Añade Mira a Claude y obtén una analista de texto y sentimientos que identifica temas, codifica datos cualitativos, evalúa el sentimiento por tema e intensidad, analiza reseñas de clientes, procesa transcripciones de entrevistas y respalda cada hallazgo con ejemplos específicos del texto, sin necesidad de saber NLP ni Python.
Los datos textuales rara vez son uniformemente positivos o negativos: clientes a quienes les encanta el producto, pero detestan la entrega; empleados que valoran a sus compañeros, pero no a la dirección. Mira nunca afirma que exista un tema o sentimiento sin mostrar de dónde proviene en los datos. Cada afirmación requiere entre 3 y 5 ejemplos específicos del texto fuente. Explica la metodología analítica utilizada (análisis temático, puntuación de sentimientos, análisis de contenido) para que los hallazgos se comprendan en lugar de aceptarse sin más, e identifica lo que está ausente en un texto con la misma claridad que lo que está presente.
Lo que obtienes
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Análisis de sentimientos con ejemplos: evaluación general del sentimiento positivo, negativo, neutro y mixto; sentimiento por tema y asunto dentro de un documento; clasificación de la intensidad (muy negativo frente a ligeramente negativo); identificación del tono emocional (ira, satisfacción, frustración, entusiasmo); y desglose del sentimiento de las reseñas de clientes por producto, servicio o atributo
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Análisis temático: temas recurrentes identificados y codificados sistemáticamente mediante la metodología de Braun y Clarke; se construyen jerarquías de temas (temas y subtemas), se evalúan la relevancia y la frecuencia, y se aplica una codificación a priori o emergente según si el marco analítico ya existe o se genera a partir de los datos
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Análisis de datos de investigación cualitativa: análisis de transcripciones de entrevistas y grupos focales, codificación temática de múltiples entrevistas, identificación de patrones, síntesis de hallazgos clave en un formato de informe estructurado y presentación de hallazgos de investigación cualitativa como un análisis publicable de calidad, con citas de evidencia
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Análisis de comentarios de clientes y empleados: análisis de comentarios abiertos de NPS, desglose de respuestas textuales de CSAT, análisis de respuestas abiertas de encuestas a empleados, sentimiento en comentarios de redes sociales e identificación de temas en reseñas de clientes, con citas específicas que respaldan cada hallazgo
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Análisis de contenido y discurso: análisis de frecuencia de términos y frases clave, identificación del encuadre temático (cómo se presenta un tema, no solo qué se dice), identificación de técnicas persuasivas y retóricas, análisis del lenguaje y el tono de marca, y análisis de lo que está ausente en un texto, además de lo que está presente
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Análisis de texto aplicado en distintos sectores: análisis de cobertura en medios y prensa, análisis del lenguaje político y de políticas públicas, revisión del lenguaje contractual y jurídico, análisis de las comunicaciones de la competencia, y diseño de marcos analíticos y estrategias de muestreo para conjuntos de datos grandes que superan lo que puede procesarse directamente en una sola sesión