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La importancia de medir ‘el sentimiento’ de tu marca

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Mediante el análisis del sentimiento, se logra lograr entender cuál es la intención exacta de una frase. Saber si se refiere a una marca, a un producto en concreto o a calquier otro aspecto, como la atención al cliente.
  • Medir el sentimiento de marca te permitirá saber cómo reacciona tu audiencia o clientes potenciales sobre tu producto.
  • Existen por lo menos dos formas que obedecen a la temporalidad para medirlo
  • Uno de los grandes retos es que no hay procesos automatizados al 100 por ciento para medir el sentimiento acerca de tu marca

Uno de los grandes problemas de los algoritmos de inteligencia artificial que emplean los equipos de marketing es la dificultad para conseguir que una máquina sea  capaz de interpretar un sentimiento.

El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opinión, se trata de una tarea de clasificación masiva de documentos de manera automática que se centra en catalogar los documentos en función si el lenguaje es positivo o negativo.

Con las redes sociales, los usuarios tienen hoy en día todo tipo de facilidades para mostrar sus opiniones sobre cualquier tema que deseen. Saber lo que opina la audiencia sobre tu marca o producto y medir su impacto es actualmente de vital importancia para todas las empresas. Es tu imagen lo que está en juego.

A toda la información que se recopila de esta forma se le denomina minería de opinión (opinion mining) y, gracias a ella, las empresas tienen una inmediata disponibilidad de la información deseada. Además, no solo permite responder qué opinan los internautas sobre su propia marca o producto sino que facilita, si sabes aprovechar los insights, ventajas competitivas en diferentes ámbitos.

¿Cómo medir el sentimiento de marca?

Mediante el análisis del sentimiento, se logra lograr entender cuál es la intención exacta de una frase. Saber si se refiere a una marca, a un producto en concreto o a cualquier otro aspecto, como la atención al cliente.

Después, quieres saber cómo se valora esa frase, y para ello se le aplica la denominada polaridad, a través de la cual se clasifica el mensaje en función de la intención que tenga el autor al exponerla. El mensaje, así, puede ser positivo, neutro o negativo. Esto permite monitorizar el sentimiento de los usuarios respecto a una marca o producto.

Hay dos formas de procesar la información obtenida:

  • El análisis manual. Suele darse en casos en los que las palabras claves sobre las que se quiere obtener información están muy afectadas por la actualidad o pueden representar diferentes significados en diferentes contextos, por lo que habrá que estar atento e ir clasificando cada cosa con cuidado para no mezlcar datos. Por ejemplo las gomas de borrar Milan, que todos recordamos.  Al llamarse igual que la ciudad italiana. obtendremos montones de datos que no tienen nada que ver con el objetivo y que pueden estropear el proceso.
  • El análisis de sentimiento automático. Se marcan una serie de palabras clave para que cualquier texto que contenga esa palabra o combinación de ellas quede categorizado automáticamente según unos parámetros ya marcados o sea descartado directamente. Por ejemplo, mensajes que contengan “no me gusta”, “lo odio” o “no lo compraría” se clasificarán automáticamente cómo datos negativos. En cambio, aquellos mensajes que incluyan un “lo recomiendo”, “genial” o “perfecto” quedarán clasificados como positivos.

Con estos elementos se hace un poco más claro como medir el sentimiento de marca  permite comprender el cambio de opinión y el estado de ánimo de los clientes, así como la transición que se produce en torno a las de los consumidores con el paso del tiempo y de cara al futuro. Las marcas utilizan análisis de sentimiento para encontrar y medir las opiniones de los consumidores y la actitud hacia su marca, productos, servicios y campañas. Analizar sentimientos de marca en redes sociales aporta una excelente fuente de datos que demuestra las diferentes percepciones que los individuos puedan tener respecto al producto en cuestión.

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