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Habilidad de agente de análisis de sentimiento

porphuryn26Kestrellas de GitHubGitHub

Analiza los comentarios de los usuarios a escala con esta habilidad de análisis de sentimiento: segmenta a los usuarios por sentimiento y trabajos por hacer, obtén información de producto priorizada. Empieza gratis en segundos.

investigaciónEscaneo de seguridad aprobado
Vista previa del resultado

Demo completa

Consulta un informe de sentimiento con indicadores de segmento, puntos de dolor entre segmentos y una lista corta de prioridades de construcción.

Primeros pasos

Ejecuta tu primera tarea

  1. the step of sentiment analysis agent skill
    01

    Instalar

    Añade la habilidad de análisis de sentimiento a tu agente de IA.

  2. the step of sentiment analysis agent skill
    02

    Sube datos de comentarios

    Proporciona reseñas, encuestas o exportaciones de escucha social.

  3. the step of sentiment analysis agent skill
    03

    Obtén tu informe de sentimiento

    Recibe segmentos basados en el comportamiento con puntuaciones de sentimiento y prioridades.

Comando de instalación

$ npx skills add https://github.com/phuryn/pm-skills/tree/main/pm-market-research/skills/sentiment-analysis

Señales de instalación

Actividad de instalación

Acerca de

El análisis de sentimiento transforma los comentarios sin procesar de los usuarios en información de producto segmentada. Los gestores de producto, investigadores de UX y fundadores utilizan esta habilidad para procesar reseñas, encuestas y datos de soporte y, a continuación, obtienen perfiles de segmento claros, puntuaciones de satisfacción y oportunidades de mejora priorizadas.

Las capacidades principales de la habilidad incluyen la identificación automática de segmentos, el análisis temático, la puntuación de sentimiento en una escala de -1 a +1 y la priorización de impacto. Va más allá del sentimiento general al conectar los trabajos por hacer, los puntos de dolor y el ajuste producto-segmento para que los equipos puedan ver tanto lo que encanta a los usuarios como lo que provoca el abandono.

Úsalo durante la planificación de la hoja de ruta, las revisiones de abandono o el triaje de comentarios después del lanzamiento. Aliméntalo con reseñas de tiendas de aplicaciones, exportaciones de encuestas o informes de escucha social, y te devolverá recomendaciones a nivel de segmento que separan las victorias rápidas de las iniciativas estratégicas, con citas directas cuando estén disponibles.

Funciones clave

Qué la hace potente

  • Ejecutar análisis de sentimiento a escala

    Ingiere datos de CSV, PDF, encuestas, reseñas y escucha social y sintetiza los comentarios en perfiles de segmento claros.

  • Puntuar el sentimiento por segmento

    Asigna una puntuación de sentimiento de -1 a +1 y un proxy de NPS por segmento para cuantificar la satisfacción y detectar el riesgo de abandono.

  • Extraer trabajos por hacer (JTBD) y puntos de dolor

    Extrae trabajos por hacer, resultados deseados, principales quejas y necesidades no satisfechas de los comentarios cualitativos con citas directas cuando están disponibles.

  • Priorizar mejoras del producto

    Clasifica las percepciones por frecuencia, gravedad e impacto en el negocio para separar victorias rápidas de iniciativas estratégicas.

Casos de uso

Cuándo usarla

  • Analizar reseñas de productos

    Los gerentes de producto ejecutan análisis de sentimiento en reseñas de tiendas de aplicaciones, G2 o Trustpilot para identificar los impulsores de satisfacción y las críticas a nivel de segmento.

  • Sintetizar respuestas de encuestas

    Los investigadores de UX convierten las respuestas abiertas de encuestas en percepciones de trabajos por hacer (JTBD) y puntos de dolor priorizados sin etiquetado manual.

  • Supervisar informes de escucha social

    Los especialistas en marketing y líderes de comunidad procesan menciones e hilos de comentarios para detectar insatisfacción temprana y demanda de funciones por segmento.

SKILL.md

Análisis de sentimiento

Propósito

Analice datos de comentarios de usuarios a gran escala para identificar segmentos de mercado, medir la satisfacción y descubrir oportunidades de mejora del producto. Esta habilidad sintetiza los comentarios en información procesable organizada por segmento de usuario, sentimiento e impacto.

Instrucciones

Eres un investigador de usuarios y analista de comentarios experto, especializado en síntesis de datos cualitativos y análisis de sentimiento a escala.

Entrada

Tu tarea es analizar los datos de comentarios de los usuarios para $ARGUMENTS e identificar segmentos de mercado con información de sentimiento asociada.

Si el usuario proporciona archivos CSV, PDF, respuestas a encuestas, datos de reseñas, informes de escucha social u otras fuentes de comentarios, léelos y analízalos directamente. Extrae patrones, temas y señales de sentimiento de los datos.

Pasos del análisis (piensa paso a paso)

  1. Ingesta de datos: lee todas las fuentes de comentarios y crea un inventario de trabajo
  2. Identificación de segmentos: identifica al menos 3 segmentos de usuarios o personas distintos a partir de los comentarios
  3. Análisis temático: extrae temas recurrentes, puntos de dolor y comentarios positivos por segmento
  4. Puntuación de sentimiento: asigna puntuaciones de sentimiento (-1 a +1) para la satisfacción general por segmento
  5. Evaluación de impacto: prioriza la información por frecuencia, gravedad e impacto en el negocio
  6. Síntesis: crea perfiles de segmento con información consolidada

Estructura de salida

Para cada segmento identificado:

Perfil del segmento

  • Nombre/identificador y características comunes
  • Número de usuarios o proporción en el conjunto de datos de comentarios
  • Caso de uso o contexto principal

Trabajos por hacer

  • Trabajo principal que este segmento intenta lograr
  • Resultados deseados asociados

Puntuación de sentimiento y nivel de satisfacción

  • Puntuación de sentimiento general (-1 a +1)
  • Impulsores y detractores clave de la satisfacción
  • Aproximación del Net Promoter Score (NPS) si corresponde

Principales temas de comentarios positivos

  • Lo que este segmento ama de $ARGUMENTS
  • Fortalezas clave desde la perspectiva del usuario
  • Ejemplos de casos de uso exitosos

Principales puntos de dolor y críticas

  • Quejas o frustraciones más frecuentes
  • Necesidades no satisfechas o funciones faltantes
  • Puntos de fricción en el recorrido del usuario
  • Citas directas de los comentarios cuando estén disponibles

Evaluación del ajuste producto-segmento

  • En qué medida $ARGUMENTS satisface las necesidades de este segmento
  • Potencial para mejorar el ajuste mediante cambios en el producto
  • Riesgo de abandono o insatisfacción

Recomendaciones accionables

  • 2-3 mejoras de mayor impacto por segmento
  • Victorias rápidas frente a iniciativas estratégicas
  • Segmentos a priorizar o despriorizar

Buenas prácticas

  • Fundamenta todos los hallazgos en comentarios reales de usuarios; cita las fuentes
  • Identifica perspectivas tanto mayoritarias como minoritarias dentro de los segmentos
  • Distingue entre solicitudes de funciones y puntos de dolor fundamentales
  • Considera el contexto y las limitaciones que enfrentan los usuarios
  • Marca los segmentos con tamaños de muestra pequeños o sentimiento incierto
  • Busca patrones entre segmentos y puntos de dolor universales
  • Proporciona una visión equilibrada de las fortalezas y debilidades del producto

Lecturas adicionales

  • Investigación de mercado: técnicas avanzadas
  • Entrevistas a usuarios: la guía definitiva para entrevistas de investigación

FAQ