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Cómo capitalizar los sentimientos de otros en los negocios

El aprendizaje de las máquinas es una tendencia y las marcas lo están utilizando para analizar los sentimientos del consumidor y saber qué opinan de ellas.

11-03-2016, 2:10:06 PM
Cómo capitalizar los sentimientos de otros en los negocios
Adriana Caballero

El aprendizaje de las máquinas es algo que pocos conciben. Existe un gran número de detractores al respecto que piensan que esta tendencia provocará que desaparezcan puestos de trabajo. Esta tecnología, conocida como Machine Learning una rama de la inteligencia artificial, es una realidad. Muy al contrario de lo que se piensa, no consiste propiamente en la sustitución de la función humana, es una herramienta para facilitar el trabajo y realizar actividades de procesamiento que humanamente sería imposible hacer.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) es una de las áreas más populares en Machine Learning. NLP se utiliza para analizar grandes volúmenes de texto: contenidos, estudios, patentes o una red social. Su funcionamiento radica en la lectura e interpretación masiva de datos. Una de sus aplicaciones más en boga, es el análisis de sentimientos del consumidor hacia una marca, producto o servicio. 

Positivo, negativo, neutro y más allá

Big Data es una herramienta fundamental para que la también llamada inteligencia artificial funcione. Los datos van alimentando al algoritmo para que éste vaya aprendiendo. Para aterrizar la idea pensemos en Google Translator, en sus inicios la herramienta dejaba mucho que desear. Con el tiempo y través del uso de otras traducciones, el algoritmo fue aprendiendo; actualmente ofrece resultados más acertados.

Pensemos ahora en la imagen y percepción de una marca. ¿Cómo saber qué opina realmente el cliente? ¿Cómo analizar la cantidad de opiniones que hay en la red? El gran valor del análisis de sentimientos es que traduce el sentir real del consumidor. Una herramienta robusta de inteligencia artificial, trabaja con un nivel de profundidad estadístico que es capaz de clasificar más allá de bueno, malo o neutro; es capaz de entender diferentes matices del lenguaje, como el sarcasmo, y clasificarlo de manera correcta.

Además del tono de la conversación, esta tecnología permite ir más allá: la percepción. Trasciende la intención de compra y se avoca más bien en la opinión del cliente; de ésta depende su retención y recomendación. Muchas veces no estamos conformes con un servicio y la poca o nula oferta del mercado nos obliga a permanecer con el mismo proveedor. ¿Las empresas tienen una lectura al respecto? ¿Toman cartas en el asunto? Hacer un análisis de sentimientos de los servicios más utilizados por los consumidores permitiría a las empresas no sólo a conocer la percepción del consumidor, también facilitaría la toma de decisiones.

Algunas de las aplicaciones de Machine Learning para negocios son:

  • Personal Branding
  • Campañas de producto en redes sociales
  • Percepción ante una crisis de marca
  • Reacción ante un cambio de producto
  • Servicio al cliente

El reto tecnológico

Si algo sobra hoy en día a las empresas es información; el reto sin embargo, no sólo radica en estructurarlos, sino también en interpretarlos y capitalizarlos para la toma de decisiones. Según el estudio Big Data and Analytics de IDC, sólo el 40% de las empresas hace uso sobre las fuentes de datos estructurados y no estructurados; los datos realmente no se están utilizando para fines del negocio.

Si bien es cierto que el análisis de sentimientos es una realidad, también es cierto que se debe considerar una inversión para lograrlo. Esta labor es algo que por ejemplo hacen ya algunas redes sociales o herramientas para su administración, pero no logra un nivel importante de profundidad. Un análisis efectivo dependerá de la cantidad y calidad de datos; acceso seguro a éstos; una herramienta robusta y compatible de inteligencia artificial; y equipo de cómputo capaz de procesar una gran cantidad de datos.

El análisis de sentimiento es una oportunidad para diferenciarse en el mercado, pues no sólo se puede saber la percepción real de tu marca, también permite tomar decisiones adecuadas. El uso de la tecnología se trata de que ésta ayude a las personas a realizar el trabajo estratégico, mientras las máquinas hacen su aporte analítico en la era de la explosión de la información.

*La autora es CEO y Fundadora de metagraphos, firma dedicada a la creación de experiencias digitales para la transformación. Forma parte de WEConnect International y Vital Voices impulsando el desarrollo de la mujer emprendedora y de las TIC; es Vicepresidenta Adjunta del Comité de Fomento a la Educación y Cultura de la AMIPCI (Asociación Mexicana de Internet).

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