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Las mejores herramientas para análisis de texto

Las mejores herramientas para análisis de texto

Existe una gran cantidad de información sin utilizar escondida dentro de tu organización. Con las herramientas de análisis de texto, puedes convertir ese texto no estructurado en datos significativos para medir la opinión de los consumidores, los comentarios de los usuarios, las reseñas de producto, el análisis de sentimiento y más. Con esto estarás equipado para tomar decisiones basadas en datos acerca del futuro de tu marca.

Transforma tu marca utilizando inteligencia de redes sociales

Definición de inteligencia conversacional

Todos los días, tu empresa recibe texto estructurado y no estructurado. Ya sea por las redes sociales, transcripciones de centros de llamadas, encuestas, llamadas telefónicas, reseñas de clientes, correos electrónicos, etc. Es texto sin formato que sólo podrás interpretar con precisión si utilizas herramientas de análisis de texto.

El software de análisis de texto recopila datos no estructurados e identifica patrones y tendencias. Cuenta y analiza las relaciones entre palabras, categoriza, etiqueta, anota, visualiza y predice. Encuentra palabras clave, temas y semántica. Además analiza el texto para identificar el sentimiento.

Talkwalker sentiment analysis - text analytics tool

Análisis de sentimiento impulsado por la IA de Talkwalker de 3 marcas líderes de bebidas gaseosas.

Podrías contratar a un equipo para que realice el análisis de texto manualmente, pero es una pesadilla de trabajo. Hay demasiado texto para leer y siempre habrá un elemento de error humano.

Voy a explicar los conceptos básicos del análisis de texto para que comiences a realizarlo. También compartiré las mejores herramientas de análisis de texto en el mercado, las hay fáciles de usar y algunas más complicadas. También he incluido herramientas de análisis de texto gratuitas y de pago. Y si tienes problemas con alguno de los términos técnicos, he añadido además un glosario de términos de análisis de texto.

Contenido

¿Qué es el análisis de texto?

Definición de análisis de texto - (análisis de texto o minería de texto) es una disciplina de la informática que utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para extraer el significado del texto no estructurado. Así es como una empresa puede convertir 10,000 reseñas de productos en recomendaciones y contenido generado por el usuario. Y con el cual el área de Recursos Humanos puede mejorar la satisfacción y la productividad de los empleados y reducir la rotación.

El análisis de texto funciona a través del procesamiento del lenguaje natural y algoritmos estadísticos. Utilizar el análisis de sentimiento, la clasificación de texto y el análisis de palabras, ayudará a tu equipo a analizar las encuestas de clientes, correspondencia de proveedores, interacciones de los centros de llamadas, documentos legales, informes de la industria, redes sociales y más.

Mirándolo desde el punto de vista del marketing, el análisis de texto encuentra su significado en el contenido escrito. Contenido sobre tu marca, productos, clientes y competidores que revelará patrones y temas en tendencia sobre los que podrás tomar acción.

Si realizas el análisis de texto manualmente quedarás enterrado en el texto. El software de análisis de texto utiliza algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y minería de texto para encontrar el significado en grandes cantidades de texto.

¿Por qué necesitas el análisis de texto?

El análisis de texto (minería de texto, análisis inteligente de contenido) ayudará a tu empresa a tomar decisiones basadas en datos. Comprender el sentimiento, el tema y la intención del texto conducirá a un mejor diseño de producto, marketing de contenido, mensajería en redes sociales, satisfacción de los empleados y reputación de marca en línea.

Analizar los comentarios de los clientes (correos electrónicos, redes sociales, reseñas en línea, notas del centro de llamadas, resultados de encuestas) te mostrará acerca de cuáles productos están hablando, si están satisfechos con el precio, la usabilidad o si están experimentando problemas. Emplear el análisis de sentimiento identificará cómo se sienten realmente los clientes. Estos son insights del consumidor esenciales.

Las herramientas de análisis de texto también pueden advertirte de problemas en el horizonte, descubrirás de qué se están quejando los consumidores y los problemas que están enfrentando.

El uso de herramientas de análisis de texto ha incrementado junto con el uso del big data. Existe demasiado texto para analizar manualmente. Automatizar el proceso te ayudará a identificar patrones y tendencias que podrías haber pasado por alto en el pasado.

