Se calcula que el 84% de los consumidores confía tanto en las reseñas online como en las recomendaciones personales, por lo que es fácil entender por qué las empresas están adoptando un enfoque más proactivo respecto a este activo digital. Además, estas reseñas digitales también tienen la capacidad de contribuir a la mejora de la reputación de marca, y contribuir al posicionamiento en los resultados de las búsquedas.

Aunque muchas empresas utilizan las opiniones de los clientes para solucionar quejas y corregir defectos, pocas saben que las reseñas digitales pueden emplearse para obtener una ventaja competitiva significativa. Además, ahora que la IA está nivelando el campo de juego, esta tarea que anteriormente podría ser muy complicada se está transformando en algo más accesible. Echemos un vistazo más de cerca a estas cuestiones asegurémonos de que no nos estamos perdiendo una valiosa oportunidad.

Extraer información de las reseñas a través de la IA

Es probable que una pequeña empresa local puede revisar sus pocas docenas de reseñas digitales en tan sólo una tarde, pero esta no es una opción viable para las organizaciones que opera a nivel nacional o global. Incluso en ocasiones, los casos de una única ubicación pueden representar un verdadero desafío. Pensemos que una misma localización puede estar presente en múltiples plataformas digitales, desde Google y Apple Maps hasta Facebook, e incluso plataformas propias de su sector. Algo que lógicamente se multiplica exponencialmente cuando se trata de organizaciones con una gran cantidad de localizaciones. Además, hay otra variable que aumenta aún más la complejidad: nos referimos al caso de las reseñas de productos que funcionan de forma individual. Cada SKU adicional convierte la tarea de analizar todas las reseñas en línea en una misión imposible.

Anteriormente, los gestores de empresas podían obtener información sobre cuáles de sus productos o ubicaciones funcionaban mejor o peor mediante indicadores clave de rendimiento (KPIs) de alto nivel. Pero esta evaluación se limitaba a los puntos de referencia establecidos por los datos propios de la empresa. Fue entonces cuando el análisis de sentimientos ofreció una versión más detallada de estas comparaciones dentro de la marca. Se trataba de un software que comenzaba a comprender el texto de las reseñas para proporcionar una puntuación más detallada que las simples puntuaciones de estrellas. En la actualidad, la llegada de la inteligencia artificial, junto con su capacidad para ofrecer comentarios en lenguaje natural de manera mucho más refinada, está cambiando las reglas del juego.

Las empresas siempre han tenido una gran cantidad de contenido de reseñas, pero este enorme volumen de información se ha convertido de forma repentina en un activo invaluable. Los modelos lingüísticos de inteligencia artificial, como ChatGPT, pueden alimentarse con datos de diversas fuentes, adaptarse a conjuntos de datos únicos y proporcionar información altamente específica. Por ejemplo, el análisis de opiniones tradicional podía identificar palabras repetidas, pero enfrentaba dificultades con los sinónimos y, en general, con las opiniones que abarcaban múltiples aspectos de un producto, servicio o marca. En contraste, los modelos de inteligencia artificial de DAC pueden analizar fácilmente sutiles distinciones entre cientos, e incluso miles, de opiniones, comprendiendo el sentimiento a un nivel macro y profundizando en los pequeños detalles que contribuyen a la experiencia general de cada cliente.

Al evaluar los datos de las reseñas, ahora podemos consultar a la inteligencia artificial sobre la opinión de los clientes sobre un tema específico. Por ejemplo, si el propietario de un restaurante preguntara: “¿Qué piensan nuestros clientes sobre nuestras sopas del día?”. La IA analizaría todas las reseñas de los usuarios y podría responder algo así: “Las sopas suelen tener un buen precio, pero a menudo les falta sal. Como no hay sal en las mesas, resulta molesto tener que pedirle siempre al camarero que traiga un poco”.

