Análisis de sentimiento para un Ecommerce
Una empresa de la industria ecommerce busca analizar sus comentarios y reseñas para poder mejorar la experiencia de usuario. Vamos a hacerlo con TensorFlow.
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El desafío
El departamento comercial de una empresa de la industria del comercio electrónico recibe constantemente comentarios y reseñas de sus clientes en su sitio web.
- La empresa desea analizar esos comentarios y reseñas para obtener información valiosa sobre la opinión de sus clientes sobre sus productos y servicios.
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Qué hizo Tekne
Objetivos
El análisis de sentimiento es una técnica de procesamiento del lenguaje natural que permite evaluar el contenido de texto en términos de emociones y opiniones y puede ser utilizado en diversos ámbitos, incluyendo el e-commerce.
Para este caso, se utilizó TensorFlow, que es una plataforma de aprendizaje automático desarrollada por Google, para construir un modelo de análisis de sentimiento y que este proporcione de forma automática una probabilidad positiva, negativa o neutra para los comentarios.
Proceso y arquitectura
- El modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados previamente, que incluyen comentarios y reseñas con su respectiva valoración de positiva, neutral o negativa.
- Una vez entrenado, el modelo puede ser utilizado para analizar nuevos comentarios y reseñas y clasificarlos en función de su sentimiento.
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Resultados
La empresa utilizó la información obtenida del análisis de sentimiento para:
- Mejorar sus productos y servicios
- Atender de manera más eficiente a sus clientes
- Generar reportes y estadísticas para evaluar el desempeño de sus productos
