¿Qué es el sentiment analysis y por qué lo monitorizan las empresas?

Entre las funciones nuevas que ha traído la IA de carácter conversacional podemos hablar de una particularmente muy interesante como es la de poder hacer sentiment analysis, que es monitorizar los sentimientos de las personas con las que se habla por vía telefónica.

Aunque nos puede sonar a película futurista, lo cierto es que ya existe dicha función y la usan algunas de las compañías más importantes de varios sectores.

Conociendo más sobre la monitorización de los sentimientos

Lo primero que tenemos que saber en este sentido es que el sentiment analysis y control del sentimiento, es lo que pensamos, el análisis y control de las emociones por las que pasa la persona interlocutora.

Para las empresas, como es lógico, el interlocutor no es otro que el cliente con el que el agente de la compañía mantiene una conversación por teléfono. Esta monitorización permite determinar las emociones de esa persona que interesa conocer cómo se siente.

Todo este análisis de los sentimientos conlleva que se pueden realizar acciones para poder comprender no solo las emociones, también las actitudes o lo que expresa el cliente.

Podemos hacernos la idea de que es cómo cuando leemos una frase en un correo electrónico y el mismo viene acompañado de un emoji indicando el estado de ánimo que tiene. Con esta característica, es posible hacer eso, pero sin que haya emojis.

¿Cómo es el funcionamiento?

Decíamos al principio que el sentiment analysis es efectuado gracias a la IA, pensemos que para las compañías permite algo tan interesante como simular la inteligencia del ser humano, de tal manera que los algoritmos detrás de la capacidad de analizar emociones van a ir mejorando progresivamente en el futuro.

¿De qué forma se hace?

Procesamiento del lenguaje natural: lo que hace la aplicación de IA es recibir el audio o texto que se desee analizar y entender la intención que hay debajo de esas palabras.

Análisis del texto o el audio que se recibe: es un algoritmo que se encarga de identificar, extraer y estudiar la serie de datos que se obtienen. El objetivo más importante es el de saber qué se quiere decir con cada una de las frases y eso se logra con una clasificación que se llama polaridad.

Lo que hace la clasificación es agrupar los mensajes en tres distintas categorías dependiendo de la emoción que se detecte: positiva, neutra o negativa.

Todo ello posibilita hacerse una idea sobre de qué forma son las reacciones de los clientes o prospectos ante la marca ante los distintos servicios o productos que pueda ofrecer la empresa. Así es como se pueden sacar una serie de datos relevantes o hasta predecir los posibles comportamientos que tengan los consumidores de cara al futuro.

Conclusiones

La tecnología no para de avanzar y tenemos que estar preparados para que las empresas cada vez más utilicen todas las posibilidades que nos ofrece la IA para conocer a los potenciales clientes.