Guía para principiantes sobre análisis de textos

Cuando los clientes están extasiados o decepcionados por las interacciones y la experiencia del cliente (CX) de una marca, es probable que hayan proporcionado comentarios de clientes llenos de datos insights. Los datos de las opiniones -directos, indirectos, estructurados o no estructurados- están por todas partes.

Desde las encuestas hasta los comentarios en las redes sociales, una organización tiene la oportunidad de aprovechar las señales de los clientes que impulsan la toma de decisiones y el éxito general de la empresa.

Sin embargo, las marcas a menudo tienen problemas con esta gran cantidad de datos. Resulta abrumador (y prácticamente imposible) para los analistas humanos examinar manualmente miles de comentarios a través de una amplia variedad de canales de forma regular.

Pero hay una solución para este reto: el análisis de textos, que extrae insights de los datos tomando los comentarios ricos en sentimientos y clasificándolos en categorías relevantes para el negocio.

¿Qué es el análisis de textos en Big Data?

En el ecosistema omnicanal, hay innumerables puntos de contacto entre una marca y sus clientes. Cada día se generan ingentes cantidades de datos, lo que suele denominarse big data.

El análisis de textos es uno de los métodos utilizados para obtener insights a partir de big data mediante la conversión de texto no estructurado en datos estructurados.

Para analizar y comprender datos de texto no estructurados son necesarios varios procedimientos. Como tal, el análisis de textos incluye procesos como la limpieza de datos, el preprocesamiento, la extracción de características y el aprendizaje automático (ML).

Diferencia entre Text Analytics y Text Mining

La analítica de textos y la minería de textos suelen confundirse, y no cabe duda de que ambos temas son diferentes. La analítica de textos utiliza métodos estadísticos y de aprendizaje automático para evaluar los datos textuales y extraer insights, mientras que la minería de textos extrae información de datos no estructurados.

Ventajas del análisis de textos

El análisis de textos es cada vez más popular. Las marcas líderes de muchos sectores están invirtiendo en plataformas de software de gestión de la experiencia del cliente (CEM) que ofrecen análisis de texto como una de sus principales funciones.

He aquí un resumen de las ventajas del análisis de textos que mejoran un programa de retroalimentación:

• Aumente insights con menos preguntas: Las encuestas largas e interminables pueden hacer que los clientes se abstengan de dar su opinión, pero el análisis de texto profundiza en las palabras incluso de las respuestas cortas para revelar el significado que hay detrás de sus palabras.
• Llegar a la raíz del problema: Las puntuaciones numéricas no siempre indican el "por qué" de los comentarios. El análisis de texto, sin embargo, lo hace proporcionando detalles, lo que permite identificar qué está funcionando y cuál es la causa raíz de un problema al que los clientes se enfrentan con frecuencia.
• Obtenga información puntual en insights: Los empleados ya tienen una lista de tareas que les llevan mucho tiempo, y pedirles que sondeen cada palabra de las opiniones de los clientes es poco realista. La analítica de textos se encarga de todo, y lo hace con mucha más fiabilidad.
• Identificar tendencias emergentes: Los seres humanos necesitan datos para tomar decisiones informadas e inteligentes. Al aprovechar las palabras y frases que utilizan los clientes, el análisis de texto pone de relieve las tendencias que una empresa no puede permitirse ignorar y que debe aprovechar.
• Entender las necesidades del cliente: Los clientes le dirán lo que quieren, necesitan y esperan. Solo hay que escucharles, y el análisis de texto pone en primer plano palabras clave, temas y opiniones.
• Tome decisiones basadas en datos: Para atender mejor a los clientes, deja que insights derivado del análisis de texto ofrezca un camino a seguir para la estrategia de experiencia del cliente.
• Mejorar la experiencia de clientes y empleados: Al igual que hace con la experiencia del cliente, el análisis de textos también mejora la experiencia del empleado. La analítica de textos se sumerge en los datos de los empleados, como la puntuación del esfuerzo, el compromiso, la satisfacción y el sentimiento.

A medida que aumenta el volumen de información que recogen las organizaciones, el análisis de texto es la única opción para seguir el ritmo.

Análisis básico de textos

El análisis de textos varía de básico a avanzado. El tipo de conocimiento que obtengas dependerá del que utilices.

A nivel básico, el análisis de texto implica lo siguiente.

Análisis de frecuencia de palabras

El análisis de frecuencia de palabras cuenta las palabras del texto. Este método permite encontrar los términos y temas más populares del texto.

