El nuevo modelo de análisis semántico basado en IA de SatisFactory

El análisis semántico para analizar los comentarios de los clientes y las conversaciones

El análisis semántico(también denominado «análisis de comentarios») es un método avanzado de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que puede aplicarse, en el contexto de la gestión de la retroalimentación, a los comentarios recopilados de diversas fuentes. Su interés radica en la capacidad de medir, agrupar y priorizar los temas mencionados por los encuestados, ya sea que procedan de encuestas de satisfacción, de sitios web de opiniones en línea o incluso de las redes sociales.

En el centro de este proceso se encuentra el esquema de clasificación semántica(o esquema de clasificación), que estructura el análisis y se define previamente. Este establece los temas, subtemas y conceptos que se esperan encontrar en los transcritos, ofreciendo un marco coherente para transformar un gran volumen de comentarios sin procesar en conclusiones claras y directamente aprovechables. Esta precisión en el análisis permite, en particular, clasificar un mismo comentario en varios temas, en función de la riqueza de los asuntos que aborda.

El análisis semántico que ofrece SatisFactory permite, por lo tanto:

• Clasificar cada comentario en una o varias temáticas y subtemáticas, basándose en los conceptos identificados
• Priorizar las expectativas de los clientes identificadas, en función de su importancia y su impacto
• Detectar la polaridad (positiva, negativa, neutra) asociada a cada concepto tratado en los comentarios
• Poner de relieve tanto los factores de irritación persistentes como las señales débiles y las tendencias emergentes
• Proporcionar a los equipos estratégicos y operativos una visión clara, estructurada y directamente aplicable para orientar sus decisiones

A continuación encontrará una comparación entre el modelo antiguo y el nuevo de análisis semántico de SatisFactory:

Modelo de análisis	Antiguo modelo semántico sectorial basado en palabras clave	Nuevo modelo semántico específico con IA
Tipo de análisis	Análisis de palabras clave Análisis de los sentimientos asociados a cada concepto (polaridad positiva, negativa o neutra)	Análisis de términos y conceptos Análisis de sentimientos (polaridad positiva, negativa o neutra)
Funcionamiento	Clasificación automática basada en palabras clave, previamente asociadas manualmente a cada tema en la plataforma	Clasificación automática mediante IA, basada en la descripción asociada a cada concepto
Activación	Solicitud al CSM Es necesario activarlo previamente en la configuración del programa en la plataforma Activación final por parte de Data Science SatisFactory una vez que las configuraciones se hayan completado y validado	Solicitud al CSM Es necesario activarlo previamente en la configuración del programa en la plataforma Activación final por parte de Data Science SatisFactory una vez que las configuraciones se hayan completado y validado
Configuración	Configuración manual, en general poco flexible y que requiere mucho tiempo Solicitud al CSM Definición de los temas y subtemas, así como de las palabras clave asociadas Configuración de los temas y subtemas en la plataforma Introducción manual en la plataforma de cada palabra clave que se va a analizar Implementación del análisis semántico por palabras clave en el historial de comentarios disponibles en la cuenta	Configuración semiautomática, ampliable y rápida Solicitud al CSM Definición de los temas y subtemas, así como de sus descripciones correspondientes Configuración de los temas y subtemas en la plataforma No hay que hacer nada más en la plataforma Implementación del análisis semántico mediante IA en el historial de comentarios disponibles en la cuenta

El análisis de sentimientos, un componente clave de nuestro análisis semántico, asigna automáticamente una polaridad (o tono) a cada tema tratado en un comentario:

• Positivo:El comentario expresa una opinión favorable, satisfacción o una emoción positiva sobre el tema
• Negativa:El comentario expresa descontento, una crítica o un punto delicado sobre el tema
• Neutro:El comentario es objetivo, incompleto o no expresa ninguna emoción marcada

La seguridad del nuevo motor semántico

En materia de seguridad, el nuevo modelo de análisis semántico basado en IA se basa en Google Gemini.

Al utilizar las funciones de inteligencia artificial de la plataforma SatisFactory, garantizamosla máxima confidencialidad de tus datos. Nuestros compromisos se basan en tres pilares:

1. Anonimización sistemática de las transcripciones:antes de enviar cualquier comentario a la inteligencia artificial, las entradas se limpian y se anonimizan automáticamente
2. Soberanía local de los datos:El tratamiento de los datos mediante inteligencia artificial generativa se lleva a cabo exclusivamente en servidores franceses alojados en París
3. Uso limitado de los datos por parte de nuestro socio:Google se compromete formalmente a no utilizar nunca tus datos para el entrenamiento de sus modelos y a no compartirlos con terceros

Para obtener más información sobre la seguridad de los datos en la plataforma, le invitamos a consultar la página de confianza de SatisFactory.

El cálculo de la tonalidad semántica

Presentación de la tonalidad semántica

El análisis semántico determinael tono de los comentariosclasificándolos en tres categorías:

• Tono positivo
• Tono negativo
• Tono neutro

Esta clasificación ofrece undoble nivel de análisis del sentimiento.

1. En primer lugar,el comentario se clasifica en su conjunto como positivo, negativo o neutro.
2. A continuación, además de su esquema de clasificación semántica y de la valoración global del tono del comentario,a cada subtema identificado en el comentario se le asigna un tono específico (positivo, negativo o neutro).

Este proceso integral permite cubrir todas las necesidades de análisis, ya que ofrece tanto una valoración general del comentario como una comprensión precisa del sentimiento asociado a cada tema mencionado en la respuesta del encuestado.

Explicación del cálculo de la tonalidad semántica

Cuando se inicia el análisis del tono semántico de un comentario, se llevan a cabo los siguientes pasos:

1. Recuperación de la respuesta completa del encuestado
2. Análisis de cada puntuación otorgada por el encuestado (indicadores clave y aspectos/atributos de satisfacción).
3. Identificación y clasificación de los temas y subtemas en el comentario (según el esquema de clasificación definido en la plataforma)
4. Asignación de un tono (positivo, negativo o neutro) a cada subtema identificado en el comentario
5. Clasificación general del tono del comentario (positivo, negativo o neutro) en función del equilibrio de los tonos de cada subtema identificado

⚠️ Los comentarios demasiado breves (menos de 3 palabras) no se tienen en cuenta en el cálculo del tono y seclasifican por defecto como neutros.

💭 Paradeterminar el tono general de un comentario:

• Si el número de subtemas negativos es igual o superior al número de subtemas positivos,el tono general se clasifica como negativo.

• Del mismo modo, en caso de empate entre los sentimientos en las subtemas identificadas (tanto negativos como positivos y neutros),la tonalidad marcada (positiva o negativa) prevalece sobre la tonalidad neutra.

Activar el nuevo motor de análisis semántico

La activación del nuevo modelo semántico específico basado en IA es muy rápida, está supervisada por un gestor de éxito del cliente asignado y se lleva a cabo de forma colaborativa para adaptarse lo mejor posible a tus necesidades.

Pocas horas después de activar el modelo semántico en la plataforma, el análisis semántico estará disponible para todos los usuarios.Este análisis avanzado y adaptado a su contexto se integra además de forma transversal en muchas otras funciones de SatisFactory, con el fin de enriquecer sus análisis y facilitar la toma de decisiones.

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