¿Tu estrategia cambió el sentimiento hacia la marca? Descúbrelo con Bunker

Hoy, las emociones juegan un papel clave en la forma en que las personas se relacionan con las marcas. Por eso, medir el sentimiento antes y después de una acción de marketing no solo es útil, es esencial.

Con el módulo Sentiment de Bunker DB, puedes monitorear en tiempo real cómo se siente tu audiencia frente a tu marca, producto o campaña. Además, puedes clasificar y analizar comentarios de forma precisa usando filtros avanzados, etiquetas y reglas automáticas.

¿Qué puedes analizar comparando períodos?

Comparar el sentimiento en distintos momentos te permite identificar el impacto real de tus acciones. Por ejemplo:

• Antes y después de una campaña: ¿Aumentaron las menciones positivas? ¿Se redujo el volumen de quejas?
• Durante una crisis de marca: ¿Lograste revertir el tono negativo con una acción de contención?
• Luego de un cambio de producto o servicio: ¿Cómo reaccionaron tus clientes? ¿Se evidenció confusión, satisfacción o rechazo?
• En fechas clave como lanzamientos o promociones: ¿Qué emoción predominó? ¿Entusiasmo? ¿Frustración? ¿Indiferencia?

Ejemplo práctico: midiendo el impacto emocional de una campaña de inclusión

Supongamos que tu marca lanzó una campaña de inclusión durante el mes del orgullo. El objetivo era reforzar los valores de diversidad y empatía en tu comunidad. Ahora quieres saber: ¿cómo se sintió tu audiencia al respecto?

Con el módulo Sentiment, puedes hacer un análisis completo paso a paso:

🔍 1. Filtra comentarios por palabra clave

Desde los Filtros Avanzados, puedes ingresar palabras como orgullo, inclusión, diversidad, igualdad, etc. Esto te ayuda a concentrar el análisis únicamente en las menciones relacionadas con la campaña.

También puedes seleccionar las publicaciones específicas que formaron parte de la campaña para limitar el análisis a ese contenido.

🏷️ 2. Usa etiquetas para clasificar más rápido

El filtrado por etiquetas te permite segmentar comentarios según el tema, producto, campaña o incluso emoción.

Si no tienes tiempo para etiquetar manualmente, puedes usar las reglas automáticas de etiquetado, una función que detecta palabras clave en los comentarios y asigna etiquetas automáticamente. Por ejemplo:

• Palabras clave: orgullo, LGBTQ+, igualdad.
• Etiqueta automática: Campaña Orgullo.

Esto te permite ordenar rápidamente grandes volúmenes de menciones y tener datasets listos para analizar y presentar.

Además, puedes administrar tus etiquetas activas y tener control total sobre cómo se organizan las conversaciones.

📆 3. Compara períodos antes, durante y después

Ajusta el rango de fechas para medir la evolución emocional:

• Del 1 al 14 de junio: período previo a la campaña.
• Del 15 al 30 de junio: período de campaña activa.
• Del 1 al 7 de julio: impacto post campaña.

Así puedes visualizar si hubo cambios en el sentimiento general, en los temas mencionados o en el volumen de conversación.

💬 4. Analiza el tono emocional y los comentarios destacados

Con los filtros aplicados, podrás revisar:

• La distribución del sentimiento: ¿cuántos comentarios fueron positivos, negativos o neutros?
• Las emociones principales: alegría, tristeza, enojo, sorpresa, etc.
• Comentarios virales o representativos, que puedes destacar para usarlos en tus reportes de impacto o presentaciones.

También puedes marcar manualmente comentarios como “destacados” para que queden fácilmente accesibles dentro del módulo.

Conclusión

Entender cómo se siente tu audiencia frente a una campaña es tan importante como saber cuánto alcance o clics generó.

Con Bunker DB Sentiment puedes:

• Medir emociones en tiempo real.
• Identificar cambios de percepción.
• Clasificar comentarios con filtros y reglas automáticas.
• Tomar decisiones informadas con base en datos reales y emocionales.

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