O consumidor é o elemento vital de qualquer empreendimento comercial. Compreender a percepção que eles têm acerca do seu produto ou serviço é crucial para o progresso da sua organização. Através de instrumentos de análise de sentimentos, torna-se fácil obter informações valiosas sobre seus consumidores, analisando os dados de feedback.
A análise de sentimentos desempenha um papel essencial na compreensão do seu público e clientes. Esta metodologia possibilita a coleta de insights cruciais de grandes volumes de dados não estruturados, através de aplicativos especializados.
Vamos aprofundar na extração de opiniões, seus diferentes tipos, sua relevância, desafios, modos de operação e exemplos práticos.
O que é Análise de Sentimento?
Análise de sentimento, também conhecida como mineração de opinião, refere-se ao processo de identificar a emoção ou sentimento expresso em um texto. Empresas utilizam essa técnica para categorizar as opiniões sobre seus produtos e serviços. Além de identificar o sentimento, esta análise pode determinar a polaridade, o tema e a perspectiva do texto.
A mineração de opinião utiliza tecnologias como IA, ML e mineração de dados para extrair informações subjetivas de textos desorganizados e não estruturados, como e-mails, chats de suporte, redes sociais, fóruns e comentários de blogs. O processamento manual de dados é dispensado, pois algoritmos automáticos, baseados em regras ou híbridos são empregados para identificar os sentimentos.
Grammarly como Ferramenta de Análise de Sentimentos
Além de corrigir erros gramaticais e de pontuação, o Grammarly pode funcionar como uma ferramenta de mineração de opinião. Se você usa o Grammarly integrado ao seu e-mail, já deve ter notado um emoji no rodapé do e-mail que classifica o conteúdo como amigável, formal, informal, etc.
Este emoji ilustra os resultados da análise de tom ou sentimento do texto. O Grammarly utiliza um conjunto de regras e aprendizado de máquina para identificar as nuances na sua escrita que influenciam o tom ou sentimento. Ele analisa suas palavras, uso de maiúsculas, pontuação e construção de frases para prever como o destinatário interpretará o texto.
Além de e-mails, ele consegue detectar o sentimento em qualquer texto que você escreva, indicando a emoção dominante expressa no texto. Com essa ferramenta, você pode escolher o tom ideal para construir relações saudáveis com outras pessoas.
A Importância da Análise de Sentimentos
Monitoramento de Sentimentos em Tempo Real
Conquistar novos clientes é mais custoso do que manter os já existentes, mas estes também necessitam de atenção constante. A percepção de alguém sobre sua marca pode mudar rapidamente. A mineração de opinião possibilita conhecer o sentimento dos seus clientes em tempo real, permitindo ações imediatas.
Produtos e Serviços Aprimorados
A análise do sentimento do cliente permite avaliar as respostas e comentários dos clientes. Esses dados contribuem para o desenvolvimento de produtos melhores e para oferecer um atendimento ao cliente mais eficaz. Além disso, aumenta a produtividade da sua equipe ao identificar rapidamente sentimentos e temas.
Obtenção de Dados Acionáveis
A análise de sentimentos possibilita a obtenção de dados acionáveis. As mídias sociais estão repletas de informações, com pessoas comentando e marcando empresas constantemente. Analisar esses dados para entender o sentimento expressado significa compreender a imagem da sua marca e o desempenho do produto.
Campanhas de Marketing Personalizadas
Com a mineração de opinião, é possível avaliar o impacto das suas campanhas de marketing. Os resultados obtidos permitem ajustar suas ações de acordo com os sentimentos dos clientes. Essas informações ajudam as empresas a aprimorar suas estratégias de marketing. Por exemplo, você pode criar campanhas específicas para pessoas interessadas em seus produtos que demonstram uma percepção positiva da sua empresa.
Monitoramento da Imagem da Marca
No cenário competitivo atual, manter uma imagem positiva da marca é um desafio. A mineração de opinião pode ser utilizada para determinar como os clientes percebem sua empresa e para tomar as medidas corretivas necessárias.
Tipos de Análise de Sentimentos
Dependendo das necessidades da sua empresa, é possível adotar diversos modelos de mineração de opinião para analisar diferentes nuances emocionais.
Análise Refinada
Este modelo é útil para obter a precisão da polaridade, permitindo analisar avaliações e classificações dos clientes. Empresas podem aplicar esta análise em diversas categorias de polaridade, como altamente positivo, positivo, negativo, altamente negativo ou neutro.
