Cómo optimizar las estrategias de CRO con análisis de sentimiento

No ha pasado mucho tiempo desde que el análisis de sentimientos basado en IA entró en la etapa de CRO. Sin embargo, no todos escucharon la noticia. De hecho, solo el 21 % de las empresas han conectado sus negocios a la IA, según un informe de McKinsey.

Cualquier innovación viene con toneladas de oportunidades. Hay muchos espacios vacíos que las empresas pueden aprovechar como oportunidades para lanzar sus propias estrategias innovadoras y radicales de CRO.

En esta publicación, descubriremos la fusión entre CRO tradicional y las últimas soluciones de MarTech y su potencial para el comercio electrónico.

Lo innovador de esto es que el procesamiento de sentimientos ocurre automáticamente.

También conocida como minería de opiniones, esta nueva dirección de MarTech es investigar el lado subjetivo del binario éxito/fracaso. Por ejemplo, supongamos que una ola masiva de tráfico orgánico llega a su sitio web de comercio electrónico. Lo que activa su mente analítica es la fuente desconocida que desencadenó un número tan inusualmente alto de nuevos clientes potenciales.

Big data le muestra que la mayoría de los nuevos visitantes del sitio provienen de las redes sociales. El análisis de sentimientos agrega sabor y matices para revelar toda la historia detrás de este evento. Los algoritmos de IA están interceptando hilos de mensajes con sentimientos positivos estelares. Todo el intercambio de líneas gira en torno a la publicación de un influencer recomendando tu marca.

Ese es un ejemplo de análisis de sentimientos que subraya las nuevas profundidades de percepción que los especialistas en marketing pueden desbloquear.

Armados con un nuevo conjunto de datos cognitivos, los evaluadores A/B pueden modificar sus estrategias, diseñar y copiar para interactuar mejor con los visitantes del sitio.

Cómo procesa la IA los sentimientos

Todos sabemos que los bots no son los expertos a los que recurrimos para una conversación sincera. Entonces, ¿cómo es posible el análisis automático de sentimientos dentro del ámbito de la IA?

Polaridad

Hasta ahora, los bots que completan un informe de análisis de sentimientos se autoeducan a través del aprendizaje profundo para identificar los conceptos principales en el texto, las caras y los colores.

Los tweets, reseñas de productos, selfies, publicaciones de Facebook, blogs, encuestas, foros y cualquier otra cosa que encapsule las palabras y los estados de ánimo de los consumidores están bajo el radar de AI.

Uno de los tipos básicos de análisis de sentimientos comprende una verificación de polaridad. Cada palabra o expresión individual recibe su propia etiqueta como positivo (+1) o negativo (-1) . Hasta ahora, el concepto es sencillo. Mientras el indicador se incline hacia el lado positivo, las marcas se destacan en inspirar a los consumidores. Las pruebas A/B pueden seguir para determinar exactamente los elementos que hacen felices a las personas para que las empresas puedan fortalecerlos y sacarlos adelante.

Algunos programas están haciendo un esfuerzo adicional para determinar identificadores neutrales . Una estrategia de "jugar a lo seguro" podría obtener el marcador "neutral" en un porcentaje preocupantemente alto. La actitud indiferente de los consumidores hacia una marca puede revelar la ausencia de un mensaje memorable. Cuando esté en el área gris, ha llegado el momento de abandonar el espacio acogedor y seguro y comenzar a rodar experimentos sin parar.

Sentimientos subyacentes

Ahora que cada elemento de una oración descubrió dónde pertenece en el registro de polaridad, AI lo lleva a un nivel superior. El siguiente paso es identificar la intención de los actores. Los motivos subyacentes de los consumidores para elegir ciertas palabras pueden surgir de este espectro de sentimientos:

• Contento;
• Calma;
• Triste;
• Enfadado;
• Confundido;
• Sorprendido;
• Disgustado.

Objeto de interés

Afortunadamente, los productores no tienen que cambiar el producto por completo para atender a los clientes insatisfechos. El análisis de sentimientos puede identificar qué hizo que los clientes se enojaran, tuvieran miedo, tristeza, sorpresa, felicidad o disgusto.

En este caso, la IA examina las palabras y sus significados para identificar qué hizo que los clientes escribieran sus pensamientos. Se cuestionan todas aquellas características lo suficientemente conspicuas como para hacer o deshacer un trato. En este punto, las empresas sabrán qué aspectos mejorar y qué características destacar en sus campañas.