En este ejemplo, la IA está realizando lo que podría considerarse una simple medición de KPIs al informar que las reseñas son generalmente positivas para la sopa del día. Sin embargo, va más allá en su comprensión. Anteriormente, una herramienta de análisis de opiniones podría haber identificado el término “sal” en el texto de la reseña, pero no habría establecido la conexión con la sopa en particular. La IA automáticamente conecta todos los datos relevantes para concluir que un número significativo de clientes desean que haya sal disponible en la mesa. Sólo la IA puede combinar y evaluar instantáneamente las puntuaciones generales de las reseñas y las palabras asociadas, y luego dar un paso más para aplicar esas palabras a otros aspectos de las Reseñas.

Utilizando la IA para impulsar las reseñas y potenciar las características de la empresa

Promover reseñas positivas en su sitio web, canales sociales y otros puntos de contacto con el cliente tiene numerosas ventajas, especialmente en términos de SEO. Muchas búsquedas pueden dirigir a los clientes hacia tu negocio, ya sea porque están buscando un producto o servicio específico, o incluso por cuestiones relacionadas con los “atributos básicos”, como tiendas que aceptan mascotas. Es prácticamente imposible prever todas las posibles consultas que un potencial cliente puede hacer sobre un negocio concreto, y más difícil aún es crear contenido ad hoc relacionado con estas temáticas.

Ante este escenario, parece que solución más inteligente es aprovechar el contenido generado por el usuario (UGC) para desbloquear lograr estos beneficios sobre el posicionamiento SEO. Cabe la posibilidad de que algunos de los responsables de marketing no sean capaces de enumerar de memoria todos y cada uno de los aspectos de negocio, pero la IA si puede recordar todos los factores que influyeron en sus opiniones cinco estrellas. No obstante, más del 99% de los consumidores estadounidenses leen las reseñas antes de realizar una compra, independientemente de si esa compra se realiza en entornos digitales o en una localización física. Además, es probable que las reseñas positivas, mostradas a los clientes incluso antes de que las soliciten, los influyan aún más en su decisión de compra.

El papel de la IA para responder reseñas

Se ha descubierto que es probable que el 88% de los consumidores elijan una empresa que responde a todas las opiniones, lo que representa un 87,2% más que las empresas que no responden a las opiniones. Además, responder a las reseñas aumenta el número de reseñas de nuevos clientes, lo que se traduce en un aumento del contenido que mejora el SEO y posiblemente resulte en un aumento de las valoraciones generales con estrellas.

En DAC ya ofrecemos herramientas de respuesta a las reseñas a través la exclusiva suite de gestión de la reputación, que cuenta con funcionalidades de IA entre sus últimas incorporaciones. Por ejemplo, nuestro asistente de respuesta no sólo es capaz de generar respuestas estándar a las reseñas que sólo tienen estrellas, sino que también es capaz de sugerir, y generar respuestas para aquellas reseñas con texto que requieren respuestas más matizadas. Por supuesto, la IA no debe utilizarse sin supervisión humana, pero el asistente facilita mucho esta tarea a aquellos perfiles que se encargan de estas tareas, recomendando incluso determinadas keywords para optimizar al máximo las respuestas en términos de SEO.

El concepto mismo de responder a las críticas online es un tema importante en sí mismo. Por eso ya hemos escrito extensamente sobre ello, así que echa un vistazo a “Mejorando el rating: ¿por qué es recomendable responder las reviews negativas?” y “5 formas de usar las críticas negativas a nuestro favor” antes de decidir los próximos pasos a seguir.

En general, aprovechar las opiniones de los clientes para el éxito del marketing es una estrategia poderosa que se basa en experiencias reales para generar confianza y aumentar las ventas. La utilización de la IA para analizar las opiniones de los clientes permite a las empresas extraer información valiosa, identificar tendencias y comprender los sentimientos de los clientes de una manera que el análisis manual nunca podría lograr. En un mercado tan competitivo como el actual, la integración de las opiniones basadas en la IA ofrece a las marcas una oportunidad inestimable para aumentar su credibilidad, atraer a clientes potenciales y, en última instancia, allanar el camino hacia el crecimiento sostenido y el éxito.

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