Análisis y estadística

Codifique automáticamente sus preguntas abiertas

Se acabó leer los verbatims línea a línea: DataLion clasifica cada respuesta abierta por sentimiento y tema con IA y devuelve los resultados como nuevas variables que usted cruza, pondera y sigue igual que cualquier otra. Informe listo incluido.

Informe de DataLion con un donut de sentimiento y un ranking de temas a partir de una pregunta abierta (n=220)

DataLion codifica automáticamente las preguntas abiertas con IA: cada respuesta se clasifica por sentimiento (binario, de 3 o 5 puntos, o con etiquetas propias como detractor/pasivo/promotor) y por un tema detectado automáticamente. Los resultados llegan como tres nuevas variables — sentimiento, puntuación de sentimiento y tema — directamente al conjunto de datos, listas para tablas cruzadas, ponderación, pruebas de significancia y seguimiento por olas.

Institutos de investigación, marcas y equipos de insights confían en DataLion

  • YouGov
  • Mediengruppe RTL Deutschland
  • SevenOne Media
  • Nielsen Sports
  • Spiegel Institut
  • Messe Berlin
  • Hartmann
  • 50+ tipos de gráficos interactivos
  • 20+ métodos estadísticos
  • SPSS · Excel · CSV importación sin pérdida de datos
  • ISO 27001 centros de datos certificados (Alemania)

La pregunta abierta es la más cara del cuestionario

Las preguntas abiertas suelen dar las respuestas más valiosas y son las que más tiempo se quedan sin tratar. Codificarlas a mano es lento, caro y difícilmente coherente entre codificadores. Una nube de palabras muestra los términos más frecuentes, pero no si se usan en positivo o en negativo.

DataLion asume la codificación: elija una variable de texto libre y la IA clasifica cada respuesta por tono y por tema. Miles de verbatims se convierten en minutos en un conjunto de datos estructurado y analizable.

  • Se acabó la lectura línea a línea
  • Codificación coherente, sin deriva entre codificadores
  • Sentimiento además del tema, no solo frecuencia de palabras
  • Miles de respuestas abiertas por ejecución
Nube de palabras de las respuestas abiertas de una encuesta: los términos más frecuentes por tamaño, pero sin tono

Elegir la escala, detectar los temas, ejecutar

Usted elige la variable de texto libre y una escala de sentimiento: binaria (negativo/positivo), de 3 puntos (negativo/neutro/positivo) o de 5 puntos (muy negativo … muy positivo). También puede imponer sus propias etiquetas ordenadas, por ejemplo la lógica NPS detractor, pasivo, promotor. Cada clase recibe automáticamente un código y una puntuación numérica.

Con los temas tiene dos caminos: DataLion los detecta automáticamente a partir de una muestra de sus respuestas (hasta 8, configurable), o usted impone su propio marco de códigos («precio, soporte, usabilidad») que se usará tal cual. Una categoría Otros recoge lo que no encaja en ninguna.

  • Escala de sentimiento binaria / de 3 puntos / de 5 puntos
  • O sus propias etiquetas, ordenadas de negativo a positivo
  • Detección automática de temas o marco de códigos propio
  • Los temas salen en el idioma de las respuestas
Cuadro de diálogo «Análisis de sentimiento y temas» en DataLion: variable de texto libre, escala de sentimiento, etiquetas propias, número máximo de temas y temas predefinidos

Tres nuevas variables, no solo un gráfico bonito

En lugar de un informe de texto aislado, DataLion devuelve los resultados como tres variables reales en su conjunto de datos: un sentimiento (categórico, codificado y etiquetado), una puntuación de sentimiento numérica (promediable) y el tema (categórico). Figuran en el codebook como cualquier otra variable.

El sentimiento codificado entra así directamente en su análisis habitual: tablas cruzadas (sentimiento × público), ponderación, pruebas de significancia, top/bottom box, trackers por olas y exportación nativa a PowerPoint. Además, DataLion crea un informe listo con un gráfico de sentimiento y otro de temas, combinable con la nube de palabras de la misma pregunta.

  • Sentimiento (categórico) + puntuación de sentimiento (numérica) + tema (categórico)
  • Cruzar el sentimiento por segmento y comprobar su significancia
  • Seguirlo ola tras ola: ¿se mueve el tono?
  • Informe listo incluido, exportable de forma nativa a PowerPoint
Tabla de datos de DataLion con las nuevas variables FEEDBACK_SENTIMENT, FEEDBACK_SENTIMENT_SCORE y FEEDBACK_TOPIC junto a la respuesta abierta

De los verbatims de NPS al brand tracker

El método sirve allí donde aparece texto libre: la pregunta «¿por qué?» detrás del NPS, las preguntas abiertas de un seguimiento de marca, el feedback de clientes, las encuestas de empleados o las reseñas de producto. Con etiquetas propias reproduce la escala que encaje con su estudio.

Con precisión: la clasificación pasa por un modelo de lenguaje (LLM). Su endpoint es configurable: para conservar el control completo de los datos puede apuntarlo a un modelo autoalojado, europeo u on-premise en lugar de a un servicio externo. La plataforma DataLion y sus datos residen en centros de datos certificados ISO 27001 en Alemania. El análisis admite hoy conjuntos de datos recogidos por encuesta.

  • Verbatims de NPS y CX, seguimiento de marca, feedback de RR. HH. y de producto
  • Etiquetas propias para cualquier lógica de escala
  • Endpoint de LLM configurable (autoalojado / UE / on-premise)
  • Plataforma alojada en Alemania, conforme al RGPD

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Más funcionalidades de análisis

Preguntas frecuentes sobre el análisis de sentimiento y temas

¿Cómo codifica DataLion las preguntas abiertas?
Usted elige una variable de texto libre; una IA clasifica cada respuesta por sentimiento y tema. Las respuestas idénticas se clasifican una sola vez y se trasladan a todos los casos coincidentes. Los resultados se devuelven como tres nuevas variables — sentimiento, puntuación de sentimiento y tema — junto con un informe listo.
¿Qué escalas de sentimiento hay?
Binaria (negativo/positivo), de 3 puntos (negativo/neutro/positivo) y de 5 puntos (de muy negativo a muy positivo). Como alternativa, puede imponer sus propias etiquetas ordenadas de negativo a positivo, por ejemplo detractor, pasivo, promotor para la lógica NPS. Cada clase recibe automáticamente un código y una puntuación numérica.
¿Los temas se detectan automáticamente?
Si lo desea, sí: DataLion detecta los temas recurrentes a partir de una muestra de sus respuestas (hasta 8, configurable). También puede imponer su propio marco de códigos, que entonces se usa tal cual. Una categoría Otros recoge lo que no encaja en ninguna.
¿Qué puedo hacer con los resultados?
El sentimiento, la puntuación de sentimiento y el tema son variables de pleno derecho en el codebook. Los cruza por segmento, los pondera, comprueba su significancia, aprovecha sus top/bottom box, los sigue ola tras ola y los exporta de forma nativa a PowerPoint.
¿Adónde van mis respuestas abiertas durante el análisis con IA?
La clasificación pasa por un modelo de lenguaje (LLM). El endpoint utilizado es configurable: para el máximo control de los datos puede apuntarlo a un modelo autoalojado o a un modelo de la UE/on-premise en lugar de a un servicio externo. La plataforma DataLion y sus datos residen en centros de datos certificados ISO 27001 en Alemania, conforme al RGPD.

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