Ahora más que nunca, los consumidores hablan de las marcas (y con las marcas) en línea. Los datos sobre sus alegrías, frustraciones y expectativas sobre productos y servicios son una fuente inagotable de información valiosa para tomar decisiones de marketing. En este artículo, te contamos sobre la importancia de los matices culturales a la hora de entrenar modelos de machine learning para un sentiment analysis de calidad.
Menciones en redes sociales, grabaciones de clientes hablando con representantes, correos electrónicos, recomendaciones y opiniones de consumidores sobre nuestros productos y los de la competencia… la web está inundada de datos que pueden ser una ventaja competitiva para un proceso de internacionalización. El sentiment analysis o análisis de sentimiento es una técnica valiosa para ayudar a las marcas a comprender sus mercados y mejorar sus estrategias de marketing y su experiencia del cliente.
¿Pero qué pasa cuando una empresa quiere realizar un sentiment analysis en diferentes idiomas? Algunas de las empresas que ofrecen estas herramientas analíticas utilizan traductores automáticos para enseñar a sus sistemas informáticos cómo realizar un sentiment analysis multilingüe. La automatización es clave para la eficiencia operativa y económica de las empresas, de eso no hay dudas. Pero cuando la traducción automática no capta las sutilezas culturales y las referencias contextuales en los comentarios y las reseñas, tenemos que plantearnos si los datos que nos aportan son precisos.
Qué es y para qué sirve el sentiment analysis
El sentiment analysis es un proceso analítico que identifica el tono emocional de un texto y determina si es positivo, negativo o neutro. Combina técnicas de procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje automático para asignar puntuaciones ponderadas de sentimientos a las palabras dentro de una oración o frase.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN o en inglés, “natural language processing” o “NLP”) forma parte de una rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo hacer que los ordenadores entiendan cómo hablan, escriben y se comunican los humanos de forma natural. El PLN nos permite interactuar con los ordenadores como lo hacemos con otros seres humanos. Un buen ejemplo de este sistema en acción son los bots de chat de atención al cliente.
Para que los ordenadores puedan aprender de los datos, se utiliza el machine learning (ML). Se trata de una técnica por la que los ordenadores identifican patrones y toman decisiones. Los algoritmos son “entrenados” con datos seleccionados y provistos por humanos específicamente para ese fin. La calidad de los datos usados para el entrenamiento impacta directamente en la calidad del aprendizaje y de los resultados que proveerá el modelo.
Gracias a la velocidad de procesamiento de información que aporta el machine learning, el sentiment analysis se ha convertido en una herramienta muy valiosa para los departamentos de marketing de muchas empresas, proporcionando información para ayudar a tomar decisiones y definir estrategias y objetivos empresariales eficaces.
Estas son cuatro formas en las que el sentiment analysis puede ayudar en tu estrategia de marketing:
1. Utilizar los comentarios de los clientes para mejorar el servicio
Averiguar qué les gusta y qué no les gusta a los clientes acerca de una marca, producto o servicio es esencial para cualquier empresa. Con el sentiment analysis, la empresa puede identificar y analizar rápidamente las opiniones de los clientes sobre sus campañas y productos desde el momento en que se lanzan.
2. Investigar a la competencia
Las empresas también pueden hacer un seguimiento de las menciones de sus competidores. Expressions of positive feelings can help you identify where your competitors are succeeding, while negative comments can reveal business opportunities.
3. Prevenir y gestionar crisis
El sentiment analysis permite hacer un seguimiento de las menciones online en tiempo real, lo que lo convierte en una herramienta útil para identificar una posible crisis de relaciones públicas que pueda estar desarrollándose. Las empresas pueden identificar un pico de sentimiento negativo rápidamente y tomar medidas inmediatas para gestionarlo.
4. Identificar influencers
Descubrir a los influencers que hablan de un negocio es otra ventaja clave del sentiment analysis. Algunas herramientas asignan una puntuación de influencer a las menciones en línea y permiten filtrar las menciones según la relevancia del influencer.
La importancia de los proveedores de servicios lingüísticos en el sentiment analysis multilingüe
Los sentiment analysis pueden realizarse en diferentes idiomas, dependiendo del público objetivo de la empresa y los mercados en los que opere. Para obtener resultados de calidad, el análisis debe realizarse en la lengua de origen de cada mercado, a fin de captar las sutilezas culturales y así capturar el verdadero significado de las expresiones.
Uno de los errores más habituales y más costosos es utilizar la traducción automática a un idioma común como el inglés para luego procesar los datos. Aunque puede parecer una solución si los operadores de datos se comunican en ese idioma, un estudio revela que la traducción automática de cualquier dato textual puede reducir la precisión del sentiment analysis hasta un 20%.
La solución a este problema es contratar a un proveedor de servicios lingüísticos con experiencia en proyectos de big data para que trabaje junto al equipo de datos en el etiquetado de datos en su idioma de origen. El proveedor pondrá a disposición un equipo de anotadores de datos que son hablantes nativos del idioma y dialecto en el que están los datos, para maximizar la calidad del análisis en su idioma original. También te puede ayudar a recolectar datos faltantes en caso de que el modelo de machine learning así lo requiera.
Elegir el proveedor de servicios lingüísticos adecuado para tu empresa puede marcar la diferencia entre comprar palabras como commodities y establecer una alianza estratégica que ayudará a que tu negocio crezca a nivel mundial. En Go Global, llevamos más de una década ayudando a grandes empresas a maximizar el valor de sus contenidos globales. Ayudarlas también a aprovechar las ventajas del big data fue, para nosotros, el próximo paso natural. Contamos con las personas, los procesos y la infraestructura para hacerlo, pero, sobre todo, contamos con el expertise de ser una empresa global que ayuda a otras empresas globales a crecer en mercados multilingües.
Reflexiones finales
Un correcto enfoque multilingüe del sentiment analysis requiere que el modelo de machine learning aprenda a analizar las opiniones y los sentimientos de los consumidores en la lengua materna en la que se expresan. Solo de esta forma, el sistema aprenderá a captar de forma correcta las sutilezas de los diferentes idiomas y variantes lingüísticas.
Para asegurar resultados de calidad, los equipos de datos pueden recurrir a un proveedor de servicios lingüísticos para la tarea de recolección y anotación de datos. Contar con un socio con experiencia en idiomas y gestión de datos es la ruta más segura para contar con datos de calidad y mejores decisiones de negocio.
