¿CÓMO REALIZAR UN ANÁLISIS SEMÁNTICO AUTOMÁTICO?

Publicado el 07 de diciembre de 2023  - Actualizado el 19 de diciembre de 2023

Cómo realizar un análisis semántico automático

El análisis semántico suele considerarse un proceso tedioso, que requiere mucho tiempo y recursos. Sin embargo, gracias a la inteligencia artificial, esto ya no es así. En este artículo veremos cómo realizar un análisis semántico y por qué el uso de una herramienta automatizada puede permitirle automatizar todas estas tareas y analizar todos sus verbatims en un tiempo récord.

Los desafíos

Entender un mensaje teniendo en cuenta su tono, significado y emociones es el objetivo principal del análisis semántico. Hoy en día, esta aproximación armoniza lo humano y la tecnología para ofrecer soluciones efectivas.

Los servicios de atención al cliente son constantemente solicitados a través de diversos canales. Con el análisis semántico, se pueden procesar, analizar y categorizar esta información para comprender mejor las expectativas de los clientes y responder de manera efectiva. Este método convierte los datos en acciones concretas, desempeñando un papel clave en la mejora operativa y el soporte al servicio al cliente.

Más allá del servicio al cliente, el análisis semántico se convierte en una herramienta de consolidación para toda la empresa. No se trata solo de analizar correos electrónicos, comentarios de clientes o interpretar mensajes en redes sociales. El interés del análisis semántico radica en su capacidad para ofrecer a toda la empresa la oportunidad de mejorar su comprensión de los clientes.

Ventajas

• Automatiza el proceso de análisis de texto
• Mejora la precisión del análisis de texto
• Reduce el tiempo y el costo
• Proporciona información valiosa a partir de datos textuales

Limitaciones

• Requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento
• Puede ser difícil interpretar los resultados
• No puede capturar todas las sutilezas del lenguaje humano

A - Preparación

En primer lugar, veremos que la preparación de un buen análisis semántico automático puede dividirse en 7 etapas distintas.

En primer lugar, es importante señalar que la mayoría de los algoritmos dependerán de la lengua de los verbatims. Dependiendo de la lengua, las reglas gramaticales y sintácticas serán diferentes, por lo que es importante definir las reglas de antemano antes de embarcarse en un proyecto de análisis semántico o asegurarse de que la herramienta puede detectar automáticamente la lengua del comentario.

Una vez hecho esto, podemos pasar a la primera etapa: la segmentación de frases.

1) Segmentación de frases

En la gran mayoría de los casos, los verbos dejados por sus clientes estarán compuestos por varias frases. Por tanto, la primera etapa consiste en segmentar los datos. En esta fase de segmentación, cada verbatim se desglosará frase por frase. El objetivo de esta primera etapa es poder contextualizar las palabras de cada frase para establecer el sentido de la propia frase. Esto nos lleva a la siguiente etapa: la tokenización.

2) Tokenización

Esta etapa es la continuación lógica de la anterior.

Mientras que el objetivo de la segmentación es separar unas frases de otras dentro de un texto literal, la tokenización encontrará las palabras de cada frase y les asignará un "token". Es este token el que permite al algoritmo analizar semánticamente las palabras, identificarlas correctamente y pasar a la etapa siguiente: la interpretación gramatical.

3) Interpretación gramatical

La tercera etapa de nuestro análisis semántico es la interpretación gramatical (o etiquetado de la parte de la oración). En esta etapa se trata de averiguar qué adjetivos, sujetos, verbos, etc. se utilizan. Esta etapa es crucial porque es la que permitirá al algoritmo de análisis semántico comprender la frase y crear vínculos entre las distintas palabras.

4) Lematización

Una vez realizada la interpretación gramatical, es necesario agrupar las distintas palabras en familias de palabras, denominadas lemas. En pocas palabras, si una frase contiene la palabra "mangerais", el algoritmo reconocerá automáticamente que esta palabra pertenece a la familia "manger", por lo que el lema asociado será "manger". La idea es conservar únicamente el significado de la palabra.

