En este post, queremos compartir con ustedes un prototipo emocionante que hemos realizado con los datos de Fitfiu, una marca líder en el mundo del deporte.
Fundamentalmente, queríamos conocer la capacidad de GPT-3 para evaluar las emociones humanas y evaluar qué utilidad puede aportar a una compañía.
El análisis de sentimiento es una técnica de minería de datos que se utiliza para evaluar la opinión y el estado emocional de una persona en relación a un tema, producto o marca.
Se realiza utilizando herramientas de procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático para identificar y clasificar las emociones en las opiniones de los consumidores, como positivas, negativas o neutrales.
Este análisis es importante para una empresa porque les permite conocer la percepción de los consumidores sobre sus productos o servicios y tomar medidas para mejorarlos.
Además, el análisis de sentimiento puede ayudar a las empresas a identificar tendencias y patrones en las opiniones de los clientes, lo que les permite estar al tanto de las necesidades y expectativas de los consumidores.
Esto puede ser especialmente útil en la toma de decisiones de marketing, productos y servicios al cliente.
En este prototipo, hemos analizado la experiencia de los usuarios del producto estrella de Fitfiu, la MC-200, utilizando la tecnología avanzada de GPT-3 a partir de las opiniones del producto extraídas del Marketplace de Amazon.
Después de recopilar los datos, utilizamos GPT-3 para realizar transformaciones haciendo uso de Prompt engineering y clasificar las emociones de los clientes con respecto a este producto en varias clases: negativa, algo negativa, neutral, algo positiva y positiva.
Para esto, importamos los datos del scrapping donde pudimos hacer las transformaciones de datos con GPT-3 y utilizamos PowerBI para crear el dashboard que muestra la evolución del sentimiento a lo largo del tiempo.
La visualización de cintas muestra claramente que la experiencia de los usuarios con el MC-200 ha sido positiva y consistente a lo largo del tiempo.
Este es solo un ejemplo de cómo la tecnología puede ser utilizada para obtener una comprensión más profunda de los clientes y mejorar la experiencia de los productos.
Gracias a Numerro por patrocinar este post.
Si desea conocer más sobre cómo Oxker puede ayudarlo a analizar sus datos y mejorar su negocio, no dude en contactarnos. ¡Estamos aquí para ayudar!
