¿Qué es el Análisis de Texto? ¿Y por qué debería importarme?


Datos. Perspectivas. Conversiones. Estas tres palabras se escuchan bastante en el mundo digital, independientemente de la industria. Y la razón de su popularidad es bastante obvia. Las perspectivas que obtenemos de un análisis de datos adecuado nos orientan hacia formas de lograr mayores conversiones. Una observación un poco menos obvia, sin embargo, es el tipo de datos que utilizamos para alcanzar estas conversiones…


Cuando se trata de la retroalimentación del usuario en línea, hay mucho que decir acerca de los datos cuantitativos (por ejemplo, métricas como Net Promoter Score (NPS), El Índice de Esfuerzo del Cliente (CES, por sus siglas en inglés), y La Satisfacción del Cliente (CSAC, por sus siglas en inglés)) pero todavía poco se sabe sobre el lado cualitativo (por ejemplo, las respuestas abiertas), o los “datos no estructurados”. Mientras que las métricas tales como NPS pueden ser fácilmente medidas y mostradas en gráficos o en una hoja de Excel, los datos cualitativos no son tan simples si no tiene los medios para analizarlos. Introduzca Análisis de Texto.

¿Qué es el Análisis de Texto?

El Análisis de Texto es el proceso de deducir significado a partir de texto y comunicaciones escritas (o datos no estructurados) con el fin de medir cosas como las opiniones del cliente, retroalimentación del usuario, comentarios sobre productos y mucho más. En otras palabras, es un método para convertir grandes cantidades de datos no estructurados en algo que pueda ser entendido y analizado.

En el contexto de la retroalimentación del usuario, el análisis de texto se utiliza normalmente para analizar y desglosar el contenido en campos de texto abiertos dentro de un formulario de retroalimentación. También implica categorización, agrupamiento, reconocimiento de patrones, marcación y visualización.

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Técnicas populares del análisis de texto

Hay varias técnicas diferentes utilizadas por las empresas de software para analizar texto y datos no estructurados. Aquí están algunas de las más populares:

1. Frecuencia de las palabras (conteo de las palabras)

Se trata de un análisis de texto en su forma más simple, en el que los temas (por ejemplo, precio, servicio, cuenta, etc.) se cuentan y se llevan a la parte superior en función de la frecuencia con la que se mencionan. Esto es ideal para identificar rápidamente los temas comunes y los problemas que surgen entre sus visitantes.

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2. Agrupamiento palabras (o combinación de palabras)

Muchas veces un grupo de palabras puede proporcionarle más perspectiva que una sola palabra. Por ejemplo, cuando palabras como “costos”, “costoso” y “mensual” se agrupan, usted puede concluir con seguridad que hay muchos clientes que piensan que los costos mensuales de uno de sus productos o servicios son demasiado caros. Pero para mirar más de cerca siempre puede abrir los comentarios individuales.

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3. Análisis de sentimiento

Después de haber aplicado las técnicas anteriores, ahora sabe con qué frecuencia ciertas palabras ocurren y cómo se agrupan, pero, ¿es esta retroalimentación positiva, negativa o neutra? Por suerte para usted, sus clientes son propensos a proporcionar retroalimentación sobre los temas que se sienten seguros, por lo que con la herramienta adecuada en su lugar, la medición del sentimiento no debería ser un problema.

El análisis de sentimiento (o la Minería de Opinión) es un campo dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) que permite a los usuarios medir la severidad de la retroalimentación basada en el uso de palabras positivas, negativas y neutrales, así como el sentimiento asociado con palabras de uso común.

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Además, con algunas herramientas puede analizar sentimientos estrictamente negativos y positivos y palabras más comúnmente usadas asociadas a esos sentimientos.

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4. Marcación/Categorización de los comentarios de retroalimentación

Cuando se pasa a través de los datos de retroalimentación, también es importante tener un sistema en su lugar que le permita filtrar y encontrar retroalimentación basada en el contenido de los comentarios abiertos. Esto se puede hacer a través de la marcación manual, donde se hace la marcación y la categorización para usted.

Con esto último, el usuario debe empezar primero marcando manualmente los elementos de retroalimentación.

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Para refinar este proceso, el usuario puede notificarle al sistema si los comentarios fueron o no categorizados de forma correcta. Esto se hace utilizando el Aprendizaje Automatizado Supervisado, que es esencialmente una forma de entrenar al sistema para hacer lo que usted quiere, proporcionándole al sistema ejemplos de los cuales aprender. Con el tiempo, la categorización automatizada mejora basándose en la retroalimentación del usuario.

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Lea más sobre la categorización automática aquí.

Los Beneficios del uso del Análisis de Texto

Hay varias perspectivas que puede tomar de usar el análisis de texto que beneficiarán su programa de retroalimentación:

1. Ayuda a identificar la raíz de un problema (o fuente de satisfacción).

Con preguntas abiertas, los clientes tienen la oportunidad de identificar lo que los satisface o no y por qué. Por ejemplo, si varios visitantes están dejando artículos en su carrito de compras sin comprarlos, su análisis de texto probablemente revelará esta tendencia con palabras recurrentes como ‘carrito de compras’, ‘compra’ o ‘pago’ y los sentimientos detrás de esas palabras, etc.

2. Permite que surjan tendencias que muchas encuestas de retroalimentación limitan o restringen.

Por supuesto, usted puede ver si su NPS está subiendo o cayendo, pero no puede explicar por qué eso está sucediendo a menos que tenga una explicación de los propios clientes. El análisis de texto ayuda a los usuarios a visualizar las categorías de retroalimentación de las tendencias y a resolverlas de forma oportuna.

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3. Los problemas se pueden priorizar de forma rápida y eficiente.

Al identificar las palabras más frecuentemente usadas o usar agrupamiento de palabras, usted sabrá inmediatamente en qué áreas necesita enfocarse, o en qué áreas está sobresaliendo. Esto asegura la resolución rápida y fácil de un problema.

4. Las ideas y sugerencias de los clientes se materializan, dando lugar a una experiencia digital mejorada.

Las opiniones y pensamientos que usted nunca habría oído de otra manera son sacados a la luz, lo que le permite proporcionar una experiencia del cliente óptima y mantener a sus clientes felices.

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Comience a analizar lo que realmente importa

Como puede ver, la presencia de un campo abierto de comentarios puede hacer maravillas en su programa de retroalimentación. La retroalimentación que sus visitantes envían dentro de este campo revelará puntos dolor por descubrir, el contexto detrás de puntuaciones como NPS y CSAT, y lo más importante, las perspectivas que usted necesita para optimizar su sitio web y cerrar el ciclo con sus clientes.

Sin embargo, analizar este tipo de datos es una tarea difícil y abrumadora sin las herramientas adecuadas de análisis de retroalimentación del usuario. ¡Deje que Mopinion ayude a su equipo digital a configurar y analizar la retroalimentación textual en poco tiempo!

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