En Crehana, hemos implementado un modelo de IA que te ayudará a agrupar las respuestas de tus sesiones de preguntas abiertas por adjetivos, sustantivos y sentimientos con los que fueron escritos de forma automática. Esta herramienta, que utiliza la técnica de Sentiment Analysis, analiza y procesa las respuestas por ti para simplificar tus análisis de clima laboral y eNPS, eliminando así los habituales reportes manuales en Excel.
Según Gartner, solo el 29 % de las personas cree que Recursos Humanos entiende lo que necesitan y quieren. Por eso, evaluar periódicamente el employee experience es fundamental porque tiene un impacto directo en el rendimiento y éxito de la organización.
En este artículo, te contaremos de qué se trata esta actualización, cómo funciona y qué beneficios trae a tu empresa.
¿De qué se trata la funcionalidad Sentiment Analysis de Crehana?
Recientemente, hemos incluido en nuestra herramienta de reportes un Algoritmo de IA de AWS, llamado Comprehend, que organiza por relevancia los adjetivos y sustantivos más comunes obtenidos en todas las respuestas de preguntas abiertas del proceso evaluado, además de clasificarlos en los sentimientos bajo los que fueron escritos por cada persona.
Esta técnica de procesamiento de lenguaje natural se conoce como Sentiment Analysis, o análisis de sentimientos, y se utiliza para identificar, extraer y cuantificar el tono emocional o sentimiento detrás de un texto. El objetivo de la Sentiment Analysis es determinar si el texto es positivo, negativo o neutro en términos de sentimiento.
El Sentiment Analysis es ideal para realizar análisis de Clima y eNPS, pero también se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la investigación de mercado, el análisis de redes sociales, la atención al cliente, la evaluación de productos y servicios, y muchas más.
¿Cómo funciona el algoritmo de IA?
Como hemos dicho, esta herramienta utiliza el Algoritmo Amazon Comprehend, que es un “servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) en el que se utiliza el machine learning para descubrir información y conexiones valiosas en textos”.
En definitiva, este algoritmo permite identificar información valiosa a partir de texto en documentos, tickets de atención al cliente, reseñas de productos, correos electrónicos, redes sociales y más.
Sus casos de uso más populares son los siguientes:
- Minado de los análisis del centro de llamadas y empresarial: detecta los sentimientos de los clientes y analiza sus interacciones. Además, permite categorizar automáticamente las solicitudes de soporte entrantes y extraer información de encuestas a los clientes para mejorar sus productos.
- Indexación y búsqueda de opiniones de productos: permite centrarse en el contexto al equipar su motor de búsqueda para que indexe frases clave, entidades y sentimientos, no solo palabras clave.
- Administración de enfoques legales: automatiza la extracción de información a partir de paquetes de documentos legales, como contratos y expedientes judiciales, asegurando sus documentos al identificar y redactar la información de identificación personal (PII).
- Procesamiento de los documentos financieros: Clasifica y extrae entidades de documentos de servicios financieros, como reclamaciones de seguros o paquetes hipotecarios. Además, puede encontrar relaciones entre eventos financieros en un artículo financiero.
¿Cuáles son los beneficios de esta implementación?
La nueva funcionalidad de Crehana permite simplificar los flujos de trabajo de procesamiento de excel donde se ven todas las respuestas obtenidas de las preguntas abiertas de procesos de Clima Laboral y eNPS. Por ejemplo, en algunos casos, se recibían más de 600 respuestas por evaluación que debían ser leídas individualmente para extraer un análisis relevante.
Sin dudas, esta actualización es altamente beneficiosa para usuarios administradores y subadministradores que lideran procesos de Clima Laboral y eNps.
¿Cómo utilizar la herramienta Sentiment Analysis?
Para utilizar esta herramienta, basta con seguir algunos pasos:
- Ingresar a la plataforma de Talent de Crehana
- Seleccionar “Reportes” en el menú lateral.
- Elegir la evaluación cerrada de clima o eNPS que se quiere analizar.
- Dirigirse a la sección: “Dispersión de palabras y sentimientos”.
En esta sección, se puede utilizar el gráfico de dispersión como filtro para cada palabra para reconocer el sentimiento detrás de cada una y su relevancia para la evaluación. Si deseas más detalles, puedes usar los filtros por pregunta y departamento. Si deseas ver el resultado general de nuevo, utiliza el botón para borrar filtros.
Para poder realizar análisis de clima laboral completos, siempre es de ayuda contar con plantillas de encuestas que complementen tus reportes automáticos. Por eso, puedes utilizar esta plantilla de Encuesta de satisfacción laboral gratis que te servirá para medir el eNPS de una empresa cuando lo necesites.
La capacidad de analizar el sentimiento detrás de un texto es una herramienta poderosa para comprender mejor la opinión de las personas y mejorar el Employee Experience en general.
La actualización de Crehana, con el uso del algoritmo de IA de Amazon, permite una mejor comprensión del clima laboral de una empresa y la posibilidad de tomar decisiones informadas para mejorar el eNPS. Además, la extracción de texto, frases clave, temas y sentimientos simplifica los flujos de trabajo de procesamiento de documentos y permite una mayor eficiencia laboral.
Sin dudas, Crehana te permite gestionar todo tu talento humano en una sola plataforma que integra desarrollo, clima laboral y performance en un solo lugar.