Las nubes de palabras representan una de las mejores formas de analizar las respuestas cualitativas obtenidas en encuestas de diversa índole, ya que se encargan de mostrar visualmente la importancia de los textos de forma accesible y atractiva.
¡Conoce cuál es su utilidad, ventajas y cómo crearlas paso a paso!
¿Qué son las nubes de palabras?
Las nubes de palabras son una herramienta de representación visual que ayuda a resaltar las partes más interesantes de datos textuales a través de un grupo de palabras representadas en diferentes tamaños.
Cuanto más aparece una palabra específica en una fuente de datos textuales o cuándo es mayor su importancia, más grande y más llamativa aparece en la nube de palabras.
Las nubes de palabras son una poderosa forma de visualizar lo que el público realmente piensa sobre un tema. Son fáciles de leer, rápidas de producir y sencillas de entender.
Además, ayudan a los lectores a comprender mejor una idea o abordar un tema desde un ángulo diferente y también pueden ayudar a los usuarios empresariales a comparar y contrastar dos piezas de texto diferentes para encontrar las similitudes de redacción entre ambas.
Principales usos de las nubes de palabras
Algunos de los principales usos de las nubes de palabras son:
- Visualización de datos cualitativos
Las nubes de palabras ayudan a transformar grandes cantidades de datos cualitativos, como respuestas abiertas en encuestas o comentarios en redes sociales, en una representación visual concisa y fácil de interpretar. Al mostrar las palabras más recurrentes, se identifican rápidamente los temas principales y las tendencias en las respuestas de los participantes.
- Medir la satisfacción de clientes
Una nube de palabras puede resultar útil cuando se realizan encuestas de satisfacción de los clientes.
Los clientes introducen sus comentarios y opiniones en las preguntas abiertas. Basándose en el uso frecuente de palabras o frases como bueno, satisfecho, malo, negativo, insatisfecho, infeliz, encantado, etc. la nube de palabras se poblará y te mostrará la prominencia de esas frases o palabras.
- Encontrar los puntos de dolor de los clientes
El análisis de los comentarios de los clientes puede permitirte ver qué es lo que más les gusta de tu negocio y qué es lo que menos les gusta. Los pain points son muy fáciles de identificar con las nubes de texto, abriendo más oportunidades de conectar con sus necesidades.
- Comprender cómo se sienten tus empleados
La visualización de nubes de palabras puede hacer que los comentarios de los empleados pasen de ser un montón de información que se leerá más tarde a ser un comentario de la empresa inmediatamente valioso que impulsa positivamente la cultura organizacional.
- Identificar nuevos términos de SEO a los que dirigirse
Además de las técnicas normales de investigación de palabras clave, el uso de una nube de palabras puede hacerte consciente de posibles palabras clave a las cuales dirigirse más allá del contenido de tu sitio que ya se utiliza.
Ventajas de usar nubes de palabras
Las nubes de palabras continúan siendo una herramienta importante en la investigación de mercados. Algunas de sus ventajas son:
1. Simplifican datos técnicos
Las nubes de palabras te permiten presentar los resultados de una investigación muy técnica a un público no técnico utilizando una presentación visual accesible.
De esta manera, podrás compartir los mismos resultados de una forma más atractiva, ampliar su alcance y compartir información importante de una manera que no requiere conocimientos técnicos avanzados.
2. Revelan lo esencial
Las nubes de palabras pueden ayudar de forma visual y clara a entender lo que tu audiencia siente sobre un tema/situación, ya que les permite resumir su visión de un tema y las palabras clave flotan en la superficie.
También permiten medir el cambio cuando se utilizan al principio y al final de una evaluación, taller, curso, evaluación o evento, lo que permite medir la comprensión de un tema por parte del público e identificar lo que es importante para él.
3. Ayudan a encontrar patrones en los datos
Con los datos cuantitativos, las tablas, los gráficos y otras visualizaciones de datos pueden ayudarte a identificar patrones clave.
