Descubra os sentimentos que estão por trás de mensagens e interações e melhore as estratégias de vendas e de marketing.
Toda mensagem tem, por trás, uma sensação atrelada, a qual pode ser positiva, negativa ou neutra. A emoção existente nela corresponde, na verdade, a importantes informações para marcas e empresas. É exatamente neste cenário que a análise de sentimento se apresenta.
Ela parte do princípio de que interações com clientes, parceiros e colaboradores, ainda que escritas, revelam sensações. Elas indicam a satisfação com alguma resposta ou atendimento. Por isso, tornam-se úteis para estratégias, sejam elas de gestão, marketing ou vendas.
Por isso, tornou-se extremamente importante, especialmente na era digital, na qual as empresas contam com enormes conjuntos de dados que podem ser feitos para decisões informadas e estratégias. Saiba mais sobre esse conceito e como ele pode ser aplicado!
O que é análise de sentimento?
A análise de sentimento, ou mineração de opinião, corresponde ao estudo e à classificação de um texto escrito. Ele pode ter origem em uma troca de mensagens, em e-mails, comentários em redes sociais etc.
Essa análise nada mais é do que o exame de diferentes elementos textuais para entender as emoções do interlocutor no momento do envio. Com isso, é possível entender, por exemplo, se um serviço ou atendimento é satisfatório, ou não.
A classificação dessas interações escritas, assim, oferece à empresa as cartas necessárias para que ela continue no jogo. Ao perceber sentimentos positivos, pode manter as estratégias atuais; agora, se forem negativos, deve rever as ações e melhorá-las.
Em resumo, a análise de sentimento busca entender o que sentia uma pessoa no momento em que interagiu com a empresa. A interação, sempre em texto escrito, pode estar presente tanto em um chat de atendimento quanto nos comentários de avaliação de um produto.
Desse modo, a análise extrai informações que podem ser usadas para entender como o público se sente em relação à marca, aos produtos, ao atendimento etc.
Como funciona a análise de sentimento?
Primeiramente, ocorre a coleta de dados. Eles nada mais são do que as interações escritas, que incluem comentários, mensagens, avaliações, dentre outras coisas. As fontes para isso são inúmeras, como redes sociais, reviews, artigos e opiniões online, mensagens, e-mails.
Após, ocorre a limpeza de dados. Ela visa eliminar caracteres especiais, links e mensagens repetidas. A análise de sentimento, então, utiliza-se de Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN) para identificar o contexto das interações, a intenção por trás delas e as emoções envolvidas.
Por fim, são extraídas informações destes dados. Elas são organizadas em relatórios, gráficos e outras formas de apresentação. Com isso, são utilizadas para entender como a empresa está se saindo em relação ao atendimento, aos produtos e coisas afins.
Tipos de análise de sentimento
A análise de sentimento classifica geralmente os textos em três categorias: positivo, negativo e neutro:
- Positivo: expressa uma opinião favorável sobre o assunto em questão, seja ele um produto ou suporte diante de problemas para uso do produto;
- Negativo: expressa uma opinião desfavorável sobre o assunto em questão;
- Neutro: não expressa uma opinião clara, seja positiva ou negativa.
Além disso, existem algumas classificações mais complexas, como:
- Multi-classes: classifica o sentimento contido na mensagem com graus. Por exemplo, algo pode ser apenas positivo ou muito positivo;
- Sentimento misto: analisa as emoções contraditórias.
Importância da análise de sentimento nos negócios
Aplicações da análise de sentimento ocorrem em diversos setores! Afinal, as informações obtidas pelo estudo dos textos podem ser úteis para várias ações e finalidades.
Por exemplo, o uso da análise de sentimento no marketing permite à empresa saber se uma campanha fala realmente com o consumidor. Já no atendimento ao cliente, mensagens extraídas de um chat podem revelar se o cliente está ou não satisfeito com o tratamento recebido.
A mineração de opinião não é importante apenas na relação entre o consumidor e a empresa. Ela também é uma fonte útil de informações internas, como aquelas referentes à gestão de pessoas, às políticas empresariais etc.
Quando as mensagens analisadas foram enviadas por colaboradores, elas podem revelar a satisfação deles com os procedimentos internos, a gestão, os benefícios e as decisões tomadas. Por isso, também dão indícios sobre absenteísmo e rotatividade, dentre outras coisas.
Como a análise de sentimento pode melhorar a tomada de decisão?
A tomada de decisões deve ser baseada em dados para que as ações estipuladas realmente tenham um objetivo claro e caminhem em direção a ele.
Desse modo, a mineração de opiniões se mostra indispensável. Ela atua como uma fonte de informações que, por sua vez, podem direcionar decisões e estratégias.
Com a análise de sentimento, a empresa passa a saber a opinião dos consumidores — ou dos colaboradores — em relação a certos temas, o que deve ser mudado e como se aproximar deles.