Esto simplifica enormemente y aumenta la fiabilidad del análisis semántico. Si el algoritmo es capaz de entender el significado de las palabras dentro de las frases, podrá identificar de qué habla el cliente en su comentario y, por tanto, podrá clasificarlo en el tema adecuado de forma eficaz.

5) Eliminación de las palabras vacías

Durante el proceso de lematización, también tendrá que eliminar palabras dentro de las frases que no sean útiles para el análisis: son las llamadas stop words. Se trata de palabras que no aportan ningún valor añadido al análisis global del verbatim. Obviamente, difieren de una lengua a otra, por lo que es importante disponer de información sobre ellas de antemano.

En francés, por ejemplo, puede tratarse de las palabras "et", "à", "le", etc. Muy a menudo están presentes en las actas literales. Están presentes muy a menudo en las actas literales y ralentizan el trabajo sin aportar ningún valor añadido a la comprensión del texto. Por eso no hay que pasar por alto las stop words.

6) Análisis de dependencias

Ahora podemos pasar al análisis de dependencia. Se trata de establecer vínculos entre las distintas palabras que hemos encontrado en los pasos anteriores. ¿Cuáles son los sujetos? ¿Cuáles son los adjetivos? ¿Cuáles son los verbos de acción? El objetivo es relacionar las palabras, sea cual sea su posición en la frase, para identificar los distintos sujetos mencionados en el verbatim.

7) Identificar las correferencias

La última etapa consiste en buscar las relaciones entre los diferentes sujetos identificando las correferencias. Se trata simplemente de encontrar todos los términos que se refieren al mismo tema. Por ejemplo, en la frase "El camarero me sirvió la comida. Ni siquiera me miró", la palabra "he" es una correferencia de "stewart". Gracias a este trabajo, la herramienta podrá vincular la emoción negativa de la segunda frase a la palabra "Stewart".

Como acabamos de ver, el trabajo de preparación de un análisis semántico es muy importante, pero una vez realizado, puede estar seguro de obtener un análisis muy fiable. Volveremos sobre este tema más adelante, pero si decide utilizar una herramienta de análisis semántico automático, todas estas tareas las realizará ella misma, lo que le ahorrará una cantidad de tiempo considerable.

B - ¿Qué enfoque utilizar para realizar un análisis semántico automático?

Ahora que ya hemos visto el trabajo preparatorio, es hora de analizar el análisis en sí. Existen dos enfoques diferentes:

- Clasificación

- Agrupación

1) Clasificación

Con este enfoque, primero hay que definir un "modelo". Consiste en establecer el conjunto de temas (o clases) que queremos encontrar al analizar los verbatims. Esto permitirá al algoritmo clasificar automáticamente los verbatims en los distintos temas que se hayan definido de antemano.

Combinando esta clasificación con el análisis emocional, es posible identificar de un vistazo cuáles son los temas con los que sus clientes se sienten menos cómodos (irritantes) y, a la inversa, cuáles son los puntos de deleite.

Este enfoque también puede aplicarse a entidades como lugares, etapas del recorrido del cliente, etc. Por ejemplo, si uno de sus clientes menciona en un comentario una experiencia en la tienda, es posible buscar en los datos si el cliente estaba en la caja, en las estanterías, en el probador, etc. Es este conjunto de métodos el que le permitirá cualificar mejor los datos de los clientes y aumentar el valor y el ROI del análisis semántico.

2) Agrupación

El segundo enfoque, que puede acoplarse a la clasificación o sustituirla, es la clusterización. La idea que subyace a este término es agrupar los comentarios en función de su significado o de su proximidad heurística.

Sin embargo, a diferencia del método anterior, no se definen clases de antemano. Así, al agrupar los verbatims por proximidad, los resultados dependerán realmente de los datos de que se disponga. Es posible que todos los comentarios se agrupen en un único grupo o, por el contrario, en muchos grupos diferentes.

También es importante recordar nombrar los clusters que obtenga, ya que la herramienta no lo hará automáticamente.

