À medida que as empresas transformam digitalmente suas soluções e processos, também percebem que é necessário transformar a forma como interagem e, principalmente, entendem seus clientes para terem sucesso.
Mas trata-se de mais do que apenas oferecer pesquisas simples com os clientes. É preciso estar ativamente envolvido em conversas sobre como a sua base de clientes se sente sobre sua marca. E a análise de sentimento é a chave para descobrir isso.
A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opiniões ou inteligência artificial de emoções, é uma técnica de processamento de linguagem natural (NLP) que determina se uma parte do conteúdo é positiva, negativa ou neutra. Ao analisar texto e estatísticas, uma ferramenta de análise de sentimento pode entender o que os clientes estão dizendo, de que forma eles estão dizendo e o que eles realmente querem dizer — sob uma perspectiva individual e do público.
Em termos de mineração de texto, a análise de sentimento é rotineiramente usada para determinar a voz do cliente em materiais de comentários e canais como os de avaliações, pesquisas, artigos da Web e redes sociais. À medida que a linguagem evolui, pode se tornar cada vez mais desafiador entender a intenção nesses desses canais, e utilizar definições de dicionário como padrão pode levar a interpretações imprecisas.
Com uma ferramenta de análise de sentimento baseada em algoritmo ajustada para as vozes de seus clientes, você pode revelar o que eles desejam e do que precisam no seu produto, serviço ou solução e como as opiniões seguem certas tendências ou mudam ao longo do tempo.
Tipos de análise de sentimento:
Tradicionalmente, as empresas contam com questionários e pesquisas para avaliar a opinião dos clientes. Por exemplo, a pesquisa Net Promoter Score agrega e avalia as informações necessárias para medir a disposição dos clientes de recomendar uma empresa. Embora valiosa, ela pode não ter a capacidade de fornecer insights mais profundos sobre as experiências do cliente, como a experiência de compras em seus canais digitais.
Porém, a análise de sentimento pode preencher essa lacuna.
Ao monitorar, identificar e extrair opiniões e sentimentos dos clientes do texto, a análise de sentimento pode ajudar a revelar o significado por trás de cada comentário, curtida em redes sociais, ideia, reclamação e consulta. E ajudar você a participar prontamente das necessidades em constante evolução dos seus clientes.
Ao analisar os dados coletados, você obterá um resumo da reação de cada cliente, bem como qualquer outro comentário adicional que possa ajudar a moldar a percepção pública de seu produto ou negócio. Quando esses dados são colocados em um espectro de sentimento positivo, neutro ou negativo, é possível ver o que levou o cliente a fazer determinada declaração — revelando as opiniões que descrevem os sentimentos e inclinações do cliente em relação a um tópico específico.
Essas opiniões são classificadas como diretas ("Este produto é o melhor que já usei!") ou comparativa (“O produto A se adaptou melhor à minha organização do que o produto B.”). Embora muitas vezes essas opiniões sejam fáceis de interpretar, é importante observar também que algumas delas podem exigir uma análise mais detalhada. Classificações como aquelas que expressam uma pressuposição ("a empresa sabe o que é necessário fazer para melhorar este produto)” e explícitas (“o recurso A é fácil de usar”), bem como sequências de palavras que são positivas, mas contêm uma palavra negativa, podem ser difíceis de analisar e podem exigir alguns ajustes ou revisão manual em seus modelos de sentimento.
Mas depois que essas palavras-chave e frases sobre como outras pessoas se sentem sobre você são descobertas, elas podem ajudar você a planejar a próxima ação da sua organização. Mas, primeiro, você precisa entender como a análise de sentimento funciona para colher os benefícios para os seus negócios.
A análise de sentimento usa várias tecnologias para extrair todas as palavras dos seus clientes em um único item acionável. O processo de análise de sentimento segue estas quatro etapas:
Ao lembrar palavras descritivas e frases para atribuir um peso de sentimento, você e a sua equipe podem criar uma biblioteca de sentimentos. Por meio da pontuação manual, a sua equipe decide quão forte ou fraca cada palavra deve ser, além da polaridade da pontuação de frase correspondente, indicando se ela é positiva, negativa ou neutra. Os mecanismos de análise de sentimento multilíngue também devem manter bibliotecas exclusivas para cada linguagem à qual dão suporte por meio de uma pontuação consistente, novas frases e remoção de termos irrelevantes.
