Cómo puede organizar las revisiones en las distintas plataformas para comprender cómo se sienten sus clientes y optimizar sus ofertasEl análisis de sentimientos puede ayudarlo a medir cómo se sienten sus clientes acerca de sus productos o servicios.

Tener un programa decomentarios de los clientespuede ser de gran beneficio para cualquier marca. Sin embargo, debe prepararse para los desafíos de realizar análisis de sentimientos en esta era de big data. Si bien los datos estarán allí para ser recolectados, el problema asociado con los macrodatos se volverá más pronunciado en elmundo posterior a COVID-19.

洛拿督,fluyen libremente含量ser una combinación de estructurados, semiestructurados y no estructurados, por lo que analizar estos datos puede plantear desafíos. El volumen de datos que esperamos en el mundo posterior a COVID-19 no será fácil de analizar y utilizar de manera efectiva para los humanos, y necesitaremos integrar la inteligencia artificial (IA) para ayudar.

Sin embargo, en el análisis de sentimientos utilizando datos de revisión de productos, puede implementar el procesamiento del lenguaje natural y la lingüística computacional para estudiar las emociones en información subjetiva. Para saber qué dicen y sienten los clientes sobre sus productos o servicios, las marcas siempre han recurrido a las reseñas en línea.

Afortunadamente, sitios como Capterra, G2Crowd y Trustpilot lo han hecho relativamente fácil. Recopilan opiniones públicas sobre diferentes productos. También puede utilizar la vía creada por las tiendas de comercio electrónico como Amazon yeBaypara recopilar las opiniones que la gente deja sobre sus experiencias con su producto.

Estas revisiones son en su mayoría no estructuradas y sin emplear IA, terminas gastando horas de mano de obra para dar sentido a los datos. Las redes sociales presentan otra oportunidad para que recopile los pensamientos de las personas sobre su producto.

El hecho de que estas plataformas sean gratuitas no las hace muy fiables para este propósito. Los comentarios pueden carecer de autenticidad, por lo que puede resultarle difícil analizar estos comentarios en positivo, negativo o neutral.

Implementar el aprendizaje automático en el análisis de opiniones utilizando datos de reseñas de productos

Intentar analizar los datos no estructurados que recopila de los sitios de revisión puede ser una tarea hercúlea; sin embargo, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático se han convertido en herramientas útiles para esto. No habría sido fácil sin AI extraer y analizar más de 213,611 reseñas, de las cualesRevuze usó AI para extraer 493,422 citas valiosas.

Puede entrenar herramientas de aprendizaje automático para identificar la diferencia entre contexto, sarcasmo y palabras mal aplicadas. Ahora tiene varias técnicas y algoritmos complejos, como regresión lineal, Bayes ingenuo y máquinas de vectores de soporte (SVM) que se pueden usar para detectar los sentimientos de los usuarios.

Las herramientas le permiten analizar estas revisiones en positivas, negativas o neutrales en poco tiempo, así como obtener información procesable.

A partir de los conocimientos que obtiene de las revisiones, le resultará fácil:

• Determina qué les gusta y qué no les gusta de tu producto a tus clientes.
• Tenga un nivel de comparación con sus competidores
• Obtenga información sobre productos en tiempo real.

Valoración del producto

Otra fuente a través de la cual puede obtener datos para su análisis de opinión de la revisión del producto del cliente es la calificación del producto. Por lo general, los clientes califican su producto en una escala de uno a cinco, según el nivel de satisfacción que obtengan de él. Mientras que una calificación de uno significa que un cliente está muy insatisfecho con el producto, cinco significa que el cliente está muy satisfecho. Esta es otra forma de revisión de producto.

喝水可以obtener拿督相关de las tiendas de comercio electrónico para obtener calificaciones de productos; Google Play y la tienda de aplicaciones de Apple, por otro lado, muestran las calificaciones de las aplicaciones junto con los comentarios de los usuarios. Luego, se puede realizar un análisis de opinión sobre los comentarios en el sistema de calificación de productos para detectar los matices ocultos.

El aprendizaje automáticole permite analizar los comentarios con la ayuda de su base de datos que debe tener palabras basadas en sentimientos que incluyan palabras clave tanto positivas como negativas. El sistema determinará si el producto es malo, bueno, mejor o peor después de compararlo con las palabras clave.

Reseñas de productos de Amazon y API

También puede integrar el aprendizaje automático en los análisis de opinión de las API y las reseñas de productos de Amazon. Por ejemplo, Twitter lanza tres versiones diferentes de interfaces de programación de aplicaciones (API) para investigadores y desarrolladores: la API REST, la API de búsqueda y la API de transmisión.

Cuando los desarrolladores utilizan API para desarrollar sus aplicaciones, el análisis de sentimientos se puede realizar fácilmente con la integración de grandes volúmenes de datos sociales.

Muchos clientes de Amazon confían en las reseñas de la tienda de comercio electrónico y esa es una oportunidad que no puede dejar pasar. Si tiene una gran cantidad de reseñas, eso sugiere que el producto es popular, y cuando muchas de las reseñas son positivas, el producto es de alta calidad y se adapta bien a los clientes.

El análisis de sentimientos utiliza herramientas de aprendizaje automático que pueden interpretar más que meras definiciones. Detecta y etiqueta las emociones en el texto.

Conclusión

El análisis de sentimientos aún puede ser una tecnología novedosa, pero tiene un gran potencial. Puede implementarlo paracomprender cómo se sienten los consumidores acerca de sus productos o marca.

Los datos que necesita están disponibles. Todo lo que necesita es visitar sitios de reseñas, plataformas de redes sociales, tiendas de aplicaciones y tiendas de comercio electrónico para recopilar datos sobre la opinión de los usuarios. El mundo empresarial es cada día más competitivo; Al utilizar sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, puede convertir datos no estructurados en datos estructurados.

El análisis de sentimientos utilizando datos de reseñas de productos es lo que necesita para mejorar su base de clientes y mantenerse relevante en el mercado.