El empaque estaba descuidado, pero estos jeans son realmente geniales.

En este ejemplo, hay un marcador claro de que la marca está a una experiencia de desempaquetado de un cliente 100 % satisfecho. El objeto de interés que estimuló la revisión del cliente es obviamente el arreglo del paquete. Necesita un toque de estilo.

Principales aplicaciones de análisis de sentimiento para CRO

Las empresas se están apresurando hacia esta novedosa tecnología de IA. Hasta ahora, han encontrado varias aplicaciones para ello.

En los últimos años, han estado ocupados mejorando su relación con los clientes, optimizando las estrategias de comercio electrónico, ampliando el conocimiento de la marca, evitando desastres de relaciones públicas, etc.

Todas estas áreas de mejora se han hecho visibles bajo los lentes de la IA y ayudaron a fortalecer los esfuerzos de la CRO.

Escucha de redes sociales

Seamos realistas, los canales de redes sociales se han convertido en extensiones de las plataformas de comercio electrónico. Una vez que las empresas dedican recursos para un nuevo perfil social, la coherencia y la calidad del contenido ayudan a mantenerse al día con un canal rentable, interactivo pero sensible.

Así es, las redes sociales son un arma de doble filo. Dichos medios pueden construir reputaciones brillantes de la noche a la mañana, pero también destruirlas con la misma facilidad. Esta es la razón por la que las estrategias de redes sociales también necesitan un análisis de sentimientos antes de ser juzgadas frente a toda la comunidad.

Facebook, YouTube, Instagram, LinkedIn y Twitter son medios efectivos a través de los cuales las marcas se conectan con su público objetivo. El análisis del sentimiento de las redes sociales garantiza que las marcas comprendan a su público y actúen en consecuencia.

Estos son algunos de los protocolos que el sentimiento de las redes sociales puede desarrollar:

• Utilice la tecnología de reconocimiento facial para identificar expresiones en las fotos: feliz, tranquilo, triste, enojado, confundido, sorprendido, asqueado. Alimenta el suministro de noticias con más imágenes que cambien el estado de ánimo de los espectadores de un vistazo;
• Use el análisis de texto para identificar sentimientos sugeridos en subtítulos, respuestas y mensajes privados: alegría, tristeza, asco, ira, miedo;
• Analice automáticamente las menciones de la marca en varios canales de redes sociales y etiquételos.

Una comunidad social predominantemente feliz estimulará mayores oleadas de tráfico para su sitio web. Una vez que esto suceda, las estrategias de CRO en el sitio estarán listas para guiar a los visitantes por el embudo de ventas hasta el punto en que se conviertan en clientes.

Investigación de mercado

El análisis de sentimiento le muestra en qué dirección va el mercado. De esta forma, las empresas pueden modernizar sus productos para que sigan siendo relevantes para los compradores modernos.

Dado que los consumidores deciden la dirección del mercado, aunque son compradores irracionales, sus argumentos se basan en sentimientos. Ese es un análisis de sentimiento de campo en el que es un experto. En este punto, la IA puede fortalecer los siguientes factores:

• Reseñas de productos : los escaneos de texto rápidos con un enfoque en la intención pueden identificar cómo se sienten los consumidores acerca de las características. ¿Se han vuelto obsoletos? ¿O han ganado impulso? Según los elementos de los que más hablan los usuarios, los especialistas en marketing pueden hacer los ajustes correctos.
• Informes de la industria: los informes recurrentes de la industria son esenciales para una base de datos sólida. Las fluctuaciones de precios, las innovaciones de productos, la próxima dirección del mercado son conocimientos fundamentales sin los cuales las estrategias de CRO carecen de precisión. Una lente subjetiva añadida a esta mezcla puede ofrecer una mejor visión del status quo.
• Comparaciones de mercado y competencia : La forma en que los consumidores se sienten acerca de un nicho de mercado en un país puede diferir de la de otros. Asimismo, los clientes de la competencia pueden activar un conjunto diferente de impresiones con respecto a un producto. Ahora la investigación de mercado puede abarcar comparaciones que estudian las fluctuaciones en el tejido sentimental de los consumidores.
• Monitoreo de prensa : cualquier cambio brusco en el tono de la prensa aparecerá en el radar de análisis de sentimiento. Estos marcadores en el sector de los medios son un llamado a la acción para que las empresas aprovechen el impulso y actúen en consecuencia para obtener los máximos resultados con el mínimo esfuerzo.

