Experiencia del consumidor Gestión de precios

Utilizar el análisis del sentimiento para mejorar las estrategias de comercio electrónico

En este artículo, exploraremos varias formas en las que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se pueden utilizar para el comercio electrónico más allá de la coincidencia de productos. Si aún no lo ha hecho, consulte nuestro post anterior sobre Uso de los LLM en el comercio electrónico [insertar enlace aquí].

Los grandes modelos lingüísticos tienen una amplia gama de aplicaciones en el comercio electrónico, desde el análisis de las opiniones de los clientes hasta la mejora del descubrimiento de productos. Más allá de la comparación de productos, pueden ayudar en tareas como la clasificación de productos, el análisis de opiniones, la atención al cliente e incluso la identificación de tendencias en las preferencias de los consumidores. También pueden ayudar a detectar discrepancias en los precios, evaluar el contenido de marketing y automatizar las interacciones con los clientes, todo ello clave para seguir siendo competitivos en el panorama digital actual.

Análisis del sentimiento en el comercio electrónico

El análisis de sentimientos, a menudo denominado minería de opiniones, es un método utilizado para determinar el sentimiento que subyace a las declaraciones o reseñas de los clientes, clasificándolas como positivas, negativas o neutras.

En términos más sencillos, las herramientas de análisis de sentimientos ayudan a las empresas a entender qué opinan los clientes sobre sus productos analizando lo que dicen en reseñas o comentarios. Por ejemplo, si un cliente escribe: "Me encanta lo fácil que es utilizar este producto", el análisis de sentimiento lo clasificaría como positivo. Si otro cliente dice: "El producto funciona, pero es excesivamente caro", el sentimiento podría ser una mezcla de neutro y negativo, dependiendo del contexto.

En el pasado, las organizaciones recurrían a complejos modelos de aprendizaje automático, técnicas de aprendizaje profundo o métodos basados en léxicos para realizar este tipo de análisis. Sin embargo, estos enfoques requerían mucho esfuerzo manual para entrenar modelos, crear algoritmos especializados o desarrollar diccionarios de palabras asociadas a sentimientos específicos.

Los métodos históricos de análisis de sentimientos suelen llevar mucho tiempo, ya que requieren un extenso etiquetado de datos, el ajuste de algoritmos y actualizaciones constantes para garantizar la precisión. Por ejemplo, el aprendizaje profundo requiere grandes conjuntos de datos y un potente sistema informático recursos para identificar patrones, mientras que los métodos basados en léxicos requieren compilar una larga lista de palabras y sus sentimientos asociados, que no siempre captan los matices del lenguaje humano. Los LLM, sin embargo, están preentrenados en grandes cantidades de texto y son inherentemente capaces de comprender el contexto, lo que hace que la clasificación de sentimientos sea mucho más fácil y rápida.

Por supuesto, existen algunas limitaciones. Los LLM, al igual que los humanos, tienen dificultades con ciertas sutilezas del lenguaje, como el sarcasmo. Por ejemplo, considere una reseña que diga: "Genial, otro producto que se rompe a la semana, ¡justo lo que necesitaba!". Mientras que un humano podría reconocer esto como sarcasmo, un LLM podría malinterpretarlo como positivo debido a frases como "justo lo que necesitaba". Una interpretación errónea del sarcasmo podría conducir a una clasificación incorrecta de los sentimientos, lo que podría sesgar las opiniones de los clientes.

Uso de grandes modelos lingüísticos para mejorar el comercio electrónico

Ahora que los LLM pueden clasificar los sentimientos de forma rápida y eficaz, ¿cómo podemos aprovecharlo para el éxito del comercio electrónico?

1. Mejorar el servicio al cliente

Al clasificar los comentarios negativos y neutros de las opiniones de sus clientes, puede dar prioridad a los problemas más urgentes y asignar a sus mejores agentes de atención al cliente para que respondan.

