Análisis de sentimiento en tiempo real

Cada día, tus clientes expresan opiniones en emails, reseñas, encuestas y redes sociales. El análisis de sentimiento automatizado te permite detectar problemas antes de que escalen y celebrar éxitos cuando ocurren.

Lo que aprenderás

• Analizar feedback de clientes automáticamente
• Configurar alertas para reseñas negativas
• Rastrear tendencias de sentimiento
• Integrar análisis de sentimiento con tu CRM

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Análisis de feedback de clientes

Escenario: Encuestas de satisfacción

Cada vez que un cliente completa una encuesta NPS o de satisfacción:

1. IA analiza el comentario abierto
2. Clasifica el sentimiento
3. Extrae temas mencionados
4. Enruta según urgencia

Prompt de análisis completo

Analiza esta respuesta de encuesta de satisfacción del cliente.

DATOS DE LA ENCUESTA:
Cliente: {{Customer Name}}
Email: {{Customer Email}}
Puntuación NPS: {{NPS Score}}
Comentario: {{Open Comment}}
Fecha: {{Submission Date}}

ANÁLISIS REQUERIDO:

1. SENTIMIENTO GENERAL
Clasifica como: MUY_POSITIVO, POSITIVO, NEUTRAL, NEGATIVO, MUY_NEGATIVO

2. TEMAS IDENTIFICADOS
Lista los temas mencionados (ej: precio, soporte, producto, UX)

3. CITAS CLAVE
Extrae 1-2 frases textuales más relevantes

4. URGENCIA DE ACCIÓN
- CRITICA: Cliente en riesgo de cancelar
- ALTA: Problema serio que afecta la experiencia
- MEDIA: Feedback constructivo
- BAJA: Comentario general

5. ACCIÓN RECOMENDADA
Sugiere la siguiente acción específica

FORMATO DE RESPUESTA (JSON):
{
  "sentimiento": "",
  "score_sentimiento": [1-10],
  "temas": [],
  "cita_clave": "",
  "urgencia": "",
  "accion_recomendada": "",
  "requiere_contacto": true/false
}

Flujo de respuesta automatizada

[NPS < 7 + Sentimiento NEGATIVO]
    ↓
[Crear tarea en CRM: "Llamar a cliente insatisfecho"]
    ↓
[Notificar a Customer Success en Slack]
    ↓
[Enviar email de seguimiento en 24h]

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Alertas de reseñas negativas

Monitoreo de Google Reviews

Usando el trigger de Zapier para Google Business Profile:

Trigger: Google Business Profile - New Review
    ↓
Action 1: OpenAI - Analizar sentimiento
    ↓
Condition: Si sentimiento = NEGATIVO
    ↓
Action 2: Slack - Enviar alerta a #reseñas-urgentes
    ↓
Action 3: Google Sheets - Registrar para seguimiento

Prompt para reseñas

Analiza esta reseña de Google y determina la acción necesaria.

RESEÑA:
Estrellas: {{Rating}}
Autor: {{Reviewer Name}}
Texto: {{Review Text}}
Fecha: {{Created At}}

ANÁLISIS:
1. SENTIMIENTO: [POSITIVO/NEUTRAL/NEGATIVO]
2. TEMAS: [lista de temas mencionados]
3. RESPONDIBLE: [SI/NO] - ¿Tiene contenido específico para responder?
4. URGENCIA: [ALTA/MEDIA/BAJA]

Si la reseña es de 1-2 estrellas, siempre marca URGENCIA como ALTA.

5. BORRADOR DE RESPUESTA:
Genera una respuesta profesional y empática de 50-80 palabras que:
- Agradezca el feedback
- Reconozca el problema mencionado
- Ofrezca solución o contacto directo
- NO sea defensiva ni excuse problemas

Template de respuesta para reseñas negativas

Hola {{Nombre}}, gracias por compartir tu experiencia.
Lamentamos que [problema específico mencionado].
Esto no refleja el estándar que buscamos ofrecer.

Nos gustaría resolver esto personalmente.
Por favor contáctanos a [email] para ayudarte directamente.