Tu texto no estructurado se convertirá en datos organizados que te permitirán visualizar tendencias, comprender el sentimiento detrás de las opiniones de los consumidores y medir el engagement que reciben tus campañas de marketing. Esta información vital te ayudará a tomar decisiones comerciales estratégicas.

Las fuentes del análisis de texto

¿Crees que estás recopilando todos tus datos? Piensa de nuevo.

De manera pública y privada, cuentas varias fuentes de texto que neceistas organizar. Estos son datos estructurados, que no son tan difíciles de analizar. Sin embargo, existe una gran cantidad de datos no estructurados que probablemente estés perdiendo, por lo que necesitas herramientas de análisis de texto, ya que estos datos son valiosos para tu negocio.

Datos estructurados

Los datos que ya estás recopilando (¡espero!), incluyen registros de las llamadas a tu equipo de atención al cliente, correos electrónicos, respuestas a comentarios, formularios de cumplimiento, contratos y ubicación de los clientes. También provienen de estudios de mercado y encuestas.

Si bien estas son fuentes de datos estructuradas y más fáciles de recopilar, se almacenan en diferentes bases de datos por lo que es posible que no puedan interactuar.

Datos no estructurados

¿Qué son los datos no estructurados, también conocidos como datos oscuros?

Es la información que las empresas recopilan, procesan y almacenan durante las actividades comerciales. Pero, esto es un problema, porque no se utilizan para nada.

Los datos no estructurados se pueden encontrar en una variedad de fuentes, incluidos comentarios no solicitados en sitios de opinión, datos de ventas, mensajes instantáneos, publicaciones en blogs, correo electrónico, documentos escaneados, imágenes, tiendas de apps, fechas, números, listas de contactos, etc.

Analizar tus datos no estructurados puede ser complicado ya que algunos de nosotros utilizaremos un nombre falso o un identificador de redes sociales peculiar para dejar comentarios. Además, podemos utilizar jerga, sarcasmo, dialectos locales, etc., por lo que la categorización se vuelve difícil y, al no estar estructurado, podríamos estar hablando de un tuit o una publicación de blog de 2500 palabras.

¿Por qué son importantes los datos no estructurados?

Los datos no estructurados o datos oscuros están aumentando en un 62% por año. Para 2022, el International Data Group (IDG) señala que el 93% de todos los datos serán no estructurados.

¡Wow! Eso es bastante.

Estos datos cargados de texto contienen información que ayudará a tu empresa a tomar decisiones basadas en datos. Pero, debido a que provienen de humanos en lugar de datos almacenados por campos en bases de datos o etiquetados en documentos, habrá irregularidades en el contenido, ambigüedades debido al idioma, entre otros. Esto significa que algunos programas de análisis de texto tendrán dificultades para comprenderlo. Pero el hecho de que esté escrito por humanos significa que es mucho más valioso.

Ordenar estos datos no estructurados es un proceso lento, por lo que muchas empresas no se toman la molestia y perderán insights vitales.

¿Cómo utilizan las empresas el análisis de texto?

El análisis de texto se basa en cómo lograr la toma de decisiones basada en datos. La captura de fuentes de texto y convertirlos en datos revela información que alimentará el desarrollo de producto, la inteligencia empresarial, el análisis de la competencia, la optimización de marketing y más.

La recopilación de estos datos valiosos también será últil para:

La gestión de contenido: Crea metadatos enriquecidos para que sea más fácil encontrar y agregar significado a nombres clave, lugares, fechas, ideas, etc.
La búsqueda semántica: Comprensión del lenguaje natural (la forma en que los humanos se comunican) basada en el significado y el contexto.
El cumplimiento regulatorio: Para buscar, resaltar y extraer datos clave dentro de los documentos normativos.
Las recomendaciones de contenido: Mayor participación del usuario a través de recomendaciones de contenido.

Lque tienes que monitorear es:

Comentarios de los clientes

“El Net Promoter Score® (NPS) se utiliza para cuantificar la lealtad de tus clientes. Su uso va en aumento, y dos tercios de las empresas Fortune 1000 utilizan la métrica".

¿Por qué tu Net Promoter Score® necesita datos integrados del consumidor?

