Las reseñas online ya no son solo opiniones: son una fuente de información muy importantepara mejorar la experiencia de tu cliente, detectar fallos, reforzar aquello que más valoran los usuarios y saber qué contenido es necesario trabajar con las palabras con las que habla tu cliente. Pero cuando un negocio acumula decenas (o cientos) de reseñas, analizarlas una a una se vuelve poco práctico.
Hoy te explico cómo hacer un análisis cuantitativo y cualitativo de las reseñas de tu negocio local utilizando herramientas de IA, con ejemplos reales y un paso a paso que puedes aplicar en tu propio comercio. Te lo cuento todo en un nuevo episodio del podcast de Negocios Locales (suscríbete en Apple Podcast | Spotify | Ivoox). ¡Empezamos!
Captura y estructuración de las reseñas
Herramienta utilizada: Una de scraping de contenidos y si tu nivel no es tan avanzando tienes la extensión de navegador con capacidad de capturar páginas con scroll infinito (fireshot capture). Con la extensión de captura de página generas un pdf con toda la información de las reseñas – permite las páginas con scroll infinito
Formato de salida: PDF con todas las reseñas del negocio (si utilizas un formato png, la IA no me trabaja bien el análisis
Prompt para extracción:
Necesito que me hagas una tabla donde se recojan todas las reseñas de un negocio de [categoría de negocio]. En total son [x reseñas] y quiero que se reflejen todas.
La tabla quiero que tenga los siguientes campos:
- Usuario que ha dejado la reseña
- Fecha de la reseña
- Valoración de la reseña
- Texto de la reseña
- Respuesta del propietario (si la hay)
Una vez obtenida la tabla, importamos los datos a un Google Sheets. Así tendrás una base de datos limpia para empezar a analizar.
Visualización Evolución Reseñas
Después nos interesa ver una gráfica de evolución de las reseñas.
Prompt sugerido:
Crea una gráfica con la evolución temporal de las reseñas de [nombre de negocio], mostrando dos líneas: una para el volumen de reseñas acumuladas y otra para la valoración media de las reseñas a lo largo del tiempo.
Esto te permite detectar momentos clave: campañas exitosas, cambios en el servicio, picos de insatisfacción, inyecciones de reseñas negativas, compras de reseñas positivas,…
https://claude.ai/public/artifacts/65dee4fa-8fd3-4ca5-a002-1d79f4616f5e
Análisis cuantitativo de las reseñas
Gracias a herramientas de IA, como Claude o ChatGPT, puedes obtener estadísticas avanzadas sin necesidad de programar. Por ejemplo:
- Porcentaje de reseñas positivas vs negativas y distribución de la valoraciones
- Temas más recurrentes y su valoración
- Empleados más mencionados y su valoración
- Palabras frecuentes en las reseñas positivas vs negativas
- Servicios o Productos mencionados y su valoración
- Simulación: cuántas reseñas de 5 estrellas necesitas para subir de nota media
Ejemplo real:
Para subir la nota media de Tous Jewelry de 3.61 a 4.0 se necesitan al menos 29 reseñas de 5 estrellas.
https://claude.ai/public/artifacts/872b83ec-2372-4d44-9508-12762786b65f
Análisis cualitativo de las reseñas
Aquí empezamos a tener la verdadera mina de oro, donde además de ahorrar mucho tiempo podemos conseguir insights interesantes como:
Preguntas sobre experiencia del cliente
- ¿Qué aspectos valora más positivamente la gente (trato, producto, ambiente, rapidez…)?
- ¿Qué situaciones generan mayor insatisfacción?
- ¿Se repiten ciertas quejas (espera, reparaciones, garantías, precios…)?
Preguntas sobre el equipo y atención
- ¿Se mencionan nombres concretos de dependientes o empleados?
- ¿Se repite el reconocimiento hacia alguna persona o actitud?
- ¿Hay críticas al trato recibido o comportamientos poco profesionales?
- ¿La amabilidad y profesionalidad se destacan de forma frecuente?
Preguntas sobre producto y servicio
- ¿Qué productos se mencionan más (joyas concretas, grabados, accesorios…)?
- ¿Hay referencias a problemas con la calidad o el mantenimiento?
- ¿Se habla del servicio postventa o las reparaciones?
- ¿Se valoran opciones como personalización o garantía?
Preguntas sobre las respuestas del negocio
- ¿Contesta el negocio a las reseñas? ¿A todas o solo a las negativas?
- ¿Qué tono utiliza en las respuestas? ¿Empático, corporativo, cercano?
- ¿Las respuestas abordan el problema o son genéricas y esquivas?
- ¿Se dan soluciones claras a los clientes insatisfechos?
Preguntas sobre patrones y evolución
- ¿Ha mejorado la valoración media con el tiempo?
- ¿Hubo algún pico de críticas negativas en alguna época?
