À medida que as empresas transformam digitalmente as suas soluções e processos, estão também a considerar necessário transformar a forma como interagem (e, sobretudo, compreendem) os seus clientes para serem bem-sucedidas.
No entanto, não se trata apenas de oferecer simples inquéritos a clientes. É necessário um envolvimento ativo em conversações sobre como a sua base de clientes se sente em relação à sua marca. A análise de sentimentos é a chave para o descobrir.
A análise de sentimentos, também conhecida como extração de opiniões ou inteligência artificial de emoções, é uma técnica de processamento de linguagem natural (NLP) que determina se um conteúdo é positivo, negativo ou neutro. Através da análise de texto e estatísticas, uma ferramenta de análise de sentimentos pode compreender o que os clientes estão a dizer, como o estão a dizer e o que realmente querem dizer, tanto da perspetiva de um indivíduo como do público.
Sob a égide da extração de texto, a análise de sentimentos é rotineiramente utilizada para determinar a voz do cliente em materiais e canais de feedback, como revisões, inquéritos, artigos da Web e redes sociais. À medida que a linguagem evolui, poderá tornar-se cada vez mais difícil compreender a intenção através destes canais e recorrer a definições de dicionário poderá originar leituras imprecisas.
Com uma ferramenta de análise de sentimentos baseada em algoritmos ajustada à voz dos seus clientes, será capaz de desvendar o que os seus clientes querem e precisam do seu produto, serviço ou solução e como as respetivas opiniões tendem a evoluir ou mudar ao longo do tempo.
Seguem-se alguns exemplos de análise de sentimentos:
Tradicionalmente, as empresas baseavam-se em questionários e inquéritos para avaliar a opinião dos clientes. Por exemplo, o inquérito Net Promoter Score (NPS) agregava e avaliava as informações necessárias para medir a vontade dos clientes de recomendar uma empresa. Embora valioso, pode faltar-lhe a capacidade de fornecer informações mais profundas sobre as experiências dos clientes - como quando efetuam compras - nos seus canais digitais.
Contudo, a análise de sentimentos pode suprir essa lacuna.
Ao monitorizar, identificar e extrair as opiniões e sentimentos dos clientes a partir de mensagens escritas, a análise de sentimentos pode ajudar a revelar o significado por detrás de cada comentário, gosto nas redes sociais, ideia, reclamação e consulta. Alem disso, ajuda a atender prontamente às necessidades em constante evolução dos seus clientes.
Ao analisar os dados recolhidos, obterá um resumo da reação de cada cliente, bem como qualquer outro feedback adicional que possa ajudar a moldar a perceção pública do seu produto ou empresa. Quando estes dados são colocados num espetro de sentimento positivo, neutro ou negativo, pode ver o que levou o cliente a fazer essa declaração - revelando as opiniões que descrevem os sentimentos e sensações do cliente em relação a um tópico específico.
Estas opiniões são, em seguida, classificadas como diretas ("Este produto é o melhor que já utilizei!") ou comparativas ("O produto A integrou-se melhor na minha organização do que o produto B."). Embora estas sejam muitas vezes fáceis de interpretar, é importante ter em conta que algumas podem necessitar de uma análise mais aprofundada. Classificações como implícita ("A empresa sabe o que precisa de fazer para melhorar este produto.") e explícita ("A funcionalidade A é fácil de utilizar."), bem como sequências de palavras que são positivas mas contêm uma palavra negativa, podem ser difíceis de analisar e podem exigir algum revisor manual ou ajustes aos seus modelos de sentimento.
Assim que estas palavras-chave e expressões sobre o que os outros pensam de si forem descobertas, podem ajudará a planear os próximos passos da sua organização. No entanto, primeiro, é necessário compreender como funciona a análise de sentimentos em benefício do seu negócio.
A análise de sentimentos utiliza várias tecnologias para destilar todas as palavras dos seus clientes num único item de ação. O processo de análise de sentimentos segue estes quatro passos:
Ao lembrar-se de palavras e expressões descritivas para lhes atribuir um peso de sentimento, e a sua equipa podem criar uma biblioteca de sentimentos. Através da classificação manual, a sua equipa decide o quão forte ou fraca cada palavra deve ser, e a polaridade da classificação da expressão correspondente, observando se é positiva, negativa ou neutra. Os motores de análise de sentimentos multilingues também têm de manter bibliotecas exclusivas para cada idioma que suportam através de uma classificação consistente, novas expressões e a remoção de termos irrelevantes.
