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Uma pessoa olhando para um laptop, presumivelmente trabalhando na análise de sentimento

O que é análise de sentimento?

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 é mais do que apenas oferecer pesquisas simples a clientes. Você precisa ter envolvimento ativo nas conversas sobre a forma como a base de clientes se sente em relação à sua marca. E a análise de sentimento é essencial para descobrir isso.


Definição de análise de sentimento

A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opiniões ou inteligência artificial de emoções, é uma técnica de NLP (processamento de linguagem natural) que determina se um conteúdo é positivo, negativo ou neutro. Analisando texto e estatísticas, uma ferramenta de análise de sentimento pode compreender o que os clientes estão dizendo, como estão dizendo e o que isso realmente significa, tanto da perspectiva de um indivíduo quanto do público.

Abrangida pela mineração de texto, a análise de sentimento é usada rotineiramente para determinar a voz do cliente em materiais de comentários e canais como avaliações, pesquisas, artigos da Web e mídia social. Conforme a evolução do idioma, pode ser cada vez mais desafiador compreender a intenção por meio desses canais, e as definições de dicionário que são assumidas como o padrão podem levar a leituras 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:

  • Baseada em aspectos. Determine especificamente o que seus clientes estão discutindo, como preços de produtos em avaliações online, além dos sentimentos de clientes individuais.
  • Detecção de emoções. Detecte emoções associando certas palavras a um sentimento específico.
  • Granular. Analise os sentimentos em categorias de polaridade (muito positivos, positivos, neutros, negativos ou muito negativos) para ajudar a determinar as opiniões dos clientes com mais detalhes.
  • Intenção. Defina a intenção dos clientes para entender se estão comprando ou pesquisando e se é necessário fazer o acompanhamento e a segmentação depois.

Como a análise de sentimento é usada

Tradicionalmente, as empresas usavam questionários e pesquisar para medir a opinião dos clientes. Por exemplo, a pesquisa NPS (Net Promoter Score) agregava e avaliava as informações necessárias para medir a predisposição dos clientes em recomendar uma empresa. Embora valiosa, ela pode não ter a capacidade de fornecer insights mais profundos sobre as experiências do cliente, como ao fazer compras, em seus canais digitais.

Porém, a análise de sentimento pode preencher essa lacuna.

Monitorando, identificando e extraindo opiniões e sentimentos dos clientes do texto, a análise de sentimento pode ajudar a revelar o significado por trás de cada comentário, curtida em mídias sociais, ideia, reclamação e consulta. E ajudá-lo a atender prontamente às necessidades em constante evolução de seus clientes.

Analisando os dados coletados, você obterá um resumo da reação de cada cliente, bem como quaisquer outros comentários adicional que possam ajudar a moldar a percepção pública sobre seu produto ou empresa. Quando esses dados são reunidos em um espectro de sentimento positivo, neutro ou negativo, você pode ver o que levou o cliente a fazer essa afirmativa, revelando as opiniões que descrevem os sentimentos e sentimentos do cliente em relação a um tópico específico.

Essas opiniões são então classificadas como diretas ("Este produto é o melhor que já usei.") ou comparativas ("O Produto A se integrou melhor à minha organização do que o Produto B."). Embora muitas vezes sejam fáceis de interpretar, é importante observar também que alguns podem exigir mais atenção. Classificações como implícita ("A empresa sabe o que precisa fazer para melhorar este produto.") e explícita ("O recurso A é fácil de usar."), bem como sequências de palavras positivas, mas que contêm uma palavra negativa, podem ser difíceis de analisar e podem exigir revisão manual ou ajustes em seus modelos de sentimento.

Porém, depois que as palavras-chave e as frases sobre como as pessoas se sentem sobre você são descobertas, elas podem ajudá-lo a planejar a próxima etapa para sua organização. Mas, primeiro, é necessário entender como a análise de sentimento funciona para ajudar sua empresa.


Como funciona a análise de sentimento

A análise de sentimento usa várias tecnologias para compilar todas as palavras de seus clientes em um único item prático. O processo de análise de sentimento segue estas quatro etapas:

  1. Dividir o texto em componentes: sentenças, frases, tokens e partes do discurso.
  2. Identificar cada frase e componente.
  3. Atribuir uma pontuação de sentimento a cada frase com pontos positivos ou negativos.
  4. Combinar pontuações para gerar uma análise de sentimento final.

Lembrando palavras e frases descritivas para atribuir a elas um peso de sentimento, você e sua equipe podem criar uma biblioteca de sentimentos. Por meio da pontuação manual, sua equipe decide até que ponto cada palavra deve ser forte ou fraca e a polaridade da pontuação da frase correspondente, observando se é positiva, negativa ou neutra. Os mecanismos de análise de sentimento multilíngues também devem manter bibliotecas exclusivas para cada idioma com suporte, por meio de pontuação consistente, novas frases e remoção de termos irrelevantes.

A análise de sentimento pode compilar essas abordagens em três categorias diferentes:

Automatizada

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. As máquinas são classificadas com os dados de entrada e podem se adaptar ao longo do tempo, após serem treinadas. Isso pode ser testado com dados adicionais para fornecer previsões melhores.

Com base em regras

A análise de sentimento mais direta usa dicionários ou léxicos para explorar palavras e frases e determinar os sentimentos associados. Esse tipo de abordagem funciona bem com opiniões diretas e explícitas. Embora este sistema seja rápido e fácil de usar, raramente considera como as palavras são combinadas em uma sequência. As equipes precisam adicionar regras para opiniões comparativas, pois essa abordagem não pode entender prontamente opiniões implícitas.

