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Si te hablo de aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural en marketing digital seguro que lo primero que piensas es en chatbots. Pero no todo el monte es orégano, y no todo lo que tenga que ver con inteligencia artificial y lenguaje natural son asistentes virtuales. Además, tampoco quiero que caigamos en el error de pensar que el procesamiento del lenguaje natural es en si mismo una tecnología que da capacidad a la maquina para comprender y generar conversaciones. Esto no funciona así. Por ello, antes de introducirnos en las distintos beneficios y aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural en marketing digital, creo que es necesario que pongamos una pequeña base técnica al articulo.
Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento de lenguajes naturales PLN es un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano
Es la tecnología más famosa relacionada con el análisis del lenguaje, pero no es la única, en concreto podemos mencionar tres
Como podemos ver, el procesamiento del lenguaje natural no se encarga de comprender ni de generar lenguaje, sino solo del procesamiento de mensajes de texto enviado por los usuarios, su división en partes, la identificación de elementos relevantes en el texto y la agregación de otros elementos a las frases
Para la creación de estos modelos de PLN se utilizan datasets compuestos por textos que han de ser relevantes con el tipo de futuros textos en los que se va a aplicar el modelo para que así la precisión de estos modelos sea suficiente
A modo de ejemplo, esto quiere decir que si queremos analizar textos en un idioma determinado se deberá entrenar el modelo con un dataset en dicho idioma.
Algunos "expertos" sobre marketing digital piensan que este tipo de tecnologías no traen grandes beneficios a la rama, ya que no demuestran que puedan generar ventas tal y como si lo puede hacer dicho "experto".
Siento mucho contradecir a ciertos gurús, pero lo cierto es que la aplicación de tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural en marketing digital no buscan necesariamente conseguir ventas, sino otros beneficios muy poderosos para los departamentos de marketing como pueden ser los siguientes:
Ahorra tiempo al automatizar procesos
Existen procesos repetitivos relacionados con el marketing digital que el procesamiento del lenguaje natural ayuda a optimizar. Dichos procesos no suelen aportar valor añadido al departamento o empresa, pero son necesario hacerlos.Por tanto, el uso de ciertos modelos de PLN ayudan a incrementar la productividad de dichos departamentos y focalizar los esfuerzos en las actividades que aportan valor a la empresa.
Agiliza el trabajo de valor
Otro tipo de actividades que si aportan valor a la empresa o al departamento de marketing pueden resultar complejas y suponer limitaciones en la velocidad de ejecución de las mismas.A través de determinados modelos de procesamiento del lenguaje natural se puede aportar una ayuda a los responsables de la actividad que les permitan agilizar dichas actividades imprescindibles y valiosas que solo el humano puede llevar a cabo.
Mejora en la toma de decisiones del equipo de marketing
Muchas veces, la toma de decisiones se debe hacer teniendo en cuenta un gran conjunto de datos, y en el caso del PLN los datos son los textos.
¿Te imaginas tener que tomar una decisión sobre la reputación online de una empresa en base a una campaña con cientos de miles de comentarios?.
Dichas decisiones estarían sesgadas y no atenderían a la plena realidad del conjunto de las opiniones.Es por ello que el procesamiento del lenguaje natural en marketing digital ayuda a poder evaluar grandes cantidades de textos y extraer datos resumidos que permitan a un equipo de marketing tomar decisiones entorno a un análisis completo de los mismos.
Análisis de sentimientos en comentarios
El análisis de sentimiento es una de las más populares técnicas de aplicación del procesamiento del lenguaje natural en marketing digital. Este tipo de modelo es muy útil si queremos analizar a gran escala las emociones que transmite nuestra marca, una campaña o un competidor.
Consiste en utilizar los comentarios como fuente de datos con la que generar el modelo de PNL. Dichos comentarios son etiquetados previamente en base a las diferentes emociones detectadas en el comentario. Una vez etiquetado el suficiente volumen de comentarios se procede a entrenar el modelo con el cual se podrá analizar los nuevos comentarios producidos.
Con dicho modelo, cada nueva opinión puede ser evaluada de manera automática sin revisión constante de una persona, y el especialista se limitará a revisar los resultados del análisis automático y a extraer conclusiones.
