Análise de sentimento com IA. Como isso ajuda a impulsionar mudanças nos negócios? | IA nos negócios #128

Publicados: 2024-05-31

Na era da transformação digital, as empresas têm acesso a uma quantidade de dados sem precedentes sobre os seus clientes – as suas opiniões, sentimentos e experiências. A chave do sucesso é a capacidade de analisar rapidamente essas informações e tirar conclusões. A inteligência artificial e a análise automatizada de sentimentos vêm em socorro. Graças a eles, milhares de opiniões podem ser analisadas em minutos para descobrir o que os clientes pensam sobre produtos ou serviços. Como isto funciona na pratica? Que benefícios isso traz para as empresas? Como implementar a análise de sentimento na sua organização? Você encontrará respostas para essas perguntas no artigo abaixo.

Análise de sentimento com IA – índice

O que é análise de sentimento?
Por que a análise de sentimento é importante para as empresas?
Como aproveitar os resultados da análise de sentimento obtidos com IA?
Principais ferramentas de análise de sentimento de IA
Resumo

O que é análise de sentimento?

A análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, é o processo de processamento automático de grandes quantidades de texto para determinar se ele expressa emoções positivas, negativas ou neutras. Ele se baseia no processamento de linguagem natural (PNL), que permite que as máquinas entendam a linguagem humana, e no aprendizado de máquina (ML) – algoritmos de treinamento em conjuntos de dados rotulados para reconhecer palavras e expressões específicas que indicam um sentimento específico.

Os principais métodos de análise de sentimento:

abordagem baseada em regras – atribuir emoções apropriadas a palavras-chave com base em regras e dicionários predefinidos, por exemplo, “ótimo” – positivo, “terrível” – negativo. É rápido, mas menos preciso,
abordagem de aprendizado de máquina – baseia-se em algoritmos de treinamento em conjuntos de dados rotulados, para que possam aprender a reconhecer sentimentos com base no contexto. É mais avançado e requer muitos dados de treinamento.
abordagem híbrida – combinando ambas as abordagens.

Imagine uma empresa de roupas que deseja obter feedback sobre sua nova coleção nas redes sociais, fóruns e pesquisas. Fazer isso manualmente levaria semanas. Com IA e análise de sentimento, isso leva alguns minutos. O algoritmo atribui uma pontuação a cada opinião, de -1 a 1, onde -1 é muito negativo, 0 é neutro e 1 é muito positivo. Isso ajuda a empresa a ver rapidamente quais produtos os clientes gostam e quais precisam de melhorias.

O esboço a seguir mostra o processo de análise de sentimento usando IA:

Juntando informação . Na primeira etapa, as avaliações dos clientes são coletadas de várias fontes.
Pré-processando . Envolve a remoção de caracteres especiais, emoticons, tags HTML, etc.
Tokenização . É dividir o texto em palavras ou frases individuais para que a inteligência artificial possa processar informações textuais com mais eficiência.
Análise linguística . Identificar classes gramaticais, reconhecer negações, comparativos e superlativos, etc.
Classificação de sentimento . Um momento chave que envolve atribuir um rótulo positivo, neutro ou negativo.
Agregação de resultados . Este é o cálculo do sentimento geral para um determinado conjunto de opiniões.

Esses dados preparados servem como um excelente ponto de partida para análises posteriores e para tirar conclusões comerciais. Graças à automatização do processo, as empresas podem monitorizar continuamente os sentimentos dos clientes e responder rapidamente aos sinais emergentes.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Por que a análise de sentimento é importante para as empresas?

Acompanhar o que os clientes dizem sobre uma marca online é crucial para as empresas hoje. Analisar centenas de comentários e postagens manualmente é muito trabalhoso.

A análise automatizada de sentimentos ajuda a ficar de olho nas menções à marca em tempo real e a responder rapidamente. Aqui estão os principais usos:

melhorar o atendimento ao cliente – identificando e respondendo rapidamente ao feedback negativo,
proteger a reputação – o monitoramento contínuo do sentimento da marca ajuda a prevenir crises de reputação,
pesquisa de mercado – acompanhando tendências, comparando com concorrentes e descobrindo nichos. Segundo pesquisas, 90% das decisões de compra são precedidas de pesquisas online.
desenvolvimento de produtos – coletando feedback do usuário e analisando-o em busca de melhorias e inovações.

Exemplos? Uma rede de restaurantes pode analisar as avaliações dos hóspedes em plataformas como o TripAdvisor para melhorar a qualidade dos pratos e do serviço. Um banco pode monitorar o sentimento em relação a um novo aplicativo móvel para resolver prontamente quaisquer problemas e adaptar os recursos às necessidades do usuário. Um fabricante de cosméticos naturais pode monitorar discussões em fóruns e grupos do Facebook para descobrir um nicho para um novo produto.

A Coca-Cola usou análise de sentimento para rastrear conversas sobre a marca nas redes sociais durante a Copa do Mundo FIFA 2018. Isto permitiu-lhes ajustar a sua mensagem publicitária em tempo real.

A T-Mobile, por sua vez, graças à análise de sentimento, identificou os principais problemas dos clientes e implementou melhorias, o que resultou numa diminuição de 73% nas reclamações.

Como você pode ver, existem aplicações praticamente ilimitadas para análise de sentimentos. A chave é traduzir eficazmente os insights obtidos em estratégias de otimização viáveis.

Como aproveitar os resultados da análise de sentimento obtidos com IA?