Las encuestas de NPS para la medición de la satisfacción del cliente generalmente hacen una sola pregunta, una muy importante. ¿Qué probabilidad hay de que recomiendes nuestro producto?

Debido a que no hay ambigüedad, las encuestas de NPS son populares entre las marcas que buscan comprender cómo los clientes ven su producto.

Por supuesto, tu empresa tendrá procesos para recopilar los comentarios. Por ejemplo, tu equipo de ventas hará llamadas de seguimiento a los consumidores o enviará un correo electrónico después de que hayan comprado el producto. Esto dará como resultado una gran cantidad de texto que contiene datos valiosos para recopilar y analizar.

Los datos de retroalimentación que no se pueden recopilar a través de encuestas NPS, los puedes encontrar en sitios de reseñas, redes sociales, foros, chats en vivo, etc. Esta retroalimentación no es solicitada, se ha ofrecido voluntariamente. Amazon es un buen ejemplo de una marca que se basa en las reseñas.

Analyze customer reviews with text analytics

Amazon - convierte las reseñas en recomendaciones a través del uso de herramientas de análisis de texto.

El análisis de texto es una forma eficaz de ayudarte a comprender lo que realmente piensan los consumidores. En lugar de que tu equipo recorra páginas y páginas de texto.

Canales de redes sociales

Gracias a las redes sociales, ahora podemos interactuar con las marcas directamente. Si tenemos una queja, la publicamos en redes sociales. Si queremos recomendar un producto a nuestros amigos, lo compartimos en las redes sociales. Todos los días compartimos miles de millones de tuits, imágenes, instantáneas, videos, blogs, historias y más.

Hay tantos datos de conversación que recopilar:

• ¿De qué se quejan los consumidores?
• ¿Por qué están entusiasmados los consumidores?
• ¿Qué dicen de tus competidores?
• ¿Cómo responden a tus mensajes de marketing?

Estos datos deben ser monitoreados, pero ¿qué fuentes de datos de redes sociales rastrear y cómo? Aquí te dejamos algunos consejos sobre las 11 fuentes de datos fundamentales de las redes sociales para el monitoreo de marca. También compartiré las mejores herramientas de escucha social para el trabajo.

Vas a necesitar varias herramientas.

Menciones de marca

¿Sabes lo que dicen los consumidores sobre tu marca y productos? ¿Tu reputación es buena o mala?

El monitoreo de tus menciones de marca determina tu posición en la industria. Es lo que piensan los consumidores acerca de ti. Te permitirá encontrar posibles problemas y atenderlos rápidamente, encontrar las tendencias de las que la gente esta hablando, inspiración para contenido y contenido generado por el usuario.

El 90% de los consumidores dice que el contenido generado por el usuario influye en su comportamiento de compra. Mientras que el 81% investiga en línea antes de gastar su dinero.

Confiamos en lo que dicen otros consumidores más que en los mensajes de marketing de las marcas. Así es que no les vendas, comprométete con ellos.

Si bien muchos de estos datos del consumidor provienen de las redes sociales, existe una gran cantidad para recopilar de otras fuentes, como foros, sitios de noticias, televisión, radio, sitios de reseñas, etc.

Saber lo que la gente piensa acerca de tu marca es fundamental. Es igualmente importante saber quién lo piensa y en qué contexto. La mejor herramienta de análisis de sentimiento podrá identificar el tono que utilizan los consumidores, reconocerá y entenderá si un comentario es sarcástico.

Sentiment analysis with 90% accuracy - text analytics tool

¿Sentimiento positivo o negativo?

La función de análisis de sentimiento de Talkwalker monitorea en tiempo real, en múltiples canales e idiomas y entiende el lenguaje humano, con una precisión promedio del 90%.

sentiment analysis tool - positive, negative, neutral

Una herramientade análisis de sentimiento con un 90% de precisión!

Análisis de competencia

¿Qué piensan los consumidores de tus competidores? ¿Qué piensan tus competidores de tu marca? ¿Por qué los consumidores eligen la marca de tu competencia en lugar de la tuya? ¿Qué canales utilizan tus competidores para interactuar con los consumidores?

Son muchas preguntas para responder. ¿Cómo responder?

Utiliza el análisis de texto en tu estrategia de análisis de la competencia para mejorar tu comunicación, servicio al cliente y tu estrategia de marketing.

