El análisis de sentimientos mediante tecnologías impulsadas por inteligencia artificial permite descubrir el verdadero sentido de lo que dice o piensa la gente en relación a tus productos, servicios, a tu marca o a la forma en que ella se expresa en el mercado.
I. Análisis de Sentimientos Mediante Inteligencia Artificial
El análisis de sentimientos es un campo de estudio que utiliza métodos computacionales para investigar, procesar y revelar los sentimientos y emociones ocultas que hay detrás de un texto o de cualquier tipo de interacción de las personas.
Utiliza técnicas de aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP), minería de datos, visión de texto, análisis de emociones de la voz, de imágenes o de videos, para extraer y categorizar las opiniones de los usuarios sobre una empresa, un producto, una marca, una persona, un servicio, una idea, etc.
El aporte del análisis de sentimientos al marketing digital es enorme, porque trabaja sobre datos desestructurados.
Y estos tipos de datos representan entre el 80% y el 90% del universo general de datos digitales. Fuente: CIO, 2019. AI Unleashes the Power of Unstructured Data.
II. Ejemplo Práctico del Uso de Análisis de Sentimiento Mediante IA: La Detección de Clientes de Compra por Impulso
El cliente impulsivo es una persona vulnerable a los comportamientos de compra no planificados.
Es propensa a la compra emocional, es decir, no se basa en una decisión racional.
Son sensibles al precio, ya sea en búsqueda de ofertas o de productos de marcas de lujo para satisfacer un sentido de estatus.
Suelen ser muy optimistas sobre sus propias decisiones y sobre el valor de los productos.
Son impacientes y tienen escasas habilidades de autocontrol, lo cual genera dificultades para resistirse a las compras innecesarias.
Son muy vulnerables a los estímulos del entorno, como la publicidad, las promociones, a la imitación, o a seguir el consejo de prescriptores o a la influencia de ciertas personas.
Y tienden a tener una baja autoestima y a ver las compras impulsivas como una forma de elevar su estado de ánimo o su valoración de sí mismos.
Para un negocio un cliente impulsivo puede ser un cliente perfecto.
La IA para el análisis de sentimientos puede detectar clientes impulsivos a través de varias técnicas como:
El Análisis de redes sociales: lo que dice la gente en Instagram, Facebook, LinkedIn o en X puede ofrecer claros indicadores de comportamiento impulsivo, como compras de último momento, cambios repentinos en sus preferencias. O mensajes que reflejan una tendencia a tomar decisiones rápidas o emocionales.
Análisis de Información de compra:
Normalmente, la gente en la etapa de precompra online hace una búsqueda focalizada en internet.
Pero compras repentinas, o compras frecuentes de artículos innecesarios o compras inducidas por estímulos externos como promociones, anuncios pueden indicar impulsividad.
Análisis de vocabulario: Los patrones de lenguaje pueden también ofrecer pistas sobre la impulsividad.
Palabras como «ahora», «rápido», «urgente» o «necesito» pueden indicar una conducta impulsiva, mientras que palabras como «no estoy seguro» o «debería pensarlo más» indica reflexión o pensamiento crítico. Es decir, todo lo contrario.
La IA en combinación con las neurociencias pueden evaluar la actividad cerebral y las señales corporales de una persona en tiempo real, y detectar cambios en las pupilas o el ritmo cardíaco, para identificar variaciones en los sentimientos.
La excitación podría indicar una tendencia a la impulsividad y la ansiedad una mayor tendencia a la compulsión.
III. Qué Factores Podrían Confundir a las IA de Análisis de Sentimientos
A veces la inteligencia artificial que se utiliza en marketing puede encontrarse con problemas para comprender al público objetivo.
Analiza esta frase:
«Hoy es un lunes fantástico. Me encanta cuando mi café se derrama, mi ordenador se bloquea y mi jefe me grita a primera hora de la mañana».
¿Para esta persona es un día muy bueno, o un día para olvidar?
O esta otra:
«Me gusta tu perfume, ¿cuánto tiempo has pasado sumergido en él?»