C - ¿Por qué combinar clasificación y clustering?

En muchos casos, será útil utilizar ambos métodos. Veamos un ejemplo.

Imaginemos que está buscando sus irritantes prioritarios. En este caso, la clasificación y el análisis de las emociones le permitirán apuntar directamente a los puntos negativos que causan más tristeza, enfado o disgusto. Añadiendo un enfoque de clustering, podrá agrupar los temas que han provocado estas

emociones negativas y sacar así a relucir sus irritantes. Combinando estos dos enfoques obtendrá los mejores resultados de su investigación.

En conclusión, como hemos visto, realizar un análisis semántico es una tarea muy compleja y que requiere mucho tiempo. Pero la buena noticia es que ahora todo el proceso puede automatizarse por completo. Si le interesa este tema y desea obtener más información, solicite una demostración gratuita de nuestra solución.

Análisis semántico: casos de uso y ejemplos concretos

La utilización del análisis semántico ha demostrado ser una herramienta poderosa para muchas empresas que buscan optimizar su experiencia con el cliente. Aquí tienes algunos ejemplos concretos:

1. Floa Bank y el análisis semántico de las opiniones de los clientes

Desde 2020, Floa Bank colabora con Q°emotion, una empresa especializada en el análisis semántico de las opiniones de los clientes. El objetivo es permitir a Floa recopilar y analizar las opiniones de los clientes procedentes de diversos canales, como las redes sociales, los sitios de opiniones en línea, los formularios de contacto y las conversaciones por chat.

El análisis semántico de las opiniones de los clientes es una herramienta valiosa para los grupos bancarios, ya que permite detectar las áreas de mejora prioritarias a implementar. Sin embargo, es importante no limitarse al análisis de opiniones negativas o positivas. En el sector de los servicios financieros, los comentarios suelen ser negativos, ya que los clientes a menudo se encuentran en situaciones de estrés o enojo.

Por lo tanto, es crucial prestar atención a las emociones expresadas por los clientes. Soluciones de análisis emocional, como la ofrecida por Q°emotion, permiten comprender mejor las necesidades y expectativas de los clientes. También ayudan a identificar puntos de fricción en el recorrido del cliente, mejorando así la experiencia del cliente de manera integral.

Si estás interesado, puedes ver nuestro caso de uso con Floa Bank en este enlace: enlace al caso de uso con Floa Bank

2. Uber y la escucha social

Otro uso del análisis semántico, utilizado especialmente por Uber, es la escucha social. Por ejemplo, cuando la empresa lanza una nueva versión de su aplicación, se analizan minuciosamente las redes sociales y los sentimientos de los usuarios. Es por eso que se habla de "escucha social", que implica monitorear las redes sociales con el objetivo de medir el grado de satisfacción o insatisfacción de los usuarios.

"En Uber, utilizamos este enfoque diariamente para comprender lo que los usuarios sienten acerca de los cambios que implementamos. Tan pronto como introducimos una modificación, sabemos qué es recibido con entusiasmo y también qué necesita ser mejorado". - Krzysiek Radoszewski, Director de Marketing para Europa del Este y Central en Uber.

3. Google y el algoritmo semántico Hummingbird

En otro caso de uso del análisis semántico centrado en SEO, el gigante Google también desarrolló su propia herramienta semántica para mejorar la comprensión del contenido de las búsquedas de los usuarios.

Desarrollado en 2013, el algoritmo "Hummingbird" (colibrí en francés) perfecciona la relevancia de los resultados ofrecidos por Google al analizar las intenciones de búsqueda de los internautas. Este algoritmo también impulsa el posicionamiento natural (SEO) y beneficia a las empresas que tienen interés en incorporar contenido de calidad en las páginas de sus sitios web para obtener un mejor posicionamiento.

En resumen, como hemos visto, llevar a cabo un análisis semántico es una tarea compleja y que consume tiempo. Pero la buena noticia es que todo este proceso ahora puede ser totalmente automatizado. Si este tema te interesa y quieres saber más, solicita tu demostración gratuita de nuestra solución.