- [Tu nombre], Equipo de [Empresa]

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Tracking de sentimiento en el tiempo

Dashboard de tendencias

Crea un sistema para rastrear cómo evoluciona el sentimiento:

[Cada análisis de sentimiento]
    ↓
[Google Sheets - Agregar fila]
    - Fecha
    - Fuente (email, review, encuesta, social)
    - Score de sentimiento (1-10)
    - Categoría
    - Texto original (truncado)
    ↓
[Google Looker Studio - Dashboard automático]

Estructura de la hoja de cálculo

Fecha	Fuente	Cliente	Score	Sentimiento	Temas	Resumen
2025-01-15	NPS	Juan P.	3	Negativo	soporte,tiempo	Espera larga
2025-01-15	Review	María L.	9	Positivo	producto,precio	Excelente valor

Análisis de tendencias con IA

Una vez por semana, analiza la tendencia:

Analiza las siguientes métricas de sentimiento de la semana:

DATOS:
{{Google Sheets - Últimas 100 filas}}

GENERA UN REPORTE QUE INCLUYA:

1. RESUMEN EJECUTIVO
- Score promedio de la semana
- Comparación con semana anterior
- Tendencia general (mejorando/estable/empeorando)

2. TEMAS MÁS MENCIONADOS
Lista los 5 temas más frecuentes con su sentimiento promedio

3. ALERTAS
Identifica cualquier patrón preocupante

4. RECOMENDACIONES
3 acciones específicas basadas en los datos

Formato: Markdown para enviar por email

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Integración con CRM

Actualizar perfil de cliente con sentimiento

Cada interacción actualiza el perfil del cliente:

Trigger: Nuevo análisis de sentimiento
    ↓
Action: HubSpot/Salesforce - Update Contact
    - Campo: "Último sentimiento"
    - Campo: "Score de salud" (promedio últimos 30 días)
    - Campo: "Fecha último feedback negativo"

Segmentación por sentimiento

Crea segmentos automáticos:

• Promotores: Score promedio > 8, último feedback positivo
• En riesgo: Score bajando, feedback negativo reciente
• Recuperados: Era negativo, ahora positivo

Prompt para score de salud del cliente

Basándote en el historial de interacciones, calcula el score de salud del cliente.

HISTORIAL (últimos 90 días):
{{Interaction History}}

MÉTRICAS ACTUALES:
- NPS más reciente: {{Last NPS}}
- Tickets de soporte: {{Support Tickets Count}}
- Uso del producto: {{Usage Level}}
- Pagos: {{Payment Status}}

Calcula un HEALTH SCORE de 0-100 donde:
- 80-100: Saludable, probable promotor
- 60-79: Estable, monitorear
- 40-59: En riesgo, requiere atención
- 0-39: Crítico, riesgo de churn

Responde:
SCORE: [número]
TENDENCIA: [MEJORANDO/ESTABLE/EMPEORANDO]
FACTOR_PRINCIPAL: [qué está afectando más el score]
ACCION_RECOMENDADA: [siguiente paso]

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Configuración de alertas inteligentes

Niveles de alerta

Nivel	Trigger	Acción
Verde	Sentimiento positivo	Log en spreadsheet
Amarillo	Sentimiento neutral con temas de mejora	Crear tarea para revisar
Naranja	Sentimiento negativo	Notificar a equipo + crear ticket
Rojo	Muy negativo + cliente importante	Alerta inmediata + escalación

Prompt para determinar nivel de alerta

Determina el nivel de alerta para este feedback.

FEEDBACK:
{{Content}}

DATOS DEL CLIENTE:
- MRR: ${{Monthly Revenue}}
- Tiempo como cliente: {{Months as Customer}} meses
- Plan: {{Plan Type}}

NIVELES:
- VERDE: Positivo, sin acción necesaria
- AMARILLO: Neutral o mejora menor sugerida
- NARANJA: Negativo, requiere atención
- ROJO: Muy negativo Y (MRR > $500 O cliente > 12 meses)

Responde SOLO con el color: VERDE, AMARILLO, NARANJA, o ROJO

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Ejercicio práctico

Crea un sistema de monitoreo de feedback:

1. Trigger: Respuesta de Typeform (encuesta de satisfacción)
2. OpenAI: Analizar sentimiento y extraer temas
3. Filter: Si sentimiento es negativo
4. Slack: Enviar alerta con detalles
5. Google Sheets: Registrar todos los análisis
6. CRM: Actualizar campo de sentimiento del cliente

Prompt base para el ejercicio

Analiza esta respuesta de encuesta:

PUNTUACIÓN: {{Score}}/10
COMENTARIO: {{Comment}}

Responde en formato:
SENTIMIENTO: [POSITIVO/NEUTRAL/NEGATIVO]
URGENCIA: [ALTA/MEDIA/BAJA]
TEMAS: [lista separada por comas]
RESUMEN: [una oración]
ACCION: [qué hacer a continuación]

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Puntos clave

• El análisis de sentimiento permite detectar problemas antes de perder clientes
• Configura alertas escalonadas según urgencia y valor del cliente
• Rastrea tendencias en el tiempo para identificar patrones
• Integra con CRM para tener una vista completa del cliente
• Las reseñas negativas requieren respuesta rápida y empática

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Próximos pasos

Has completado el módulo de IA en Zapier. En el siguiente módulo aprenderás a construir un chatbot sin código que puede responder preguntas frecuentes, calificar leads y escalar a humanos cuando sea necesario.