Apache: 'La emoción y el sentimiento de las audiencias son datos aún sin explorar para las marcas'

Contenido especial elaborado por El Publicista en colaboración con Apache

Crear emociones y sentimientos es la parte más aspiracional que tiene una marca para conectar con su audiencia. Lograr impactar o revolver la conciencia de forma positiva en el usuario es lo principal para conseguir impresionar y conseguir tanto prescriptores como ventas. 

Y esto es el foco de todas las estrategias de marketing digital. Todo este imaginario de emociones que las marcas crean en las audiencias ahora es plasmado en las redes sociales. Estas últimas suponen un canal donde los usuarios expresan y se relacionan a través de opiniones, likes o videos directamente con las marcas. Entonces si tenemos a nuestro alcance poder conocer de cerca todo esto ¿Por qué no se destinan más medios a monitorizar los sentimientos y emociones que motivan a nuestra audiencia a actuar de una u otra forma ante nuestras propuestas? ¿Por qué no apostamos por analizar y aprender para así optimizar nuestros contenidos y planes de medios? En definitiva, ¿por qué no medimos la emoción y el sentimiento de nuestra comunidad?

Poner en el primer escenario las emociones es fundamental para conectar con la audiencia de una manera más eficaz. Y ahora es posible, aplicando estrategias de neuromarketing e inteligencia artificial.

El valor de la emoción

“Aplicamos inteligencia artificial a las interacciones que llevan a cabo los usuarios con las marcas en sus activos digitales- defiende Luis Manuel Núñez, COO y Director de Innovación de Apache (APACHE), consultora digital española de carácter independiente y especializada en marketing e innovación. Hablar de aplicar modelos de IA al día a día de los departamentos de marketing y operaciones de las empresas puede sonar muy complejo y es el motivo principal por el cual existe un terreno sin explorar que puede generar beneficios incalculables para las marcas.

Pero, ¿qué marca no estaría interesada en conocer la emoción y el sentimiento que provocan sus creatividades en sus anuncios de Facebook? ¿Realmente atraen más ventas los que generan alegría o los que generan miedo, sorpresa o confianza? 

Las emociones son procesos psico-fisiológicos de nuestra conducta que inducen a actuar y que se originan en el sistema límbico del cerebro, ayudándonos a dar respuesta ante diferentes situaciones. Cuando exponemos los anuncios de nuestras marcas ante diferentes audiencias intentamos, de una forma o de otra, despertar interés en el usuario por nuestro producto y servicio pero, ¿nos hemos parado a pensar en el cómo?

APACHE MarTech Suite, dando respuesta al mercado a través de IA y NLP

“Teniendo en cuenta que los expertos en marketing y neuromarketing actuales somos muy conscientes de que el 80% de la toma de decisiones a la hora de una compra se produce en el subconsciente, en Apache hemos desarrollado una suite de productos “APACHE MarTech Suite” abarcando parte de Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Lingüística (NLP) y Reconocimiento Óptico (OCR) para dar respuesta a la demanda creciente de innovación dentro del sector publicitario”, recalcan los responsables de la consultora.
 
Para sus directivos las inversiones de branding digital actuales están obsoletas a nivel de KPIs. “En un entorno en el que ponemos al usuario y al dato en el centro necesitamos diseñar nuevas estrategias de compra más innovadoras que vayan mucho más allá del tradicional CPM, alcance (reach), número de views o viewability. Tan sólo debemos hacernos una pregunta, ¿en qué nos basamos realmente para saber si estamos impactando a la audiencia correcta cuando aterrizamos un plan de medios?”.

En este punto piden un momento de reflexión “Puede que nuestras campañas estén  llegando a mucha gente o que el número de clicks sea alto pero ¿cómo sabemos que está funcionando? ¿estamos alcanzando al público más propenso a convertir? ¿estamos acertando con las creatividades?".

Según Rubén Escolar, Director de Datos y Analítica en Apache, el sentimiento se ha convertido en un parámetro más fácil de analizar teniendo en cuenta el desarrollo de los canales social media y su nivel de penetración a nivel mundial (España es uno de los mercados con mayor porcentaje de uso y tiempo invertido en redes sociales a nivel mundial, según diferentes estudios internacionales). “Hoy en día las redes sociales son mucho más que un lugar de encuentro -señala- Son un espacio al que dedicamos una parte importante de nuestro tiempo, donde nos expresamos libremente, compartimos lo  que nos gusta o preocupa y creamos relaciones Tanto es así que a menudo los comentarios que se vierten revelan las verdaderas opiniones y sentimientos de los usuarios”.

