Machine learning: descifrando las emociones del consumidor

5 de diciembre de 2023

Las emociones juegan un papel esencial en las decisiones de compra de los consumidores. Durante mucho tiempo, las marcas han buscado formas de comprender, anticipar y responder a estas emociones para optimizar su estrategia de marketing y la experiencia del cliente. Gracias al machine learning, las empresas ahora tienen herramientas a su disposición para descifrar este complejo rompecabezas emocional.

Las emociones del consumidor son esenciales

La consideración de las emociones de los consumidores se ha convertido en un aspecto fundamental para el éxito de las empresas. Esta necesidad surge del reconocimiento de que las emociones juegan un papel crucial en la toma de decisiones de los consumidores.

Por eso, cuando una empresa comprende y responde adecuadamente a los estados emocionales de sus clientes, puede crear experiencias más satisfactorias y memorables, lo que a su vez fomenta la lealtad y la confianza en la marca. Además, al centrarse en las emociones, las empresas pueden diferenciarse de sus competidores, ofreciendo no solo productos o servicios, sino también valor emocional.

Un gran ejemplo es la marca Apple. Esta empresa líder no solo se centra en la calidad y la innovación de sus productos, sino que también presta especial atención a cómo estos productos hacen sentir a sus usuarios. Apple crea experiencias de usuario que van más allá de la funcionalidad, apelando a emociones como el sentido de pertenencia, la innovación y el estatus.

Qué es el machine learning

El machine learning es una subcategoría de la inteligencia artificial. Permite a las empresas procesar y analizar grandes cantidades de datos, incluidas reseñas, comentarios en redes sociales y encuestas, para obtener una comprensión más profunda de las opiniones y emociones de los consumidores.

Una de las técnicas clave utilizadas en el análisis de sentimientos es el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que permite a las máquinas leer, entender e interpretar el lenguaje humano.

  • El PLN utiliza algoritmos que pueden identificar patrones y tendencias en el texto, como palabras clave, tono utilizado o la estructura gramatical, clasificando las opiniones en categorías como positivas, negativas o neutrales.
  • Tras esto, el machine learning identifica matices en las opiniones de los usuarios, como la intensidad del sentimiento o cambios en la percepción a lo largo del tiempo, pudiendo clasificar estos textos según su tono emocional. Esto es especialmente útil para las empresas que buscan comprender mejor las reacciones a sus productos o campañas publicitarias.

Una de las ventajas de esta tecnología es su capacidad para adaptarse y aprender continuamente. A medida que se procesan más datos, el sistema se vuelve más preciso en su análisis, lo que permite a las empresas mantenerse al día con las opiniones de los consumidores.

Al aplicar esta tecnología, las empresas pueden:

  • Identificar patrones emocionales: los algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos, como comentarios en redes sociales, reseñas de productos o interacciones con el servicio al cliente, para identificar patrones que indican sentimientos positivos, negativos o neutrales.
  • Predecir respuestas emocionales: con suficientes datos históricos, los modelos pueden anticipar cómo un segmento de consumidores reaccionará emocionalmente a una campaña publicitaria, un nuevo producto o un evento de marca.
  • Personalizar la experiencia del cliente: al entender las emociones y necesidades individuales, las marcas pueden adaptar sus estrategias para ofrecer experiencias más personalizadas y significativas.

Aplicando machine learning

La aplicación de esta tecnología puede implementarse en numerosas áreas del negocio, algunas de ellas pueden ser:

  • Marketing y publicidad: las marcas utilizan estos modelos para medir la respuesta emocional a sus campañas publicitarias, ajustándolas para identificarse mejor con su audiencia.
  • Experiencia del cliente: el análisis de feedback de clientes en tiempo real permite a las empresas responder rápidamente a las preocupaciones o problemas, mejorando la satisfacción y lealtad del cliente.
  • Desarrollo de Producto: Comprender las emociones de los consumidores ayuda a las empresas a diseñar productos que generen una respuesta emocional positiva.

Para entender de una forma más práctica cómo el machine learning puede ayudar a las marcas a comprender los sentimientos de los consumidores, te dejamos 3 casos en los que incorporar esta tecnología mejorará considerablemente los resultados.

  • Análisis de sentimiento: las marcas utilizan modelos de machine learning para analizar automáticamente el sentimiento en redes sociales o reseñas online, pudiendo conocer los sentimientos de los usuarios acerca de una marca o producto. Por ejemplo, IAB Spain lanzó en 2023 un estudio sobre los sentimientos de los usuarios en redes sociales hacia marcas del sector alimentación en España. En él se pueden encontrar las marcas más queridas de los usuarios, como también los canales más amables y los más hostiles.
  • Reconocimiento facial: en entornos físicos, algunas marcas experimentan con tecnologías que leen las expresiones faciales de los clientes para evaluar sus reacciones a los productos o anuncios en tiempo real.
  • Chatbots y asistentes virtuales: al entender el tono y las emociones detrás de las consultas de los clientes, estos bots pueden ofrecer respuestas más empáticas y adecuadas.

¿Hablamos?

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