Sentiment

Análisis de sentimiento en redes sociales

Si tuviera que elegir un sólo indicador del éxito de una campaña en Twitter me quedaba con el sentimiento generado. Desechaba con gusto los tediosos porcentajes de clics al bit.ly, las visitas a la landing desde Twitter e incluso las impresiones potenciales generadas. Con saber que el ruido en torno a la acción ha sido mayoritariamente positivo me puedo presentar a una reunión de estatus con material suficiente para alegrar el día a uno o dos responsables.

Tres adjetivos sencillos: Positivo, Negativo o Neutro, que están causando furor y miedo a partes iguales. El análisis de sentimiento se está convirtiendo en el nuevo Santo Grial del marketing, todo el mundo lo quiere pero nadie sabe cómo conseguirlo, aunque siendo sinceros me dan más miedo los que sí lo manejan en sus informes pero no parece aportarles mucho valor, razón por la que os voy a plantear en este post 3 puntos para sacarle mayor provecho.

Sentimiento sí, pero con motivadores

Quedarnos en el porcentaje de sentimiento sólo nos deja a medio camino de aportar valor. Es necesario hacer foco sobre los motivadores detrás de los positivos, los negativos y los neutros ya que de esta manera podremos identificar y atajar un problema o potenciar una oportunidad.

Una de las manera más sencillas de entender lo que ocurre puede ser una nube de palabras clave por sentimiento, de esta manera podremos reconocer a simple vista que está ocurriendo tras el volumen de texto analizado, y si queremos ir un poco más lejos podemos plantear una investigación sobre los términos más relevantes, y con esto además de lucirte estarás haciendo minería de datos para ayudar en la toma de decisiones.

Wordcloud positivo

 

Manual o automático. Depende.

No me malinterpreten pero los desarrolladores, lingüistas y estadísticos sólo deben hablar Inglés. En lo que va de año he probado en torno a 12 herramientas de sentimiento y al final me decanté por una solución ad-hoc, que no una herramienta, nacida en una universidad Española.

Los porcentajes de acierto en los “add-ons” de sentimiento de herramientas como Radian6 o Netbase no superaban el 50% en Español, o explicado de otra manera, de cada 100 tweets analizados, 50 estaban mal interpretados, por lo que os invito a que no os fieis de esos números ya sea para vuestros informes o para el cliente, ya que si son avispados podrán hacer una comprobación rápida, dejando vuestro trabajo en muy mal lugar.

Mi recomendación barata, aunque aburrida, es coger una muestra significativa del total y realizar el análisis a mano, pero si tenéis presupuesto buscar los términos PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) y Análisis de Sentimiento en Google y podréis ver alguna solución que os dará mucho valor.

Día a día mejor que global.

Lo bueno de este KPI es que se le puede denominar “stand alone”. No requiere de una comparativa para que tenga sentido de manera individual, por lo que si decimos que la campaña ha generado un 65% de ruido negativo, un 30% neutral y un 5% positivo, sabemos que la campaña ha fallado sin necesidad de recurrir a un benchmark, pero esto me recuerda al siguiente vídeo donde Bart Simpson graba el segundo exacto donde Lisa rompe el corazón a Ralph.

 Os recomiendo ser tan pillos como Bart, realizando el análisis desde el principio para plasmarlo día a día, semana a semana o mes a mes, dependiendo de la duración del análisis, y de esta manera sabréis exactamente en qué punto habéis hecho algo bueno o todo lo contrario. Lo globales son parciales y terminan siendo poco valiosos.

Author: Juandy