Análisis de polaridad
La polaridad hace referencia a si los comentarios son positivos, negativos o neutros.Es un tipo de modelo muy similar al de analisis de sentimiento, pero se diferencia en que el texto se analiza entorno a la polaridad y no a las emociones. En este caso también se requiere del etiquetado de los comentarios, ya que estos son los datos con los que trabaja el modelo para aprender.
Personalmente me gusta este tipo de modelo para poder utilizarlo como un detonador de posibles crisis de reputación en redes sociales. De modo que si el modelo detecta de manera súbita un incremento anómalo en las opiniones negativas sobre la marca o campaña a realizar poder ponernos en alerta para detectar por donde esta surgiendo dicho problema.
Análisis del engagement en redes sociales
Al análisis del engagement le pasa lo mismo que al análisis del scoring: ambos pueden automatizarse.Aún con ello no es de extrañar que haya montones de agencias de marketing que hacen ambos análisis de manera manual, con el consecuente desgaste y uso de horas poco productivas.
Ya sabemos que el engagement se mide a través de la cantidad y calidad de las interacciones que tienen los usuarios de nuestra comunidad con nuestra marca. Pues bien, dicho proceso de medición puede automatizarse a través del uso del procesamiento del lenguaje natural para evaluar la calidad de los comentarios. Eso si, habría que aplicar algún otro proceso añadido para complementar la parte del engagement basado en comentarios más el engagement generado a través de interacciones.
Segmentación de contenidos
La segmentación de contenidos se basa en la clasificación de los contenidos por categorías.Vale, y tu me dirás:
- "Pedro, eso ya lo hago yo poniendo etiquetas"
No te voy a quitar la razón, pero si tuvieras que estar etiquetando todo el día diferentes tipos de contenidos posiblemente perderás gran parte de tu tiempo en ello. Aquí es donde entra la segmentación de los contenidos en base a su similitud de texto como manera eficaz y rápida de clasificar contenidos escritos.
Traducción automática
Aunque a día de hoy sigue sin ser perfecta, se espera que la traducción automática lo sea en el año 2022.
Todos hemos usado sistemas de traducción automática y nos hemos visto ayudados por ella en más de una situación. Así que resulta sencillo pensar que la traducción automática de textos puede ser una herramienta muy útil para el marketing digital.
Ahora mismo me viene a la mente una aplicación de traducción automática en marketing que puede ser perfectamente aplicada al sector retail en combinación con la realidad aumentada a través de los smartphones, ¿y cómo es esto?.
Pues básicamente utilizando el smartphone para captar los textos de un producto de una tienda que este escrito en cualquier idioma y recibir la traducción de sus textos a nuestro idioma madre, mejorando así la experiencia del usuario en establecimientos físicos.
Sistemas conversacionales
Si, ya era hora de mencionar lo que todo el mundo sabe. Los bots.El procesamiento del lenguaje natural tiene la capacidad de captar cadenas conversacionales e imitarlas. Ejemplos de ello los tenemos en Siri, Cortana, Alexa, etc.
No son sistemas perfectos, ni mucho menos, pero su utilización sirve para personalizar la experiencia del usuario y asistirle en tiempo real sin la necesidad constante de un operador. Aumentando con ello enormemente la productividad del servicio de atención al cliente de estas empresas.
Clasificación de correos electrónicos
Otra aplicación muy útil del procesamiento del lenguaje natural en marketing digital tiene relación con el emailing. Concrétamente, los departamentos y servicios de atención al cliente reciben grandes cantidades de emails que van gestionando de manera lineal. Algo que no tiene porque ser así necesariamente.Pues bien, a través del PLN se puede clasificar los correos recibidos en la bandeja de entrada en base a tu grado de urgencia, correos spam, promociones, etc. Ayudando así a los contact centers a aumentar su productividad, pero sobre todo, su relevancia en el servicio.
Como puedes ver, el procesamiento del lenguaje natural en marketing digital tiene importantes beneficios y utilidades que ninguna agencia de marketing ni departamento de marketing de una empresa puede pasar por alto.
Si aún no conocías estos beneficios ni utilidades espero que este articulo te haya sido de ayuda, y si conoces otras posibles aplicaciones del PLN en marketing no dudes en comentarlas.
