Com a riqueza de alternativas disponíveis para os clientes modernos, a experiência do cliente tornou-se um importante diferenciador de negócios. Não apenas 86% dos consumidores abandonarão uma marca depois de apenas duas experiências ruins, mas 61% também estão dispostos a pagar mais se tiverem experiências excelentes garantidas. É por isso que cabe às marcas buscar continuamente maneiras inovadoras de entender e envolver seus clientes. A análise de sentimento orientada por IA é uma das principais maneiras pelas quais as empresas podem obter informações valiosas sobre seus clientes e adaptar seus produtos e serviços às suas necessidades e preferências para se diferenciar da concorrência acirrada.
O QUE É A ANÁLISE DE SENTIMENTOS INDUZIDAS POR IA?
A análise de sentimento orientada por IA, também conhecida como mineração de opinião, é o processo de uso de algoritmos de inteligência artificial para analisar dados textuais e entender o tom emocional da mensagem. Inclui o processamento de avaliações de clientes, respostas de mídia social, pesquisas, postagens de blog, e-mails e outros textos digitais para determinar se os sentimentos expressos são positivos, negativos ou neutros. Isso fornece à empresa as informações necessárias para iniciar respostas apropriadas e em tempo real que impressionam os clientes.
Feedback do cliente é talvez a avaliação mais precisa dos produtos e serviços de uma marca. Normalmente, seria difícil para as marcas filtrar a grande quantidade de feedback na internet. No entanto, a análise de sentimento orientada por IA permite uma análise rápida de fontes de dados textuais e discriminação precisa da positividade, negatividade ou neutralidade dos sentimentos contidos nelas. Essa poderosa tecnologia vem com muitos aplicativos, como monitoramento de mídia social, análise de reputação de marca e avaliação de campanha de marketing.
COMO FUNCIONA A ANÁLISE DE SENTIMENTOS INDUZIDAS POR IA?
A análise de sentimentos baseada em IA é conduzida principalmente por dois subconjuntos de IA, Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina. Embora o processamento de linguagem natural ajude a interpretar o texto humano, os modelos de aprendizado de máquina automáticos ou baseados em regras são treinados para identificar sentimentos e intenções. O processo pode ser resumido em duas etapas:
LIMPAR E PADRONIZAR DADOS
Depois de extrair dados de todas as fontes relevantes, o texto deve ser limpo e padronizado para remover o texto que não contribui para o processo de análise de sentimento. Isso inclui sinais de pontuação, caracteres especiais, contrações de letras maiúsculas e palavras comuns como “é”, “o”, “e” etc. A eliminação dessas redundâncias permite que os modelos de aprendizado de máquina analisem melhor o texto restante.
CLASSIFICAÇÃO DE SENTIMENTO
A classificação de sentimento é a etapa de definição na análise de sentimento orientada por IA e diz respeito principalmente a algoritmos de aprendizado de máquina, como suporte a máquinas vetoriais e redes neurais recorrentes. Conjuntos de dados rotulados com textos categorizados como positivos, negativos ou neutros são usados para treinar o modelo de classificação de sentimento. Recursos, padrões importantes no texto relevantes para a classificação de sentimentos, são extraídos antes do treinamento. O modelo então aprende a reconhecer associações entre recursos extraídos e rótulos de sentimento nos conjuntos de dados rotulados.
É importante observar que a análise de sentimentos baseada em IA pode ir além da polaridade de sentimentos. Ele também pode realizar outros tipos de análise de sentimento, incluindo:
DETECÇÃO DE EMOÇÃO: Este tipo de análise de sentimento é usado para identificar as emoções expressas pelos clientes em textos, como felicidade, raiva ou surpresa. Isso fornece informações sobre o estado emocional do indivíduo.
ANÁLISE BASEADA EM ASPECTOS: É útil para identificar o aspecto específico no corpo do texto que é positivo ou negativo. Por exemplo, um usuário pode enviar uma crítica sobre um laptop dizendo que o design deixa a desejar. Com uma análise baseada em aspectos, a máquina decifrará que a revisão foi especificamente sobre o design e não necessariamente uma revisão negativa de todo o produto.
ANÁLISE DE INTENÇÃO: Este tipo de análise de sentimento é usado para determinar a motivação subjacente por trás de um texto. As empresas podem usar isso para prever o próximo passo provável de um cliente, como comprar mais produtos ou trocar uma marca por uma rival.
COMO A ANÁLISE DE SENTIMENTOS INDUZIDAS POR IA PODE MELHORAR A EXPERIÊNCIA DO CLIENTE?
