O que é a análise de sentimentos?

Como é utilizada a análise de sentimentos

Tradicionalmente, as empresas dependiam de 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 disponibilidade dos clientes para recomendar um negócio. Embora de grande valor, pode não ter a capacidade de oferecer informações mais aprofundadas sobre as experiências dos clientes, como quando fazem 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. Do mesmo modo, pode ajudá-lo a responder imediatamente às necessidades em constante evolução dos seus clientes.

Ao analisar os dados recolhidos, irá obter um resumo da reação de cada cliente, bem como quaisquer outros comentários adicionais que possam ajudar a moldar a perceção pública do seu produto ou negócio. Quando estes dados são colocados num espetro de sentimentos positivos, neutros ou negativos, será capaz de ver o que levou o cliente a fazer tais declarações, revelando as opiniões que descrevem os sentimentos e as emoções do cliente relativamente a um tópico específico.

Estas opiniões são depois classificadas como diretas ("Este produto é o melhor que já alguma vez usei!") ou comparativas ("O produto A integrou-se melhor na minha organização do que o produto B."). Apesar de serem normalmente fáceis de interpretar, também é importante realçar que algumas podem exigir um pouco mais de análise. As classificações implícitas ("A empresa sabe o que tem de fazer para melhorar este produto.") e explícitas ("A funcionalidade A é fácil de utilizar."), bem como as sequências de palavras que são positivas, mas que contêm uma palavra negativa, podem ser difíceis de analisar e podem exigir uma revisão manual ou ajustes para os seus modelos de sentimentos.

Contudo, a partir do momento em que são identificadas, estas palavras-chave e expressões sobre o que os outros pensam de si podem ajudá-lo a planear o próximo passo da sua organização. Todavia, primeiro tem de compreender como funciona a análise de sentimentos de modo a que o seu negócio possa tirar o devido benefício.

Qual é a utilidade da análise de sentimentos?

Enquanto as redes sociais oferecem apenas informações gerais de como as pessoas falam sobre a sua marca online, a análise de sentimentos fornece um conhecimento imediato sobre a perceção que o público tem da sua marca e do seu produto. Um elevado número de tweets reenviados no Twitter pode parecer algo positivo, mas se reparar que os gostos são drasticamente superados por comentários negativos, pode concluir que a interação não é de todo positiva.

A análise de sentimentos também pode permitir à sua empresa extrair informações inestimáveis dos clientes a partir de origens de dados internas. Por exemplo, ao monitorizar as transcrições de chats online dos clientes com representantes de serviço e suporte, a sua empresa pode aperceber-se mais rapidamente dos problemas de qualidade, segurança e garantia do produto. Outros benefícios da análise de sentimentos incluem:

• Servir como ponto crítico na identificação de emoções relativamente a um tópico, de modo a que a sua equipa possa aplicar informações acionáveis em várias linhas de negócio e iniciativas de investigação.
• Poupar tempo e esforço à sua equipa à medida que o processo de extração de sentimentos vai sendo totalmente automatizado.
• Tirar partido da aprendizagem adaptável, o que permite à sua equipa otimizar, resolver problemas e atualizar predições com regularidade.
• Processar rapidamente elevadas quantidades de dados não estruturados para análise e obtenção de informações em tempo real.

Todos estes benefícios oferecem à sua equipa uma perspetiva abrangente da opinião dos clientes e como responder em conformidade. Estas informações permitem-lhe guiar as equipas internas, como o suporte ao cliente, no sentido de ajudar a melhorar a experiência do utilizador, ou as equipas de marketing e centradas no cliente, de modo a cativar segmentos de clientes com base nos sentimentos através de esforços de vendas, marketing e suporte direcionados.

Exemplos de análise de sentimentos

A melhor parte é que a análise de sentimentos não funciona apenas para uma única equipa. Cada equipa pode utilizar estes dados para fazer o planeamento em conformidade de tudo, desde campanhas de marketing a estratégias de preços, ao cumprimento de encomendas ou suporte ao cliente. À medida que as diferentes equipas se informam sobre a opinião dos clientes em relação ao produto, à marca e ao negócio, podem utilizar o respetivo conhecimento para determinar as respostas e otimizar as operações comerciais. Também podem reavaliar os objetivos tanto do negócio como do respetivo cliente, bem como definir as medidas a tomar para alcançar esse objetivo.

Alguns exemplos de como as equipas usam a análise de sentimentos incluem:

• Monitorização das redes sociais e da marca. A análise em tempo real das interações e dos comentários dos clientes a propósito da sua marca, do seu produto e do seu negócio nos canais das suas redes sociais pode oferecer informações sobre como os seus clientes se sentem em relação a esses três pontos. As empresas também podem utilizar a análise de sentimentos de produtos anteriores como medida para o lançamento de novos produtos, campanhas publicitárias ou notícias de última hora sobre o seu negócio.
• Suporte ao cliente. É provável que a sua equipa de suporte ao cliente classifique automaticamente os problemas dos clientes em duas categorias: urgentes e não urgentes. A análise de sentimentos acrescenta outra dimensão ao analisar a linguagem e a gravidade do problema no chat ou e-mail, colocando em destaque clientes particularmente frustrados para promover uma mediação mais rápida.
• Comentários do cliente. Em linha com a monitorização das redes sociais, ouve diretamente do cliente o grau de perceção negativa ou positiva do mesmo em relação a um produto ou uma marca. A monitorização de palavras-chave relacionadas com comentários diretos do cliente partilhados nos perfis de redes sociais, durante chats online com as suas equipas ou através de outros pontos de contacto, oferece uma medição global do sucesso do seu produto, campanha ou solução.
• Prevenção de crises. As ferramentas de análise de sentimentos podem recolher menções de palavras-chave predefinidas em tempo real a fim de monitorizar as publicações nas redes sociais. As suas equipas de relações públicas ou responsáveis pelo sucesso dos clientes podem utilizar estas informações para dar respostas adequadas a publicações negativas, possivelmente abreviando, ou até mesmo evitando, uma crise nas redes sociais antes de esta ganhar força.
• Pesquisa de mercado. Não basta saber como os seus clientes se sentem, é necessário saber porquê. Compreender as razões pelas quais os clientes respondem (ou não) da forma prevista é crucial para planear o seu próximo passo, seja através do marketing, das vendas ou com respostas de serviços personalizados e diretos.

Ter uma ferramenta capaz de compreender emoções humanas complexas é crucial para receber os comentários de que precisa da sua base de clientes. No passado, a análise de sentimentos exigia conhecimentos especializados de várias tecnologias, mas atualmente são várias as ferramentas de software que permitem uma análise de sentimentos com pouco ou nenhum conhecimento.

Encontrar a ferramenta de análise de sentimentos certa para o seu negócio

Escolher uma plataforma de dados de clientes (CDP) com uma ferramenta de análise de sentimentos integrada inteligente deverá ser uma das principais prioridades para o seu negócio. Para criar experiências de cliente omnicanal bem-sucedidas, tanto a sua equipa como a sua organização necessitam de uma CDP equipada com todas as capacidades necessárias para gerar perfis de cliente holísticos em tempo real. Tal inclui uma ferramenta de análise de sentimentos capaz de contribuir com novas informações para otimizar a gestão das relações com os clientes e outros dados que recolheu.

Procure uma CDP que utilize modelos NLP para analisar as opiniões e emoções do cliente de forma precisa e eficiente. Preparados com base numa variedade de dados de fontes públicas, os modelos devem ser capazes de gerar pontuações de sentimentos dos clientes e identificar áreas de negócio aplicáveis para melhorias específicas.