Análisis de Sentimientos
La herramienta para Análisis de Sentimientos en redes sociales busca analizar la respuesta emocional hacia una marca producto y/o servicio.
Nuestra herramienta para análisis de sentimientos basada en técnicas de inteligencia artificial, realiza el procesamiento del lenguaje natural y analítica de textos provenientes de diferentes fuentes. La herramienta extrae el texto a analizar para determinar si se expresa un sentimiento, positivo, neutro o negativo hacia la marca y el producto o servicio. Hoy en día muchas compañías utilizan este concepto para entender el sentimiento del público hacia su negocio, sus productos y servicios, de tal manera que permita tomar decisiones estratégicas para adaptarse a las necesidades tecnológicas del mercado.
El análisis de sentimientos es una herramienta para identificar tendencias y patrones que nos llevan a entender actitudes del consumidor y reaccionar a situaciones futuras. Detectar la actitud de la persona con respecto algún tema especifico al momento de escribir un mensaje, refleja su intención emocional a transmitir.
Determinar sentimientos subjetivos que hay detrás de una serie de palabras , ayuda a las empresas a monitorear las redes sociales y tener una idea mas clara sobre la opinión general de los consumidores acerca de temas relacionados con la marca y producto.
El análisis de sentimientos se utiliza también para hacer la gestión de la marca, esto ayuda a las compañías a orientar mejor los mensajes de marketing dirigidos a esos clientes. Veamos a continuación algunos beneficios de realizar análisis de sentimientos:
Beneficios:
- Obtener información para la empresa mediante el conocimiento de las opiniones sobre el producto y / servicio.
- Posicionar una marca, fidelizar clientes, conocer nuevas tendencias , entender los sentimientos de los consumidores frente a la marca.
- Monitoreo y seguimiento a la evolución de sentimientos de las personas sobre la marca y el servicio durante un periodo de tiempo.
Detectar sentimientos positivos, negativos y neutros sobre las opiniones de los usuarios