A análise de sentimentos pode filtrar estas abordagens em três categorias diferentes:
Uma combinação de estatísticas, processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizagem automática para identificar sentimentos. O sistema é preparado para associar entradas a saídas correspondentes, ou seja, texto do cliente com polaridade. As máquinas são classificadas com os dados de entrada e podem adaptar-se ao longo do tempo uma vez preparadas. Tal pode ser testado com dados adicionais para fornecer melhores predições.
A análise de sentimentos mais simples utiliza dicionários ou léxicos para explorar palavras e expressões e determinar os sentimentos associados. Este tipo de abordagem funciona bem com opiniões diretas e explícitas. Embora este sistema seja rápido e fácil de utilizar, raramente tem em conta a forma como as palavras são combinadas numa sequência. As equipas precisam de adicionar regras para opiniões comparativas, uma vez que esta abordagem não consegue compreender prontamente as opiniões implícitas.
A combinação de sistemas automatizados e baseados em regras significa que pode obter a precisão e o rigor de que necessita para compreender verdadeiramente os seus clientes. Este é o sistema mais poderoso, pois contém a informação emocional recolhida a partir de léxicos, que pode ser adaptada ao longo do tempo.
Enquanto as redes sociais apenas dão uma visão geral da forma como as pessoas falam da sua marca online, a análise de sentimentos fornece um conhecimento imediato da forma como o público perceciona a sua marca e o seu produto. Muitos retweets no Twitter podem parecer positivos, mas se detetar que os 'gostos' são drasticamente ultrapassados pelos comentários negativos, pode concluir que se trata de uma interação não muito positiva.
A análise de sentimentos também pode permitir que a sua empresa extraia informações valiosas dos clientes a partir de origens de dados internas. Por exemplo, ao monitorizar as transcrições dos chats online dos clientes com os representantes do serviço e apoio ao cliente, a sua empresa pode ser mais rapidamente informada sobre a qualidade do produto, segurança e problemas de garantia. Outras vantagens da análise de sentimentos incluem:
Todas estas vantagens oferecem à sua equipa uma visão abrangente do que os clientes estão a pensar e como responder em conformidade. A partir destas informações, pode orientar as equipas internas, como o apoio ao cliente, para ajudar a melhorar a experiência do utilizador, ou as equipas de marketing e de cativação do cliente para envolver os segmentos de clientes com base no sentimento com vendas, marketing e esforços de apoio direcionados.
O melhor de tudo é que a análise de sentimentos não funciona apenas para uma única equipa. Cada equipa pode usar estes dados para planear tudo de forma adequada, desde campanhas de marketing a estratégias de preços, até ao processamento de encomendas ou apoio ao cliente. À medida que as diferentes equipas aprendem mais sobre a forma como os clientes se sentem em relação ao produto, à marca e ao sector, podem utilizar o seu conhecimento para determinar respostas e otimizar as operações comerciais. Podem também reavaliar os objetivos da empresa e do cliente e definir as ações a tomar para atingir esse objetivo.
Alguns exemplos de como as equipas usam a análise de sentimentos incluem:
Ter uma ferramenta capaz de compreender as complexas emoções humanas é fundamental para receber o feedback de que necessita da sua base de clientes. No passado, a análise de sentimentos exigia conhecimentos especializados em várias tecnologias, mas atualmente, várias ferramentas de software permitem a análise de sentimentos com pouco ou nenhum conhecimento.
A escolha de uma plataforma de dados de clientes (CDP) com uma ferramenta de análise de sentimentos integrada e inteligente deve ser uma prioridade máxima para o seu negócio. Para criar experiências de cliente omnicanal com êxito, a sua equipa, bem como a sua organização, necessita de uma CDP equipada com todas as capacidades necessárias para gerar perfis de cliente holísticos e em tempo real. Isto inclui uma ferramenta de análise de sentimentos que pode contribuir com novos insights para otimizar a gestão do relacionamento com o cliente e outros dados que você coletou.
Procure um CDP que utilize modelos de processamento de linguagem natural para analisar de forma exata e eficiente as opiniões e emoções dos clientes. Preparados numa variedade de dados de origem de dados públicos, os modelos devem ser capazes de gerar classificações de sentimento do cliente e identificar áreas de negócio aplicáveis para melhorias personalizadas.
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