O cliente é a força motriz de qualquer negócio. Saber o que eles pensam do seu produto e serviço ajudará sua organização a percorrer um longo caminho. Com as ferramentas de análise de sentimentos, você pode descobrir facilmente sobre seus clientes a partir de dados de feedback.
A análise de sentimentos desempenha um grande papel na compreensão de seu público e clientes. Esse método permite coletar insights cruciais de dados em massa não organizados com a ajuda de aplicativos.
Vamos mergulhar na mineração de opinião, seus tipos, impotência, desafios, métodos de trabalho e exemplos da vida real.
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O que é análise de sentimento?
Análise de sentimento significa identificar a emoção ou sentimento por meio de análise e mineração de texto. Também é conhecido como mineração de opinião. As empresas podem usar essa abordagem para categorizar suas opiniões sobre seus produtos e serviços. Além da determinação do sentimento, essa análise pode reunir a polaridade, o assunto e a opinião do texto.
A mineração de opinião usa tecnologias de IA, ML e mineração de dados para extrair informações pessoais de textos não organizados e não estruturados, como e-mails, bate-papos de suporte, canais de mídia social, fóruns e comentários em blogs. Não há necessidade de processamento manual de dados, pois os algoritmos usam métodos automáticos, baseados em regras ou híbridos para produzir os sentimentos.
Grammarly como uma ferramenta de análise de sentimentos
Além de ser uma ferramenta para corrigir erros gramaticais e de pontuação, o Grammarly também é capaz de funcionar como uma ferramenta de mineração de opinião. Se você usou a integração do Grammarly em seu e-mail, pode ter visto um emoji na parte inferior do seu e-mail que marcou o conteúdo do seu e-mail como amigável, formal, informal etc.
Este emoji mostra os resultados da análise de tom ou sentimento do seu texto. Grammarly usa um conjunto de regras e aprendizado de máquina para localizar os sinais em sua escrita que influenciam o tom ou sentimento. Ele analisa suas palavras, capitalização, pontuação e fraseado para informar como o destinatário o encontrará.
Além de e-mails, ele pode detectar o sentimento de qualquer texto que você escreve e informar o sentimento dominante de emoção incluído nesse texto. Usando-o, você pode escolher o tom certo que o ajudará a construir relacionamentos saudáveis com os outros.
Importância da Análise de Sentimentos
Rastreamento de Sentimentos em Tempo Real
Embora conquistar novos clientes seja mais caro do que manter os existentes, estes também precisam de monitoramento constante. O que alguém sente sobre sua marca hoje pode mudar amanhã. A mineração de opinião permite que você conheça o sentimento deles em tempo real e tome medidas imediatamente.
Melhores produtos e serviços
O sentimento do cliente permite que você analise as respostas e comentários dos clientes. Os dados ajudarão você a desenvolver produtos melhores e oferecer um melhor atendimento ao cliente. Além disso, aumenta a produtividade de sua equipe, identificando rapidamente sentimentos e temas.
Obtenha dados acionáveis
A análise de sentimentos permite que você obtenha dados acionáveis. As mídias sociais hoje em dia estão cheias de dados, pois as pessoas continuam falando sobre marcas e marcando-as. Analisar esses dados para o sentimento significa conhecer a imagem da sua marca e o desempenho do produto.
Campanhas de marketing selecionadas
Com a mineração de opinião, você pode avaliar suas campanhas de marketing. Seus resultados permitem que você aja de acordo com os sentimentos do cliente. Esses insights ajudam as empresas a melhorar sua estratégia de marketing. Por exemplo, você pode fazer uma campanha especial para pessoas interessadas em comprar seus produtos e ter uma noção positiva sobre sua empresa.
Monitoramento de imagem de marca
O mundo dos negócios é tão competitivo hoje em dia que manter a imagem da sua marca é assustador. Você pode usar a mineração de opinião para determinar como o cliente percebe sua empresa e tomar as medidas necessárias.
Tipos de Análise de Sentimentos
Dependendo das necessidades da sua empresa, você pode realizar qualquer modelo de mineração de opinião para capturar diversas emoções.
Análise refinada
Este modelo é útil para derivar a precisão da polaridade. Ele ajuda você a estudar as avaliações e classificações que você recebe de seus clientes. As empresas podem aplicar essa análise em diferentes categorias de polaridade, como altamente positivo, positivo, negativo, altamente negativo ou neutro.
Análise Baseada em Aspectos
Esse tipo de análise de sentimentos oferece uma análise mais profunda das avaliações de seus clientes. Ele determina de quais aspectos do negócio ou ideias os clientes estão falando.