Como profesional de marketing, ya realizas un monitoreo del comportamiento del consumidor, su proceso de decisión, sus influencias y las acciones que realiza al comprar tu producto.

¿Lo estás haciendo?

Si no comprendes los hábitos de compra de los consumidores, tendrás dificultades para tomar decisiones a largo plazo o comprender las tendencias que influyen en ellos. Te resultará difícil ganar ventas.

Los datos están ahí, esperando que los recopiles y analices. ¡Enciende esas herramientas de análisis de texto!

Desarrollo de producto

Cuando lanzas un nuevo producto, necesitas saber con rapidez si el lanzamiento está funcionando y cómo se recibe el producto.

El análisis de texto te permite buscar y analizar comentarios por tema y sentimiento, así como comentarios compartidos en encuestas, redes sociales, foros o llamadas entrantes a tu equipo de soporte al cliente.

¿Tu mensaje de producto tiene éxito? ¿Qué piensan los consumidores acerca de tu producto? ¿Hay funciones que puedas mejorar o agregar?

Responde estas preguntas y podrás optimizar futuros lanzamientos de producto y tus productos actuales.

Esto es MUY importante.

Servicio al Cliente

El análisis de texto se puede categorizar automáticamente por tema, tiempo de recibido, prioridad, etc. Al optimizar la comunicación de servicio al cliente, podrás escalar mensajes urgentes y reenviarlos al equipo correcto.

Análisis de equipo

Tu equipo de Recursos Humanos te amará.

El análisis de texto se puede utilizar para medir los niveles de satisfacción de tus equipos. Luego, el área de Recursos Humanos puede analizar e identificar posibles problemas que estén afectando el desempeño de tu negocio.

Los datos pueden obtenerse de encuestas de equipo, revisiones de empleados, etc. Aborda estos problemas y resuélvelos antes de que se extiendan por toda la empresa.

Glosario de términos de análisis de texto

No quiero enseñarte algo que ya te es familiar, pero si estás atorado con alguno de los términos que he utilizado en mi publicación, este glosario te puede ayudar.

Minería de texto

La minería de texto, también conocida como minería de datos de texto o análisis de texto, procesa información no estructurada, identificando patrones y tendencias. La minería y análisis de texto convierten las fuentes de datos sin utilizar, y las fuentes no estructuradas de datos, de palabras a acciones.

Datos estructurados

Los datos estructurados son datos que viven en un campo formateado dentro de un registro o archivo, como una base de datos. Los datos se pueden procesar y analizar fácilmente.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados se refieren a la información que no se almacena en una base de datos. Incluye texto y contenido multimedia como correos electrónicos, videos, imágenes, documentos, archivos de audio, páginas web, publicaciones de blogs, mensajes de redes sociales, etc. Estos datos no están estructurados porque no son transferidos automáticamente una base de datos.

Análisis de sentimiento

El análisis de sentimientos (minería de opiniones) utiliza tecnología de Inteligencia Artificial para analizar las opiniones de las personas y determinar si un texto es positivo, negativo o neutral. Las herramientas de análisis de sentimiento combinan el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático (machine learning).

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

El procesamiento del lenguaje natural ayuda a las máquinas a leer texto al copiar la capacidad de los humanos para comprender idiomas como el inglés, ruso, japonés, etc. Incluye la comprensión del lenguaje natural y la generación del lenguaje natural, lo que brinda los medios para crear texto en lenguaje natural. Por ejemplo, participar en una conversación o dar una descripción general de la información.

El software de análisis de texto utiliza algoritmos de PNL para identificar el idioma y procesar el texto, para categorizar temas y para analizar las relaciones entre palabras.

Aprendizaje automático (Machine learning)

El aprendizaje automático es la idea de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a los datos, sin necesidad de que un humano ingrese la información. Es un campo de la Inteligencia Artificial que mantiene actualizados los algoritmos de una computadora. El algoritmo es capaz de identificar datos y predecir.

Tokenización (Tokenization)

Dividir el texto en palabras, palabras clave, frases, símbolos u oraciones completas. Los signos de puntuación pueden ignorarse. Los tokens se convierten en la entrada para procesos como el análisis gramatical y la minería de texto.