Sin embargo, extraer estas mismas ideas de los datos cualitativos puede resultar engorroso en el mejor de los casos e imposible en el peor.
Un generador de nubes de palabras convierte este proceso en un juego de niños. Esas palabras que ves que dominan a las demás son los puntos más destacados y los temas que se solapan. Estos puntos serían difíciles de encontrar en un formato tabular, pero se destacan en una nube de palabras.
4. Son atractivas
La representación visual de los datos tiende a tener un impacto y generar mayor interés entre la audiencia. Para el cliente, puede resultar un buen estímulo para dar paso a más preguntas, por lo que suele ser un buen punto de entrada a la discusión.
Las nubes de palabras son una buena forma de mostrar temas para atraer a los miembros de un panel online, así como compartir los resultados de la investigación de una manera fácil de entender para cualquier participante o parte interesada.
5. Despiertan emociones
Las nubes de palabras ayudan a que el público participante se sienta parte de la presentación, ya que ofrece una oportunidad para la co-creación de contenido, además de permitir que la audiencia pueda conducir un tema de una discusión grupal.
De este modo, pueden ayudar a deleitar al cliente y proporcionar una conexión emocional. Tanto la creación de una nube de palabras como la observación de la misma ayudan a proporcionar un sentido global del texto.
Ten en cuenta que una respuesta emotiva como esta no se produce al mirar fijamente solo una página de texto.
6. Dan información más profunda
Con las preguntas abiertas, los encuestados tienden a dar más información y son más sinceros. Esto ayuda a calibrar mejor sus sentimientos y la nube de palabras ayuda a asimilar esta información mejor y en un solo lugar. Como resultado, puedes recopilar una mejor información de tus cuestionarios en línea.
7. Resultados rápidos
El uso de una nube de palabras permite extraer conclusiones con mayor rapidez. Esto te da un mayor tiempo para extraer insights valiosos y la dirección para tomar acciones correctivas.
8. Preguntas limitadas
Puedes tener un número limitado de preguntas abiertas para la nube de palabras y aun así obtener una visión profunda. De esta forma, el análisis de la nube de palabras puede darte ideas sobre los aspectos que hicieron que la experiencia de tus clientes fuera buena o mala.
Conoce también qué es un mapa perceptual.
Ejemplos de análisis de nubes de palabras en una encuesta
Imagina que estás realizando una encuesta sobre la experiencia de los empleados. Esta sección tiene preguntas abiertas con respecto a su experiencia o procesos de incorporación.
Utilizando la nube de palabras, puedes determinar qué frases o palabras fueron las más utilizadas en las respuestas abiertas.
Con base a esto, puedes determinar si sus experiencias fueron buenas o malas. Así que una nube de palabras para esto esencialmente tendría palabras como “largo”, “malo”, “no planificado”, “no programado”, “agradable”, “informativo”, “aburrido”, etc.
Otro ejemplo de uso de nubes de palabras son las encuestas sobre la experiencia del cliente, donde esta técnica resulta muy útil para comprender rápidamente las opiniones de los clientes.
La nube de palabras suele contener palabras o frases como realmente “malo”, “decepcionado”, “excelente”, “volver a visitar”, “buen servicio”, “precio alto”, “mala calidad”, “relación calidad-precio”, etc. Si observas el resultado de la nube de palabras en tu informe, podrás entender claramente si su experiencia fue positiva o negativa.
Pasos para crear una nube de palabras manualmente
Ahora te mostraremos cómo crear una nube de palabras de forma manual:
1. Optimiza tu conjunto de datos
En primer lugar, querrás obtener un conjunto de datos valiosos basados en texto. Para ello, asegúrate de que el conjunto de datos que utilizas está basado en texto y optimizado para el contexto.
Copiar y pegar cualquier dato textual en un generador de nubes de palabras podría no darte la información exacta que necesitas.