AI WORLD HQClasifica los comentarios de tus clientes en positivos, negativos o neutros con Cohere
Una forma sencilla para principiantes de contar clientes contentos y descontentos con la herramienta Classify de Cohere, sin programar.
En resumen: La herramienta Classify de Cohere lee lotes de reseñas de clientes y etiqueta cada una como Positiva, Negativa o Neutra. Tú defines tres categorías de ejemplo, pegas tus reseñas y recibas un recuento, normalmente en menos de un minuto. Necesitarás una cuenta gratuita de Cohere para empezar.
Si recopilas reseñas por correo, encuestas o un formulario de contacto, ya tienes la materia prima. Lo difícil es leerlas todas y contar los ánimos. La herramienta Classify de Cohere hace ese conteo rápido por ti, incluso cuando tienes cientos de comentarios que revisar.
💡 Consejo: toca el número de un paso cuando lo termines — aparece una marca verde y tu navegador recuerda hasta dónde llegaste.
- Una cuenta gratuita de Cohere: regístrate en el panel de Cohere con un correo electrónico; las cuentas nuevas suelen recibir un pequeño crédito de prueba para comenzar.
- Un dispositivo con navegador (el escritorio funciona mejor, aunque el panel también carga en el móvil).
- Al menos 8 o 10 reseñas de clientes listas para pegar. Puedes sacarlas del correo, una hoja de cálculo o tu plataforma de reseñas.
- Unos 10–15 minutos en total para la primera prueba. Después, cada lote nuevo te llevará solo un par de minutos.
Inicia sesión y entra al panel
Abre tu navegador y ve al panel de Cohere (busca en la página principal de Cohere un botón que diga algo como "Sign in" o "Get started"). Escribe el correo y la contraseña que usaste al registrarte y envía el formulario. Deberías llegar a una página de espacio de trabajo con tarjetas o un menú lateral que liste las herramientas disponibles: chat, embed, classify y otras. Si solo ves la pantalla de registro, haz clic en el enlace pequeño que dice "Already have an account? Sign in" cerca del formulario. Cuando veas el nombre de tu cuenta o de tu espacio de trabajo en la parte superior de la página, ya estás dentro.
Sabrás que funcionó cuando puedas ver la página principal del espacio de trabajo y tu nombre o el de tu empresa en la esquina superior.
Abre la herramienta Classify
Desde el menú lateral o las tarjetas del espacio de trabajo, busca una opción llamada Classify o Classification y haz clic en ella. Se abrirá un panel con dos secciones vacías: una para los ejemplos (textos de muestra que le enseñan al modelo qué significa cada categoría) y otra para los textos que quieres clasificar. Si no ves Classify en la primera pantalla, prueba abriendo un Playground o una zona de Try it out; Classify suele aparecer ahí. Algunos planes de Cohere dejan Classify detrás de una API, en cuyo caso puedes seguir esta guía pegando los mismos prompts en el playground de la API.
Sabrás que funcionó cuando veas dos áreas de entrada claramente etiquetadas, una para los ejemplos y otra para tus reseñas.
Añade dos o tres reseñas de ejemplo para cada categoría
En la sección de ejemplos, encontrarás tres campos (o pestañas) con nombres como Positive, Negative y Neutral. Pega dos o tres reseñas cortas de ejemplo en cada uno. El modelo aprende de ellas, así que escríbelas tal y como lo harían clientes reales. Basta con una frase sencilla. Cubre los distintos tonos que ves: un comentario de 5 estrellas encantado, una queja educada y una pregunta neutral sobre el producto. Si tu interfaz solo tiene un cuadro de texto grande, etiqueta cada ejemplo con claridad poniendo el nombre de la categoría en su propia línea ("Positive: …", "Negative: …").
Sabrás que funcionó cuando cada categoría tenga al menos dos líneas de ejemplo y el panel las acepte sin error.
Pega las reseñas que quieres clasificar
Abre un documento o una hoja de cálculo donde tengas tus reseñas reales de clientes. Copia un lote de unas 10 a 30 reseñas y pégalo en la segunda área de entrada, una reseña por línea. Mantén cada línea corta, de una o dos frases, para que el modelo pueda leer cada una con claridad. Si tu panel tiene un modo "Single text", cámbialo primero a un modo de lote o lista; la opción suele ser un menú desplegable o un interruptor cerca del cuadro de entrada. Procura no mezclar reseñas en distintos idiomas en el mismo lote, ya que al modelo le va mejor cuando todo está en un solo idioma.
Sabrás que funcionó cuando cada línea de texto pegada aparezca como una fila propia en el área de entrada, lista para procesarse.
