Reseñas de Google, ¿valiosas para el Sentiment Analysis?

Reseñas de Google, ¿valiosas para el Sentiment Analysis?

13 febrero 2023
Actualizado: 25 mayo 2023
4 min

El término ‘Sentiment Analysis’ o Análisis de Sentimiento cada vez va siendo más reconocido y ya son muchas las marcas que lo aplican, pero… ¿a qué se debe?

Actualmente las reseñas que dejan los usuarios en internet pueden beneficiar (o no) a los negocios. Cada vez nos importa más conocer la opinión del resto para visitar un local o adquirir un producto, de ahí nace el ‘Sentiment Analysis’ .

Las empresas necesitan conocer qué opinan sus clientes, y, no sólo nos referimos a las estrellas, el ‘Sentiment Analysis’ va un paso más allá, es un análisis de los sentimientos y emociones que nos permite medir qué aspectos de nuestro servicio o producto prefieren nuestros clientes, además de otros aspectos como: la intención de repetir, la posibilidad de recomendación o los puntos más destacables dentro de su experiencia.

¿Interesante? Sigue leyendo, porque te traemos un caso de estudio que te ayudará a entenderlo mucho mejor.

Sentiment Analysis, ¿cómo se hace?

Para realizar nuestro ‘Sentiment Analysis’ debemos proceder, en primer lugar, al análisis de las reseñas  que los usuarios realizan sobre nuestro negocio. El  primer objetivo será establecer con qué intención se han redactado estas opiniones (positivas o negativas).

En estos casos suele usarse la minería de opinión, gracias a ella seremos capaces de analizar las emociones y actitudes de las personas, en relación al producto o servicio que han recibido. Aquí, se suelen buscar expresiones que tengan un claro significado positivo o negativo, como por ejemplo: ‘Todo fue correcto’, ‘¡Magnífico!’ o ‘No lo recomiendo’.

Lo más habitual es que para realizar un ‘Sentiment Analysis’ se usen herramientas que hagan uso de la inteligencia artificial, esto nos ahorrará tiempo.

Este tipo de análisis tienen como objetivo final llegar a una idea general de la opinión y el ánimo de los clientes. Su parte más subjetiva intenta averiguar cuáles son las emociones que quiso transmitir el usuario en las reseñas.

Después de toda esta información, toca responder a la pregunta; ¿y qué hacemos con todos estos datos?

Una vez que conocemos cuáles son los aspectos más destacables de nuestro negocio, podemos enfocar varias maneras de usarlos:

  • Estrategias de marketing: bien podemos usarlas para destacar un aspecto que valoran nuestros clientes o para contrarrestar uno negativo
  • Ayuda a la reputación de nuestra marca
  • Anuncios y promociones: estos datos nos ayudarán a elaborar anuncios y promociones más personalizados para nuestros clientes. 

Análisis de sentimiento: Nuestro caso de estudio

Desde Adentity, hemos elaborado nuestro propio ‘Sentiment Analysis’ para el restaurante cordobés Cocedero de Marisco Costaluz

Los datos que reúne la infografía, que se adjuntará más adelante, contempla todas las opiniones que dejaron los usuarios en el Perfil de Empresa de Google del negocio durante todo el año 2022

En esta infografía abordamos y desarrollamos  datos tan interesantes como: número de reseñas, puntuaciones de los usuarios, media de estrellas, conceptos más destacados e intención de repetir la experiencia.

¿Quieres conocer todo el proceso? Te lo mostramos más abajo

Cocedero de Marisco Costaluz

Llegados a este punto, haremos un pequeño índice sobre la información que se ha incluido en esta infografía de ‘Sentiment Analysis’.

Primer Bloque: Reseñas
– El número total de reseñas que recibió desde que creó su cuenta en Google Business Profile
– El número de reseñas que recibió en el año 2022:
– Sólo la valoración en estrellas
– Valoración en estrellas y texto

Segundo Bloque: Puntuación y Local Guides
– Media de la puntuación de las reseñas
Número de reseñas que han sido escritas por los Local Guides

Tercer Bloque: Estrellas
Aquí, hacemos una diferencia en tres bloques diferentes:
– Valoración de ⭐ a ⭐⭐
– Valoración de ⭐⭐⭐
– Valoración de ⭐⭐⭐⭐ a ⭐⭐⭐⭐⭐
En cada una de ellas, se diferencia cuántas de estas reseñas han sido escritas con texto o sólo con valoración.

Cuarto Bloque: Palabras que más usan los usuarios
Aquí, analizamos las palabras clave que más utilizaron los usuarios para redactar sus opiniones sobre el restaurante, y, además, analizamos la intención con la que cada una de ellas fue usada, diferenciando así entre: intención positiva, negativa o neutra.

Quinto Bloque: ¿Nuestros clientes tienen intención de volver?
Otras de las palabras clave que poseen una gran relevancia serían: ‘Lo recomiendo’, ‘Volveré’…  Es decir, aquellas palabras que nos den ‘pistas’ sobre la intención de volver (o no) al restaurante.

Sexto Bloque: ¿Qué es lo que más destacan nuestros clientes?
Por último analizamos lo que nosotros llamamos: modificadores de sentimiento. En este sentido, hemos analizado los modificadores de sentimiento positivos, es decir aquellos que incrementan el valor del concepto al que acompañan

¿Preparado para ver nuestro ‘Sentiment Analysis’ ? Podrás descargarlo aquí. 


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