Etiquetado de voz (Speech tagging)

Marcar una palabra en el texto como correspondiente a una parte particular del discurso basado en su definición y contexto. Por ejemplo, leer una oración e identificar sustantivos, pronombres, verbos, adverbios, etc.

Análisis gramatical de texto (Text parsing)

Desglosar y analizar el texto en partes componentes del discurso, para revelar la forma, función y relación sintáctica de cada parte, para que el significado más profundo quede claro.

Extracción / reconocimiento de entidades nombradas

Proceso en el que se analiza una oración o un bloque de texto para identificar y segmentar entidades con nombre y clasificarlas en diferentes categorías predefinidas: nombres, organizaciones, ubicaciones, cantidades, valores monetarios, porcentajes, etc.

Fragmentación (Chunking)

Extraer frases de texto no estructurado. Analizar una oración e identificar grupos de sustantivos, verbos, grupos de verbos, etc. No especifica la estructura interna, ni su rol en la oración. Funciona con etiquetado de voz.

Herramientas de análisis de texto

Las herramientas de análisis de texto desbloquean texto no estructurado para ayudarte a comprender su verdadero significado. Los beneficios de las herramientas de análisis de texto incluyen:

• Análisis de texto estructurado y no estructurado de diversas fuentes
• Insights a partir del texto que permiten generar inisghts accionables
• Identificar, comprender y satisfacer las necesidades de los consumidores y de los miembros del equipo
• Enviar señales de alerta temprana de problemas potenciales

Sin ningún orden en particular, aparte de poner mi favorita en primer lugar, aquí están las mejores herramientas de análisis de texto en el mercado.

Talkwalker Analytics | Plataforma de análisis de texto

Existen cientos de miles de conversaciones sobre tu marca, algunas buenas, algunas malas. Tan malas que dañan la reputación de marca. Debes monitorear y analizar este texto. Hacerlo manualmente consumirá una tonelada de horas hombre además de que será ineficiente e inexacto.

Lo que necesitas es la mejor herramienta de análisis de texto en el mercado.

Talkwalker Analytics cuenta con una gran cantidad de funciones increíbles para proteger tu marca, analizar los datos acerca de tus campañas de marketing, medir los resultados y producir informes automatizados con visualizaciones de datos integrales. Mitiga el riesgo reputacional con alertas instantáneas y predictivas, análisis de sentimiento únicos basado en inteligencia artificial, análisis de imágenes y videos.

Text analytics and data visualization tool

Talkwalker Analytics - visualización de datos para realizar informes efectivos de redes sociales.

Voy a destacar nuestro motor de búsqueda en las redes sociales: Quick Search.

La tecnología de análisis de sentimiento de Quick Search ayuda a las marcas a identificar el sentimiento del consumidor con una precisión promedio de hasta 90%.

¡Wow! Lo diré de nuevo... análisis de sentimiento con un 90% de precisión.

Nuestro análisis de sentimiento impulsado por IA es tan asombroso que comprende el significado real detrás del texto, reconociendo la actitud del consumidor y las reacciones contextuales en publicaciones de redes sociales, publicaciones de blogs, sitios de noticias, foros, artículos, sitios de reseñas, etcétera.

Brand monitoring tool - Talkwalker's Quick Search

Quick Search is a social media search engine that analyzes billions of conversations.

Sus características incluyen:

• Descripción general de los KPIs de tu marca: engagement, volumen, sentimiento, datos demográficos y geográficos
• Seguimiento de tendencias en tiempo real para orientar tus mensajes de marketing
• Creación de contenido viral que atrae a los consumidores
• Compara entre múltiples marcas y ubica tu situación frente a la de la competencia

"Quick Search brinda una oportunidad fácil y amigable para profundizar en la esfera social de tus competidores, lo que te permite aprovechar tus fortalezas y debilidades para mejorar y cultivar una estrategia de marketing ganadora. Para obtener un desglose específico sobre la importancia de esto consulta el último artículo de Talkwalker sobre la necesidad y las implicaciones del análisis de competencia para tu empresa y tu marca".

Christina Garnett (@ThatChristinaG) | Strategist

¡Muéstrame la herramienta de análisis de texto de Talkwalker!

