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Estructurar y medir la temperatura emocional para comprender los comportamientos


, el 30 Julio 2018 | Leído 149 veces

« La verdadera emoción no tiene voz », habría escrito Anne Barratin, mujer de letras del siglo XIX… En el marco de una relación con un cliente, empleado, cliente potencial o proveedor la emoción rara vez no tiene voz, y se expresa, al contrario, de manera amplia, más frecuentemente por escrito, a través de múltiples canales a disposición del cliente. Recolectar, comprender y modelar esta emoción nos permite generar nuevos datos estructurados a partir de conversaciones recibidas por email a través de bots conversacionales que funcionan en las páginas de medios sociales.



Matthieu Bruneteau de Gorsse, y Grégoire Pfirsch, Q°Emotion
Matthieu Bruneteau de Gorsse, y Grégoire Pfirsch, Q°Emotion
¿La emoción es modelable? Por supuesto que sí, responde la empresa startup (emergente) Q°emotion, especializada en el análisis de datos textuales y en la detección de las emociones que estos esconden. ¿Cómo funciona y cuáles son los posibles usos de este nuevo conocimiento?
Cuando un cliente, un cliente potencial o cualquier otra persona con la cual usted está en contacto, vive una experiencia relacionada con los productos o servicios que usted ofrece, generalmente experimenta una emoción. Esta emoción es difícil de ocultar, ya que el ser humano la pone de manifiesto de manera inconsciente. Se puede expresar a través del lenguaje, pero también a través de expresiones faciales y tonos de voz.
Para Grégoire Pfirsch, Director General y cofundador de Q°emotion, las emociones pueden ser clasificadas en seis niveles: la alegría, la sorpresa, el miedo, la ira, la tristeza y el asco. Es interesante notar que al menos cuatro de los seis niveles se vinculan a emociones negativas, las que van del miedo al asco. En cuanto a la sorpresa, esta puede ser positiva o negativa, y en este caso, Grégoire Pfirsch sugiere vincularla a la tristeza. A esta escala de valores emocionales, conviene así mismo agregar un valor neutro, la calma no emotiva. El trabajo de Q°emotion es analizar los elementos del lenguaje, descifrarlos y depurarlos para « calificar y cuantificar las sensaciones emotivas ».

Seis niveles de emociones, de los cuales algunos son motores inesperados de venta

Estructurar y medir la temperatura emocional para comprender los comportamientos
¿En qué el análisis de las emociones sería diferente del análisis de sentimiento? Existen efectivamente numerosas empresas trabajando en el área del análisis de sentimiento, desde hacer más de quince años. Para Grégoire Pfirsch, el análisis de las emociones « va un paso más lejos que el análisis de sentimiento. El análisis de sentimiento consiste esencialmente en clasificar como positivo o negativo, cada mensaje publicado en los medios sociales ». Q°emotion aplica fuentes de datos más amplias y un análisis más fino, a través de su escala de medición. El análisis de sentimiento clásico implicaría en efecto muchas clasificaciones « neutras ». « Separar simplemente el positivo del negativo, no traduce lo que es la emoción », precisa el cofundador de la empresa.
Dependiendo del área de actividad, emociones básicas, como el miedo, pueden ser percibidas de manera positiva. Así, por ejemplo, en el área de los seguros, el miedo al siniestro o a sus consecuencias pueden ser los mejores argumentos de venta de un seguro de salud complementario, de un seguro contra el hurto o de una asistencia al viajero.
Para un parque de atracciones, el estremecimiento, e incluso el miedo, serían argumentos de venta. El cliente busca una sensación de susto por lo que compra un servicio que se la proporciona. El hecho de que la mayoría de los visitantes de una atracción de « casa embrujada » sienta miedo, será el mejor argumento de venta para el parque.

