A análise conversacional representa uma tecnologia de ponta que possibilita a extração de informações valiosas sobre o que seus clientes comunicam a respeito de sua marca através de diversas vias de comunicação.
Com a ascensão da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML), tornou-se viável depender de aplicativos, tanto na nuvem quanto em infraestruturas locais, capazes de decifrar o conteúdo das manifestações de seus clientes em questão de instantes. A análise conversacional é a base tecnológica dessas ferramentas.
Este artigo tem como objetivo detalhar o funcionamento da análise conversacional, oferecendo um conhecimento aprofundado sobre o tema. Você poderá compreender como essa tecnologia pode ser aplicada em sua empresa, desenvolver serviços personalizados para outras organizações ou até mesmo se especializar como desenvolvedor nessa área.
O que é Análise Conversacional?
A análise conversacional utiliza softwares especializados para examinar minuciosamente diversas conversas sobre sua empresa, provenientes de canais digitais. Essas conversas abrangem desde publicações em redes sociais e registros de chamadas ou chats de atendimento ao cliente, até avaliações em perfis empresariais e debates em fóruns online.
O propósito fundamental dessa tecnologia é analisar milhares de interações com ou sobre sua empresa em um curto intervalo de tempo, permitindo a extração de dados cruciais. Esses dados podem ser utilizados para aprimorar produtos, serviços ou a imagem da marca, adaptando-os às preferências dos clientes.
A IA e o ML são os pilares do desenvolvimento de software para análise conversacional. No campo da IA, o processamento de linguagem natural (PNL) é o algoritmo essencial para o funcionamento desses programas.
Essas ferramentas avançadas, combinadas com recursos de computação em nuvem, viabilizam a compreensão de conversas em diferentes formatos, como e-mails, chamadas telefônicas e mensagens de texto.
A análise conversacional elimina a necessidade de inspeções manuais de chamadas de atendimento, e-mails e chats. Softwares baseados em IA conseguem analisar grandes volumes de conversas em poucos minutos.
Além disso, essas ferramentas têm a capacidade de agregar informações relevantes sobre o negócio, como políticas, avaliações de risco e outras, provenientes de aplicativos integrados, propondo soluções imediatas para as dificuldades enfrentadas pelos clientes.
Para quem atua no setor de atendimento ao cliente, as possibilidades de aplicação dessa tecnologia são vastas. No setor de serviços, são frequentemente utilizadas ferramentas para análise de conversas nos formatos:
- Voz
- Texto
As empresas empregam esse conceito avançado para analisar interações com diversos públicos, incluindo clientes, funcionários e fornecedores. No entanto, ao coletar dados de conversas, é imprescindível que as organizações cumpram regulamentações de privacidade como CCPA e GDPR.
Por que a Análise de Conversas é Crucial?
1. Obtenha uma Visão Detalhada
Embora as avaliações online possam fornecer alguns indícios sobre o grau de satisfação ou insatisfação dos clientes, as interações com os atendentes são onde se encontram as informações mais completas.
Ao analisar as conversas, que envolvem uma ampla gama de clientes, é possível entender melhor suas necessidades e comportamentos. A análise permite a identificação de padrões e possibilita a ação imediata.
2. Antecipe o Comportamento do Cliente
Cada cliente tem suas peculiaridades, tornando imprevisível seu comportamento. No entanto, a análise de um grande volume de interações pode revelar padrões de comportamento.
Através dessa análise, é possível entender as necessidades dos clientes antes mesmo que eles as percebam. Como resultado, os clientes podem ter experiências mais positivas ao contatar o suporte.
3. Informações Mais Precisas que o Feedback Direto
Apenas uma minoria dos clientes que interagem com o atendimento se dispõe a dar feedback. Geralmente, as pessoas que relatam suas experiências são aquelas que tiveram experiências extremamente positivas ou negativas.
Por isso, os dados obtidos a partir de feedback podem apresentar distorções significativas. Se o objetivo é obter dados confiáveis sobre a percepção dos clientes em relação à sua marca e atendimento, a análise de conversas é a melhor opção.
4. Redução da Carga de Trabalho Interna
A análise de conversas é um processo automatizado, realizado por diversos aplicativos, o que elimina a necessidade de designar um funcionário para analisar manualmente as conversas, que é uma atividade demorada e complexa.
Dessa forma, os funcionários podem se concentrar em tarefas mais valiosas, que contribuem para o aumento das vendas e do ROI.
Além disso, a análise de conversas ajuda na identificação de dúvidas e solicitações comuns, o que permite o desenvolvimento de respostas e soluções padronizadas.