Ejecuta la clasificación
Busca un botón cerca del área de entrada que diga Run, Classify o Submit y haz clic. En unos segundos, cada reseña debería volver con una etiqueta (Positiva, Negativa o Neutra) y, normalmente, una puntuación de confianza al lado. Si no pasa nada después de 30 segundos, comprueba que las tres categorías de ejemplo estén rellenas (una categoría vacía detiene la ejecución en la mayoría de configuraciones) y vuelve a intentarlo. Si tu interfaz devuelve JSON en lugar de etiquetas claras, es algo normal en el modo API: copia el resultado a una hoja de cálculo para leerlo más fácilmente.
Sabrás que funcionó cuando cada reseña pegada aparezca en una lista de resultados con una de tus tres etiquetas asignadas.
Haz el recuento de los resultados y usa los números
Recorre los resultados y cuenta cuántas reseñas cayeron en cada categoría. Eso te da tres cifras: contentos, descontentos y dudosos. Mételas en un resumen de una línea para tu equipo, una diapositiva o tu informe semanal. Si tu panel tiene un botón Export to CSV o Copy, úsalo para pegar las reseñas etiquetadas en una hoja de cálculo y poder filtrar y ordenar después. Una limitación honesta: la herramienta clasifica el tono, no el razonamiento; el sarcasmo, la ironía o las quejas muy sutiles pueden caer en la categoría equivocada, así que échales un vistazo antes de fiarte de los totales.
Sabrás que funcionó cuando puedas resumir en una sola frase cómo se sintieron tus clientes esta semana.
- Rellenar solo una o dos categorías. Si te saltas la Neutra, cada reseña tibia acabará forzada en Positiva o Negativa, y tu recuento de "neutras" quedará sospechosamente bajo. Añade al menos dos ejemplos a las tres categorías.
- Usar ejemplos con frases idénticas en cada categoría. Si los tres ejemplos "Positive" empiezan con "I love this…", el modelo puede aprender esa frase en vez del sentimiento. Varía la redacción: corta, larga, educada, entusiasta.
- Esperar que detecte el sarcasmo o los chistes. Una reseña que dice "Oh genial, otro cable roto" probablemente será etiquetada como Positiva. Lee el final de tus resultados antes de compartir las cifras.
- Pegar mil reseñas de golpe en el plan gratuito. Las cuentas de prueba suelen limitar el tamaño del lote. Empieza con 10 a 20, confirma que funciona y luego amplía.
Pruébalo ahora
Abre tu correo o tu plataforma de reseñas, copia tus últimos 10 mensajes de clientes y pásalos por la herramienta Classify usando las tres categorías del Paso 3. Tendrás tu primer recuento del estado de ánimo de tus clientes antes de que se enfríe el café.
❓ Preguntas rápidas
¿Cuánto tiempo lleva?
Unos 6 minutos — la guía tiene 6 pasos y puedes ir marcándolos a medida que avanzas.
¿Qué herramienta necesito?
Esta guía usa Cohere Cohere — pero el método funciona de forma muy parecida en otros asistentes de IA.
¿Necesito preparar algo?
- Una cuenta gratuita de Cohere: regístrate en el panel de Cohere con un correo electrónico; las cuentas nuevas suelen recibir un pequeño crédito de prueba para comenzar.
- Un dispositivo con navegador (el escritorio funciona mejor, aunque el panel también carga en el móvil).
- Al menos 8 o 10 reseñas de clientes listas para pegar. Puedes sacarlas del correo, una hoja de cálculo o tu plataforma de reseñas.
- Unos 10–15 minutos en total para la primera prueba. Después, cada lote nuevo te llevará solo un par de minutos.
¿Qué errores debo evitar?
- Rellenar solo una o dos categorías. Si te saltas la Neutra, cada reseña tibia acabará forzada en Positiva o Negativa, y tu recuento de "neutras" quedará sospechosamente bajo. Añade al menos dos ejemplos a las tres categorías.
- Usar ejemplos con frases idénticas en cada categoría. Si los tres ejemplos "Positive" empiezan con "I love this…", el modelo puede aprender esa frase en vez del sentimiento. Varía la redacción: corta, larga, educada, entusiasta.
- Esperar que detecte el sarcasmo o los chistes. Una reseña que dice "Oh genial, otro cable roto" probablemente será etiquetada como Positiva. Lee el final de tus resultados antes de compartir las cifras.
- Pegar mil reseñas de golpe en el plan gratuito. Las cuentas de prueba suelen limitar el tamaño del lote. Empieza con 10 a 20, confirma que funciona y luego amplía.
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✦ Guía original paso a paso del equipo editorial de IA de AI World HQ Escrita en lenguaje claro y revisada para mayor precisión.
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