Una vez definidos los niveles emocionales, Q°emotion permite evidentemente hacer una síntesis de estos. Sabremos entonces qué porcentaje de usuarios expresaron qué tipo de emoción. Y podremos igualmente, si el dato clave está disponible, analizar las diferentes emociones experimentadas por una misma persona y expresadas en diferentes mensajes.
La temperatura emocional estará sobretodo vinculada a un contexto. Efectivamente no tiene utilidad saber que X% de los clientes están insatisfechos si no se es capaz de explicar la razón. Relacionar la emoción a un evento permite orientar las prioridades de acción.

El lenguaje evoluciona y de la misma forma lo hace la expresión de la emoción

En el corazón de la solución Q°emotion tenemos un diccionario de lenguaje emocional. Este trabajo, que ha sido realizado previo al lanzamiento de la solución, agrupa varias decenas de millones de palabras y expresiones en treinta idiomas. De éstos, los más desarrollados actualmente son: el francés, el inglés y el chino. Es necesario comprender las palabras, pero sobretodo las expresiones, para determinar la emoción expresada. Por ejemplo, la expresión « pescar en río revuelto », en español generalmente no tiene relación con la pesca, sino que se refiere a aprovecharse de un conflicto, acción considerada generalmente negativa.
Q°emotion comprende y analiza el conjunto de mensajes de texto, sean cuales fuesen los canales de emisión. Puede tratarse de emails, mensajería instantánea de tipo WhatsApp, robots conversacionales, etc. Es necesario entonces adaptarse y comprender la manera de expresarse utilizada en cada uno de estos canales: emoticonos, abreviaciones... el diccionario emocional debe contener todo esto. Para conseguirlo, Q°emotion utiliza algoritmos de aprendizaje (machine learning), si bien la supervisión humana sigue siendo siempre necesaria para validar nuevas expresiones. La startup utiliza así mismo las redes neuronales para buscar similitudes entre comentarios diferentes.

¿Cuál plataforma concentrará eventualmente todas estas emociones? ¿CRM o una plataforma dedicada?

Comercializada hoy en día en modo SaaS o a través de APIs, la solución Q°emotion fue concebida para funcionar en tiempo cuasi real. Incluso si no refleja todavía una demanda actual, el escenario podría ser el siguiente en el futuro:
- Un cliente o un cliente potencial entabla un diálogo con un bot conversacional (chatbot) a través de Facebook Messenger o WhatsApp;
- Los sentimientos expresados en sus mensajes escritos son analizados en tiempo real, a través de la API Q°emotion y la temperatura emocional se comunica como parámetro al chatbot;
- El chatbot puede utilizar esta emoción para adaptar sus mensajes o transferir la conversación, en caso de necesidad, a un humano que tome el relevo.
Comercializada a partir de 1500 euros por mes, la solución Q°emotion apunta de manera prioritaria actualmente a los grandes sectores B2C (Business-to-Consumer): Turismo, Lujo, Distribución, Bancos y Transporte.

Q°emotion no tiene vocación para desarrollarse en todos los ejes de expresión de la emoción (voz, expresión corporal o facial). Sin embargo, a largo plazo se contempla combinar el análisis de texto con el análisis de imágenes con el fin de comprender lo que la visión traduce como emociones.

En cambio, parece evidente que el desarrollo de este mercado de recolección y análisis de las emociones generará una necesidad de « plataformización ». Es difícil para una gran empresa B2C coleccionar herramientas informáticas, pero será interesante integrar el conjunto de las expresiones emocionales en el seno de la famosa visión 360º del cliente.
Sin duda, en un futuro más o menos cercano, estas diferentes herramientas, por ahora desarrollados por startups independientes, serán integradas en una plataforma.
Podrá tratarse de una plataforma de CRM o de Gestión de Relaciones con el Cliente de Salesforce (empresa que podría estar interesada en desarrollarse en esta área) o de una plataforma analítica (Adobe estaría en este caso bien posicionado).
Esto no parece ser la prioridad de los clientes; el mercado se desarrolla por ahora en «silos». Q°emotion, sin embargo, ya ha sido contactada por agencias de comunicación, por ejemplo, con motivo de grandes eventos deportivos, con el fin de integrar el análisis emocional de los textos dentro de un proyecto de mayor envergadura.




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