Fuera del mundo digital es muy difícil dar respuesta a estas preguntas ya que no se tiene feedback directo de los consumidores, pero este concepto es totalmente distinto en el mundo digital. “Los usuarios interactúan con los anuncios, ya sea en Twitter, Facebook o Linkedin  con comentarios directos o con likes, dislikes... esta información es la que nos permite construir nuevos KPIs -profundizan desde Apache- Está formula de medición no solo se aplica a los medios pagados, ya que igual de aplicable es a orgánico. Analizando las respuestas a los posts en las RRSS podemos llegar a nivel de entendimiento mucho más profundo de la imagen digital de nuestras compañías”.

Escolar recalca que todos estos datos se presentan como una valiosa información que permite conocer a los diferentes públicos para poder llevar a cabo una comunicación eficaz; prever las tendencias del sector y anticiparse a los cambios del mercado; entender las conversaciones que se generan en la comunidad online; y encontrar temas de interés real para conectar con la audiencia. “Gracias al análisis de sentimientos es posible procesar ese gran volumen de datos para convertirlos en una información útil. Apelar a sentimientos o emociones en el mensaje publicitario ha demostrado ser altamente efectivo. Por suerte en la actualidad estas estrategias pueden ser medidas a  través de la neurociencia y, además, las empresas pueden ponerlas en práctica de forma cada vez más precisa”, afirma el directivo.

Dando respuesta a todas estas cuestiones Apache ha trabajado en un nuevo KPI de branding denominado 'Brand Affinity', el cual ofrece a las marcas la posibilidad de conocer cuán afín es la audiencia impactada al contenido expuesto en los anuncios. Suena bien, ¿verdad? “Segmentar bien el target al que se dirigirá el mensaje, destacar la utilidad a nivel emocional del producto tanto o más que la real, o investigar cuáles son las necesidades emocionales concretas de cada perfil del público objetivo para acertar en el diseño del mensaje son algunos de los más interesantes y potentes consejos que podríamos dar para optimizar las campañas en base a neuromarketing – detalla Luis Manuel Núñez. Estamos ante un campo con gran potencial de desarrollo, en el que la investigación neuronal y sensorial permitirá a las empresas reconocer emociones para, de ese modo, incrementar la eficacia de sus acciones de marketing”.

Las personas olvidarán lo que dijiste y lo que hiciste, pero nunca olvidarán cómo las hiciste sentir

Del mismo modo y en línea con utilizar la Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Lingüística (NLP) y Reconocimiento Óptico (OCR) los equipos de gestión de medios propios han abierto el baúl de la generación de conocimiento a través del feedback que recogen a través de las reseñas y otros comentarios en plataformas como Tripadvisor, Yelp, Google My Business, Glassdoor, El Tenedor, etc. No sólo en redes sociales podemos interactuar con nuestros usuarios. A día de hoy, la posibilidad de valorar las experiencias en las distintas plataformas por parte de los clientes ha expuesto gran volumen de información accesible por todos, afectando de forma importante al proceso de consideración a la hora de tomar una decisión de compra.

Las reseñas o valoraciones tienen un poderoso efecto en el comportamiento de la audiencia y, como consecuencia, en la imagen y actuación de la marca evaluada. Las reseñas que se dejan en la red sobre un servicio o producto funcionan como las recomendaciones de los amigos, a pesar de ser publicadas por completos desconocidos.

Un cliente digital siempre revisa las reseñas online, según el informe 'Trusted Shops' el 96,5% de los usuarios busca opiniones de otros consumidores antes de comprar algún producto por Internet; el 45,1% lo hace siempre y el 51,4% en ocasiones. Las buenas opiniones influyen de forma positiva en el 58,7%, mientras que sólo el 16% se deja influir por las negativas. 

Para facilitar que las empresas gestionen este nuevo elemento que ha entrado en juego en el mercado Apache ha desarrollado Brand Whisper, una solución que ofrece a las empresas la posibilidad de obtener en tiempo real el feedback de sus clientes y utilizar modelos de IA y NLP para ser proactivos detectando problemas u oportunidades. 

Esta solución puede ser de utilidad para equipos de social media evitando la improductiva tarea de revisar periódicamente las distintas webs de opinión contestando las opiniones negativas y por otro lado es de utilidad para equipos directivos personalizando el modelo y definiendo diferentes objetivos. 

