Análisis de texto con IA

El análisis de texto con IA convierte los comentarios abiertos de tus clientes (texto o notas de voz transcritas) en información estructurada y accionable. Funciona sobre las respuestas de woku, NPS, CSAT y CES y combina tres capacidades: clasificación automática de cada comentario, palabras clave y resúmenes generados por IA, y descubrimiento de temas emergentes en el conjunto de respuestas.

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Clasificación automática de comentarios

El motor de IA clasifica cada comentario, sea texto escrito o una nota de voz transcrita, en una de dos categorías:

• Reconocimiento: el cliente destaca algo que funcionó bien.
• Mejora: el cliente señala algo que se puede corregir.

Esta clasificación se aplica sola al ingresar cada respuesta, en las cuatro herramientas (woku, NPS, CSAT y CES), y permite separar de inmediato lo que celebran tus clientes de lo que los molesta, y cuantificar la proporción de cada uno. Para organizar las respuestas según los atributos de tu negocio (sucursal, campaña, orden, ejecutivo), se usan los trackers externos, que viajan adjuntos a cada respuesta. Las alertas avisan por email sobre el estado de tus metas y el volumen de respuestas, y el escalamiento de opiniones negativas a tickets de soporte es automático.

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Sentimiento

Cada respuesta se ubica en uno de tres niveles de sentimiento, crítico, neutro o positivo, derivado de la calificación que dejó el cliente. Estos niveles alimentan los conteos del análisis: cada tema descubierto muestra su distribución de respuestas críticas, neutras y positivas, lo que permite ver de un vistazo si un tema concentra molestia o elogio.

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Investigación propia

woku combina modelos de lenguaje líderes del mercado con investigación propia en análisis de sentimiento para el español de Latinoamérica, desarrollada en colaboración con el Doctorado en IA de la Universidad de Concepción (UdeC), la Universidad Técnica Federico Santa María (USM), la Universidad del Bío-Bío (UBB) y la Universidad Católica de la Santísima Concepción (UCSC), el primer doctorado en Inteligencia Artificial de Latinoamérica.

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Palabras clave y resúmenes

De cada opinión se extraen palabras clave automáticas. Estas palabras alimentan la nube de palabras de los reportes de woku, de carpeta y de NPS, que además incluyen un resumen generado por IA y acciones sugeridas a partir de lo que dicen los clientes. CSAT y CES tienen su propio Resumen IA, que sintetiza en lenguaje natural las respuestas de cada medición.

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Temas emergentes

Más allá de las categorías que ya conoces, el motor semántico de woku agrupa las respuestas por significado y descubre temas emergentes que no estaban definidos de antemano, con conteos exactos: cada cifra corresponde a respuestas reales que puedes revisar. Los temas se exploran en el Espacio de reseñas, un universo 3D donde cada respuesta es un punto y las respuestas que hablan de lo mismo quedan cerca. Al seleccionar un tema se abre un panel con:

• Etiqueta y resumen del tema.
• Cantidad de respuestas que lo componen.
• Distribución de sentimiento (crítico, neutro, positivo).
• Tendencia y primera y última aparición en el tiempo.
• Evidencia: las respuestas reales que sustentan el tema.

El análisis es unificado: un mismo tema puede reunir respuestas de woku, NPS, CSAT y CES.

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Dónde se visualiza

Los resultados del análisis de texto aparecen en varios lugares de la plataforma:

• Reportes de woku, carpeta y NPS: nube de palabras, resumen IA y acciones sugeridas.
• Constructor de reportes: el tipo de feedback (reconocimiento o mejora) está disponible como dimensión para cruzarlo con otras métricas. Ver el constructor de reportes.
• Espacio de reseñas: exploración visual de los temas emergentes y su distribución de sentimiento.
• Estudio de datos: las preguntas cualitativas, como de qué hablan mis clientes, también se responden con informes cuya evidencia numérica se verifica contra los datos. Ver Estudio de datos.