Active tus datos con la IA en lenguaje nativo de Google Cloud Platform

Como buscador de tesoros digitales, sé que no hay que dejar este oro bajo tierra y, como socio de Google, también sé cómo extraerlo. A través de la IA de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de Google Cloud Platform (GCP), los partners de marketing digital pueden ayudar a las marcas a realizar análisis de sentimientos, entre otros métodos, para recopilar información sobre los patrones de comportamiento, las expectativas, las quejas y los estados de ánimo de los clientes y, por tanto, determinar el nivel de fidelidad a la marca.



Los datos cuantitativos que se obtienen mediante este método de investigación permiten construir cuadros de mando y visualizar el sentimiento de marca en todas las regiones. El objetivo es descubrir áreas de mejora, ya que estos datos pueden utilizarse para optimizar las aplicaciones móviles y web o los productos y servicios de una marca, informando así de sus próximos pasos en el proceso de experimentación y ayudándoles a estar más cerca de satisfacer las necesidades de su público.



En los últimos meses, me he centrado en integrar el análisis de opiniones en nuestra oferta de experimentación, y está cambiando rápidamente las reglas del juego. Con el ánimo de compartir aprendizajes y asegurarnos de que ninguna marca deja sus valiosos datos intactos, vamos a hablar de por qué este método es tan bueno como el oro.

Aprovechar los datos textuales para determinar el sentimiento de marca.

Imagina que eres una marca global de primer nivel en el sector de la alimentación y las bebidas. Recientemente ha añadido nuevas funciones a su aplicación, por lo que está ansioso por saber si los clientes están disfrutando de esta experiencia mejorada. Ahora mismo, hay más de 500.000 opiniones en Google Play Store. Revisarlas sería muy útil, pero ¿quién tiene tanto tiempo? Es un caso clásico que vemos todo el tiempo: las marcas lo rastrean todo, pero no hacen nada con la información que guardan. Sin embargo, este tesoro de datos procedentes de las interacciones activas con los clientes sólo es un tesoro si se activa y se aplica de forma eficaz.



Aquí es donde entra en juego el análisis de sentimientos. Gracias al conjunto de herramientas de GCP, esta técnica de investigación analiza el texto digital para determinar el tono emocional de un mensaje, como una reseña. Como parte de la experimentación, que consiste en crear cambios impactantes para satisfacer las necesidades de sus clientes, el análisis de sentimientos le permite traducir datos textuales cualitativos en datos numéricos cuantitativos. El objetivo es obtener información clave sobre la fidelidad a la marca; en el caso de la marca mencionada, cómo se sienten los clientes con las nuevas funciones de la aplicación. ¿Y después? Eso es, la tan necesaria activación de datos.

Ponga sus datos a trabajar para mejorar su negocio.

Si nos adentramos en los pormenores del análisis de opiniones, veremos que es muy fácil adoptar este método. Con esta solución de inteligencia artificial, no es necesario que los profesionales del marketing revisen manualmente una reseña tras otra para hacerse una idea de las opiniones de la gente.



He aquí el resumen. Una vez que tengas acceso a una cuenta de Google Cloud, puedes organizar tus datos cualitativos, transaccionales y de comportamiento en Google Sheets y Google Cloud Storage. A continuación, utiliza Apps Script (u otra biblioteca de cliente en la nube) para crear un menú personalizado y aprovechar la API de lenguaje natural de GCP. Una vez que hayas habilitado la API de lenguaje natural y creado una clave de API, puedes empezar a procesar tus datos en una solicitud a la API NLP y, a continuación, realizar automáticamente un análisis de sentimientos. En última instancia, esto le abre la puerta para actuar sobre esos conocimientos a través de campañas de pruebas A/B, optimización web y de aplicaciones, marketing de marca y marketing de productos.



La API de procesamiento del lenguaje natural de GCP es tan potente porque combina el análisis de sentimientos con el reconocimiento de entidades con nombre, que es una subtarea de la extracción de información que busca localizar y clasificar entidades con nombre mencionadas en texto no estructurado en categorías predefinidas. Por ejemplo, en la frase "Me tomo un capuchino todos los días y me encanta que ahora pueda ganar puntos en la aplicación y obtener un descuento en mi producto favorito" ya podemos identificar dos tipos de entidades: el producto y la plataforma. Así pues, la herramienta no sólo proporciona información sobre el sentimiento de las personas, sino que también conecta este sentimiento con las entidades del texto.

Por supuesto, esto no es del todo nuevo, simplemente se ha convertido en la corriente principal ahora que Universal Analytics ha llegado oficialmente a su fin y todos estamos pasando a GA4 (si aún no lo has hecho, esta es tu señal para hacerlo).

No desperdicie nunca los datos de sus clientes.

Comprender el comportamiento, las expectativas y las dificultades de los usuarios debe ser siempre el centro de tus esfuerzos. Esta información fundamental alimenta todos tus experimentos y te ayuda a perfeccionar tus productos y servicios. Así que, la próxima vez que piense en dejar opiniones sin leer y dejar que el oro se marchite, piénselo de nuevo, porque esta sencilla solución basada en IA y los socios que saben cómo aplicarla están aquí para ayudarle a extraer significado de sus valiosos datos de origen y de origen cero. Y para añadir algunas guindas frescas al pastel, Google tiene nuevos servicios de IA que te permitirán responder automáticamente a esas reseñas y comentarios, utilizando un modelo de lenguaje amplio (LLM), pero hablaremos de ello más adelante.