Saudi Telecom Company (STC) tiene como objetivo mejorar la satisfacción del usuario aprovechando los comentarios de Twitter para el análisis de sentimiento. El estudio aborda la brecha en el Procesamiento de Lenguaje Natural en árabe entrenando el modelo MARBERT en un conjunto de datos específico de 24,513 tweets. Esta colección incluye 1,437 tweets positivos, 13,828 negativos y 5,694 neutrales, junto con 1,221 sarcásticos y 2,297 indeterminados. El objetivo principal es analizar estos sentimientos para mejorar la capacidad de respuesta del servicio al cliente de STC. El rendimiento se evaluó utilizando métricas de f1-score, precisión y recall para garantizar una detección robusta de spam y sentimiento. Los resultados indican que el esquema propuesto ofrece una precisión prometedora en comparación con las técnicas existentes en la literatura.