Amazon utiliza el análisis de sentimiento para comprender la emoción subyacente de las personas detrás del texto. Esto incluye correos electrónicos, publicaciones de blog, reseñas, comentarios y otros. El análisis proporciona información que los vendedores en Amazon pueden usar para mejorar sus productos y servicios.
El análisis de sentimiento puede revolucionar la forma en que los vendedores evalúan sus productos. Lo que significa más negocio para el vendedor y clientes más felices. ¿Está pensando en implementar el análisis de sentimiento en su negocio? Bueno, aprendamos cómo Amazon Web Services le permite hacerlo.
Los fundamentos del análisis de sentimiento
Antes de implementar el análisis de sentimiento en su negocio, es útil desarrollar una idea básica sobre sus fundamentos. Esencialmente, el análisis de sentimiento consiste en extraer la emoción genuina de las personas a partir de un texto o una colección de textos utilizando Inteligencia Artificial.
Por ejemplo, incluso las empresas medianas generan grandes volúmenes de datos de texto. Estos existen en forma de comentarios de Facebook, publicaciones de reseñas, correos electrónicos, mensajes a los servicios de atención al cliente y otros.
Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural implementan tecnologías de aprendizaje automático para escanear estas pilas de texto. En consecuencia, las herramientas elaboran informes que definen con precisión las actitudes de los clientes (positivas, negativas y puntuaciones) hacia aspectos específicos del servicio de la empresa. Esto ayuda a los propietarios a superar los prejuicios personales sobre sus negocios.
¿Cómo funciona el análisis de sentimiento?
El software con tecnologías de procesamiento del lenguaje natural lleva a cabo la tarea del análisis de sentimiento. Este software ayuda a los dispositivos a entender cómo los humanos comprenden los textos. La herramienta de análisis, por ejemplo, Amazon Comprehend, accede a estos textos desde un lago de datos como Amazon S3.
La primera fase es el preprocesamiento, donde se identifica la palabra clave. Esto ayuda al análisis de sentimiento a captar la esencia del texto. Después de eso, comienza la tokenización. En esta fase, el texto se reduce a varios tokens.
Luego, el proceso elimina del texto todo tipo de adornos. Por ejemplo, las palabras se reducen a sus formas raíz y las palabras vacías (con, en, de, etc.) desaparecen del texto. Esto ayuda al NLP a evaluar mejor la palabra clave y, finalmente, a asignar una puntuación de sentimiento. Por lo general, una puntuación de 10 significa satisfacción del cliente, mientras que 0 significa insatisfacción.
Los datos finales se procesan en un almacén de datos. Por ejemplo, Amazon tiene Amazon Redshift. Aquí, los datos extraídos se someten a un procesamiento adicional para obtener la mejor acción posible para mejorar la satisfacción del cliente. Puede registrarse fácilmente para obtener una cuenta de AWS y comenzar a usar el análisis de sentimiento de Amazon.
La importancia del análisis de sentimiento
Quizás se pregunte por qué necesita pasar por todos estos problemas con el análisis de sentimiento y la IA. ¿Por qué no simplemente leer de un tirón sus reseñas, comentarios y publicaciones de blog sobre sus productos? Bueno, en primer lugar, las empresas de hoy en día generan datos de texto más rápido de lo que puede leerlos. Por lo tanto, es humanamente imposible clasificar esa pila.
En segundo lugar, el procesamiento del lenguaje natural imita los hábitos de lectura de los seres humanos. Sin embargo, eso no significa que tenga las mismas deficiencias que el lector humano.
Cuando lee los textos sobre los productos de su empresa, es muy probable que sus prejuicios y opiniones personales estén en el fondo de su mente. Por lo tanto, evitará inconscientemente el tono negativo y la decepción de su cliente.
Mientras tanto, la inteligencia artificial está libre de tales ataduras. Como resultado, escaneará, analizará y producirá resultados basados puramente en hechos. Por lo tanto, sus informes le mostrarán la verdadera situación de su negocio y le ayudarán a tomar la mejor acción en el futuro.
Conclusión
El análisis de sentimiento de AWS es una gran herramienta para que las empresas comprendan mejor la mente de sus clientes. Sin embargo, también puede probar otros análisis de sentimiento basados en inteligencia artificial para explorar más posibilidades. Por ejemplo, el producto VOC SaaS de Shulex puede ayudar a las empresas a obtener información global y más profunda sobre sus servicios. Comience su prueba gratuita hoy mismo.