A análise de sentimento fornece informações valiosas, mas o valor real surge quando as traduzimos em ações específicas.

personalizar a comunicação com o cliente, como ajustar automaticamente o tom do chatbot com base no humor do usuário,
segmentação de clientes e melhor adequação de ofertas, bem como identificação dos principais pontos fracos dos usuários de determinado produto,
otimizar campanhas de marketing com base em reações emocionais à mensagem,
resposta rápida a crises emergentes e prevenção da escalada através de intervenção imediata,
melhorar produtos e serviços de acordo com as expectativas dos clientes expressas em avaliações online.

A análise de sentimento da Imagine mostra que os clientes reclamam dos longos tempos de espera na linha direta. Ao implementar um voicebot para lidar com algumas dúvidas, você pode reduzir significativamente as filas e aumentar a satisfação do chamador. Se o software voicebot detectar que os usuários estão elogiando um novo recurso do aplicativo, vale a pena aproveitar esse insight em uma campanha de promoção de produto.

A análise de sentimento em tempo real é uma ferramenta poderosa de gestão de crises. Ao captar os primeiros sinais negativos, você poderá responder rapidamente antes que a crise se agrave. Comunicação eficaz e honestidade são fundamentais – os clientes apreciam quando uma empresa admite um erro e mostra como planeia corrigi-lo.

A principal vantagem de usar IA para análise de sentimentos é a velocidade e a escala. Manualmente, podemos analisar no máximo algumas centenas de opiniões. Enquanto isso, as ferramentas de IA podem processar centenas de milhares de menções em minutos, fornecendo uma imagem atualizada da situação. Isso permite tomar decisões precisas aqui e agora.

Principais ferramentas de análise de sentimento de IA

Existem muitas ferramentas disponíveis no mercado que utilizam IA para análise de sentimentos. Eles diferem em recursos, interface e preço. Entre os mais populares estão Brand24, Hootsuite Insights e Komprehend.

Marca24

Brand24 (https://brand24.pl/) é uma ferramenta polonesa para monitoramento da Internet e análise de sentimentos. Ele coleta menções de mídias sociais, sites, fóruns, blogs, etc. Ele rotula automaticamente o sentimento como positivo, neutro ou negativo. Gera relatórios e estatísticas sobre número de menções e alcance.

Brand24 oferece um período de teste gratuito de 14 dias e os preços começam em 99 PLN/mês. Funciona muito bem para pequenas e médias empresas, especialmente em comércio eletrônico e serviços. Destaca-se pela facilidade de uso e relatórios claros.

Fonte: Brand24 (https://brand24.pl/)

Informações do Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) é uma ferramenta poderosa para escuta social. Analisa dados de mais de 100 milhões de fontes em 50 idiomas, fornecendo insights detalhados sobre sentimentos, tendências e benchmarks. Demonstrações estão disponíveis mediante solicitação, com preços adaptados às necessidades individuais. É ótimo para empresas de médio a grande porte e integra-se perfeitamente às principais plataformas de mídia social.

Fonte: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Compreender

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-análise) é uma API baseada em aprendizagem profunda para análise de sentimentos. Reconhece três estados de sentimento: positivo, neutro e negativo, suportando 14 idiomas, incluindo polaco. Com integrações prontas e implantação flexível, é uma escolha confiável. O plano gratuito oferece 5.000 consultas por mês, com consultas adicionais custando US$ 0,0001 cada para empresas maiores. Komprehend é ideal para uso backend em apps e chatbots, conhecido por suas análises de alta qualidade comprovadas em competições como SemEval.

Fonte: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-análise)

A escolha da ferramenta certa depende das necessidades e do orçamento individuais da empresa. Vale testar diferentes opções e escolher a que melhor se adapta às especificidades do seu negócio.

Resumo

Na era digital, a análise de sentimento tornou-se uma ferramenta indispensável no arsenal das empresas modernas. A quantidade de dados gerados pelos usuários é impressionante, mas a inteligência artificial pode ajudar. Graças a algoritmos avançados, podemos analisar instantaneamente milhões de opiniões e tirar conclusões. Este é um conhecimento inestimável para departamentos de atendimento ao cliente, marketing ou P&D.

Os principais benefícios do uso da análise de sentimento nos negócios são:

economizando tempo e recursos automatizando o processamento de dados,
monitoramento constante do feedback do cliente e resposta imediata aos sinais,
melhor segmentação de clientes e ofertas personalizadas,
otimizar campanhas de marketing com base em feedback,
identificando rapidamente tendências de mercado e antecipando mudanças,
lidar melhor com crises e proteger a reputação da marca,
melhorando continuamente produtos e serviços para atender às expectativas dos clientes.

Claro, a análise de sentimento é apenas o começo. A chave é usar efetivamente os insights que ele fornece. A velocidade de resposta e o alinhamento das estratégias com as expectativas do cliente são cruciais. Marcas que conseguem ouvir e responder rapidamente ao feedback dos clientes ganham uma vantagem competitiva. A IA fornece-lhes ferramentas para fazer isso de forma eficiente e em escala.

O futuro da análise de sentimento parece muito promissor. Os modelos de IA aumentarão a precisão, incorporando análise contextual e entradas multimodais como imagens, som e vídeo. A consciência da importância das opiniões dos clientes e do papel da experiência do cliente também aumentará. As empresas que investem agora em ferramentas de IA para análise de sentimentos colherão benefícios amanhã com clientes fiéis, uma posição sólida no mercado e produtos excelentes. Não vamos desperdiçar esta oportunidade.

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Autor: Robert Whitney
Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.
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