Se você é um vendedor de suco de frutas e recebeu uma avaliação que diz: “Refrescante, mas deve incluir um canudo biodegradável”. Essa análise descobrirá que ele fala positivamente sobre o seu suco, mas negativamente sobre a embalagem.
Análise de Detecção de Emoções
Usando esse modelo, as organizações podem detectar as emoções incluídas no feedback do usuário, como raiva, satisfação, frustração, medo, preocupação, felicidade e pânico. Esse sistema geralmente usa léxicos, enquanto alguns classificadores avançados também usam algoritmos de aprendizado de máquina.
No entanto, para detectar emoções, você deve usar o aprendizado de máquina sobre os léxicos. Uma palavra pode transmitir significado positivo ou negativo com base em seu uso. Enquanto o léxico pode detectar a emoção de forma imprecisa, ML pode determinar corretamente as emoções.
Análise de intenção
Usando esse modelo, você pode determinar a intenção do consumidor com precisão. Como resultado, você não precisa gastar tempo e esforço atrás do público que não pretende comprar nada em breve. Em vez disso, você se concentra nos clientes que planejam comprar seus produtos. Você pode usar o marketing de retargeting para chamar a atenção deles.
Como funciona a análise de sentimentos?
A mineração de opinião geralmente funciona por meio de um algoritmo que analisa as frases e decide se é positivo, neutro ou negativo. Ferramentas avançadas de mineração de opinião substituem o algoritmo estático ou convencional por inteligência artificial e aprendizado de máquina. Assim, os profissionais da indústria também se referem à mineração de opinião como IA de emoção.
Atualmente, a análise de sentimentos segue os dois modelos de trabalho a seguir:
#1. Análise de sentimento de aprendizado de máquina
Como o nome sugere, essa técnica utiliza ML e processamento de linguagem natural (NLP) para aprender com várias entradas de treinamento. Portanto, a precisão do modelo depende muito da qualidade do conteúdo de entrada e da compreensão adequada do sentimento das sentenças. Mais sobre isso está abaixo na seção “Como criar análise de sentimento usando aprendizado de máquina”.
#2. Análise de sentimento baseada em regras
É a forma convencional de mineração de opinião. O algoritmo tem algumas regras predefinidas para identificar o sentimento de qualquer frase. Um sistema baseado em regras também utiliza a PNL manualmente por meio da lista de palavras (léxicos), tokenização, análise e lematização.
Aqui está como funciona:
Uma biblioteca de léxicos
O programador cria uma biblioteca de palavras positivas e negativas dentro do algoritmo. Pode-se usar qualquer dicionário padrão para fazer isso. Aqui, ajudaria se você fosse cuidadoso ao decidir quais são as palavras positivas ou negativas. Se você cometer algum erro, a saída será defeituosa.
Tokenização de Textos
Como as máquinas não podem entender a linguagem falada humana, os programadores precisam dividir os textos no menor fragmento possível, como palavras. Portanto, há tokenização de sentença que divide os textos em sentenças. Da mesma forma, a tokenização de palavras divide os termos de uma frase.
Remoção de palavras desnecessárias
A lematização e a remoção de palavras irrelevantes desempenham um papel importante neste momento. Lematização é o agrupamento de palavras semelhantes em um grupo. Por exemplo, Am, Is, Are, Been, Were, etc., são considerados “be”.
Da mesma forma, a remoção de palavras irrelevantes remove palavras em excesso como For, To, A, At, etc., que não fazem alterações significativas em termos de sentimento no texto.
Contagem computadorizada de palavras de sentimento
Como você analisará terabytes de textos em um projeto de análise de sentimentos, precisará usar um programa de computador para contar com eficiência todas as palavras positivas, negativas e neutras. Também ajuda a mitigar quaisquer erros humanos no processo.
Calculando a pontuação do sentimento
Agora, a tarefa de mineração de opinião é simples. O programa precisa dar uma pontuação ao texto. A pontuação pode ser em forma de porcentagem, como 0% é negativo, 100% é positivo e 50% é neutro.
Alternativamente, alguns programas usam a escala de -100 a +100. Nesta escala, 0 é neutro, -100 é negativo e +100 é sentimento positivo.
Aplicações da vida real de análise de sentimentos
As empresas continuam coletando dados qualitativos que precisam ser analisados corretamente. Os casos de uso da vida real de mineração de opinião são:
- A análise de sentimentos é usada para analisar as conversas de suporte ao cliente. Ele ajuda as empresas a otimizar seu fluxo de trabalho e melhorar sua experiência de atendimento ao cliente.
- O que os clientes dizem em fóruns e comunidades online tem significado para as empresas. Eles usam esse método para entender a impressão geral do cliente nessas plataformas.
- As avaliações dos clientes nas mídias sociais podem fazer ou quebrar um negócio. A análise de sentimento é frequentemente usada para identificar o que o público diz sobre uma empresa.
