Los pasos del análisis de sentimientos convierten el texto desordenado y no estructurado en inteligencia clara de marca. En un nivel alto, vas a recopilar datos, prepararlos, clasificarlos y visualizarlos para que los equipos puedan actuar rápido en función de lo que sienten los clientes y por qué. Este artículo describe la mecánica de este proceso y respalda una visión más amplia sobre el análisis de sentimientos.​​ 

¿Cuáles son los pasos en el análisis de sentimientos?​​ 

El proceso suele seguir cuatro fases principales: recopilación de datos, procesamiento de datos, minería de sentimientos y visualización de datos. Juntos, convierten el listening de redes sociales y el contenido de revisión en decisiones que mejoran las campañas, la atención y los productos.​​ 

Recopilación de datos​​ 

Empieza por sacar el texto de los lugares donde tu público comparte opiniones: comentarios, respuestas y mensajes directos (DM, por sus siglas en inglés) en redes sociales; publicaciones públicas capturadas mediante el listening en redes sociales; sitios de reseñas como Google My Business y transcripciones de encuestas o de apoyo. El objetivo es una cobertura integral que refleja el lenguaje real del cliente. Si realizas la focalización de información específica de un canal, consulta los análisis de sentimientos y las guías de estrategias de las redes sociales para Instagram, Facebook, Reddit y Twitter.​​ 

Procesamiento de datos​​ 

A continuación, limpia y normaliza el texto para que los modelos puedan leerlo. Las tareas típicas incluyen eliminar las distracciones (spam, caracteres especiales, enlaces), tokenizar palabras y normalizar los formatos. Las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), como el reconocimiento de entidades nombradas (REN) para marcar marcas, productos o lugares, y la búsqueda semántica para agrupar ideas similares, impulsan la precisión al preservar el contexto y evitar duplicados. Si tu audiencia habla varios idiomas, incluye análisis multilingüe de sentimientos para no perderte comentarios con matices culturales.​​ 

Minería de sentimientos​​ 

Ahora, la clasificación. Con el aprendizaje automático, el modelo asigna polaridad (positiva, negativa, neutral) a cada documento, tema o fragmento. Para diagnósticos más detallados, el análisis de sentimientos basado en aspectos (ABSA, por sus siglas en inglés) identifica opiniones vinculadas a funciones específicas (por ejemplo, “velocidad de envío,” “precios,” “tono de soporte”). La salida se resume como un puntaje de sentimiento para que puedas cuantificar los cambios a lo largo del tiempo y comparar marcas, campañas o ubicaciones.​​ 

Visualización de datos​​ 

Por último, convierte los resultados en vistas listas para tomar decisiones. Los paneles de control de Estadísticas e informes de redes sociales resaltan el sentimiento general, las líneas de tendencia, los desgloses de canales o ubicaciones, los grupos de temas y las palabras clave o hashtags relacionados. Vincula estos conocimientos con tus indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés) y las métricas de redes sociales rastreadas para diagnosticar qué está funcionando, qué necesita atención y dónde priorizar los recursos.​​ 

Sigue estos pasos y convertirás de manera confiable las reseñas y conversaciones en acciones, ya sea mejorando los flujos de trabajo de CX, priorizando las correcciones de productos u optimizando la creatividad. Para ir más allá, explora cómo conectar estos conocimientos a lo largo del recorrido en nuestra guía para analizar el sentimiento del cliente para mejorar la experiencia del cliente.​​ 

Simplifica tu flujo de trabajo de sentimiento​​ 

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