{"id":17286,"date":"2022-11-29T18:54:36","date_gmt":"2022-11-29T18:54:36","guid":{"rendered":"https:\/\/goglobalstd.wpengine.com\/matices-culturales-y-sentiment-analysis-un-aporte-de-la-industria-de-los-idiomas-al-marketing-global\/"},"modified":"2024-11-15T17:12:32","modified_gmt":"2024-11-15T17:12:32","slug":"matices-culturales-y-sentiment-analysis-un-aporte-de-la-industria-de-los-idiomas-al-marketing-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.goglobal-consulting.com\/es\/matices-culturales-y-sentiment-analysis-un-aporte-de-la-industria-de-los-idiomas-al-marketing-global\/","title":{"rendered":"Matices culturales y sentiment analysis: un aporte de la industria de los idiomas al marketing global"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n

Ahora m\u00e1s que nunca, los consumidores hablan de las marcas (y con las marcas) en l\u00ednea. Los datos sobre sus alegr\u00edas, frustraciones y expectativas sobre productos y servicios son una fuente inagotable de informaci\u00f3n valiosa para tomar decisiones de marketing. En este art\u00edculo, te contamos sobre la importancia de los matices culturales a la hora de entrenar modelos de machine learning para un sentiment analysis de calidad. <\/p>\n\n

Menciones en redes sociales, grabaciones de clientes hablando con representantes, correos electr\u00f3nicos, recomendaciones y opiniones de consumidores sobre nuestros productos y los de la competencia\u2026 la web est\u00e1 inundada de datos que pueden ser una ventaja competitiva para un proceso de internacionalizaci\u00f3n. El sentiment analysis o an\u00e1lisis de sentimiento es una t\u00e9cnica valiosa para ayudar a las marcas a comprender sus mercados y mejorar sus estrategias de marketing y su experiencia del cliente.<\/p>\n\n

\u00bfPero qu\u00e9 pasa cuando una empresa quiere realizar un sentiment analysis en diferentes idiomas? Algunas de las empresas que ofrecen estas herramientas anal\u00edticas utilizan traductores autom\u00e1ticos para ense\u00f1ar a sus sistemas inform\u00e1ticos c\u00f3mo realizar un sentiment analysis multiling\u00fce. La automatizaci\u00f3n es clave para la eficiencia operativa y econ\u00f3mica de las empresas, de eso no hay dudas. Pero cuando la traducci\u00f3n autom\u00e1tica no capta las sutilezas culturales y las referencias contextuales en los comentarios y las rese\u00f1as, tenemos que plantearnos si los datos que nos aportan son precisos.<\/p>\n\n

Qu\u00e9 es y para qu\u00e9 sirve el sentiment analysis<\/strong><\/h2>\n\n

El sentiment analysis es un proceso anal\u00edtico que identifica el tono emocional de un texto y determina si es positivo, negativo o neutro. Combina t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje autom\u00e1tico para asignar puntuaciones ponderadas de sentimientos a las palabras dentro de una oraci\u00f3n o frase.<\/p>\n\n

El procesamiento del lenguaje natural (PLN o en ingl\u00e9s, \u201cnatural language processing\u201d o \u201cNLP\u201d) forma parte de una rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo hacer que los ordenadores entiendan c\u00f3mo hablan, escriben y se comunican los humanos de forma natural. El PLN nos permite interactuar con los ordenadores como lo hacemos con otros seres humanos. Un buen ejemplo de este sistema en acci\u00f3n son los bots de chat de atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n\n

Para que los ordenadores puedan aprender de los datos, se utiliza el machine learning (ML). Se trata de una t\u00e9cnica por la que los ordenadores identifican patrones y toman decisiones. Los algoritmos son \u201centrenados\u201d con datos seleccionados y provistos por humanos espec\u00edficamente para ese fin. La calidad de los datos usados para el entrenamiento impacta directamente en la calidad del aprendizaje y de los resultados que proveer\u00e1 el modelo. <\/p>\n\n

Gracias a la velocidad de procesamiento de informaci\u00f3n que aporta el machine learning, el sentiment analysis se ha convertido en una herramienta muy valiosa para los departamentos de marketing de muchas empresas, proporcionando informaci\u00f3n para ayudar a tomar decisiones y definir estrategias y objetivos empresariales eficaces. <\/p>\n\n

Estas son cuatro formas en las que el sentiment analysis puede ayudar en tu estrategia de marketing:<\/p>\n\n