Detección de frases

Aparte del uso de palabras concretas, hay frases que su audiencia puede utilizar y que influyen significativamente en el sentimiento y otros elementos clave. La detección de frases permite encontrar frases frecuentes en el texto, lo que permite identificar temas.

Análisis del sentimiento

A nivel superficial, las palabras pueden ser engañosas si no se tiene contexto. Una forma de obtener la perspectiva adecuada es determinar las emociones asociadas. Aquí es donde entra en juego el análisis de sentimientos. Le ayuda a determinar la emoción de un texto, lo que le permite identificar áreas de desarrollo.

Modelización de temas

Cuando las palabras, las frases y los sentimientos son repetitivos, hay un tema subyacente contribuyendo. El modelado de temas identifica los temas del texto, lo que ayuda a identificar las ideas principales de un texto.

Análisis avanzado de textos

En función del tamaño y la naturaleza de su empresa, es posible que el análisis de texto básico no ofrezca información suficiente. Puede que sea necesario un análisis de texto avanzado.

Reconocimiento de entidades con nombre

El reconocimiento de entidades con nombre (NER) identifica y categoriza personas, organizaciones y lugares en el texto. Además, este método ayuda a identificar las conexiones entre entidades textuales.

Clasificación de textos

La categorización de textos consiste en clasificarlos en diferentes categorías. Además de ayudar a organizar datos de texto masivos, este método encuentra patrones.

Agrupación

Otra forma de identificar patrones en datos no estructurados es mediante la agrupación. Este método agrupa el texto en función del contenido, lo que facilita la identificación de patrones.

Extracción de relaciones

Aunque no suele ser el caso, algunos de sus consumidores pueden tener relaciones estrechas. Puede determinar cómo se relacionan textualmente personas, organizaciones y lugares mediante la extracción de relaciones. Esta información añade contexto a sus conversaciones, lo que le permite actuar en consecuencia.

Análisis de redes

Yendo más allá de las relaciones, te darás cuenta de que hay grupos específicos con un vínculo común. El análisis de redes examina los vínculos textuales para encontrar patrones y tendencias que ayuden a explicar cómo interactúan las cosas.

Técnicas y aplicaciones de análisis de textos

El análisis de textos incluye varias técnicas para analizar datos de texto no estructurados. Además del análisis de temas y el análisis de sentimientos, hay otras técnicas que las empresas pueden utilizar para obtener insights de sus datos de texto.

Repasemos las técnicas y aplicaciones del análisis de textos.

Análisis de temas

El análisis de temas clasifica las frases de las opiniones de los clientes en temas relevantes para el negocio. Por ejemplo, "el dependiente fue amable" se clasificaría en "Amabilidad del personal". En general, hay dos formas de hacerlo: una configuración manual, un enfoque basado en reglas y técnicas de aprendizaje automático.

Los analistas y lingüistas crean manualmente reglas para el método basado en reglas. Por ejemplo, una cláusula que contenga dos palabras como "amable" y "empleado" podría incluirse en el tema "Amabilidad del personal".

Estas reglas también pueden evaluar el orden de las palabras y las relaciones gramaticales entre palabras importantes. El procedimiento de configuración requiere mucho tiempo, pero los comentarios clasificados son exactos, ya que cada regla se construye individualmente.

El aprendizaje automático, que utiliza la clasificación y la agrupación supervisadas, también es un componente clave del análisis de temas. Por lo tanto, un analista asigna manualmente temas a una muestra de comentarios para su categorización supervisada. A partir de ahí, el conjunto de datos anotados entrena al clasificador para etiquetar automáticamente los nuevos comentarios.

Aunque anotar datos es más fácil que elaborar reglas, los clasificadores sólo funcionan con menos de diez temas.

Análisis del sentimiento

El análisis de sentimientos clasifica las frases como positivas o negativas. La frase "El dependiente fue muy amable" se etiquetaría como positiva.

El análisis de sentimiento basado en diccionarios es fácil de configurar. Es similar a sacar todas las palabras de un diccionario y asignar un sentimiento positivo o negativo a cada palabra. Sin embargo, el sentimiento de las palabras cambia en función del contexto.

Normalmente se piensa que las palabrotas transmiten sentimientos negativos, pero en la comunidad de jugadores, por ejemplo, las cosas pueden ser más confusas. Las palabras positivas se utilizan a menudo con ironía, y las negativas tienen en realidad sentimientos positivos cuando se ponen en contexto.

