En la actualidad, los dos principales desafíos para cualquier marca son:
- Entender las necesidades y motivaciones de sus clientes
- Hacer un seguimiento de sus requisitos y expectativas cambiantes a lo largo del tiempo.
Los datos de las redes sociales proporcionan la solución a ambos desafíos. Las conversaciones online esconden los diamantes que buscan las marcas: información detallada y oportuna sobre la experiencia de los clientes con su marca, producto o servicio.
La minería de textos en redes sociales no es nada nuevo, pero las tecnologías utilizadas para la extracción y el análisis de textos están evolucionando rápidamente. Las herramientas de escucha social más recientes y avanzadas combinan reglas lingüísticas tradicionales con análisis basados en aprendizaje automático para descubrir más información oculta en las conversaciones de las redes sociales.
¿Qué es la minería de textos?
La minería de textos, también conocida como minería de datos de texto y similar al análisis de textos, es el proceso de extraer patrones e información significativos a partir de un texto no estructurado.
La mayoría de los datos textuales (alrededor del 80 % de todos los datos del mundo) no están estructurados, es decir, no están estandarizados en un formato tabular (filas y columnas). Comentarios en redes sociales, valoraciones de productos, publicaciones en foros, transcripciones del servicio de atención al cliente, etc., todas estas fuentes están escritas orgánicamente y son más difíciles de categorizar y entender para un ordenador.
El lenguaje es tan complejo y variado como las personas que lo utilizan. Los matices, la subjetividad y la idiosincrasia juegan un papel importante. Además, la velocidad a la que evoluciona el lenguaje añade complejidad: la comunicación intergeneracional es una fuente constante de confusión y desconcierto, intensificada por la comunicación online en foros y redes sociales.
Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP) nos permiten dar sentido a los datos cualitativos no estructurados y el aprendizaje automático ayuda a los ordenadores a adaptarse a los matices y cambios en el lenguaje.
Los humanos siguen teniendo una mayor capacidad de comprender el lenguaje, pero esta nueva tecnología permite que grandes cantidades de datos textuales no estructurados se procesen a escala, lo que permite a las organizaciones mejorar su toma de decisiones y sus resultados comerciales.
Usos de la minería de textos en redes sociales
Los datos de la minería de textos en redes sociales pueden ayudar a las marcas a comprender mejor a sus clientes y sus experiencias personales con su marca, productos y servicios.
Estas son algunas de sus aplicaciones:
Identificar temas y subtemas
Descubre qué está promoviendo las conversaciones en las redes sociales, qué parte de tu audiencia está hablando sobre un tema en particular y cómo cambia la conversación con el tiempo.
¿Qué domina la conversación?
Averigua qué parte de la conversación online trata sobre un producto, servicio o tema específico.
Medir el sentimiento y la emoción
Descubre cómo se sienten los clientes acerca de tu marca en general o en relación con un tema, producto o servicio específico. ¿Se muestran positivos o negativos? ¿Qué emociones expresan? P. ej. ira, alegría, frustración, etc.
Perfiles psicográficos
Algunas herramientas de minería de textos tienen la capacidad de extraer información compleja, como los rasgos de personalidad clave y los estilos de comunicación preferidos de los autores de los textos. Esto te permite perfeccionar tus mensajes de marketing y tu estilo de comunicación para adaptarte a tu audiencia y dirigirte a clientes específicos.
Análisis de la competencia
La mayoría de los datos de texto en las redes sociales están disponibles de forma gratuita y pública y brindan una oportunidad perfecta para conocer a tu competencia. Descubre cuáles son los puntos débiles de los clientes de tus competidores, qué cuota de voz tenéis cada uno y cómo ha cambiado con el tiempo.
Análisis personalizado
Si deseas medir algo en particular, puedes crear tus propios parámetros y entrenar a tu plataforma de aprendizaje automático para registrar estadísticas sobre un tema específico.
Enfoques de la minería de textos
En la minería de textos hay dos enfoques principales: el aprendizaje automático y las reglas lingüísticas. Cada uno tiene sus pros y sus contras.
Enfoque basado en reglas lingüísticas
El enfoque basado en reglas ha sido desarrollado por expertos lingüísticos. Puede dividir las oraciones en partes del discurso, identificar sintaxis e inflexiones, y reconocer ciertos matices y variaciones de estilo.
| Ventajas | Inconvenientes |
|---|---|
| Precisión desde la primera consulta. En el enfoque basado en reglas lingüísticas no hay una curva de aprendizaje. | No se adapta ni evoluciona con los cambios en el lenguaje, en particular en el registro informal, que cambia con frecuencia. |
| Fácil de reclasificar y corregir errores. | Crear las reglas lleva mucho tiempo. Requiere mucho tiempo e investigación con expertos lingüísticos altamente cualificados. |
| Es relativamente fácil de aplicar y adaptar a los diferentes idiomas. | Algunos idiomas no se estudian tan a fondo y requieren más investigación para comprender sus características únicas de gramática y vocabulario. |
| Construido por humanos con sesgos y posibles lagunas en los conocimientos sobre dialectos, lenguaje informal, jerga especializada, etc. |
Enfoque basado en el aprendizaje automático
En el enfoque basado en el aprendizaje automático, los desarrolladores entrenan al ordenador introduciéndole ejemplos y asignándoles significado. El ordenador puede observar un patrón y asignarlo a un concepto, como la semántica o la intención.
| Ventajas | Inconvenientes |
|---|---|
| Requiere menos recursos. Puedes entrenar a la máquina con ejemplos y ella aprende sola. | Al principio requiere un amplio entrenamiento. |
| Fácil de adaptar y personalizar a las nuevas condiciones. | Hay una curva de aprendizaje. |
| Más flexible: puede aprender y deducir el significado a partir del contexto. | Resulta difícil corregir errores. Para aprender una nueva regla hace falta introducir varios ejemplos. |
| Puede descubrir ideas impredecibles y más relevantes | Ligeramente menos preciso. |
Enfoque híbrido
El tercer enfoque consiste en crear un híbrido resultante de cada enfoque y aprovechar los beneficios de ambos. Nadie sabe cómo de preciso e impresionante puede llegar a ser el aprendizaje automático por sí solo. Al menos por ahora, la minería de textos se beneficia de la experiencia de los lingüistas para potenciar la precisión, mientras que el aprendizaje automático compensa la rigidez del enfoque basado en reglas.
