Descubra cómo las empresas pueden aprovechar el análisis de sentimientos basado en IA para obtener información inteligente sobre el mercado.
Una empresa puede aprovechar el análisis de sentimiento para el crecimiento empresarial, incluso ante perturbaciones del mercado como las causadas por la pandemia de covid19, para mantenerse en sintonía con los sentimientos de clientes y empleados. Después de todo, el análisis de sentimientos consiste en generar conocimientos a partir de las emociones que las personas expresan, en este caso, en línea a través de las redes sociales, reseñas, blogs, videos generados por los usuarios, etc., para seguir siendo relevantes en un mercado competitivo.
Entonces, veamos algunas formas muy interesantes en las que una empresa puede aprovechar el análisis de sentimiento habilitado por IA para obtener información inteligente sobre el mercado.
Los análisis periódicos de redes sociales le brindan todos los datos numéricos que necesita: la cantidad de Me gusta, la cantidad de acciones compartidas, la cantidad total de impresiones, menciones y otras estadísticas. Sin embargo, estas métricas en realidad no revelan el motivo detrás de las cifras. No le permiten comprender por qué alguien compartió su publicación o por qué un hashtag en particular es tendencia, a menos que revise manualmente cientos de publicaciones y las lea.
El análisis de sentimiento de las redes sociales basado en IA le ofrece inteligencia social profunda que incluye conocimientos tanto cuantitativos como cualitativos. Puede estar al tanto de las tendencias, predecir las próximas tendencias del mercado basándose en las conversaciones en línea y crear una presencia en línea más atractiva.
Al analizar el sentimiento en los datos de escucha social, también puede recopilar los elementos comunes entre los usuarios que comparten sus publicaciones desde sus perfiles disponibles públicamente. Puede utilizar estos datos para crear y comparar personas compradoras y desarrollar campañas o anuncios más específicos.
Las empresas invierten mucho para asegurarse de impulsar las ventas a través de anuncios eficaces en las redes sociales. Si no existe una proporción directa entre su popularidad en las redes sociales y sus cifras de conversión de ventas, el análisis de sentimiento le ayuda a descubrir por qué, para que pueda cerrar esa brecha. De este modo, obtendrá información inteligente para la innovación de productos, la adquisición de nuevos clientes, las brechas del mercado y el comportamiento del consumidor.
Resumen:
Puede aprovechar el análisis de sentimientos para el marketing en redes sociales para obtener información cualitativa y cuantitativa. Le indica el “por qué” detrás de los números, lo que a su vez le ayuda a desarrollar estrategias más efectivas para obtener mejores productos, una mayor participación del cliente y mejores ventas.
2. Análisis del sentimiento del cliente
La mayoría de las empresas solicitan a los clientes reseñas y calificaciones, ya sea en forma de puntuaciones netas de promotor (NPS), calificaciones de estrellas o comentarios en sitios web como Google Reviews o TrustPilot. Las calificaciones de estrellas son famosas por no ser confiablesmientras que las puntuaciones NPS solo le indican la probabilidad de que una persona lo ascienda.
Las preguntas abiertas de las encuestas ayudan con esto. Pero el desafío con estos datos es que, en la mayoría de los casos, la herramienta de extracción de emociones no suele tener la capacidad de capturar la esencia de los sentimientos expresados en ella. Esto se debe a que las preguntas abiertas no vienen con respuestas predeterminadas.
Lo más inteligente que se puede hacer aquí, para aprovechar el análisis de sentimientos, es asegurarse de elegir una plataforma de aprendizaje automático (ML) que sea capaz de analizar la extracción de emociones. De esta manera también puedes analizar el sentimiento a partir de datos como correos electrónicos de atención al cliente e historiales de chatbots para ver qué molesta a sus clientes y qué parecen apreciar.
Una plataforma de ML aprende cada vez que procesa datos, gracias a sus redes neuronales. Analiza cada comentario y punto de datos mediante el uso de semántica y en un entorno contextual para que no se pierda ningún matiz. Por lo tanto, al automatizar la extracción de sentimientos, no solo se eliminan los errores y los prejuicios humanos, sino que también se emplea una solución de inteligencia artificial que se vuelve más inteligente con cada iteración.
Resumen:
Puede obtener información clave orientada a la acción a partir de todo tipo de datos de experiencia del cliente a través del análisis de sentimientos. Esto le ayudará a hacer coincidir los aspectos de su negocio con los requisitos del cliente y a desarrollar estrategias de marketing basadas en datos asignadas a las tendencias del mercado.
3. Análisis de contenido de vídeo
YouTube tiene la distinción de ser el canal al que recurren la mayoría de las personas para cualquier cosa, desde aprender música hasta recetas e instrucciones de reparación y mantenimiento. No sorprende entonces que las empresas estén invirtiendo en anuncios de YouTube y aprendiendo cómo garantizar altas tasas de clics.
Plataformas de redes sociales como TikTok, Douyin, Facebook, e Instagram Live también, han experimentado un aumento en los videos de marketing y generados por los usuarios. Además, en un intento por capitalizar mercados no explotados a escala global, las empresas también están recurriendo decididamente a los vídeos para sus campañas de marketing de comercio electrónico. Estos videos contienen datos invaluables que pueden aprovecharse para obtener información sobre los clientes.