Vale lembrar que as fontes de dados para isso são inúmeras! As informações podem ser obtidas pelo monitoramento de redes sociais, pela solicitação de feedback de clientes, pela reputação da marca, dentre outros.
Por isso mesmo, aliás, a análise de sentimento se apresenta como aliada em diferentes frentes de atuação da empresa.
A partir das políticas de feedbacks, onde os colaboradores também são convidados a avaliar a empresa, é possível encontrar informações sobre como a gestão pode ser mudada para aproximar as equipes de seus gestores.
A mesma coisa se aplica à avaliação contida em um produto ou ao envio de uma mensagem pelo cliente à marca. As informações podem indicar se há satisfação e, desse modo, as ações estão obtendo bons resultados, ou não.
Como usar IA Generativa para fortalecer a experiência do cliente
Como a análise de sentimento é realizada com IA
A Inteligência Artificial tem um importante papel na análise de sentimentos. Aliás, a IA é uma das grandes responsáveis pelo impulso observado no desenvolvimento da mineração de opinião nos últimos anos.
O uso da IA nesta análise se baseia especialmente em dois recursos: Machine Learning e Deep Learning.
O primeiro conta com algoritmos treinados com ajuda de dados de texto que foram previamente classificados. Com isso, aprende padrões que lhe permitem reconhecer emoções em novos textos. Já o Deep Learning conta com redes neurais profundas, que faz com que a IA possa analisar textos complexos e entender nuances, mesmo que sutis.
São exemplos de tecnologias de IA utilizadas pela análise de sentimento:
- Modelos de linguagem BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ambos conseguem entender o contexto e a intenção por trás das palavras. Dessa maneira, melhoram a precisão da análise de sentimento;
- Processamento de linguagem natural (PLN), que permite que a IA entenda a estrutura e o significado do texto, segmentando frases, identificando entidades e extraindo informações relevantes para a análise de sentimento.
Quais são os benefícios de usar a IA na análise de sentimento?
A adição da IA no time tecnológico que suporta a mineração de opinião tem vários motivos, que revelam vantagens da sua aplicação.
Primeiramente, a IA permite a análise de grandes quantidades de dados em um pequeno espaço de tempo. Por isso, oferece rapidez. Ainda, promove análises precisas, especialmente em razão do Deep Learning, que é capaz de identificar sutilezas em textos.
Além disso, a Inteligência Artificial pode ser adaptada para contextos diversos, conforme a necessidade de cada empresa ou equipe. Com isso, pode-se analisar sentimentos em relação a produtos específicos ou eventos atuais.
Desafios na implementação da análise de sentimento
A mineração de opinião continua em desenvolvimento, embora já esteja em um estágio bastante avançado. Essa tecnologia ainda enfrenta alguns obstáculos, como:
- Limitações dos algoritmos de IA na interpretação de contexto e nuances emocionais. Ambiguidade, ironia, sarcasmo e emoções complexas são algumas delas;
- Desafios linguísticos e culturais decorrentes do uso de gírias, expressões coloquiais e linguagem figurada;
- Problemas com dados enviesados em relação à idade ou gênero dos autores, ou à tradução automática, que pode interpretar o texto para um determinado viés;
- Necessidade de dados de qualidade e de treinamento contínuo dos modelos de IA.
Aplicações reais e casos de sucesso
Muitas empresas já utilizam a mineração de opinião para compreender melhor seu público e ajustar suas ações.
Por exemplo, a Netflix, gigante do streaming de séries e filmes, utiliza a análise do sentimento contido em comentários e avaliações para determinar o sucesso das produções presentes na plataforma. Isso influencia nas decisões de produção de novos espetáculos e no marketing dedicado a cada um.
Integração com o Fusion e Insights Review
O Insights Review faz parte das soluções de Inteligência Artificial oferecidas pela BRQ, as quais constituem o Fusion AI.
O Insights Review analisa dados provenientes de fontes diversas para identificar padrões e tendências de sentimentos. Com isso, permite reconhecer possíveis estratégias e ações.
Portanto, trata-se de uma ferramenta que auxilia na compreensão das expectativas e da experiência dos clientes. Paralelamente, oferece informações para decisões direcionadas e que permitem a melhoria da experiência do cliente.
Utilize a análise de sentimento para melhorar seus resultados
A mineração de opinião se baseia em diferentes tecnologias que atuam para oferecer informações relevantes para as empresas. Com elas, permite-se ajustar estratégias e ações para melhorar as vendas, o relacionamento com os clientes e a gestão de pessoas.
Se você deseja utilizar a análise de sentimento, entre em contato com a BRQ e conheça melhor o Fusion IA, uma solução completa para qualquer negócio! Nosso time de especialistas está disponível para ajudar você e tirar dúvidas. Entre em contato!