“Pero no nos quedamos en una simple visualización -explica la agencia- Con el procesado de lenguaje natural extraemos distintos insights que hasta ahora no teníamos disponibles, como puede ser la emoción o la ironía de un comentario que combinándolas con métricas tradicionales construimos distintos kpis que resultan fundamentales para conocer el estado de nuestra imagen digital. Una opinión incendiara en Google o en Tripadvisor puede hundir la reputación de tu negocio en cuestión de días y hay que reaccionar rápido si no queremos se convierta en una crisis reputacional de graves consecuencias”. 

“Y no solo de imagen viven las empresas, las posibilidades del análisis lingüístico (NLP) son infinitas, desde detectar un nuevo producto que reclaman nuestros clientes basándonos en la repetición cierta palabra en sus opiniones a detectar problemas con el personal de nuestros establecimientos detectando nombres o sujetos en las frases. El abanico de posibilidades solo lo reduce nuestra imaginación”, recalcan.

El análisis de sentimiento semántico: problemas y soluciones 

El análisis de emociones con enfoque semántico se basa en la utilización de diccionarios de términos a los que se les asigna un valor de polaridad. Para elaborar estos diccionarios es necesario establecer las palabras clave asociables a las emociones, considerando la polisemia y la sinonimia para no incurrir en errores típicos, como confundir partido de fútbol con partido político.

Este sistema contempla también el procesamiento de términos modificadores (de intensidad, como, por ejemplo, muy o poco) y términos negadores (por ejemplo, no o ninguno) que alteran el orden de la polaridad. La complejidad del idioma provoca que haya posibles errores en la interpretación y que en ocasiones pueda resultar complicado clasificar las emociones de manera automática solo con ayuda de los diccionarios semánticos.

Sin embargo estos errores pueden corregirse fácilmente. Paulatinamente se pueden añadir tantos términos como sea necesario. De acuerdo con esto, cabe decir que el campo semántico de las emociones no es siempre el mismo. Las expresiones que se utilizan para mostrar felicidad en un foro de maternidad serán muy diferentes a las utilizadas en la página de un festival de música, aunque en ambos casos se identifiquen sentimientos que se clasifiquen como positivos.

Del mismo modo, el lenguaje puede variar drásticamente según el perfil sociodemográfico del grupo de población que se analice. Una herramienta de análisis de sentimiento con enfoques semánticos que ejecuta de manera automática se presenta como la opción con resultados más fiables.

Dichos sistemas fundados en machine learning se adaptan rápidamente al desafío planteado, ya que dependen de un tratamiento avanzado del lenguaje que, al someterse a un aprendizaje automático, es capaz de asignar valores de polaridad globales y por segmentos. La metodología semántica de análisis de sentimiento posibilita un proceso de aprendizaje y optimización continuo acorde a los mensajes que generan una afinidad más alta para cada público. Esto va ligado necesariamente a una mejora del ROI publicitario. Por otro lado, es capaz de procesar millones de mensajes que circulan en Internet en tiempo real con una fiabilidad en la interpretación del mensaje de un 75 %. Se trata de una cifra inmensa de información que brinda la oportunidad de tomar decisiones en el momento oportuno, ya que todo está conectado en el momento cada instante.

Marketing en la era de los datos

Actualmente todos los tipos de negocio están basados en la tecnología. Desde una agencia de viajes a una cadena de restaurantes tienen que , con urgencia, plantear cómo aprovechar todo el potencial de la información que produce la tecnología y transformarla en una ventaja competitiva frente a otros. “En Apache creemos que la aplicación de técnicas de NLP y ML tienen el potencial de alterar el panorama del marketing digital y el comercio electrónico. ¿Solo con NLP? Por supuesto que no. Es la combinación de las diferentes fuentes de información (CRM, navegación, NLP…) lo que va a resultar diferencial en cualquier estrategia de marketing digital ya que nos va a dar una visión 360 de nuestros clientes”, recalcan en la empresa española. “Estamos avanzando hacia una era donde las decisiones comerciales más críticas y el marketing dependerán cada vez más de datos no estructurados. Aprovechando este 'tesoro de datos' en gran parte sin explotar, las organizaciones estarán mejor preparadas para reaccionar en tiempo real y, lo que es más importante, ser proactivos sobre su estrategia”.