Existen muchas maneras de analizar el sentimiento de un comentario para conocer si tiene un tono positivo, negativo o neutro: aplicando técnicas de machine learning, realizando una codificación manual, aprovechando la nota media, etc. Lo desarrollamos en otro artículo: https://www.lesphinx.es/single-post/m%C3%A9todos-an%C3%A1lisis-de-sentimiento
Sin embargo, a la hora de visualizar y representar los resultados, de la misma manera que hay distintos métodos de análisis, también existen varias formas de representar esos análisis y así facilitar la comprensión de los datos. Todo dependerá de dos aspectos: el objetivo del estudio (medir una evolución, explicar los motivos de satisfacción/insatisfacción, resaltar algunas particularidades según un perfil, comparar la orientación según un contexto) y el formato en el que se van a representar dichos datos (un informe de resultados, un dashboard operacional, una infografía con los puntos más destacables...).
En esta publicación explicaremos distintos tipos de indicadores centrados en el análisis de la orientación de comentarios positivos, negativos y neutros.
Proporción de las orientaciones
Extraer la proporción de los comentarios positivos, negativos y neutros nos informa de forma rápida sobre cuál es el sentimiento mayoritario del público que se está estudiando. Nos da una visión sintética de la información. Se puede representar mediante porcentajes o mediante frecuencias de cada clase o grupo.
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Sin embargo, si queremos entender el contexto de cada grupo, se podría incluir la lista de los comentarios y poder así explorar los verbatim según la orientación. De esta manera, tendremos una idea general de esos resultados obtenidos y podremos ir identificando grosso modo los motivos de satisfacción/insatisfacción. Además, para aportar más valor y contexto, a estos comentarios podríamos añadir información de contexto de la persona que lo ha escrito (sexo, edad, producto contratado…):
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Nube de palabras filtradas
Las nubes de palabras son un recurso muy útil para representar de manera esquemática y sencilla los principales temas de los comentarios que se analizan. A mayor tamaño de la palabra, mayor frecuencia y relevancia. En este caso, podemos generar una nube de palabras para cada orientación, de manera que podamos identificar aquellas palabras más relevantes para las personas insatisfechas y para las satisfechas.
No obstante, una palabra aislada sin su contexto puede hacer perder su comprensión real, ya que depende del tono de la frase, de las palabras que se utilicen alrededor, etc. Por ello, es importante siempre incluir los verbatim para que, al seleccionar una palabra, podamos leer ese comentario que la incluye y entender el contexto.
Normalmente, las nubes de palabras deben ir lematizadas, es decir, en su forma más neutra (verbos en infinitivo, sustantivos y adjetivos en masculino singular) y sin ruido lingüístico (artículos o preposiciones). Además, se podrían crear combinando sustantivos, adjetivos, verbos o pronombres, o únicamente de una categoría gramatical.
En este ejemplo, hemos utilizado los comentarios de un estudio de satisfacción de los clientes de un banco y hemos generado dos nubes de palabras filtradas por la orientación negativa (izquierda) y positiva (derecha). Hemos excluido los verbos y eliminado ciertas palabras con demasiada frecuencia que no aportan valor como “banco” o “cuenta”.
Este ejemplo lo hemos realizado con nuestro software de análisis y visualización DATAVIV’ filtrando los comentarios según la orientación. Sin embargo, también se podría realizar cruzando la variable de comentarios con la variable de orientación. De esta manera, obtendríamos las palabras sobrerrepresentadas y las infrarrepresentadas para cada grupo y así dispondríamos de palabras más específicas para cada nube. Son conclusiones más interesantes y que aportan más información que al filtrar.
Tono medio
Sabiendo que cada respuesta tiene un peso, (Muy negativo = -2, Negativo = -1, Neutro = 0, Positivo = 1, Muy positivo= 2) podemos calcular un indicador sintético que nos ayude a conocer cuál es la media del tono de los comentarios. Para conseguir el tono, solo debemos calcular la media de las orientaciones de todos los comentarios. En este ejemplo el tono medio que hemos calculado es de -0,5 sobre 2. Hay varias formas de representarlo:
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Evolución de la orientación media
Otra manera de representar la orientación de los comentarios sería a través de una fecha para ver si el tono medio va subiendo o bajando dependiendo de un periodo de tiempo. De esta manera, es mucho más sencillo visualizar la tendencia general e identificar momentos clave en los que el público estudiado estaba más contento o descontento, enfocarnos en esos momentos y extraer conclusiones más acertadas. En este caso, representamos la evolución del tono medio (la media de la orientación) por meses en un gráfico de curvas:
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
También se puede representar según la proporción de cada tipo de orientación (positivo, negativo, compartido y sin opinión) por meses o años, como en el ejemplo de abajo. Si bien es cierto que resulta más complejo identificar una tendencia general de esta manera, se obtienen más detalles, lo cual, dependiendo del objetivo del informe/dashboard, puede ser interesante.