Orange | Plataforma de código abierto

Esta herramienta gratuita de análisis de texto cubre el aprendizaje automático, minería de texto, análisis y visualización de datos. Cuenta con un proceso de trabajo interactivo, viene con soporte de programación visual y un rico conjunto de herramientas.

Orange open-source data mining platform

Visualizació de datos y aprendizaje automático de código abierto.

Orange se puede utilizar en Widows, MacOS, y Linux.

Texminer | Herramienta de minería de texto

Texminer es una herramienta de minería de texto gratuita que trabaja con archivos de texto sin formato y con PDFs. La herramienta maneja varios idiomas, incluidos el inglés, francés, alemán y español.

TexMiner text mining tools

Herramienta gratuita de minería de texto.

Permite el análisis de co-ocurrencia, expresiones centrales y análisis de frecuencia de letras.

Exclusiva para Windows.

RapidMiner | Estructura de minería de datos

RapidMiner es de código abierto y proporciona a los usuarios una interfaz gráfica de usuario que incluye el procesamiento de texto, minería web, informes, análisis de sentimiento, procesamiento de series y más.

RapidMiner data mining framework

Procesamiento de texto, minería web, informes, procesamiento de series y más.

Proporciona análisis estadístico de texto y recopila el texto de diferentes fuentes de datos, así como tecnología de filtrado para analizar tus datos de texto. Se pueden rastrear y analizar opiniones en línea y mensajes de redes sociales, además de publicaciones oficiales.

Encuentra temas en tendencia, recopila comentarios de los clientes sobre lanzamientos de producto e identifica nuevas áreas para la expansión comercial.

GATE | Herramientas de Java PLN

Este conjunto de herramientas de Java suite se puede utilizar para tus tareas de procesamiento de lenguaje natural. Desde su lanzamiento en 1995, ha crecido para ofrecer un cliente de escritorio para desarrolladores, una biblioteca de Java, una aplicación web basada en un flujo de trabajo, y sigue mejorando.

GATE Java NLP tools for diverse language processing

Análisis de texto y procesamiento de idiomas.

Podrás realizar diversas tareas de procesamiento de idiomas, como morfología y etiquetado, extracción de información para numerosos idiomas y herramientas de recuperación.

Es una herramienta de análisis de texto integral que es escalable y fácil de usar.

Apache OpenNLP | Kit de herramientas de aprendizaje automático

Apache OpenNLP machine learning toolkit

Contruye un proyecto de procesamiento de texto avanzado.

Esta herramienta es una biblioteca gratuita de código abierto para procesar texto en lenguaje natural. Proporciona tokenización, etiquetado de voz, análisis gramatical, extracción de entidades con nombre, fragmentación, etc. Con estas funciones, podrás crear un proyecto de procesamiento de texto avanzado.

Microsoft’s Cognitive Services | Herramientas de Inteligencia Artificial

Es una suite de herramientas de inteligencia artificial para ayudarte a desarrollar aplicaciones con interacción natural y contextual. Incluye funciones de análisis de texto para analizar el habla y el lenguaje.

Microsoft Cognitive Services AI tools

Familia integral de servicios de IA y APIs cognitivas.

Utiliza el servicio inteligente de Language Understanding para enseñar a los bots y otras aplicaciones a entender lo que dicen los humanos y a hablar con las personas en un lenguaje natural.

Nada peor que un bot que suene a bot.

Bismart’s Folksonomy | Analiza contenido clave

Se incluyen etiquetas inteligentes para investigar tus datos no estructurados y encontrar la información que necesitas. Esto te ahorrará tiempo, ya que no tendrás que definir etiquetas ni categorías.

Bismart Folksonomy finding specific information

Analiza documentos de texto en lenguaje natural.

Es flexible, lo que significa que puedes configurar el programa para que se adapte a tus necesidades y reestructurar todas tus tareas en tiempo real. Es ideal para proyectos colaborativos, con un gran número de opciones. Es rápido y fácil de usar.

MonkeyLearn | Plataforma de aprendizaje automático

Esta plataforma es fácil de usar y alberga varios tipos de modelos de análisis de texto. Proporciona análisis de sentimiento, extracción de palabras clave, detección de idiomas, clasificación de intenciones y más.

Además, es rápida.

MonkeyLearn machine learning platform

Análisis de texto y visualización de datos.