Por ejemplo, si empieza a llegar una avalancha de comentarios negativos sobre el retraso en el envío de un producto, puede desplegar a sus mejores agentes de soporte para que aborden el problema antes de que vaya a más. En el caso de comentarios neutros, como "El producto está bien, pero no es nada especial", los agentes pueden tratar de convertir a los clientes indiferentes en fieles ofreciéndoles incentivos o soluciones para mejorar su experiencia.

2. Apoyar a Insights

El análisis del sentimiento también puede ayudarle a relacionar el tono de las opiniones de los clientes con sus correspondientes puntuaciones con estrellas, lo que ofrece una visión más profunda. Por ejemplo, puede descubrir que una valoración de 5 estrellas incluye una pequeña queja sobre el embalaje, lo que podría darle la oportunidad de introducir mejoras. Por el contrario, una valoración de 3 estrellas puede tener una crítica elogiosa excepto por un pequeño inconveniente, lo que ofrece una oportunidad para llegar a un público objetivo.

Supongamos que tiene un producto valorado con 4,5 estrellas, pero tras analizar los comentarios, observa que varios clientes expresan una pequeña frustración con las instrucciones de configuración. Con esta información, podría perfeccionar sus guías de configuración y mejorar la satisfacción del usuario. Del mismo modo, si un comentario de 2 estrellas elogia la calidad del producto pero critica los plazos de envío, solucionar el problema logístico podría mejorar las valoraciones generales sin necesidad de cambiar el producto.

3. Entender mejor a su cliente

Los LLM pueden ayudar a identificar temas comunes en los comentarios de los clientes, lo que facilita la detección de puntos débiles, preferencias o tendencias emergentes en el mercado.

Por ejemplo, si varios clientes mencionan su deseo de un envase ecológico, esto podría indicar una tendencia creciente hacia la sostenibilidad. Por otro lado, si muchos comentarios mencionan que los clientes consideran que su producto es demasiado complicado de usar, esto indica un problema de usabilidad que podría llevar a rediseñar el producto o a mejorar los materiales de apoyo.

Al identificar estos patrones, puede tomar medidas proactivas para mejorar la satisfacción del cliente y la percepción del mercado.

4. ¿Resuelve el problema?

Tras clasificar las opiniones de los clientes, el siguiente paso es determinar si su producto está a la altura de lo que promete. Si vende un producto destinado a mejorar la productividad, ¿reflejan los comentarios de los clientes ese resultado?

Por ejemplo, si vende una aplicación de productividad y los clientes mencionan con frecuencia que les facilita la vida, los comentarios se ajustan a la propuesta de valor de su producto. Por otro lado, si las opiniones negativas se quejan a menudo de que la aplicación se bloquea o es difícil navegar por ella, eso indica un problema grave que requiere atención inmediata. Además, si el análisis de la competencia muestra que otros productos similares reciben opiniones más positivas sobre la facilidad de uso, podría poner de relieve áreas en las que su producto se queda corto.

5. Atención al cliente en tiempo real

El uso de Large Language Models para supervisar los comentarios de los clientes en tiempo real permite ofrecer un servicio proactivo. Si el sentimiento se vuelve negativo de repente, puede asignar agentes de atención al cliente para resolver los problemas antes de que se agraven.

Imagina que organizas una venta flash y, durante el evento, detectas un aumento de comentarios negativos sobre problemas en el proceso de pago. Con el análisis de opiniones en tiempo real, su equipo de asistencia podría intervenir, ofrecer orientación a los clientes con problemas y evitar potencialmente el abandono del carrito. O, si varios comentarios mencionan un defecto del producto, podría detener inmediatamente las ventas y solucionar el problema antes de que se extienda.

Conclusión

Los grandes modelos lingüísticos ofrecen numerosas formas de mejorar el comercio electrónico más allá de la correspondencia de productos. Al clasificar eficientemente el sentimiento del cliente, las empresas pueden mejorar el servicio al cliente, obtener información sobre el rendimiento del producto y comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Ya sea para identificar los puntos débiles, mejorar la atención al cliente o ser proactivo con los comentarios de los clientes en tiempo real, los LLM ayudan a las marcas a mantenerse ágiles y receptivas en el cambiante mundo del comercio electrónico.

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