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Orientación según la zona
Dependiendo del tipo de estudio que se realice, podremos obtener datos basados en la zona geográfica en la que se encuentra el público que estudiamos. Esta información también nos puede ser útil para poder conocer si hay diferencias en la satisfacción según el lugar. Habría muchas maneras de poder representar dicha información. Una forma de hacerlo sería mediante mapas geográficos coloreados según el tono medio de los comentarios recogidos de cada zona (provincias, departamentos, comunidades, países, continentes…).
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Orientación según el tema
Este podría ser el análisis más interesante que se podría realizar en un estudio de análisis textual. Consiste en primeramente extraer los temas que el público estudiado menciona en sus comentarios (por ejemplo, analizando los comentarios de Google de un banco, los clientes podrían hablar sobre las comisiones, los productos contratados, el servicio…). Esto se puede realizar mediante distintas metodologías (codificación manual, semiasistida agrupando sinónimos con la ayuda de un software…).
Una vez que conocemos cuáles son los temas de los que hablan, seguidamente podríamos cruzar dicha información con la orientación del propio comentario. De esta manera, podremos identificar si los clientes mencionan ciertos temas de forma positiva o negativa, lo cual nos da información de mucho valor para descubrir los puntos fuertes y débiles, y tomar las acciones más pertinentes.
En este ejemplo, hemos realizado una codificación textual para extraer los temas de los comentarios de clientes de un banco con el software DATAVIV’ mediante la agrupación de sinónimos. Seguidamente, los temas los hemos cruzado con la orientación y los hemos representado mediante un gráfico de barras como el siguiente. Así, vemos que en el tema “recibimiento” hay comentarios más negativos y, por el contrario, en el tema “necesidades” son más positivos:
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Igualmente, si se quisiera ir más allá y estudiar en más profundidad, podríamos incluir la lista de los comentarios y filtrarlos por este gráfico para ir leyendo los comentarios específicos que hablan de un tema en concreto de forma positiva o negativa.
Por otro lado, también podríamos realizar un Análisis Factorial de Correspondencias cruzando los temas con la orientación para resaltar mucho más la relación que existe entre cada tema y cada orientación.
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Orientación según el tema y su evolución
Además de identificar los temas según su tono, se podría estudiar la evolución que tiene el tono de cada tema en el tiempo con el objetivo de conocer con más exactitud los motivos por los que en una fecha concreta la satisfacción cayó o aumentó. Lo podemos representar en forma de mapa de calor. Este tipo de gráfico de 3 dimensiones proporciona una visión sintética cuando hay muchas modalidades respuesta en una única pregunta/variable (muchos productos distintos, asignaturas, departamentos, atributos…).
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’
Orientación negativa pero calificación positiva
A la hora de analizar los comentarios positivos y negativos, no solo resulta interesante conocer la proporción y los motivos de la insatisfacción o satisfacción. También podríamos hacer hincapié en aquellas personas que, pese a estar satisfechas con el producto o servicio, han dejado un comentario negativo. Por lo general, estas personas suelen estar satisfechas globalmente con la compañía/marca/producto pero han experimentado alguna situación negativa que han querido plasmar. Así, podremos conocer algunos puntos que para los clientes satisfechos podrían ser débiles y anticiparnos a estos problemas para solventarlos lo antes posible. De esta manera, los promotores o clientes satisfechos en lugar de convertirse en detractores pasarían a convertirse en superpromotores.
Para identificar los comentarios de estas personas, solo bastaría con filtrar la lista de los comentarios por dos variables: según las respuestas a una nota alta a una pregunta/variable de satisfacción global y según la orientación captada como negativa.
En este ejemplo, hemos generado un gráfico agrupado en 3 distintas categorías basado el NPS (Net Promoter Score): detractores, pasivos y promotores. Seguidamente, hemos incluido la lista de los comentarios con una orientación negativa, la cual está filtrada exclusivamente por los comentarios de aquellas personas que representan a los promotores, es decir, los que han puesto un 9 o 10 en la pregunta de satisfacción general.
Gráficos y análisis realizados con el software de análisis y visualización DATAVIV’