COMPARACIÓN: ¿ANÁLISIS SEMÁNTICO MANUAL O AUTOMÁTICO DE LAS ACTAS LITERALES?

Publicado el 07 de diciembre de 2023  - Actualizado el 13 de diciembre de 2023

COMPARACIÓN: ¿ANÁLISIS SEMÁNTICO MANUAL O AUTOMÁTICO DE LAS ACTAS LITERALES?

Cuando se realizan encuestas o se quiere analizar en profundidad las opiniones de los clientes, es muy complicado saber cómo hacerlo.

De hecho, cuando se trata de respuestas abiertas o palabra por palabra de sitios de revisión, la tarea es mucho más difícil que hacer un promedio con las respuestas cerradas.

Sin embargo, esta es de hecho la fuente más rica de información sobre sus clientes. Sería una pena no hacerlo, ¿no?

¿Cómo hacer un análisis textual?

Existen dos métodos principales y muy distintos para llevar a cabo un análisis semántico. Ambos pueden ser de interés y tener casos de uso concretos que dependerán del volumen de datos a procesar, el presupuesto, el tiempo disponible para dedicar a esta tarea, etc.

En este artículo revisaremos estos dos métodos utilizados para lograr unanálisis semántico de su cliente al pie de la letra: análisis manual y análisis automático.

1. Análisis manual textual del cliente

Tradicionalmente se realiza con la técnica de postcodificación. Este método consiste en definir temas de respuesta y luego asignarles un número. Así, esto permite procesar respuestas abiertas en encuestas con un nivel de precisión cercano al procesamiento de preguntas cerradas.

Para realizar este análisis, puede utilizar un software de hoja de cálculo como Excel o equivalente. Luego, debe definir los temas correspondientes a su encuesta. También puede definir subtemas para ganar precisión en sus resultados.

Una vez que haya completado este paso, seleccione todas las respuestas a su cuestionario (o una muestra representativa), luego anote el número de tema o subtema correspondiente al lado de cada respuesta.

Para entender mejor, veremos con más detalle cómo realizar este análisis con un ejemplo concreto.

a) Definición de los temas de la encuesta

El análisis manual de palabra por palabra se puede aplicar a cualquier tipo de palabra por palabra, ya sea de una encuesta pero también areseñas en plataformas en línea (TripAdvisor, TrustPilot, Google Reviews, AvisVerifié, Critizr, etc.).

Como parte de este análisis, tomemos el ejemplo de una encuesta en el sector bancario con una pregunta abierta como “¿Está satisfecho con su sucursal bancaria?”

Al descubrir las respuestas al cuestionario, defina los temas que emergen y que le parecen más relevantes.

Por ejemplo :

Personal

1.1 Recepción del personal

1.2 Habilidades de escucha

1.3 Experiencia y habilidades

1.4 Disponibilidad

Agencia

2.1 Horario de apertura

2.2 Acceso a la agencia

2.3 Proximidad geográfica

2.4 Atmósfera

2.5 Máquinas expendedoras

Viaje del cliente

3.1 Reserva de citas

3.2 Acompañamiento

3.3 Terminación

Producto

4.1 Cuentas Corrientes

4.2 BC/RC

4.3 Tarifas

Sin embargo, el plan de codificación debe fijarse en el momento de la codificación. En aras de la comparabilidad, dudamos en cambiarlo con demasiada frecuencia. Cualquier adición de un tema que se esté analizando podría requerir un nuevo análisis de todos los datos ya clasificados, así como de los datos históricos. A diferencia de una herramienta de clasificación automática, el plan temático es, por lo tanto, poco escalable.

De manera ad hoc y si la comparabilidad con sus otras encuestas o fuentes de opiniones de los clientes no es útil, le recomendamos que agregue temas actuales en sus temas.

Además del análisis de los temas evocados, también puedes clasificar los comentarios por sentimiento (positivo, negativo, neutro) o emoción primaria. Por lo tanto, para realizar un análisis cruzado, es necesario que los temas sean neutrales y sin valencia.

Así: El tema Personal > Disponibilidad debe combinar los momentos de disponibilidad así como los momentos de indisponibilidad del personal. Es la dimensión sentimiento/emoción la que sumará el nivel de satisfacción o emoción del sujeto.

Para organizar su tiempo: Permite entre 1 y 3 días para establecer un plan de codificación que pueda usarse en las próximas encuestas.

b) Ejemplo de análisis textual manual: Realizar la codificación

Ahora que nuestros temas y subtemas están definidos, ¡comienza lo serio! Ahora es necesario asignar el número correspondiente a cada una de las respuestas de la encuesta. Para visualizar mejor la tarea, aquí hay un ejemplo con 10 comentarios de clientes:

En resumen, el análisis semántico manual de palabra por palabra con codificación permite obtener resultados minuciosos y precisos. Por otro lado, la preparación y el análisis consumen mucho tiempo porque es necesario revisar todo al pie de la letra. Para limitar el tiempo de codificación, podemos basarnos en un extracto aleatorio (por ejemplo, se codifica cada respuesta cada 10 respuestas) pero entonces el análisis deja de ser exhaustivo y pueden surgir problemas de representatividad estadística.