- A mineração de opinião pode identificar tendências de mercado, determinar novos mercados e analisar concorrentes. Portanto, as pessoas o usam para pesquisa de mercado antes de lançar novos produtos ou marcas.
- A revisão do produto é outra arena em que as empresas usam a análise de sentimentos. Assim, as empresas sabem onde podem melhorar seus produtos.
- As pesquisas sobre um produto recém-lançado ou uma versão beta de um aplicativo contêm informações que você pode usar para melhorar o produto. A mineração de opinião também é útil na coleta de dados cruciais de pesquisas com clientes.
Criar análise de sentimento usando aprendizado de máquina
Pré-Processamento de Textos
No pré-processamento de texto, um algoritmo de ML pode utilizar a remoção de palavras irrelevantes e lematização para remover palavras não críticas que não desempenham nenhum papel na mineração de IA.
Depois de processar o texto bruto, o programa de IA aplica um método de vetorização para transformar as palavras de sentimento em números. O termo da indústria para essa representação numérica de palavras é Recursos.
Bag-of-n-grams é a maneira comum de vetorização. No entanto, o aprendizado profundo fez muitos avanços nesse campo e introduziu o algoritmo word2vec que utiliza uma rede neural.
Treinando a IA e Previsão
O treinador de IA precisa alimentar um conjunto de dados de treinamento rotulados de sentimento. Os dados incluem principalmente muitos pares de recursos. Pares de Recursos significa uma representação numérica de uma palavra de sentimento e seu rótulo correspondente: negativo, neutro ou positivo.
Previsão de texto da vida real
Agora, o programador alimentaria um texto novo ou não visto no sistema de ML. Ele usará seu aprendizado dos dados de treinamento para gerar tags ou classes para textos não vistos.
Às vezes, um sistema de IA também pode utilizar modelos de algoritmo de classificação como Regressão Logística, Naive Bayes, Regressão Linear, Máquinas de Vetor de Suporte e Aprendizado Profundo.
Agora que você conhece o conceito de análise de sentimentos em detalhes, é hora de conhecer as principais ferramentas de mineração de opinião.
MonkeyLearn
MonkeyLearn é um software Sentiment Analyzer que pode detectar rapidamente emoções em dados de texto não organizados. Usando essa ferramenta, as empresas podem descobrir prontamente sobre os comentários negativos e responder instantaneamente para criar uma impressão positiva.
Você pode monitorar os pensamentos dos clientes sobre seus produtos, serviços ou marca. Assim, o tempo de resposta a consultas urgentes para sua empresa também aumenta em grande medida. Também permite visualizar insights de sentimento.
MonkeyLearn suporta 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 está procurando uma ferramenta confiável de análise de sentimentos para rastrear a escuta social, o Awario é o aplicativo para você. Ele mede o sentimento construído em torno de sua marca e como ela muda ao longo do tempo para que você possa entender sua reputação.
Usando essa ferramenta, você pode identificar comentários negativos nas mídias sociais e respondê-los com prioridade. Ele informa sobre as reações de seus clientes às suas campanhas de marketing e produtos recém-lançados.
Além disso, as empresas podem usar essa plataforma para analisar seus concorrentes para identificar seus pontos fortes e fracos. Você também pode obter as estatísticas de análise em formato PDF e compartilhá-las com outras pessoas.
Temático
Thematic é uma plataforma de análise de feedback que você também pode usar para análise de sentimentos. Ele oferece insights completos sobre seus clientes usando a mineração de opinião orientada por IA. Usando essa ferramenta, você pode entender o feedback do cliente em uma plataforma central e priorizar suas respostas.
Essa plataforma coleta feedback de pesquisas, mídias sociais, bate-papos de suporte, respostas abertas de clientes e avaliações. Em seguida, ele os categoriza em diferentes temas e sentimentos usando a IA.
Assim, você sabe o que importa para os clientes. Essa plataforma não precisa de treinamento ou codificação manual, pois você pode entender perfeitamente os temas de tendências entre os clientes.
Palavras finais
O sentimento do cliente e a intenção de compra andam de mãos dadas. As empresas podem projetar seu plano de marketing conhecendo a impressão positiva ou negativa de seus clientes potenciais e existentes. A análise de sentimentos também ajuda no gerenciamento de mídia social e na marca da empresa.
Agora que você conhece a importância da mineração de opinião e como ela funciona, você pode implementar esse método em seu negócio com a ajuda dos principais analisadores de sentimentos. Você também pode criar uma solução de análise de sentimentos usando Machine Learning.
Se estiver interessado, confira esta lista de ferramentas de feedback do cliente para melhorar seus produtos.