de Europa del Este y Asia Central
• Semiótica en Marketing: Lo que Significa para Tu Marca y Mensajería | Blog de CXL
• ¿Qué es el Marketing de Análisis de Sentimientos? Consejos, Herramientas y Técnicas | SemRush
• Cómo y Por Qué Es Crucial Recolectar Perspectivas de Usuarios para Tu Negocio | Blog de Watchers