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Análisis de sentimiento en redes sociales

Según un estudio realizado por Seagate y la consultora IDC el año 2018, se han generado 33 Zettabytes de datos (33 mil millones de terabytes) y para el año 2025 se estima que se generen 175 Zettabytes, es por este motivo que toma tanta importancia procesar texto de forma automática y lo más precisa posible, idealmente similar a un humano, ya que nosotros no somos -ni seremos- capaces de procesar tanta información.

Fuente: Data Age 2025, sponsored by Seagate with data from IDC Global DataSphere, Nov 2018

Para resolver esto, en Tooldata trabajamos el análisis automático de textos utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural, que es una rama de las ciencias de la computación, la inteligencia artificial y la lingüística que estudia la relación entre lenguaje computacional y lenguaje humano.

A través de procesamiento de lenguaje natural es posible reconocer patrones e interpretar cadenas de texto logrando analizar grandes volúmenes de datos en pocos segundos.
Por ejemplo, uno de los usos exitosos del procesamiento de lenguaje natural mediante inteligencia artificial es el análisis de sentimiento de los mensajes. En este caso, el algoritmo diseñado por Tooldata evalúa y etiqueta un mensaje como positivo, negativo o neutro con una certeza entre un 85 y 95%, dependiendo la temática.

¿Cómo puede ayudar el procesamiento de Lenguaje Natural a departamentos de comunicación y marketing?


Estos departamentos necesitan conocer a su público, saber quiénes son y cuáles son sus intereses para dirigir las estrategias al público objetivo más segmentado posible y hoy en día gracias a las redes sociales esa información está al alcance de la mano, no obstante la generación de comentarios sobre los temas de interés es 24/7 los 365 días del año por lo que leer o procesar aquella información por personas es casi imposible, entonces automatizar los procesos de análisis se vuelve fundamental para lograr cubrir todo el texto que se genera hoy en día y lo que se generará en un par de años más.

Cada vez son más las empresas que utilizan estas técnicas y demuestran una ventaja enorme frente a sus competidores que aún no lo implementan, lo que permite centrar su foco en generar nuevas estrategias de ventas, captación de nuevos clientes o mejoras de productos/servicios ayudados por estos datos que están a disposición de forma pública en redes sociales.

Por ejemplo, el experto en comunicación política Juan Sebastián Delgado, fundador de Estratégik Consultores  y columnista en eltiempo.com indica que “una de las acciones más importantes en la estrategia digital es escuchar las redes sociales. Es decir, tener claro qué dice la gente, en qué redes y con qué sentimiento obteniendo tendencias positivas y negativas sobre mi marca, incluso frente a mi competencia. El poder obtener esta información de forma rápida y con un alto grado de confiabilidad es lo que nos ha permitido reaccionar en un corto tiempo en elecciones políticas, donde la reacción debe ser inmediata.”

No todos los aplicativos dicen relación con estudios y análisis profundos de impacto de campañas publicitarias sino que también es posible mejorar el Servicio al Cliente (SAC) por redes sociales, alertas ante comentarios negativos o mejorar la fidelización de clientes ante comentarios positivos, son también aplicativos a actividades más cotidianas las cuales se ven favorecidas con la automatización de este proceso. En las siguientes imágenes vemos algunos ejemplos de mensajes clasificados automáticamente.

Si necesitas automatizar el análisis de texto de redes sociales escuchando lo que comentan de tu marca, competencia o cualquier temática de tu interés escríbenos. Contamos con presencia física y comercial en Colombia, Perú y Chile.

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