Análise Baseada em Aspectos
Este tipo de análise de sentimentos oferece uma análise mais aprofundada das avaliações dos seus clientes. Ele identifica os aspectos específicos do negócio ou ideias que os clientes estão comentando.
Por exemplo, se você vende suco de frutas e recebe uma avaliação que diz: “Refrescante, mas poderia incluir um canudo biodegradável”, esta análise irá identificar que o cliente tem uma opinião positiva sobre o suco, mas negativa sobre a embalagem.
Análise de Detecção de Emoções
Através deste modelo, empresas podem identificar as emoções expressas no feedback do usuário, como raiva, satisfação, frustração, medo, preocupação, felicidade e pânico. Este sistema geralmente utiliza léxicos, enquanto alguns classificadores mais avançados usam algoritmos de aprendizado de máquina.
No entanto, para detectar emoções com precisão, o aprendizado de máquina é mais eficaz que os léxicos, pois uma mesma palavra pode expressar um significado positivo ou negativo dependendo do seu contexto. Enquanto um léxico pode detectar emoções de forma imprecisa, o ML pode determiná-las corretamente.
Análise de Intenção
Com este modelo, é possível determinar a intenção do consumidor de forma precisa. Assim, você não precisa direcionar seus esforços para um público que não tem intenção de compra imediata, focando seus esforços nos clientes que planejam adquirir seus produtos. É possível utilizar o marketing de retargeting para atrair a atenção destes.
Como Funciona a Análise de Sentimentos?
A mineração de opinião geralmente funciona através de um algoritmo que analisa as frases e classifica o sentimento como positivo, neutro ou negativo. Ferramentas de mineração de opinião mais avançadas utilizam inteligência artificial e aprendizado de máquina em vez de algoritmos estáticos ou convencionais. Por isso, a mineração de opinião é também conhecida como IA de emoção.
Atualmente, a análise de sentimentos opera através de dois modelos principais:
#1. Análise de Sentimento com Aprendizado de Máquina
Como o nome indica, esta técnica utiliza ML e processamento de linguagem natural (PNL) para aprender com várias entradas de treinamento. A precisão do modelo depende da qualidade do conteúdo de entrada e da compreensão adequada do sentimento das frases. Mais detalhes sobre este método serão abordados na seção “Como Criar uma Análise de Sentimento utilizando Aprendizado de Máquina”.
#2. Análise de Sentimento Baseada em Regras
Este é o método convencional de mineração de opinião. O algoritmo possui um conjunto de regras predefinidas para identificar o sentimento de qualquer frase. Um sistema baseado em regras também utiliza PNL de forma manual através de listas de palavras (léxicos), tokenização, análise e lematização.
Eis como funciona:
Criação de uma Biblioteca de Léxicos
O programador cria uma biblioteca de palavras positivas e negativas dentro do algoritmo, utilizando dicionários padrão. É importante ser cuidadoso na escolha das palavras positivas e negativas, pois qualquer erro pode resultar em uma análise imprecisa.
Tokenização de Textos
Como as máquinas não compreendem a linguagem humana, programadores dividem os textos em unidades menores, como palavras. Assim, realiza-se a tokenização de sentenças, dividindo textos em sentenças e a tokenização de palavras, dividindo sentenças em palavras.
Remoção de Palavras Desnecessárias
A lematização e a remoção de palavras irrelevantes desempenham um papel crucial nesta etapa. Lematização é o processo de agrupar palavras semelhantes. Por exemplo, “sou”, “é”, “está”, “são”, “era” são agrupadas como “ser”.
Da mesma forma, a remoção de palavras irrelevantes elimina palavras como “para”, “de”, “um”, “em”, que não alteram o sentimento do texto de forma significativa.
Contagem Computadorizada de Palavras de Sentimento
Para analisar grandes volumes de texto, como terabytes, é necessário utilizar um programa de computador para contabilizar palavras positivas, negativas e neutras de forma eficiente. Isso também minimiza erros humanos no processo.
Cálculo da Pontuação de Sentimento
A análise de sentimento consiste em atribuir uma pontuação ao texto. Essa pontuação pode ser em forma de porcentagem, onde 0% indica um sentimento negativo, 100% positivo e 50% neutro.
Outros programas utilizam uma escala de -100 a +100, onde 0 é neutro, -100 é negativo e +100 é positivo.
Aplicações Práticas da Análise de Sentimentos
Empresas coletam continuamente dados qualitativos que necessitam de análise. As aplicações práticas da mineração de opinião são diversas, incluindo:
- Análise de conversas com o suporte ao cliente, auxiliando empresas a otimizar seu fluxo de trabalho e melhorar a experiência do cliente.
