Analizar feedback
Envíe un lote de comentarios sin ordenar y reciba los temas que contienen, el sentimiento ligado a cada tema y un orden de prioridad, de modo que un tema poco mencionado pero con enfado real destaque frente a quejas leves y frecuentes. Paga por uso, sin suscripción.
Ejecútela online
Ejecute esto en nuestros servidores con su cuenta. Las herramientas gratuitas corren en su navegador; esta cobra de su saldo del KIT según el precio de arriba.
El feedback de clientes llega como ruido: un ticket de soporte aquí, un comentario de encuesta allá, un tuit que nadie marcó, y cuando alguien lo compila en una presentación, la urgencia que importaba ya se desvaneció.
El feedback es una tarea que nadie tiene tiempo de terminar
La mayoría de las empresas recopila mucho más feedback del que analiza: queda en tickets de soporte, reseñas de tiendas de apps, comentarios de NPS y notas de llamadas de ventas, técnicamente 'disponible' pero nunca sintetizado, porque hacerlo a mano con cientos de comentarios por semana no es opción real para la mayoría de los equipos. El resultado es una empresa que recopila feedback con disciplina y luego decide según quién se quejó más fuerte en la última reunión.
Para quién está pensado
Gerentes de producto que necesitan separar un patrón real del tema favorito de un solo usuario vocal. Equipos de éxito de cliente que necesitan saber qué cuentas están en riesgo genuino frente a las que solo están medianamente molestas. Líderes de soporte que quieren saber qué impulsa de verdad el volumen de tickets este mes sin leer cada uno.
Encaja donde el feedback se acumula más rápido de lo que una persona puede leerlo con atención real.
Por qué el sentimiento y el tema deben separarse
Un solo puntaje de sentimiento para todo un comentario esconde que los clientes suelen ser positivos sobre una cosa y estar frustrados con otra en la misma frase: 'me encanta el nuevo diseño, pero el checkout sigue fallando en móvil' no es un solo sentimiento, son dos, sobre dos cosas distintas. Separar el sentimiento por tema en vez de mezclarlo en un número es la diferencia entre un reporte técnicamente correcto y uno útil para decidir qué corregir.
Qué puede hacer con ella
Detectar cuentas en riesgo a tiempo
Un equipo de éxito de cliente puntúa los comentarios recientes de cuentas clave para marcar insatisfacción genuina antes de que se convierta en cancelación.
Explicar un pico en el volumen de soporte
Un líder de soporte envía los tickets del mes para identificar el tema específico que está impulsando un aumento inesperado en la cantidad de tickets.
Preguntas frecuentes
¿Existe una prueba gratuita?
No hay capa gratuita: las capas gratis se abusan y ralentizan a todos. Sin suscripción, sin tokens ni créditos inventados, y una tarea fallida no se cobra.
¿Necesito definir categorías o temas de antemano?
No, los temas se extraen de lo que los comentarios realmente contienen, en vez de compararse contra una taxonomía fija que tenga que configurar previamente.
¿Cómo se calcula la prioridad?
La prioridad pondera qué tan seguido se repite un tema en el lote frente a qué tan intensamente se expresa, así que una queja poco frecuente pero intensa puede superar a una común pero leve.
¿Se cobra si una tarea falla?
No. Las tareas fallidas se reintentan automáticamente hasta tres veces y nunca se cobran; solo paga por el análisis que efectivamente se entregó.
¿Un mismo comentario puede ser positivo y negativo a la vez?
Sí, y el análisis lo trata así. Un comentario como me encanta el nuevo diseño, pero el pago sigue fallando en el móvil lleva dos sentimientos sobre dos cosas distintas, así que cada tema recibe su propio sentimiento en lugar de una nota mezclada.
Herramientas relacionadas
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "text.feedback_analyze",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Límites
max_tokens | 20000 |
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |
422 | task_failed | La tarea falló tras 3 reintentos. No se cobra. |
Notas técnicas
Este endpoint lee comentarios sin estructurar directamente y devuelve los temas que contienen, el sentimiento asociado a cada uno y una prioridad de qué merece atención primero.
Temas, sentimiento, prioridad: tres salidas distintas
Un tema mencionado pocas veces pero con enojo real se prioriza distinto de uno mencionado seguido pero con tibieza. Envía por POST un lote de comentarios sin estructurar, y la tarea devuelve tres capas separadas: los temas realmente presentes en el texto (agrupados según de qué tratan, no según una taxonomía fija que defina de antemano), el sentimiento asociado a cada tema en lugar de un solo puntaje para todo el lote, y una prioridad que pondera qué tan seguido aparece un tema frente a qué tan intensamente se expresa.
Cerrar el ciclo de forma automática
Como el resultado llega como JSON estructurado vía webhook, los temas de alta prioridad nuevos pueden disparar una alerta apenas se detectan, alimentar un panel en vivo en vez de una presentación mensual desactualizada, o conectarse directo a un backlog de producto, convirtiendo el feedback en algo que el equipo atiende la misma semana en que aparece, en vez de algo que revisa trimestralmente.
Casos de integración
Priorizar la hoja de ruta de producto
Un equipo de producto pasa un mes de tickets de soporte y comentarios de encuestas por el endpoint para ver qué temas son frecuentes y a la vez sentidos con fuerza, no solo ruidosos.
Convertir comentarios de NPS en acciones concretas
Un equipo que recopila puntajes de NPS con comentarios abiertos pasa ese campo por el endpoint para obtener temas y prioridad en vez de solo un número.
Preguntas técnicas
¿Cómo funciona la api para analizar feedback de clientes?
Envía por POST un lote de comentarios sin estructurar a /text/feedback-analyze, la tarea corre de forma asíncrona y recibe temas, sentimiento por tema y una prioridad por webhook o enlace firmado.
¿Puedo analizar feedback en lote?
Sí, el precio es por solicitud más por lote, así que se puede enviar y analizar una colección grande de comentarios a la vez.
¿En qué se diferencia de un solo puntaje de sentimiento?
Un solo puntaje esconde sentimientos mezclados dentro de un mismo comentario; este endpoint separa el sentimiento por tema para que el elogio y la frustración en el mismo comentario no se anulen entre sí.
¿Puede alimentar un panel en vivo en vez de un reporte periódico?
Sí, como los resultados se entregan por webhook firmado, los temas nuevos y los cambios de prioridad pueden actualizar un panel o disparar una alerta apenas se detectan.