Para tener en cuenta el contexto, las técnicas de aprendizaje automático supervisado ofrecen una forma mucho mejor de asignar el sentimiento. De forma similar a la clasificación supervisada descrita para el análisis de temas, el aprendizaje automático supervisado para el análisis del sentimiento implica tomar un conjunto de cláusulas de muestra para el contexto que le interesa y asignar manualmente a cada cláusula un sentimiento positivo o negativo. A partir de este conjunto de datos anotados, el algoritmo puede asignar a las nuevas cláusulas un sentimiento basado en lo que ha aprendido de la muestra de comentarios.

Reconocimiento de entidades con nombre

El reconocimiento de entidades con nombre (NER) extrae personas, organizaciones y ubicaciones de datos de texto no estructurados. El NER puede detectar personas y organizaciones influyentes en las opiniones de los consumidores y en los datos de las redes sociales. Además, NER también puede reconocer temas y asuntos de texto.

Etiquetado de partes del discurso

El análisis de textos utiliza el etiquetado de parte de voz (POS) para clasificar cada palabra de una frase. Este método ayuda a analizar la gramática de las frases y a comprender la literatura.

Análisis sintáctico de dependencias

El análisis sintáctico de dependencias en el análisis de textos ayuda a las empresas a descubrir conexiones oracionales y gramaticales. Además, este método ayuda a analizar la estructura de las frases y a comprender el contenido.

Clasificación de textos

La clasificación de textos utiliza el contenido para clasificar el texto en categorías predeterminadas. Este método ayuda a identificar temas populares en las opiniones de los consumidores y en las redes sociales. Además, la clasificación de textos también puede revelar ideas clave.

Cómo realizar un análisis de texto

El análisis de textos se compone de la recopilación de datos, el procesamiento de datos, el análisis de textos y la visualización.

Aquí tienes un poco más de información sobre cómo funciona cada paso.

#1. Recogida de datos

El análisis de texto comienza con los datos de las redes sociales, los formularios de opinión de los consumidores y las reseñas en línea. Asegúrate de que los datos son relevantes para tu negocio.

#2. Tratamiento de datos

Tras la recogida de datos viene el procesamiento, la limpieza y la preparación de los datos para el análisis. El tratamiento de los datos consiste en eliminar el material superfluo, formatearlo y estructurar los datos no estructurados para su análisis.

#3. Análisis de textos

Después de procesar los datos, tendrá que analizarlos para extraer conclusiones. Esto implica el análisis de sentimientos, el modelado de temas y la identificación de entidades con nombre.

#4. Visualización

Por último, tendrás que mostrar a las partes interesadas los resultados del análisis de texto. Puedes hacerlo mediante nubes de palabras, gráficos de barras y mapas de calor.

Cómo preparar datos de texto para su análisis

Preparar los datos para el análisis de textos garantiza unos resultados fiables y comprensibles.

A continuación se explica cómo preparar los datos de texto para su análisis.

#1. Datos limpios

Los datos de texto se limpian eliminando elementos HTML, URL y caracteres especiales. Esto limpia y organiza los datos para su análisis.

#2. Texto preprocesado

El preprocesamiento de texto convierte los datos de texto en un formato listo para el análisis. Consiste en eliminar los números, los signos de puntuación y las minúsculas.

#3. Tokenizar texto

La tokenización divide el texto en palabras y frases. De este modo, el análisis de datos de texto resulta más sencillo.

#4. Eliminar las palabras vacías

La eliminación de palabras vacías elimina del texto palabras frecuentes como "y", "el" y "es". Estos términos pueden distorsionar los análisis.

#5. Simplificación de los datos mediante stemming y lematización

El stemming y la lematización implican el enraizamiento de las palabras. De este modo se pueden simplificar y analizar los datos textuales. El stemming consiste en eliminar los sufijos de las palabras, mientras que la lematización los reduce.

Un enfoque más inteligente del análisis de textos

El análisis de textos suele parecer un concepto extraño y complejo cuando se exploran por primera vez sus capacidades y ventajas. Pero ahora ya deberías conocer los fundamentos del análisis de textos, y tu siguiente paso es asociarte con un proveedor de software que aporte conocimientos especializados.

MedalliaLa analítica de texto en tiempo real centrada en el ser humano le garantiza que descubrirá insights de gran impacto e impulsará la acción. Utiliza la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para identificar rápidamente las tendencias emergentes y las claves insights a escala. Y como empezamos a crear nuestro análisis de texto nativo hace más de una década, es el análisis de texto más completo, conectado y accesible que existe.