También se debe tener en cuenta que cuanto más larga es la textual, más tediosa es la clasificación.

Por otro lado, si las textuales son multilingües, será necesario asegurarse de que el analista dominará todas las sutilezas de los diferentes lenguajes de expresión para proceder a la correcta consolidación de los resultados por país o por idioma.

Por lo tanto, dependiendo del volumen de la encuesta (u otras fuentes de reseñas), la longitud de los comentarios, no es recomendable utilizar este método que consume mucho tiempo y recursos y, en su lugar, optar por el análisis automatizado.

Por otro lado, los esfuerzos realizados no son capitalizados para futuros estudios o datos. Cualquier nuevo análisis requerirá comenzar desde cero.

Además, aunque los resultados son precisos, puede haber un sesgo humano en las respuestas relacionado con la falta de objetividad dependiendo de cada analista. Para los mismos datos, los resultados pueden variar de una persona a otra según la percepción y la experiencia personal de la persona que codificó la encuesta o el análisis. Este sesgo puede plantear un problema particularmente importante si los sesgos o la cultura corporativa no empujan espontáneamente a escuchar al cliente.

Finalmente, estos análisis manuales son difíciles de comparar entre sí.

Para organizar su tiempo: Espere entre 2 y 3 minutos por palabra para archivar, es decir, aproximadamente 1 semana para 1000 palabras breves y 1 semana y 3 días para 1000 palabras largas (más de 144 caracteres). Este tiempo se suma al dedicado al diseño del plan de codificación.

Nuestra recomendación: El uso del análisis de los comentarios de los clientes mediante la codificación manual puede ser bueno para conocer lo que dicen los clientes y conocer su opinión, pero aún requiere mucho tiempo. Si su encuesta o fuente de opinión tiene una gran cantidad de comentarios y desea ser exhaustivo, rápidamente se encontrará abrumado. Por lo tanto, este análisis es particularmente adecuado para pequeños volúmenes de datos.

Como se explicó brevemente anteriormente, existe otro método mucho más rápido y optimizado para analizar los comentarios de sus clientes: el análisis textual automatizado.

2. Análisis literal automático

A diferencia del análisis manual, una herramienta semántica es capaz de analizar una gran cantidad de palabras al pie de la letra en poco tiempo e identificar los temas y temas que surgen.

Debe entenderse que en la gran mayoría de los proyectos, los tiempos de configuración son insignificantes y que este enfoque permite ir más directamente al análisis y la búsqueda de insights. Por otra parte, además del análisis semántico automatizado La solución en sí le brinda herramientas de visualización que le permiten navegar directamente a través de los datos y descubrir fácilmente las áreas de análisis relevantes para su encuesta. Al elegir las grillas de análisis para su sector que ofrece la solución, ahorra tiempo de configuración e incluso puede beneficiarle de una visión de benchmarking sectorial.

En este artículo, le mostraremos con más detalle cómo usar una herramienta fácil de usar como CXinsights.io, que puede ayudarle a acelerar su análisis de comentarios de los clientes…y le permiten encontrar información de forma rápida y sin esfuerzo.

Antes que nada, debes saber que el algoritmo de la solución CXinsights.io es capaz de identificar los temas discutidos y asociar una emoción sentida (entre las 6 emociones primarias: alegría, sorpresa, miedo, tristeza, ira, sorpresa) para revelar nuevos conocimientos de un vistazo.

Si las transcripciones son multilingües, la clasificación procesará cada transcripción de manera transparente para brindar fácilmente resultados por país o por idioma.

El tamaño de los comentarios tiene un impacto marginal en los tiempos de procesamiento de las herramientas de clasificación automática.

Para comenzar su análisis, solo necesita importar su archivo de datos en la plataforma SaaS. También puede importar palabra por palabra directamente desde Google Reviews, Trustpilot, Tripadvisor y otras plataformas de revisión si es necesario.

Todo lo que tiene que hacer es esperar unos momentos para que el algoritmo procese automáticamente sus datos y le brinde los primeros resultados.

En la plataforma de análisis automático CXinsights.io, puede elegir un tema correspondiente a su sector de actividad o incluso personalizar todo su proyecto según los temas y subtemas personalizados que le parezcan más relevantes. Esta configuración solo toma unos minutos. Personalización de temas, curso, etc. también es posible bajo pedido (configuración personalizada que requiere algunas horas de trabajo adicional).

