Natural Language Processing

Análisis de Sentimiento en Comentarios de Clientes aplicado a Sales, Retail & E-Commerce

Descripción del proyecto

El cliente es una destacada tienda online especializada en productos electrónicos. La empresa ofrece una amplia gama de productos y cuenta con una plataforma de E-Commerce para facilitar las compras online. Aunque el negocio ha crecido significativamente, enfrentan el desafío de comprender y responder a las opiniones de los clientes, que son clave para mejorar su oferta de productos y servicios. La mayoría de las reseñas se procesan manualmente, lo que resulta ineficiente y lento.

Desafío: detectar el sentimiento y el tono emocional en las reseñas de productos de los clientes técnicas de Análisis de Sentimiento con ML.

Ejecución

Solución: modelo de análisis de sentimientos impulsado por AI

El proyecto se enfocó en la creación de un modelo de ML para el análisis de sentimientos y tono emocional, pasando por las siguientes etapas:

  1. Scraping de Reviews: Se extrajeron las reseñas de los clientes de la página web utilizando técnicas de scraping. Esta etapa fue crucial para recopilar un conjunto de datos amplio y representativo.

  2. Preprocesado de Datos: Los datos recopilados fueron limpiados y preprocesados. Esto incluyó la eliminación de caracteres especiales, la normalización de texto y la eliminación de ruido para preparar los datos para el análisis.

  3. Feature Extraction: Se extrajeron características relevantes de las reseñas utilizando técnicas de NLP. Esto implicó la transformación de texto en un formato que pudiera ser procesado por modelos de ML, como la vectorización de palabras.

  4. Entrenamiento y Evaluación de Modelos de ML:

    • Se emplearon modelos tradicionales de ML como Regresión Logística, Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) y Naïve Bayes para la clasificación básica de sentimientos.

    • Se utilizaron Redes Neuronales Profundas como Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM), y Gated Recurrent Unit (GRU) para captar las complejidades y matices del lenguaje natural en las reseñas.

    • Se implementaron modelos de transformadores como BERT, que son avanzados en el análisis de texto y efectivos en la comprensión del contexto y la semántica de las reseñas.

Resultados del proyecto

Resultado: mejora significativa en la comprensión de las opiniones de los clientes y aumento en la capacidad de respuesta del negocio.

El proyecto resultó en una mejora notable en la capacidad de la empresa para comprender rápidamente el sentimiento y el tono emocional de las reseñas de los clientes. Esto permitió al equipo de gestión de productos y al servicio de atención al cliente responder de manera más efectiva a las necesidades y preocupaciones de los clientes.

Además, la empresa pudo identificar tendencias y patrones en las opiniones de los clientes, lo que facilitó la toma de decisiones basada en datos para mejorar sus productos y servicios. Con esta nueva capacidad, la empresa está mejor equipada para mantener altos niveles de satisfacción del cliente y fomentar la lealtad a la marca.

Listo para comenzar a trabajar junto a
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Lo que opinan nuestros clientes

John Carter
@johncarter
“Si quieres tener un producto estable y eficiente, te recomiendo trabajar con Deep Wolf AI. Los clientes pueden esperar un socio que sabe lo que hace.”
Andy Smith
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“Su competencia en ciencia de datos y aprendizaje automático es insuperable. obtuvimos el mismo nivel de servicio que una empresa más grande que nosotros.”
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“Pruébalos. No te decepcionarán. Los recomendaría a cualquiera.”
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“El equipo de Deep Wolf AI piensa en ser un socio a largo plazo.”
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Anne Meyer
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“Sin Deep Wolf AI no habríamos conseguido todos los datos exclusivos de las redes sociales que hoy ofrecemos a nuestros clientes.”

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