A análise de sentimentos é um importante processo de negócios com inúmeras aplicações, muitas das quais têm a importante função de melhorar a experiência do cliente. Aqui estão quatro maneiras abrangentes pelas quais a análise de sentimento orientada por IA pode fazer com que seus clientes se sintam mais conectados à sua marca:
ANÁLISE E REAÇÕES EM TEMPO REAL
De acordo com a HubSpot Research, a resposta imediata do atendimento ao cliente é importante para os clientes 90%. Para 60% desses clientes, imediatamente significa 10 minutos ou menos. Isso coloca uma enorme pressão sobre as marcas para responder aos comentários e consultas dos clientes, mas o uso da análise de sentimento baseada em IA certamente torna a tarefa mais fácil.
Com avançado algoritmos de IA as empresas podem realizar monitoramento em tempo real de plataformas de mídia social, sites e e-mails para identificar rapidamente instâncias em que a marca ou seus produtos e serviços estão sendo mencionados negativamente. Essa análise em tempo real também pode ser aplicada à correspondência de suporte ao cliente, como chat ao vivo, telefonemas ou e-mails, para ajudar os agentes a identificar diretamente as emoções no feedback do cliente. Assim, as empresas podem responder de forma rápida e adequada para resolver os problemas ou preocupações dos clientes e melhorar sua percepção da marca.
INTERAÇÕES PERSONALIZADAS COM O CLIENTE
Personalização é a chave para melhorar a experiência do cliente, e a análise de sentimento orientada por IA revela oportunidades interessantes para as marcas personalizarem suas interações com os clientes. Por exemplo, se um cliente expressa sentimentos positivos sobre um determinado produto, marcas proativas podem recomendar produtos semelhantes ou relacionados a essa pessoa. Da mesma forma, as marcas podem usar análises de detecção de emoções para entender as emoções de seus clientes e desenvolver respostas que capitalizem essas emoções específicas. Assim, se um cliente está triste, a marca pode responder em tom empático. Além disso, a marca pode premiar os clientes que falam positivamente sobre seus produtos e serviços com ofertas personalizadas e descontos exclusivos. Tudo isso pode fortalecer o relacionamento com o cliente e fidelizá-lo.
MELHORIA DE PRODUTOS E SERVIÇOS
A análise de sentimento orientada por IA fornece insights acionáveis sobre os sentimentos e preferências do cliente, e esses insights podem ser usados pelas marcas para melhorar seus produtos e serviços. Por exemplo, as marcas podem identificar reclamações recorrentes sobre a qualidade do atendimento ao cliente ou baixo desempenho do site. Da mesma forma, as marcas podem usar a análise de sentimento para avaliar a percepção do público sobre um novo produto ou atualização de software recente e descobrir os recursos específicos que não impressionam os clientes e vice-versa. Usando a análise de sentimento dessa forma, as marcas podem conhecer os aspectos negativos de seus produtos e serviços que precisam ser melhorados, bem como os aspectos positivos para expandir ainda mais.
ANALISE COMPETITIVA
Outra maneira pela qual as empresas podem melhorar a experiência do cliente é realizando análises competitivas. A análise de sentimento orientada por IA pode revelar a percepção do seu público-alvo sobre seus rivais mais próximos e identificar pontos de vantagem ou desvantagem competitiva. Por exemplo, a análise de sentimento pode mostrar que os clientes em potencial preferem o produto de um concorrente por causa da duração da bateria. Sua equipe de desenvolvimento de produto pode usar essas informações para lançar uma versão atualizada de seu produto com duração de bateria igual ou maior para recuperar vantagem competitiva. Da mesma forma, se a análise de sentimento revelar áreas em que sua empresa está superando um rival, sua equipe de marketing pode destacá-las em campanhas publicitárias para mostrar aos clientes em potencial a experiência do cliente em potencial que eles poderiam obter ao patrocinar sua marca. Desta forma, sua empresa fica à frente da concorrência e ao mesmo tempo mantém um alto nível de satisfação do cliente.
Em suma, a análise de sentimento orientada por IA é uma maneira simples, mas poderosa, de as marcas obterem informações valiosas sobre seus clientes. Ao analisar dados textuais de avaliações, comentários e tíquetes de suporte ao cliente, as empresas podem entender o que os clientes em potencial e os clientes pensam de suas ofertas e tomar medidas tangíveis para melhorar a experiência geral do cliente. Portanto, é um passo que as empresas voltadas para o cliente devem tomar para se manterem relevantes no clima de negócios atual.
