¿Qué es el análisis de texto?

El análisis de texto permite a las empresas extraer y clasificar automáticamente información, como menciones en redes sociales, correos electrónicos, tickets de soporte, revisiones de productos y respuestas a encuestas. 

Las técnicas populares de análisis de texto incluyen análisis de sentimientos, detección de temas y extracción de palabras clave.

Al hacer un análisis de texto se pueden medir las opiniones de los clientes, hacer revisiones de los productos, y recolectar comentarios que faciliten el análisis de sentimientos y la toma de decisiones basadas en datos.

Ventajas del análisis de texto

Procesar la información que se obtienen diariamente es humanamente imposible, por lo que las empresas necesitan recurrir a la ayuda de ciertas herramientas que les ayuden a clasificarla utilizando modelos de análisis de texto.

A continuación, tenemos para ti los principales los beneficios del análisis de texto:

Escalabilidad: El análisis de texto permite a las empresas estructurar grandes cantidades de información, como correos electrónicos, chats, redes sociales, tickets de soporte, documentos, etc., en segundos y redirigir recursos adicionales a tareas comerciales más importantes.

Análisis en tiempo real: Las empresas están inundadas de información, lo que hace que sea más difícil resolver consultas urgentes y lidiar con críticas negativas a medida que surgen.

El análisis de texto cambia las reglas del juego cuando se trata de detectar asuntos urgentes, y la gran ventaja es que puede funcionar en tiempo real. Al capacitar a estos modelos para detectar expresiones y sentimientos que impliquen negatividad o urgencia, las pueden marcar automáticamente tweets, reseñas, videos, tickets y similares, y tomar medidas a tiempo.

Criterios consistentes: Los humanos cometen errores, y cuanto más tediosa y lenta es una tarea, más problemas surgen. Con el análisis de texto, los algoritmos pueden analizar, comprender y clasificar datos con mayor precisión.

Los humanos estamos influenciados por experiencias personales, pensamientos y creencias, mientras que los algoritmos están influenciados por la información que han recibido. Al aplicar estos criterios, los algoritmos pueden ofrecer información consistente y confiable.

Te recomiendo que leas: La reputación online y el Sentiment Analysis.

Técnicas para el análisis de texto

Existen dos modelos principales de análisis de texto: clasificación de texto y extracción de texto. A continuación, te describimos cada uno de ellos: 

Clasificación de texto

Consiste en asignar etiquetas o categorías predefinidas a un texto, en función de su contenido. Los principales usos de la clasificación de texto son: 

  • Análisis de tema: Este modelo de clasificación de texto identifica temas frecuentes en un texto. Se utiliza para clasificar tickets de soporte entrantes, revisiones de productos y respuestas Net Promoter Score, entre otros tipos de texto.

  • Análisis de sentimientos: Identifica la información subjetiva en un texto y clasifica las opiniones como positivas, negativas o neutrales. con la herramienta de análisis de sentimientos puedes analizar menciones en redes sociales, interacciones de atención al cliente, respuestas a encuestas y obtener información sobre cómo se sienten las personas sobre tu marca.

  • Detección de idioma: Un detector de idioma clasifica automáticamente un texto en función de su idioma. Esto puede ser muy útil para la distribución de tickets, por ejemplo, direccionar tickets a equipos que los entiendan.

  • Detección de intención: Este clasificador detecta la intención detrás de un texto, lo que permite tomar medidas de inmediato. Por ejemplo, puedes recibir correos electrónicos que soliciten darse de baja de tu producto o un mensaje que demuestre interés en él, y así, tomar medidas inmediatas. 

Extracción de texto

Es el proceso de extraer información relevante como palabras clave, nombres de compañías, precios y especificaciones de productos de texto no estructurado

  • Extracción de palabras clave: Consiste en identificar y extraer las palabras y expresiones más relevantes en un texto, ofreciendo un resumen y una visión sobre el contenido.
  • Extracción de entidad: Esta aplicación puede ayudar a las empresas a recopilar información importante, como nombres, correos electrónicos, números de teléfono y nombres de empresas, o detectar fácilmente cuáles de las sucursales se mencionan con más frecuencia.

Importancia del análisis de texto para una investigación

Las organizaciones enfrenta un proceso de recolección de datos masivos cada día, desde correos electrónicos, chats y menciones en redes sociales, hasta tickets de atención al cliente y respuestas a encuestas. Sin embargo, esta información no están estructurada, lo que dificulta su procesamiento. 

El análisis de texto permite detectar conexiones que pueden pasar desapercibidas y similitudes en grandes colecciones de datos, ofreciendo información relevante  para mejorar el proceso de toma de decisiones.

Por ejemplo, el análisis de texto permite que las organizaciones analicen los comentarios de los clientes, como las respuestas a una encuesta, y hacer mejoras basadas en información de primera mano de los clientes. 

Las empresas también pueden usar el análisis de texto para automatizar las tareas internas que los equipos realizan manualmente. En el servicio al cliente, el análisis de texto puede ayudarte a automatizar el proceso de tickets para ayudar a solucionar los problemas asignándolo al agente más apropiado.

El análisis de texto permite eficientar el trabajo de las empresas y el ahorro de una gran cantidad de tiempo y recursos para ofrecer una mejor experiencia del cliente.

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