¿Le gusta tu perfume o es tan intenso que le molesta?
O «¡Qué suerte! Mis vecinos son tan amigables que nunca tengo tiempo para mí mismo.»
¿Tiene suerte o la mala suerte de no poder disfrutar de su privacidad?
Evidentemente, son frases construidas sobre la ironía o el sarcasmo.
Pero una IA de Análisis de Sentimientos podría patinar, en estos supuestos.
En 2016 Microsoft lanzó el Chatbot Tay, un proyecto basado en aprendizaje automático, diseñado para interactuar con jóvenes millenials en redes sociales.
Utilizaba técnicas de análisis de sentimientos para identificar los tonos emocionales de las conversaciones.
Pero la gente comenzó a tomarle el pelo y al no entender el sarcasmo, el humor de la gente, las respuestas del chatbot se volvieron racistas, clasistas y muy ofensivas en muchos casos. Lo tuvieron que cerrar a la 16 horas de su lanzamiento.
Microsoft aprendió muy rápidamente que uno de los desafíos más críticos en los modelos de IA son los sesgos en los resultados.
¿Qué factores pueden causar confusión a las IA?
El Humor. El es una gran fuente de confusión de la IA, porque se basa en lo absurdo, en las exageraciones, en la ridiculización de situaciones,… y los mezcla con la realidad..
Otro factor de confusión es la La Ironía. Es muy difícil de detectar, porque que requiere entender los matices y el contexto de la situación.
Los Matices. Las expresiones faciales o tono de voz pueden ser muy sutiles, lo cuál puede resultar difícil de interpretar para las IA.
Los Diferentes contextos culturales: los patrones de expresión de la emoción pueden variar entre culturas, subculturas, países.
La comunicación no-verbal, la expresión corporal o los gestos no siempre transmiten una información emocional muy clara.
Hay muchísimos factores más provocados por situaciones ambiguas que la IA tiene que desentrañar.
IV. Software Especializado en Análisis de Sentimientos Mediante Inteligencia Artificial
4.1 MonkeyLearn
MonkeyLearn es una plataforma no code de análisis de texto y análisis de sentimientos basada en IA.
Permite a las empresas extraer información y opiniones relevantes de grandes cantidades de texto, como reseñas de productos, comentarios en redes sociales y encuestas de satisfacción del cliente.
Mide:
Qué dicen los clientes sobre una marca, productos o servicios.
Cuáles son las expectativas de los clientes a lo largo de todo el recorrido del cliente.
Y comprender los sentimientos subyacentes en los comentarios de los clientes.
4.2 Affectiva
Affectiva se centra en el reconocimiento y análisis de emociones humanas a través del procesamiento de expresiones faciales y emociones en el habla.
Por ejemplo, analiza las expresiones faciales para determinar los sentimientos de los consumidores mientras ven publicidad.
4.3 Lexalytics
Lexalytics utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje automático para transformar hashtags, jerga, acrónimos y emoticonos, emojis, y gramática deficiente etc… en datos estructurados e información útil.
Particularmente para detectar intenciones, frustración, preferencias de contenidos y canales.
4.4 Plataforma XM Discover
XM Discover analiza los comentarios de los clientes para identificar temas clave y sentimientos y puntos de dolor de los clientes
Tiene la capacidad de comprender la emoción, el esfuerzo y la intención de lo que los clientes y empleados dicen en cualquier red social o medio digital.
También los factores clave de las experiencias que tienen sus clientes y empleados
4.5 OpenNLP
OpenNLP es una biblioteca de código abierto que admite las tareas más comunes de procesamiento del lenguaje natural, como la tokenización, la segmentación de oraciones,
Apache OpenNLP es un kit de herramientas basado en el aprendizaje automático para procesar texto en lenguaje natural.el etiquetado de partes del discurso, la extracción de entidades nombradas, el análisis sintáctico
Respecto al análisis de sentimiento OpenNLP produce una puntuación global de sentimiento, que puede ser positiva, neutra o negativa, y también puede identificar patrones en el texto y proporcionar información sobre los temas más relevantes.