Páginas de destino

Con base en conocimientos subjetivos, las tasas de conversión pueden ver reformas asombrosas en las páginas de destino. La revolución de la IA creó nuevas métricas que las empresas pueden agregar a sus informes para obtener una vista de 360 ​​grados de sus sitios web de comercio electrónico:

• Reconocimiento de imágenes : la IA puede analizar patrones dentro de las imágenes. Según el historial de compras de los clientes, las empresas pueden participar en ventas adicionales al completar las páginas de destino con productos similares.
• Análisis de sentimientos visuales : la IA está evolucionando para clasificar el rango de sentimientos que puede producir cada estímulo visual. Las decisiones con respecto a los diseños de la página de destino pueden consultar el índice de estímulos y seleccionar aquellos elementos que lleven a los visitantes del sitio al estado de ánimo adecuado.
• Predicciones : hacer estimaciones de lo que depara el futuro es tan difícil como identificar las reacciones de las personas en línea. A partir de un archivo de patrones de comportamiento registrados, la IA puede personalizar las páginas de destino según las preferencias de un visitante. Los productos están cambiando como una evolución natural de la experiencia previa de un visitante. Las predicciones son más que recomendaciones similares: son las necesidades actuales de los usuarios.
• Búsqueda semántica : la barra de búsqueda es un canal de comunicación entre el visitante y el sitio que se pasa por alto. Las palabras escritas en estos recuadros revelan una valiosa percepción: la intención de los consumidores. El análisis de sentimientos basado en el procesamiento del lenguaje y el aprendizaje automático puede convertir esto en sugerencias prácticas para la optimización de la página de destino. Como resultado, la página de destino brindará a los visitantes exactamente el tipo de productos que están buscando.

Páginas de productos

El análisis de sentimientos también jugará un papel vital en la optimización de las páginas de productos en el futuro previsible. Todos sabemos que un embudo de ventas fluido depende de cuán persuasivas sean estas páginas.

Todos los esfuerzos realizados para optimizar los perfiles de las redes sociales, las campañas en línea y las páginas de destino han generado clientes potenciales hasta este punto. Ahora depende de los detalles del producto, el diseño, las imágenes del producto, el texto, las reseñas de los clientes y los botones para agregar al carrito para demostrar su poder de conversión. En este punto, los visitantes están interesados ​​en el producto. ¿Cómo convertirlos en clientes?

El análisis de sentimiento puede facilitar la respuesta a esta pregunta. Los datos subjetivos mejoran estos aspectos:

• Redacción : el santo grial del marketing es esa selección de palabras ideal que hace que los consumidores hagan clic. Los gigantes de la industria ya están invirtiendo en bots que saben cómo escribir para alcanzar diferentes objetivos. Siguiendo este camino, las páginas de productos prosperarán sin el talento de redacción. Todo lo que necesitan es una pequeña fracción del vocabulario, pero que tenga una carga de sentimiento estelar. Cualquier combinación de estas poderosas palabras que también tenga sentido es suficiente para asegurar el éxito.
• Análisis de sentimiento visual : la fotografía de estudio siempre revelará los detalles más pequeños de un producto. Dado que son tan buenos narradores, las imágenes de productos también deben incluir accesorios para el contexto. El análisis de sentimientos ayuda a los especialistas en marketing a decidir sobre los marcos de estilo de vida correctos al identificar los sentimientos que transmiten.
• Combinaciones de colores : los colores también dan forma a los estados de ánimo. Por lo tanto, la psicología del color ayuda enormemente a la optimización de la página del producto. El análisis de opinión puede identificar porcentajes de color (¿está usando demasiado púrpura o muy poco?) e interpretar combinaciones de colores.

Prepárate para el futuro

¿Hacia dónde conducirán finalmente todas estas innovaciones tecnológicas? Idealmente, el comercio electrónico del futuro se asemeja a un ecosistema fluido con una mente propia.

Cada sitio web aparecerá como una página de destino única ante los ojos de los visitantes. Sin embargo, la grasa del codo ocurrirá en los pocos segundos en que se carga la página. Una vez que el usuario da el comando para abrir la tienda, los algoritmos y los bots desarrollarán un nuevo análisis basado en su perfil. Las interpretaciones y recomendaciones se materializarán en una página de destino totalmente personalizada.

Las aplicaciones de análisis de sentimientos serán una gran parte de la próxima versión de comercio electrónico. Su función será la de procesar e interpretar datos subjetivos para hacer la estancia del visitante lo más agradable posible. ¿Tu eCommerce está optimizado para el futuro?

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