5. Baseie-se nas Próprias Palavras do Cliente
Os comentários diretos sobre produtos ou serviços geralmente são breves e pouco estruturados, dificultando a análise da real intenção do cliente. Além disso, podem existir limitações de caracteres, impedindo que os clientes expressem seus sentimentos com clareza.
Em uma conversa, não há essas restrições, tornando possível uma análise mais precisa e completa dos sentimentos expressos.
6. Obtenha Dados Direto da Fonte: Seus Clientes
A melhor forma de aprimorar a experiência do cliente é coletar dados de diferentes tipos de feedback. Qualquer informação que você necessite pode ser extraída a partir de conversas, sempre que os clientes expressarem suas opiniões e percepções.
Como Funciona a Análise Conversacional?
A tecnologia depende consideravelmente da IA, em particular da PNL. Adicionalmente, necessita-se de bancos de dados com textos, arquivos de chamadas telefônicas e integração em tempo real com ferramentas de operações de atendimento ao cliente.
Inteligência Artificial
Utilizando ML e PNL, os desenvolvedores de software treinam seus aplicativos para interpretar linguagens escritas e faladas. Por exemplo, o Google Assistant ou a Amazon Alexa são programas de IA que conseguem entender a linguagem falada e transformá-la em comandos para o software.
A PNL utiliza conceitos linguísticos e fonéticos complexos. Por exemplo, o algoritmo de PNL decompõe frases faladas em fonemas, que são unidades de som que auxiliam a máquina a distinguir milhões de palavras.
A língua inglesa possui 42 fonemas. De forma similar, outros idiomas possuem fonemas específicos que o algoritmo de PNL usa para interpretar a linguagem humana.
Acesso a Dados Próprios
Após a configuração da PNL, é necessário conectar o programa a um fluxo constante de informações provenientes de diversas fontes.
Coletar dados diretamente de seus clientes, através de ligações telefônicas, e-mails e chats, em conformidade com um contrato de proteção de privacidade, torna esse processo mais seguro do que utilizar fontes de dados de terceiros.
Análise de Sentimentos
O programa de PNL também vem acompanhado de um algoritmo de análise de sentimento. O objetivo é identificar em chats e ligações os sentimentos ou intenções dos clientes.
Por exemplo, se o algoritmo encontrar palavras positivas como “Incrível”, “Excelente”, ou “Fantástico”, isso indica que o cliente está satisfeito. Por outro lado, termos negativos como “inútil”, “ruim” ou “lixo”, indicam o oposto.
Ao integrar todas essas funcionalidades em um aplicativo em nuvem, você adquire um grande poder para compreender seus clientes de forma eficaz. Isso permite que você faça ajustes no seu serviço para melhorar a experiência do cliente sem grandes custos.
Algumas ferramentas de análise de conversação são tão avançadas que informam os líderes de atendimento sobre ocorrências negativas em tempo real, possibilitando que o gerente ou supervisor possa intervir para ajudar o atendente a oferecer um atendimento mais satisfatório.
Benefícios
1. Identifique as Dores dos Clientes
A satisfação do cliente é crucial para o sucesso de qualquer negócio. Sem identificar os pontos de dor, é difícil para qualquer empresa resolver os problemas e reter clientes.
O benefício principal da análise conversacional é ajudar a identificar as causas e os fatores que levam à frustração do cliente. Isso facilita a resolução dos problemas o mais rápido possível e permite a adoção de medidas para evitar problemas futuros.
2. Aumento das Taxas de Vendas e Conversão
O objetivo de todo negócio é melhorar a conversão de tráfego e vendas. A análise da conversa do cliente é um instrumento valioso para isso.
Ela permite saber quais são os recursos mais procurados pelos usuários. Se alguém estiver insatisfeito com algum aspecto do seu produto ou serviço, você pode obter essa informação através dos dados da análise.
3. Melhor Compreensão da Experiência do Usuário (UX)
Com os dados analíticos das conversas, é possível compreender a jornada do cliente e as mudanças em seus sentimentos ao longo dessa jornada.
Ao analisar os insights sobre a experiência digital e telefônica dos clientes, você pode aprimorar a experiência do usuário.
4. Tomada de Decisões Informadas
Toda decisão de negócios deve ser baseada em informações e evidências. Como o objetivo dos seus serviços é satisfazer os clientes, nada melhor do que suas próprias conversas como fonte de informação.
Analisar os dados permite descobrir o que os clientes desejam em seus produtos para tomar decisões sobre novos produtos ou atualizações.