Híbrida

Com a combinação de sistemas automatizados e baseados em regras, você pode obter a exatidão e a precisão necessárias para realmente entender os clientes. Esse é o sistema mais poderoso, pois contém as informações emocionais coletadas dos léxicos, que podem ser adaptadas ao longo do tempo.


Qual é o grau de utilidade da análise de sentimento?

Enquanto a mídia social apenas dá apenas uma visão rápida de como as pessoas falam sobre sua marca online, a análise de sentimento fornece conhecimento imediato de como o público-alvo percebe sua marca e produto. Muitos retweets no Twitter podem parecer positivos, mas se você perceber que as curtidas são amplamente superadas pelos comentários negativos, poderá concluir que não é uma interação muito positiva.

A análise de sentimento também pode permitir que sua empresa extraia informações valiosas sobre os clientes de fontes de dados internas. Por exemplo, monitorando as transcrições de chats online dos clientes com representantes de serviço e suporte, sua empresa pode ser informada mais rapidamente sobre problemas de qualidade, segurança e garantia do produto. Outros benefícios da análise de sentimento incluem:

  • Servir como ponto crítico na identificação de emoções em relação a um tópico para que sua equipe possa aplicar insights práticos em várias linhas de negócios e iniciativas de pesquisa.
  • Poupar tempo e esforço à sua equipe, pois o processo de extração de sentimentos é totalmente automatizado.
  • Aproveitar o aprendizado adaptativo, que permite que sua equipe otimize, solucione problemas e atualize previsões regularmente.
  • Processar grandes quantidades de dados não estruturados rapidamente para análises e insights em tempo real.

Todos esses benefícios oferecem à sua equipe uma visão abrangente do que os clientes estão pensando e como responder de maneira adequada. Com base nesses insights, você pode orientar as equipes internas, como o SAC, para aprimorar a experiência dos usuários, ou as equipes de marketing e de SAC para engajar segmentos de clientes com base no sentimento, com esforços direcionados de vendas, marketing e suporte.


Exemplos de análise de sentimento

A melhor parte é que a análise de sentimento não funciona apenas para uma única equipe. Cada equipe pode usar esses dados para planejar tudo adequadamente, desde campanhas de marketing até estratégias de preços, processamento de ordens ou suporte ao cliente. À medida que diferentes equipes aprendem mais sobre como os clientes se sentem em relação ao produto, a marca e a empresa, podem usar seu conhecimento para determinar as respostas e otimizar as operações de negócios. Também podem reavaliar as metas da empresa e dos clientes e definir quais ações devem ser tomadas para atingir essa meta.

Alguns exemplos de como as equipes usam a análise de sentimento são:

  • Monitoramento social e de marca. A análise de interações e comentários de clientes em tempo real em seus canais sociais sobre sua marca, seu produto e sua empresa pode oferecer ideias sobre como seus clientes se sentem a respeito dos três. As empresas também podem usar a análise de sentimento de produtos anteriores como medida para lançar novos produtos, campanhas publicitárias ou últimas notícias sobre sua empresa.
  • Serviço de atendimento ao cliente. Sua equipe de atendimento ao cliente provavelmente classifica automaticamente os problemas dos clientes em urgentes e não urgentes. A análise de sentimento adiciona outra camada analisando a linguagem e a gravidade do problema no chat ou email, destacando os clientes mais frustrados para agilizar a mediação.
  • Comentários dos clientes. De forma alinhada ao monitoramento social, você ouve diretamente do cliente qual é a percepção sobre um produto ou marca, seja positiva ou negativa. O acompanhamento de palavras-chave relacionadas a comentários diretos dos clientes compartilhados em perfis de mídia social, durante chats online com suas equipes ou por meio de outros pontos de contato oferece uma medida geral do sucesso de seu produto, campanha ou solução.
  • Prevenção contra crises. Para monitorar a publicação de mídia, as ferramentas de análise de sentimento podem coletar menções de palavras-chave predefinidas em tempo real. Suas equipes de relações públicas ou de sucesso de clientes podem usar esses dados para direcionar respostas a postagens negativas, podendo diminuir ou até mesmo reverter uma crise de mídia social antes que ela ganhe força.
  • Pesquisa de mercado. Não é suficiente para como seus clientes se sentem. Você precisa saber o motivo. Compreender por que os clientes respondem ou não da forma que você planejou é fundamental para pensar nas próximas etapas, seja por meio de marketing, vendas ou respostas de serviço diretas e personalizadas.

Ter uma ferramenta que possa entender emoções humanas complexas é fundamental para receber os comentários de que você precisa da base de clientes. No passado, a análise de sentimento exigia conhecimento sobre várias tecnologias, mas hoje, diversas ferramentas de software permitem a análise de sentimento com pouco ou nenhum conhecimento.


Encontrar a ferramenta de análise de sentimento certa para sua empresa

A escolha de uma CDP (plataforma de dados do cliente) com uma ferramenta de análise de sentimento integrada e inteligente deve ser uma das maiores prioridades de sua empresa. Para criar experiências de cliente omnicanal bem-sucedidas, sua equipe e 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 que você coletou.

Procure uma CDP que use modelos de NLP para analisar com precisão e eficiência as opiniões e as emoções dos clientes. Treinados com 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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