- ¿Las reseñas más recientes son mejores o peores que las antiguas?
- ¿El volumen de reseñas ha subido o bajado últimamente?
Preguntas sobre percepción de marca
- ¿Los usuarios ven el establecimiento como parte de una cadena, impersonal o valoran su atención individual?
- ¿El precio se percibe como justo o elevado para lo que se ofrece?
- ¿Hay comentarios sobre decoración, ubicación o ambiente?
Resultado de un caso real
Percepciones Positivas
- Personal sobresaliente: Los clientes valoran excepcionalmente el trato personalizado, destacando por nombre a empleadas como Nerea, Taina y Amina, que generan experiencias memorables y fidelidad.
- Asesoramiento profesional: El servicio de asesoramiento (4.8/5) es el elemento mejor valorado, especialmente la dedicación de tiempo a entender necesidades y ofrecer opciones.
- Experiencia en tienda: La ubicación en Centro Comercial La Vaguada y el ambiente reciben buenas valoraciones.
- Compromiso emocional: Las reseñas positivas utilizan lenguaje emocional («increíble», «maravillosas», «súper agradables») y contienen recomendaciones espontáneas.
Percepciones Negativas
- Servicio postventa deficiente: La peor valoración (1.9/5) se relaciona con reparaciones, garantías y tiempos de respuesta.
- Durabilidad cuestionada: Menciones recurrentes a productos que se deterioran prematuramente (esmalte que se desprende, piezas que se caen, plata que se mancha).
- Relación calidad-precio: Percepción de precios elevados que no siempre se corresponden con la calidad esperada.
- Inconsistencia en servicio: Gran polarización en las valoraciones (44.6% son 5 estrellas vs 32.4% son 1-2 estrellas), indicando experiencias muy dispares.
Hallazgos Clave
- Se necesitan 29 reseñas de 5 estrellas para mejorar la valoración actual de 3.61 a 4.0.
- La atención personalizada es el principal diferenciador positivo.
- Existe un desajuste entre expectativas y realidad respecto a la durabilidad de los productos.
- Las políticas de garantía generan frustración por lo que se percibe como restrictivas.
- Los clientes satisfechos muestran alta lealtad, incluso siguiendo a ciertas empleadas entre tiendas.
Acciones Inmediatas Recomendadas
- Desarrollar una Biblioteca de Recursos de Cuidado:
- Crear guías detalladas sobre mantenimiento de diferentes materiales
- Producir videos tutoriales cortos sobre limpieza y conservación
- Desarrollar infografías descargables sobre signos de desgaste normal vs problemas de calidad
- Contenido Emocional
- Historias reales de clientes sobre momentos especiales con joyas Tous
- Campaña «El arte de regalar» centrada en la selección personalizada
- Narrativa visual sobre la conexión emocional con las piezas
- Rediseñar la Comunicación sobre Garantía y Servicio:
- Aclarar política de cambios y devoluciones
- Desarrollar FAQ específico para las preocupaciones más comunes
- Preguntas frecuentes (FAQ) sobre reparaciones, incluyendo precios orientativos
- Implementar calculadora de costes estimados para reparaciones típicas
- Detallar tiempos estimados para cada tipo de servicio
- Campaña de «Reseña y Recibe»:
- Establecer proceso para identificar clientes satisfechos
- Capacitar al personal para solicitar reseñas en momentos apropiados
Como vemos con la IA podemos escuchar mejor a nuestros clientes. Este tipo de análisis no solo mejora la visibilidad SEO del negocio (más contenido, mejor optimizado, más engagement), sino que permite alinear la promesa de marca con la experiencia real del cliente. La IA no reemplaza la empatía humana, pero la potencia, ayudando a procesar grandes volúmenes de información y detectar patrones que, de otro modo, pasarían desapercibidos.
Hola Laura, soy seguidor del podcast desde hace mucho, antes que nada quiero darte las gracias por el esfuerzo que dedicas a este proyecto, que espero que te sea recompensado y estés a tope de clientes.
Es la primera vez que escribo por aquí pero es que me estoy volviendo loco jejeje, he intentado capturar las reseñas con Fireshot Capture desde Chrome y no me deja, lo intenté desde Google Maps y desde «Mi Empresa», y antes de capturar desplegué todos los formularios para mostrar todas las reseñas, pero nada. Se lo dije a dos amigos para que probaran pero les pasa lo mismo, y vimos un aviso de Fireshot Capture donde indicaba que si no es la versión completa no puede hacer la captura entera, por lo que lo compré y ya lo tengo activado pero sigue igual.
A ver si me puedes dar alguna indicación, muchas gracias!
Hola Alejandro,
Pues no tenía ninguna configuración especial y así me salía como os comentaba. Pero es cierto que recientemente ha dejado de funcionar como antes.
En este caso utilizo el scraper de reseñas de plepper que va genial.