La influencia del sentiment mining en el marketing digital

Los métodos de lingüística computacional son diversos; sin embargo, el sentiment mining juega un rol muy importante en la actualidad, ya que hace referencia a la identificación y extracción de información de todo lo que concierne el mundo digital. Entiéndase como redes sociales, blogs o páginas web, entre otros.

Esta clasificación o análisis de sentimientos permite determinar de manera automática la percepción negativa o positiva hacia una marca, por ejemplo. Lo que, sin duda, brinda los parámetros base para medir el impacto de un producto y de la toma de decisiones de las bases de datos. Gracias a tal información extraída, entendida como sentiment mining, las organizaciones pueden acceder a esta de manera inmediata y, sin duda, obtener diversos beneficios competitivos.

¿Cómo funciona el sentiment mining?

No existe un método 100 por ciento fiable al combinar las palabras y realizar el correcto análisis de sentimientos o sentiment mining. Esto se debe a que la configuración de tales sistemas funciona mediante la extracción de palabras clave; sin embargo, dada la complejidad del lenguaje no es posible que el robot haga la diferencia satisfactoria entre un comentario sarcástico y otro complaciente. En efecto, estos algoritmos no son exactos y no tienen la capacidad de determinar la intención de un comentario.

No obstante, el mundo digital cada vez más sorprende con sus avances. Pese a que no existe un método completamente fiable, sí existen sistemas de análisis o sentiment mining que ofrecen resultados más acertados y logran evadir tales errores.

¿Cuál es su fin?

Este análisis tiene como fin entender la intención de una frase y, sobre todo, si hace referencia a un producto. Mediante la llamada polaridad es posible valorar cada frase; es decir, se clasifica de acuerdo a la intención con la que haya sido realizada. Lo que, sin duda, permite identificar las falencias o virtudes de los usuarios hacia determinado producto o marca. Lo que se traduce en un factor muy positivo a nivel de competitividad.

¿Cómo se procesa tal información?

Existen dos formas con las cuales los algoritmos de los sistemas realizan el análisis de sentimientos o sentiment mining.

  1. Análisis manual o semántico. Se hace según la determinación de palabras clave, con las que se realiza la clasificación de la información. Sin embargo, este método suele tener un margen de error más amplio pues no diferencia la intención, lo que conlleva a la recopilación multitudinaria de textos y documentos.
  2. Análisis automático. Se determinan una serie de palabras clave con las que automáticamente quedan clasificados los comentarios. Por ejemplo, los que tengan escrito “no me gusta” estarán clasificados como datos o aspectos negativos.

Generalmente, la estructura usada para la organización de los datos son los árboles binarios, que permiten establecer tres patrones de comportamiento; los cuales pueden ser: negativos, positivos y neutros. Una vez recopilada cierta cantidad de datos el algoritmo arrojará un porcentaje para cada tipo de comportamiento.

Las empresas ven en el análisis de sentimientos o sentiment mining una ventaja competitiva de gran valor. Ya que, con base en los porcentajes arrojados, se podrá trabajar en pro de la calidad y la experiencia con el usuario. O cualquiera que sea su punto débil, todo con el fin de la mejoría de su percepción. Incluso, de la implementación de un plan estratégico de marketing online.



Beneficios del sentiment mining

  • Se obtienen datos de calidad para las empresas.
  • El sentiment mining promueve la toma de decisiones más objetivamente.
  • Media la información y permite una respuesta inmediata en caso de generarse una crisis de reputación.
  • Permite el desarrollo de estrategias empresariales.
  • Gestiona la implementación de un plan estratégico de marketing online beneficioso.

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