1. Utilizar los comentarios de los clientes para mejorar el servicio<\/strong><\/h3>\n\n

Averiguar qu\u00e9 les gusta y qu\u00e9 no les gusta a los clientes acerca de una marca, producto o servicio es esencial para cualquier empresa. Con el sentiment analysis, la empresa puede identificar y analizar r\u00e1pidamente las opiniones de los clientes sobre sus campa\u00f1as y productos desde el momento en que se lanzan.<\/p>\n\n

2. Investigar a la competencia<\/strong><\/h3>\n\n

Las empresas tambi\u00e9n pueden hacer un seguimiento de las menciones de sus competidores. Expressions of positive feelings can help you identify where your competitors are succeeding, while negative comments can reveal business opportunities.<\/p>\n\n

3. Prevenir y gestionar crisis<\/strong><\/h3>\n\n

El sentiment analysis permite hacer un seguimiento de las menciones online en tiempo real, lo que lo convierte en una herramienta \u00fatil para identificar una posible crisis de relaciones p\u00fablicas que pueda estar desarroll\u00e1ndose. Las empresas pueden identificar un pico de sentimiento negativo r\u00e1pidamente y tomar medidas inmediatas para gestionarlo.<\/p>\n\n

4. Identificar influencers<\/strong><\/h3>\n\n

Descubrir a los influencers que hablan de un negocio es otra ventaja clave del sentiment analysis. Algunas herramientas asignan una puntuaci\u00f3n de influencer a las menciones en l\u00ednea y permiten filtrar las menciones seg\u00fan la relevancia del influencer.<\/p>\n\n

La importancia de los proveedores de servicios ling\u00fc\u00edsticos en el sentiment analysis multiling\u00fce<\/strong><\/h2>\n\n

Los sentiment analysis pueden realizarse en diferentes idiomas, dependiendo del p\u00fablico objetivo de la empresa y los mercados en los que opere. Para obtener resultados de calidad, el an\u00e1lisis debe realizarse en la lengua de origen de cada mercado, a fin de captar las sutilezas culturales y as\u00ed capturar el verdadero significado de las expresiones. <\/p>\n\n

Uno de los errores m\u00e1s habituales y m\u00e1s costosos es utilizar la traducci\u00f3n autom\u00e1tica a un idioma com\u00fan como el ingl\u00e9s para luego procesar los datos. Aunque puede parecer una soluci\u00f3n si los operadores de datos se comunican en ese idioma, un estudio<\/a> revela que la traducci\u00f3n autom\u00e1tica de cualquier dato textual puede reducir la precisi\u00f3n del sentiment analysis hasta un 20%. <\/p>\n\n

La soluci\u00f3n a este problema es contratar a un proveedor de servicios ling\u00fc\u00edsticos con experiencia en proyectos de big data para que trabaje junto al equipo de datos en el etiquetado de datos en su idioma de origen. El proveedor pondr\u00e1 a disposici\u00f3n un equipo de anotadores de datos que son hablantes nativos del idioma y dialecto en el que est\u00e1n los datos, para maximizar la calidad del an\u00e1lisis en su idioma original. Tambi\u00e9n te puede ayudar a recolectar datos faltantes en caso de que el modelo de machine learning as\u00ed lo requiera. <\/p>\n\n

Elegir el proveedor de servicios ling\u00fc\u00edsticos adecuado para tu empresa puede marcar la diferencia entre comprar palabras como commodities y establecer una alianza estrat\u00e9gica que ayudar\u00e1 a que tu negocio crezca a nivel mundial. En Go Global, llevamos m\u00e1s de una d\u00e9cada ayudando a grandes empresas a maximizar el valor de sus contenidos globales. Ayudarlas tambi\u00e9n a aprovechar las ventajas del big data fue, para nosotros, el pr\u00f3ximo paso natural. Contamos con las personas, los procesos y la infraestructura para hacerlo, pero, sobre todo, contamos con el expertise de ser una empresa global que ayuda a otras empresas globales a crecer en mercados multiling\u00fces.<\/p>\n\n

Reflexiones finales<\/strong><\/h2>\n\n

Un correcto enfoque multiling\u00fce del sentiment analysis requiere que el modelo de machine learning aprenda a analizar las opiniones y los sentimientos de los consumidores en la lengua materna en la que se expresan. Solo de esta forma, el sistema aprender\u00e1 a captar de forma correcta las sutilezas de los diferentes idiomas y variantes ling\u00fc\u00edsticas.<\/p>\n\n

Para asegurar resultados de calidad, los equipos de datos pueden recurrir a un proveedor de servicios ling\u00fc\u00edsticos para la tarea de recolecci\u00f3n y anotaci\u00f3n de datos. Contar con un socio con experiencia en idiomas y gesti\u00f3n de datos es la ruta m\u00e1s segura para contar con datos de calidad y mejores decisiones de negocio. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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