Fuentes conectadas
Google Reviews, App Store, Amazon, tickets, encuestas, NPS, llamadas y redes sociales.
Servicio IA · N-002 · NLP & segmentación
Análisis de sentimiento y VoC
Escucha tu mercado a escala. Reseñas, tickets, encuestas, redes y NPS con análisis multi-idioma, extracción de temas y alertas de crisis.
Lo que dicen tus clientes ya está en tus datos: la pregunta es si alguien lo lee, lo agrupa y actúa.
Qué es y para quién
Así trabajamos An lisis de sentimiento y VoC en una de las mejores agencias de Inteligencia Artificial.
Somos una agencia de Inteligencia Artificial con equipo senior propio, método propia en cinco fases y resultados medidos en revenue, no en métricas de vanidad. Este servicio es una pieza más del sistema y se entrega con entregables cerrados, responsables y fechas.
De miles de opiniones a tres decisiones.
Lectura continua de reseñas, tickets, encuestas, redes y NPS con temas, sentimiento y alertas de crisis. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
Miles de opiniones al mes es información que no se puede leer, pero también es información que no se puede usar. El análisis de VoC resuelve las dos cosas: clasifica el sentimiento, agrupa lo que se dice en temas y separa el ruido de lo que de verdad importa. Un ticket sobre el mismo problema aparece veinte veces en veinte cuentas distintas: eso es un tema, no veinte incidencias.
Va dirigido a marcas con reputación que gestionar, a equipos de producto que quieren señales de la voz del cliente, a equipos de soporte que quieren saber qué duele y a compañías que necesitan saber por qué se va la gente. Es más útil cuanto más fuentes distintas se conectan: la señal aparece antes en una reseña que en un informe de NPS.
- Equipos de reputación que necesitan reaccionar antes de que la reseña se viralice.
- Equipos de producto que quieren saber qué molesta de verdad.
- Equipos de soporte que quieren el problema repeated agrupado, no el ticket suelto.
- Equipos de marca que comparan su VoC con la de la competencia.
Qué incluye
Seis piezas de un sistema de VoC.
Fuentes conectadas, multi-idioma, temas, alertas de crisis y un dashboard para el comité.
Modelo multi-idioma
Sentimiento y clasificación de texto informal, con emojis, sarcasmo y mezclas de idioma.
Extracción de temas
Agrupación automática de lo que se dice y evolución de cada tema en el tiempo.
Alertas de crisis
Aviso cuando aparece un tema negativo nuevo o cuando un tema crece por encima del umbral.
Voz del cliente por segmento
Los temas se cortan por producto, país, canal, tráfico y mercado para ver dónde se concentran.
Comité mensual
Informe con los temas que han cambiado, qué se ha hecho y qué queda abierto.
Trazabilidad
Cada tema tiene su evidencia.
Volúmen, ejemplos, evolución y acción tomada por cada tema.
- Número de menciones y crecimiento de cada tema
- Ejemplos literales con su origen y su fecha
- Segmentos afectados por cada tema
- Acción tomada y responsable
Cómo funciona
El ciclo de la VoC.
Cinco pasos que se ejecutan cada semana.
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01
Recolectar
Se recogen las opiniones nuevas de todas las fuentes y se normaliza el formato.
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02
Clasificar
El modelo asigna sentimiento, intención y tema a cada mensaje.
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03
Agrupar
Los mensajes se agrupan en temas y se comparan con los del período anterior.
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04
Priorizar
Se ordenan los temas por volumen, crecimiento y severidad, con los ejemplos a la vista.
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05
Activar
Cada tema con acción asignada entra en el seguimiento y se mide su efecto.
Un tema sin responsable y sin fecha no entra en el panel. El VoC solo vale si convierte en decisiones.
Cómo trabajamos
De reseñas sueltas a un sistema de escucha.
Conectamos las fuentes, entrenamos con tus ejemplos y montamos el panel.
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Inventario de fuentes
Revisamos dónde están las opiniones y cuánto se recoge hoy.
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Modelo y calibración
Entrenamos o afinamos con ejemplos reales y medimos el acuerdo con el equipo.
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Extracción de temas
Construimos la jerarquía de temas y la ajustamos con negocio.
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Alertas y panel
Acordamos umbrales y responsables, y montamos el comité mensual.
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Ciclo continuo
Cada mes se revisan los temas, se actualizan y se mide el efecto de las acciones.
Dónde rinde
Tres marcas que escuchaban tarde.
El mismo sistema sirve para retail, software o servicios.
Las reseñas negativas se enteraban cuando ya estaba pasando en redes.
La alerta de tema nuevo llegó el mismo día y el equipo de tienda corregía el punto de recogida.
El equipo de producto priorizaba por lo que más votaba, no por lo que más dolía.
La VoC cruzada con tickets y NPS cambió el orden del roadmap en un trimestre.
La salida de clientes se analizaba en el informe anual, cuando ya no había nada que hacer.
El motivo de baja aparece en la semana y se puede salvar a tiempo.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
El cambio no fue tecnológico: fue dejar de mirar reseñas sueltas y mirar temas. En un trimestre encontramos dos problemas que estaban debajo de la cola de tickets.
Marina C.
Head of Customer Experience · Retail
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Qué fuentes se pueden conectar?
Google, App Store, Amazon, Trustpilot, tickets de soporte, encuestas, NPS, llamadas transcritas y redes sociales. Cada fuente con su permisos y su válculo de acceso.
¿El análisis de sentimiento es fiable?
Con un modelo entrenado con tus datos y un conjunto de validación humano, se llega a un acuerdo alto con las personas. Para decisiones de marca, el tema se revisa con el equipo antes de actuar.
¿Qué pasa con el sarcasmo y el argot?
Los modelos actuales gestionan bien el lenguaje informal, pero el sarcasmo sigue siendo el punto débil. Por eso el sistema agrupa temas y no se queda solo con la etiqueta de sentimiento, y las alertas graves se revisan a mano.
¿Se puede comparar con la competencia?
Sí, si se recoge de las mismas fuentes públicas. Es una de las lecturas más útiles: no solo saber qué dicen de tí, sino qué dicen de ellos.
¿Cómo se protege la privacidad?
Se analiza de forma agregada y se evita el tratamiento de datos sensibles. Los casos individuales que se revisan manualmente se gestionan con los permisos de tu equipo.
¿Cuánto tarda?
De cuatro a seis semanas hasta el primer panel y las primeras alertas, con la calibración del modelo con ejemplos reales del negocio.
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Media hora para entender si este servicio merece la pena. Si no lo tiene, te lo decimos en la llamada.
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