- Análise de discussões em fóruns e comunidades online, permitindo entender a percepção geral do cliente nessas plataformas.
- Análise de avaliações de clientes nas mídias sociais, essenciais para determinar a reputação de uma empresa.
- Identificação de tendências de mercado, análise de novos mercados e avaliação de concorrentes, utilizada em pesquisas de mercado antes do lançamento de novos produtos ou marcas.
- Análise de avaliações de produtos, permitindo identificar áreas que precisam de melhoria.
- Coleta de informações cruciais de pesquisas com clientes, permitindo aprimorar produtos recém-lançados ou versões beta de aplicativos.
Criar Análise de Sentimento utilizando Aprendizado de Máquina
Pré-Processamento de Textos
No pré-processamento de texto, um algoritmo de ML pode utilizar a remoção de palavras irrelevantes e a lematização para eliminar palavras não essenciais para a análise de IA.
Após processar o texto bruto, o programa de IA aplica um método de vetorização para converter as palavras de sentimento em números. O termo técnico para esta representação numérica de palavras é Recursos.
Bag-of-n-grams é o método comum de vetorização. No entanto, o aprendizado profundo avançou nesse campo e introduziu o algoritmo word2vec que utiliza uma rede neural.
Treinamento da IA e Previsão
O treinador de IA precisa alimentar um conjunto de dados de treinamento com sentimentos rotulados. Esses dados incluem pares de recursos, que consistem em uma representação numérica de uma palavra de sentimento e seu rótulo correspondente: negativo, neutro ou positivo.
Previsão de Texto Real
O programador então introduz um texto novo no sistema de ML, que usa seu aprendizado dos dados de treinamento para gerar rótulos ou classes para os textos não vistos.
Um sistema de IA também pode utilizar modelos de algoritmos de classificação como Regressão Logística, Naive Bayes, Regressão Linear, Máquinas de Vetores de Suporte e Aprendizado Profundo.
Agora que você entende o conceito de análise de sentimentos em detalhes, é hora de conhecer as principais ferramentas de mineração de opinião.
MonkeyLearn
MonkeyLearn é um software de análise de sentimentos capaz de detectar emoções em dados textuais não estruturados. Com esta ferramenta, empresas podem rapidamente identificar comentários negativos e agir para criar uma impressão positiva.
O MonkeyLearn permite monitorar a opinião dos clientes sobre produtos, serviços ou marcas, acelerando o tempo de resposta a questões urgentes e permitindo a visualização de insights de sentimento.
Esta plataforma oferece integração com centenas de aplicativos para análise de texto, incluindo Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform e Service Cloud.
Awario
Se você procura uma ferramenta de análise de sentimentos confiável para rastrear a escuta social, o Awario é a opção ideal. Ele mede o sentimento em torno da sua marca, monitorando suas mudanças ao longo do tempo para que você possa entender a sua reputação.
Com essa ferramenta, é possível identificar comentários negativos nas mídias sociais e respondê-los com prioridade. Ela informa sobre as reações dos seus clientes a campanhas de marketing e lançamentos de produtos.
Além disso, empresas podem usar essa plataforma para analisar seus concorrentes, identificando seus pontos fortes e fracos. É possível também gerar relatórios de análise em PDF para compartilhar.
Thematic
Thematic é uma plataforma de análise de feedback que também pode ser utilizada para análise de sentimentos. Ela oferece insights completos sobre seus clientes através da mineração de opinião orientada por IA. Com esta ferramenta, é possível entender o feedback do cliente em uma plataforma central e priorizar respostas.
A plataforma coleta feedback de pesquisas, redes sociais, chats de suporte, respostas abertas de clientes e avaliações, categorizando-os em temas e sentimentos através de IA.
Assim, você consegue entender os temas mais relevantes para os seus clientes, sem a necessidade de treinamento manual ou codificação.
Considerações Finais
O sentimento do cliente e sua intenção de compra estão interligados. Empresas podem planejar estratégias de marketing ao entender a impressão positiva ou negativa dos seus clientes potenciais e existentes. A análise de sentimentos também auxilia na gestão de mídias sociais e na construção da marca.
Agora que você conhece a importância da mineração de opinião e como ela funciona, pode implementar este método no seu negócio com o auxílio de ferramentas de análise de sentimentos ou mesmo criar uma solução de análise de sentimentos utilizando Machine Learning.
Se tiver interesse, confira esta lista de ferramentas de feedback do cliente para aprimorar seus produtos.