Esta suite de análisis de texto y visualización de datos te permite elegir tus propias plantillas y personalizarlas para cada tarea. Sube tus datos y el mono hará el resto por ti. Una vez que se hayan analizado tus datos, puedes visualizarlos en un tablero.

En las plantillas, puedes crear tus propios modelos de análisis de texto o utilizar los pre-configurados para obtener resultados granulares.

MonkeyLearn machine learning platform

Crea tu propio modelo de análisis de texto.

La interfaz de usuario de apuntar y hacer clic significa que no es necesario ser un genio de la codificación para utilizar esta herramienta de análisis de texto.

MonkeyLearn se integra con muchas herramientas, incluidas Excel, Hojas de cálculo de Google, RapidMiner, Zendesk y Zapier, lo que significa que siempre tendrás acceso a tus datos.

Aylien | Solución de Business intelligence

Aylien utiliza tecnología de inteligencia artificial, aprendizaje automático y PNL para extraer valor del texto. Con el objetivo de impulsar tus estrategias de marketing, atención al cliente, desarrollo de productos, esta herramienta puede extraer información para ayudarte a tomar decisiones basadas en datos y crear estrategias de marketing de contenido ganadoras.

Aylien business intelligence solution

Insights que ayudan a tomar decisiones basadas en datos.

Se incluyen modelos para análisis de sentimiento, incorporación de contenido, procesamiento por grupos, descubrimiento de temas, extracción de entidades, hashtagging automático y más.

Aylien también proporciona una API de noticias, lo que hace que sea fácil agregar búsquedas y comprender artículos noticiosos. La configuración lleva unos minutos y la API está disponible en siete lenguajes de programación.

IBM Watson | Suite de Inteligencia Artificial

Este conjunto de herramientas de inteligencia artificial extrae y clasifica información de datos de texto estructurados y no estructurados.

IBM Watson artificial intelligence suite

Procesamiento de lenguaje natural de IBM.

IBM Watson Natural Language Understanding extrae entidades, palabras clave, conceptos, categorías y más. Para el análisis de sentimiento, clasifica el texto en sentimiento positivo, negativo y neutral. También clasifica por emociones particulares, como entusiasmo, tristeza, confución, etc.

IBM Watson Natural Language Classifier te permite tomar el significado del texto y asignarlo por categorías. Puedes crear un modelo de aprendizaje automático personalizado cargando tus datos. Luego, el modelo clasificará el texto, buscará temas de moda y extraerá información.

IBM Watson Personality Insights se centra en reconocer los rasgos de personalidad de los consumidores. Identifica cómo interactúan los consumidores y cómo se sienten acerca de tu producto, curiosos, emocionados, etc., y revela los factores motivadores que influyen en el comportamiento de compra de los consumidores.

IBM Watson Tone Analyzer utiliza el análisis lingüístico para identificar las emociones; feliz-triste, las tendencias; extrovertido-introvertido, y elestilo de habla; confiado- vacilante.

QDA Miner Lite | Software de análisis cualitativo

Este software de computadora gratuito y fácil de usar de Provalis Research, se puede utilizar para analizar datos de texto como transcripciones de noticias, entrevistas, respuestas de los consumidores e imágenes fijas.

QDA Miner Lite qualitative analysis software

Herramienta de análisis de texto gratuita.

Puedes importar documentos de texto sin formato, RTF, PDF, HTML y datos almacenados en Excel, CSV, MS Access. También de software de codificación que incluye Altas.ti, HyperResearch, Ethnography.

Sus características incluyen:

• Análisis de frecuencia de código: gráficos de barras, gráficos circulares, nubes de etiquetas
• Recuperación de codificación con operadores booleanos - AND, OR, NOT - y de proximidad - incluye, enclosed, near, before, after.
• Exportar tablas a tabulaciones delimitadas, formatos CSV, XLS, Word

QDA Miner Lite es gratuito, lo que significa que sus funciones son limitadas. Pero, si estás buscando más, consulta la versión completa de QDA Miner.

Thematic | Analiza los comentarios de los clientes

Al utilizar tecnología de inteligencia artificial (PNL y aprendizaje profundo), Thematic analiza los comentarios de los clientes mediante tres herramientas de inteligencia artificial: Thematic Intelligence, Thematic Insights y Thematic Catalyst.