Nota: a diferencia del análisis manual, cualquier esfuerzo de personalización realizado al configurar el proyecto se puede capitalizar para todos los datos.

Por ejemplo, si crea un nuevo tema incluso 2 meses después del primer procesamiento, puede actualizar todos los datos en unos minutos sin esfuerzo.

Para organizar su tiempo: Una vez que se haya enviado el archivo, permita un tiempo de procesamiento de 2 a 3 minutos por lote de 5000 palabras textuales para clasificar, es decir, aproximadamente 20 minutos para 50 000 palabras textuales. La herramienta luego colocará automáticamente todas las palabras textuales en los temas correspondientes y podrá acceder de inmediato a la navegación de datos.

Puede comparar de un vistazo el número de comentarios por tema, así como la emoción principal que surge (el índice E en la captura de pantalla a continuación corresponde a una temperatura que varía de -20 °C a +40 °C definida por la emoción principal detectada) en el discurso, a mayor temperatura, más positiva la emoción).

El seguimiento es mucho más fácil de hacer que con un análisis manual, la herramienta le ofrece un seguimiento de la evolución de las emociones en el cliente al pie de la letra así como el E-Index.

En la captura de pantalla de arriba, por ejemplo, podemos ver que hubo una caída en la alegría y un aumento en la tristeza al mismo tiempo a partir de septiembre de 2018. Por lo tanto, es importante tomar nota principalmente de los temas evocados durante este período para comprender dónde está esto. el cambio proviene.

Para ello, elegimos el período correspondiente en la plataforma, que luego identificará automáticamente los 3 puntos de éxito y los 3 puntos de mejora más citados en los comentarios.

En este ejemplo, vemos que hay 3 riesgos principales que corresponden a esta caída en la alegría y aumento en la tristeza: el riesgo de deserción, litigio y riesgo de rumores negativos. Al hacer clic en el botón "Haz el zumbido", rápidamente nos damos cuenta de que un anuncio mal realizado está en el origen de este problema y que se menciona en los comentarios de los clientes. Entonces podemos priorizar las acciones a tomar para resolver el problema.

Como habrás entendido, el análisis semántico automático es fundamental cuando realizas encuestas a gran escala o cuando recibes muchos comentarios cada mes en plataformas de reseñas o redes sociales.

Configurar alertas por palabra clave o tema

Una de las principales fortalezas de la automatización de este análisis es la posibilidad de crear alertas para ser notificado en tiempo real cuando un textual correspondiente a los criterios elegidos está en línea.

Esto permite pasar de un enfoque pasivo a un enfoque activo y reaccionar muy rápidamente en caso de riesgo de abandono, malos rumores, etc.

De hecho, cuando recibe un correo electrónico que habla sobre la terminación, debe tratarse como una prioridad.

Sin embargo, esto también puede configurarse positivamente para compartir con los diferentes equipos los puntos de encanto mencionados por los clientes.

Entonces, ¿cómo configurar esta alerta en una herramienta de análisis automático?

Para crear una alerta con Q°emotion, es muy sencillo, tiene que ir a la pestaña Alertas por email.

Luego, solo siga estos 4 pasos: Elige o revise su proyecto; Cree la alerta; Definir las condiciones, los destinatarios y la frecuencia de envío; Confirme su elección.

El paso más importante es obtener los términos correctos. Si no son lo suficientemente precisas, recibirá una gran cantidad de alertas que no siempre son relevantes, mientras que si las condiciones son demasiado restrictivas, ¡probablemente nunca recibirá ninguna alerta!

¿Cómo definir correctamente las condiciones?

Para ello, es posible utilizar 3 niveles diferentes:

- El tipo de selector. En nuestra plataforma, es posible utilizar 4 tipos diferentes de criterios: emoción, temas mencionados, criterios clave (como la cantidad de estrellas que quedan en una reseña, por ejemplo), palabras clave. Esto le permite ser muy preciso al seleccionar las alertas que desea recibir.

- El criterio de equivalencia, "es igual" o "no es igual a" para definir el disparador de la alerta.

- El vínculo entre las condiciones. Esto es lo que define si la alerta debe enviarse cuando se cumple una condición o cuando se cumplen todas las condiciones.

Gracias a las alertas, ya no perderá textualmente críticas y esto le ayudará en gran medida a priorizar sus acciones y mejorar la satisfacción del cliente.

Como habrás entendido, recurriendo al análisis semántico automático y a una herramienta como q°emoción (editor de la plataforma CXinsights.io) le permitirá ahorrar un tiempo precioso e identificar muy rápidamente los temas mencionados por sus clientes, así como las emociones que sienten.

Para profundizar: solo pudimos revisar algunas de las características de nuestra plataforma SaaS, si desea saber más, descubra un caso de uso interactivo haciendo clic aquí.