5. Monitoramento de Agentes em Tempo Real
Os agentes de suporte são os representantes da sua empresa que interagem com seus clientes. Algumas ferramentas de análise de conversas oferecem informações em tempo real sobre o desempenho dos agentes.
As empresas podem usar esses dados para treinar os atendentes, identificar seus pontos fortes e fracos, e desenvolver estratégias aprimoradas para lidar com diversos tipos de clientes.
6. Otimização da Produtividade do Centro de Suporte
A análise de conversas em um centro de suporte (chamadas e chats) também permite tornar o sistema mais produtivo. Os dados podem ser utilizados para melhorar a categorização e o direcionamento de problemas.
Com essas informações, é possível identificar os atendentes mais eficazes para lidar com problemas específicos e direcionar as interações com os clientes de forma mais eficiente.
Casos de Uso Acionáveis
1. Coleta de Feedback em Múltiplos Canais
Uma única ferramenta de análise de conversação pode abranger todos os meios que você usa para se comunicar com seu público. Assim, você pode obter insights acionáveis de comentários de clientes em chats, redes sociais, tweets, ligações, e-mails, avaliações e muito mais.
Por exemplo, quando os clientes relatam um problema com um produto ou serviço em diferentes canais, a ferramenta pode analisar os comentários, identificar o problema e sugerir uma resolução.
2. Testes de Produtos
Para pequenas e médias empresas ou startups que não podem realizar lançamentos de produtos ou serviços em grande escala, uma ferramenta de análise de conversação é uma excelente solução.
Você pode distribuir o produto ou serviço para um grupo pequeno de clientes e monitorar seus comentários e engajamento em diversas plataformas. O algoritmo de PNL ajudará a identificar os sentimentos positivos, neutros e negativos.
Com esses dados, você pode avaliar estatisticamente a probabilidade de sucesso do lançamento.
3. Assistente Virtual de Atendimento ao Cliente
Um problema comum no setor de atendimento ao cliente é a ocorrência de ligações repetidas, que geralmente acontecem quando o primeiro atendente não resolve o problema de forma eficaz.
Uma IA de análise conversacional analisa diversos diálogos e monólogos de suas interações com clientes.
Ao detectar chamadas repetidas, ela pode sinalizar o incidente para os gerentes, que podem designar um atendente experiente para lidar com o problema de forma mais assertiva.
4. Conformidade em Call Centers
Fraudes envolvendo cartões de crédito, débito, CPF e identidade são grandes desafios para qualquer call center. As empresas podem lidar com essas fraudes de forma eficiente usando uma ferramenta de análise de conversação.
O algoritmo analisa todas as chamadas, e-mails e chats em tempo real. Se detectar informações de cartão de crédito, débito ou CPF de um cliente, ele pode sinalizar o incidente imediatamente.
Assim, a equipe de auditoria e conformidade do call center pode intervir para impedir que os dados confidenciais se tornem públicos.
5. Avaliação de Leads
As equipes de marketing podem economizar tempo analisando leads através de análises de conversação. O algoritmo pode analisar o sentimento do cliente potencial sobre sua marca.
Se a análise detectar algo negativo, você pode interromper o processo de acompanhamento do lead, pois a probabilidade de conversão é baixa.
6. Marketing Personalizado
Um algoritmo de análise conversacional pode trabalhar em conjunto com ferramentas de marketing que enviam e-mails, textos, ligações IVR, mensagens via WhatsApp, etc. para os clientes.
Por exemplo, um cliente pode ter entrado em contato com o seu agente sobre um novo smartphone que você está lançando. Após a chamada, ao receber um gatilho do algoritmo, seu CRM de marketing pode enviar um e-mail personalizado com um link para compra do produto na data de lançamento.
Assim, os clientes podem adquirir o produto com um único clique, e você garante diversas conversões.
Considerações Finais
A análise de conversação é uma ótima ferramenta para utilizar os dados dos clientes para o crescimento do seu negócio. No entanto, é fundamental garantir a coleta ética das conversas com consumidores, funcionários ou fornecedores.
Informar que os chats, chamadas ou comentários podem ser salvos para melhor entender as necessidades é uma forma de evitar violações de privacidade.
Neste artigo, você aprendeu o básico sobre essa ferramenta de análise de dados, que tem crescido rapidamente no mundo dos negócios. Agora você pode aplicar essa tecnologia em seu negócio de forma eficaz e segura.
Recomendamos que você explore softwares de fidelidade e retenção de clientes, que podem ajudá-lo a aproveitar melhor a receita da sua base de clientes.