Thematic Intelligence extrae el significado del texto, agrupando el contenido en temas
Thematic Insights trae resultados relacionados con tendencias y patrones en temas
Thematic Catalyst permite la creación de visualizaciones de datos

Thematic analyze customer feedback

Herramienta de análisis de texto impulsada por IA.

Thematic también integra herramientas que incluyen Zendesk, SurveyMonkey, bases de datos internas o cualquier proveedor de Net Promoter Score.

Google Cloud NLP | Extrae los insights del consumidor

Esta herramienta de análisis de texto utiliza análisis de sentimiento, detección de entidades, análisis de sintaxis y clasificación de contenido para extraer información útil que ayudará con el lanzamiento de productos y la experiencia del usuario.

Google Cloud NLP extract consumer insights

Entrena tus propios modelos de aprendizaje automático.

También puedes adiestrar tus propios modelos de aprendizaje automático con datos de entrenamiento. Ajusta el modelo a tu marca: palabras clave, sentimiento, tendencias, etc.

Voyant Tools | Análisis de texto para sitios web

Voyant Tools text analytics for websites

Análisis de texto en sitios web.

Las herramientas de Voyant son para aquellos que desean realizar análisis de texto en sitios web. No profundiza como algunas de las otras herramientas que he mencionado, pero su interfaz simple significa que puedes analizar un sitio web y crear visualizaciones de datos en segundos.

Voyant Tools text analytics for websites

Crea visualizaciones de datos en segundos.

MeaningCloud | Solución de análisis de texto SaaS

Esta solución automatiza la extracción de insights de datos no estructurados. Es fácil de utilizar y se integra con herramientas como RapidMiner, Zapier, Google Sheets y Excel.

MeaningCloud SaaS text analytics solution

API e interfaces gráficas basadas en la nube.

Sus características incluyen:

• Sentimiento global: opinión expresada en tuits, publicaciones de blog y reseñas.
• Sentimiento a nivel de atributo: analiza el sentimiento de oraciones individuales.
• Identifica opiniones y hechos: se dividen en objetivos y subjetivos.
• Detección de ironía: comentarios en los que el sentimiento es opuesto al que se dice.
• Polaridad graduada: va de negativo a positivo.
• Acuerdo y desacuerdo: muestra opiniones opuestas (contradictorias, ambiguas).

MeaningCloud proporciona interfaces gráficas y APIs basadas en la nube. Puedes agregar diccionarios para que tus modelos se centren en un producto en particular y corregir textos técnicos o llenos de jerga.

Lexalytics | Analiza datos sensibles

Tres herramientas de análisis de texto en una.

Lexalytics text analytics tool for sensitive data

Tres herramientas de análisis de texto en una.

Salience: procesamiento de lenguaje natural en sitio

Bibliotecas de análisis de texto que se integran con las aplicaciones de los usuarios. Proporciona extracción de temas y entidades con nombre, análisis de sentimiento, análisis de intención, resumen, tokenización, etiquetado de parte del discurso y reconocimiento de idioma.

Semantria: procesamiento de lenguaje natural en la nube

API basada en la nube para análisis de texto y PNL, que realiza las mismas tareas que Salience.

SSV: almacenamiento y visualización

SSV está integrado en Semantria. Almacena, gestiona y analiza texto no estructurado. Luego genera paneles e informes que se enfocan en patrones y tendencias.

Conclusión

El análisis de texto extrae datos avanzados que pueden traducirse en información sobre la intención del consumidor, el sentimiento en redes sociales, satisfacción de empleados, inteligencia de la competencia y la lista continúa.

Los consumidores pagarán más por una experiencia de compra increíble. Por ello, debes buscar y analizar todos tus datos para comprender lo que quieren. Mejora la opinión sobre tu marca y anímalos a gastar su dinero en tu producto.

Las herramientas de análisis de texto permiten la recopilación rentable de datos de consumidores y competidores. Es fácil, rápido y preciso. No necesitas tener cientos de hojas de cálculo o un gran equipo de científicos de datos, lo que necesitas son las mejores herramientas de análisis de texto en el mercado.

Dales una oportunidad. Sabes que lo necesitas.

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