A análise de sentimento pode compilar essas abordagens em três categorias diferentes:
Uma combinação de estatísticas, NLP e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar sentimentos. O sistema é treinado para associar entradas a saídas correspondentes, ou seja, texto do cliente com polaridade. Os computadores são classificados com os dados de entrada e podem se adaptar ao longo do tempo depois de treinados. Isso pode ser testado com dados adicionais para fornecer previsões melhores.
A análise de sentimento mais simples usa dicionários para explorar palavras e frases e determinar os sentimentos associados a elas. Esse tipo de abordagem funciona bem com opiniões diretas e explícitas. Embora esse sistema seja rápido e fácil de usar, ele raramente considera como as palavras são combinadas em uma sequência. As equipes precisam adicionar regras para opiniões comparativas, pois essa abordagem não é capaz de entender prontamente as opiniões com pressuposições.
Combinar sistemas automatizados e baseados em regras significa que você pode obter a precisão necessárias para realmente entender os clientes. Esse é o sistema mais poderoso, pois contém as informações emocionais coletadas de dicionários, que podem ser adaptadas ao longo do tempo.
Embora as redes sociais só forneçam uma visão geral de como as pessoas falam sobre a sua marca online, a análise de sentimento fornece conhecimento imediato sobre como o público percebe a sua marca e produto. Muitos retuítes no Twitter podem parecer positivos, mas se você observar que as curtidas são drasticamente superadas pelos comentários negativos, é possível concluir que é a interação não é tão positiva assim.
A análise de sentimento também pode permitir que a sua empresa extraia entradas de clientes de fontes de dados internas. Por exemplo, ao monitorar transcrições de chats online dos clientes com representantes de serviço e suporte, a sua empresa pode ser mais rapidamente alertada sobre problemas de qualidade, segurança e garantia do produto. Outros benefícios da análise de sentimento incluem:
Todos esses benefícios oferecem à sua equipe uma visão abrangente do que os clientes estão pensando e como responder adequadamente. Com esses insights, você pode orientar equipes internas como a de atendimento ao cliente para ajudar a aprimorar a experiência do usuário ou equipes voltadas para o cliente e marketing para envolver segmentos de clientes com base no sentimento com vendas direcionadas, marketing e esforços de suporte.
A melhor parte é que a análise de sentimento não funciona apenas para uma única equipe. Cada equipe pode usar esses dados para planejar adequadamente tudo, desde campanhas de marketing até estratégias de preços e pedidos de cumprimento de ordens de serviço ou atendimento ao cliente. À medida que diferentes equipes aprendem mais sobre como os clientes se sentem sobre o produto, a marca e a empresa, elas podem usar seus conhecimentos para determinar respostas e otimizar as operações de negócios. Elas também podem reavaliar as metas da empresa e do cliente e definir quais ações devem ser tomadas para atingir a meta.
Alguns exemplos de como as equipes usam a análise de sentimento são:
Ter uma ferramenta que possa entender emoções humanas complexas é fundamental para receber os comentários necessários da sua base de clientes. No passado, a análise de sentimento exigia experiência em várias tecnologias, mas, atualmente, várias ferramentas de software permitem a análise de sentimento com pouco ou nenhum conhecimento.
Escolher uma plataforma de dados do cliente (CDP) com uma ferramenta integrada de análise de sentimento inteligente deve ser uma prioridade para a sua empresa. Para criar experiências de cliente omnicanal bem-sucedidas, a sua equipe, bem como a sua organização, precisam de uma CDP equipada com todos os recursos necessários para gerar perfis de clientes holísticos e em tempo real. Isso inclui uma ferramenta de análise de sentimento que pode contribuir com novos insights para otimizar o gerenciamento de relacionamento com o cliente e outros dados coletados por você.
Procure uma CDP que use modelos de NLP para analisar com precisão e eficiência as opiniões e emoções dos clientes. Treinados com base em uma variedade de dados de fontes públicas, os modelos devem ser capazes de gerar pontuações de sentimento do cliente e identificar áreas de negócios aplicáveis para melhorias direcionadas.
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