El análisis de contenido de vídeo (VCA) extrae información de todo este vídeo grandes datos. No solo le brinda información clave para la experiencia del cliente, sino también información sobre la competencia. Lo hace procesando videos, gifs, memes, emojis, hashtags, abreviaturas en línea, coloquialismos, etc., y analizándolos en busca de sentimientos tal como lo haría con datos de texto. La identificación de logotipos habilitada por VCA le ayuda a aprovechar el análisis de sentimientos al indicarle dónde se utiliza su logotipo, con qué tema y en qué contexto.
Aparte de esto, la IA de vídeo también le permite gestionar el conocimiento ayudándole a organizar su repositorio de vídeos de forma inteligente. Esto le ayuda con la búsqueda semántica para que pueda encontrar la información que busca sin depender de palabras clave.
Resumen
El análisis de contenido de video brinda hallazgos clave de una marca, la eficacia de su video marketing y las asociaciones de marca. También permite la búsqueda semántica de vídeos. Una empresa puede analizar cientos de vídeos en canales como YouTube, TikTok, Facebooky obtenga información detallada sobre los clientes y la marca.
4. Monitorear y fomentar la experiencia de los empleados
A diferencia de algunas empresas que inflar reseñas de Glassdoor Para influir en la opinión del mercado a su favor, puede aprovechar el análisis de sentimiento para crear genuinamente un ambiente de trabajo enriquecedor y edificante. En última instancia, esta es la forma más confiable de aumentar la productividad y la rentabilidad y garantizar la longevidad del negocio.
La forma de avanzar es garantizar que los empleados no se sientan abandonados, tengan una estructura de apoyo para recibir comentarios y quejas y reciban oportunidades adecuadas para mejorar sus habilidades. Dado que cada vez más empresas ofrecen el trabajo remoto como una opción, no solo debido a la pandemia sino también a medida que se dan cuenta de las ventajas financieras de las oficinas virtuales, hay mucho que se puede hacer para fomentar la participación virtual de los empleados.
Una solución de análisis de sentimientos basada en IA puede brindarle información completa sobre varias facetas de la configuración de su negocio y los sentimientos de sus empleados sobre ellos. Puede utilizar información sobre la experiencia de los empleados para analizar la opinión no solo de sitios web externos como Indeed y Glassdoor, sino también de la voz de los datos de los empleados, como encuestas internas, entrevistas de salida, notas de revisión de desempeño, datos de redes sociales y similares.
A través del análisis de concurrencia de aspectos emocionales, puede saber qué sentimientos de los empleados pertenecen a qué aspectos de su empresa. Por ejemplo, se puede saber con qué frecuencia la emoción “confianza”, que la plataforma de aprendizaje automático habría reconocido y capturado como un sentimiento recurrente, ocurre con un aspecto como “políticas de oficina” o “alta dirección”. O el aspecto “feliz” ocurre con “vacaciones” o “miembros del equipo”.
Resumen:
Una empresa puede aprovechar el análisis de sentimiento para programas productivos de participación de los empleados para nutrir su capital humano. Una experiencia de empleado estelar puede conducir no solo a retener a su empleado estrella sino también a atraer a los mejores talentos en un mercado competitivo.
5. Gestión de la reputación de marca impulsada por IA
Por último, pero no menos importante, una forma inteligente de aprovechar el análisis de sentimientos es monitorear y gestionar la reputación de su marca de manera proactiva y efectiva con IA. Una plataforma de análisis de sentimientos puede ayudarle a recopilar datos de una variedad de fuentes y utilizar tareas inteligentes de aprendizaje automático, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la agrupación semántica y similares, para brindarle inteligencia de marca.
En una era donde las empresas plagado de productos falsos, el uso ilegal de logotipos de marcas y las infracciones de derechos de autor, el análisis de sentimientos de datos disponibles públicamente, como noticias en línea, reseñas y charlas en las redes sociales, pueden informarle sobre las percepciones de las personas sobre su marca. Una plataforma inteligente le alertará sobre picos en sus menciones según su configuración, ya sea para una palabra clave en particular, un tipo de sentimiento o sobre marcas de la competencia.
También puede aprovechar el análisis de sentimientos para asegurarse de que los embajadores de su marca y las personas influyentes en las redes sociales cumplan con las pautas de la marca y en qué medida su compromiso con su marca sea beneficioso para usted. En estos tiempos de cultura de la cancelación, es primordial que una empresa sea meticulosa con el tipo de contenido de sus campañas publicitarias, así como con todo lo que sale de las cuentas corporativas de redes sociales. Esto es especialmente importante para las empresas emergentes.
Resumen:
Una plataforma de análisis de sentimientos basada en IA puede brindarle información para que pueda actuar de manera oportuna antes de que un pequeño problema de relaciones públicas se convierta en uno importante. Puede asegurarse de que no se infrinjan los estándares de la comunidad en los foros en línea, que no se haga un mal uso de su marca y que su estrategia de gestión de reputación en línea se desarrolle sobre la base de datos concretos basados en conocimientos de datos actuales e históricos.
Conclusión
La experiencia del cliente depende en gran medida no sólo del producto, servicio o incluso de los empleados con los que los clientes tratan directamente. También depende indirectamente de cómo funciona una organización en su conjunto, desde el control de calidad hasta los equipos de gestión de la cadena de suministro. Cualquier empresa que quiera mantenerse a la vanguardia debe tener la visión de adoptar capacidades habilitadas por IA para la extracción de emociones, de modo que tenga una visión holística de todos los aspectos de su negocio.
Ahora es el momento de invertir en tecnologías de aprendizaje automático, ya sea una empresa nueva o una empresa veterana. Úselo de manera inteligente para aprovechar el análisis de sentimientos para la inteligencia de mercado y vea cómo su negocio prospera.
