Término del glosario
¿Qué es el análisis de sentimiento?
El análisis de sentimiento es la determinación automática del tono emocional de una conversación: positivo, negativo o neutro. Muestra la actitud de los participantes hacia el tema de la conversación y cómo cambia su estado de ánimo a lo largo del diálogo.
El análisis de sentimiento evalúa tanto el contenido del habla (qué palabras y expresiones se usan) como, en algunos casos, su sonido (entonación, ritmo, volumen). El resultado puede ser una valoración global de la conversación o su evolución —una tendencia de inicio a fin—, que muestra si la tensión se disipó o si, por el contrario, la conversación empeoró.
El sentimiento de una sola llamada es útil, pero el verdadero valor está en la agregación sobre todo el volumen. Las tendencias de negatividad por tema, agente, horario y canal revelan problemas sistémicos: un escenario concreto genera insatisfacción de forma constante, un tema determinado se asocia con irritación, las conversaciones de ciertos agentes terminan más a menudo en tono negativo.
Para un negocio, el análisis de sentimiento es una señal temprana: ayuda a detectar a tiempo un repunte de insatisfacción, priorizar los contactos problemáticos y configurar alertas ante conversaciones marcadamente negativas. Combinado con los temas y motivos de contacto, el sentimiento explica no solo «cuánta» negatividad hay, sino «por qué».
El análisis de sentimiento es una de las métricas del análisis de conversaciones y está estrechamente ligado a los indicadores de satisfacción. No sustituye encuestas como NPS y CSAT, sino que las complementa: el sentimiento se calcula automáticamente sobre el 100% de las conversaciones, mientras que las encuestas reflejan solo la opinión de la parte que responde.
Cómo funciona en la plataforma
En la plataforma, el análisis de sentimiento forma parte del conjunto de métricas del sistema: cada grabación recibe un sentimiento general, su tendencia y su tono. Estas métricas se integran en el almacén analítico, están disponibles en filtros y paneles, y pueden activar automatizaciones, por ejemplo, una alerta ante una conversación marcadamente negativa.
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