Análisis de sentimiento de Power Automate

En la era de la información, las empresas tienen acceso a una cantidad masiva de datos generados por sus clientes y usuarios en línea. Estos datos, que incluyen comentarios en redes sociales, reseñas de productos y retroalimentación en encuestas, contienen una riqueza de información sobre cómo se sienten los consumidores respecto a una marca, producto o servicio en particular.

Comprender cómo los clientes se sienten acerca de sus productos, servicios e interacciones puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Aquí es donde entra en juego el análisis de sentimiento, una herramienta poderosa que permite a las organizaciones descubrir las emociones detrás de las palabras de sus clientes. Y cuando se combina con Power Automate de Microsoft, la automatización lleva esta capacidad un paso más allá.

¿Qué es el Análisis de Sentimiento y por qué es importante?

El análisis de sentimiento es una técnica de procesamiento de lenguaje natural que implica identificar y clasificar las emociones expresadas en un conjunto de datos de texto. Estas emociones pueden ser positivas, negativas o neutras, y entenderlas proporciona información valiosa sobre cómo los clientes perciben una marca, producto o servicio.

La importancia del análisis de sentimiento radica en su capacidad para extraer conocimientos significativos de la gran cantidad de datos no estructurados. Imagina una empresa que recibe cientos de comentarios de clientes a diario a través de correos electrónicos, redes sociales y encuestas. Analizar manualmente cada uno de estos comentarios sería una tarea titánica y propensa a errores. Aquí es donde entra en juego Power Automate.

¿Cómo analiza el sentimiento Power Automate?

Power Automate analiza el sentimiento del contenido gracias a AI Builder. Gracias a AI Builder se agrega una capa de inteligencia artificial a los procesos de Automate, lo que permite revisar y comprender de forma automática el contenido de un mensaje y deducir emociones.

En línea con la filosofía de Microsoft de hacer todas sus herramientas accesibles a todo tipo de usuario, aquellos usuarios de negocio podrán mejorar sus procesos comerciales a través de estas herramientas.

Modelo de análisis de sentimientos de AI Builder

El modelo precompilado de análisis de sentimiento de AI Builder detecta un sentimiento positivo o negativo proveniente de los datos de texto. Analiza tanto medios sociales como reseñas o cualquier dato escrito.

Lo que hace AI Builder es puntuar las frases en positivas, negativas o neutras, donde la suma de todas estas puntuaciones proporciona un nivel de sentimiento del documento.

¿Cómo crear usar el modelo precompilado de análisis de opinión en Power Automate?

1. Accede a Power Automate y crea un flujo de nube instantáneo.
2. Selecciona un desencadenador de flujo manualmente y elige cómo vas a desencadenarlo. Haz clic en “crear”.
3. Abre el componente “Desencadenar flujo manualmente” > Agregar una entrada > Texto.
4. Reemplaza “Entrada” con “Mi Texto”.
5. Selecciona un nuevo paso > AI Builder > Analice sentimientos positivos o negativos.
6. Selecciona el Idioma.

7. Seguidamente, vamos a crear un lugar donde almacenar la información que extraemos, por ejemplo, en un Excel. En la siguiente acción añadiremos una acción de “Aplicar a cada uno” y dentro añadiremos un output que sea el resultado de las frases y añadiremos filas y columnas en una tabla de Excel.

Finalmente habrá que guardar el flujo y probarlo.

Además de analizar los textos con Power Automate, podemos analizar correos electrónicos con Dynamics 365. Automate tiene plantillas que permiten analizar los sentimientos de los correos y crear datos en Dataverse.

Beneficios del análisis de sentimiento con Power Automate

La integración del análisis de sentimiento en Power Automate ofrece una serie de beneficios clave para las organizaciones:

1. Eficiencia: Automatizar el análisis de sentimiento ahorra tiempo y recursos al eliminar la necesidad de procesar manualmente grandes volúmenes de datos de texto.
2. Respuesta Rápida: Identificar rápidamente comentarios negativos permite a las empresas abordar problemas y preocupaciones de los clientes de manera oportuna, mejorando la satisfacción del cliente.
3. Toma de Decisiones Informada: Al comprender mejor las emociones y opiniones de los clientes, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas sobre productos, servicios y estrategias.
4. Personalización: La capacidad de responder de manera personalizada a comentarios positivos y negativos muestra a los clientes que sus voces son escuchadas y valoradas.
5. Mejora Continua: Al recopilar y analizar constantemente el sentimiento del cliente, las empresas pueden iterar y mejorar continuamente sus ofertas para satisfacer las expectativas cambiantes.

Mejora tu relación con tus clientes gracias a la IA y Power Automate

La capacidad de llevar a cabo un análisis de sentimiento utilizando AI Builder en tus aplicaciones, sin requerir un amplio dominio técnico, proporciona una oportunidad para que una variedad de empresas pueda aprovechar los beneficios de hacer la inteligencia artificial más accesible. Esta democratización de la inteligencia artificial permite que empresas de todos los tamaños puedan participar y sacar provecho de esta avanzada tecnología.

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