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

O que é análise de sentimentos?

A análise de sentimentos, também conhecida como mineração de opiniões, é o processo de processar automaticamente grandes quantidades de texto para determinar se expressa emoções positivas, negativas ou neutras. Ela se baseia no processamento de linguagem natural (NLP), que permite que máquinas entendam a linguagem humana, e no aprendizado de máquina (ML) – treinamento de algoritmos em conjuntos de dados rotulados para reconhecer palavras e expressões específicas que indicam um sentimento particular.

Os principais métodos de análise de sentimentos:

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

Imagine uma empresa de roupas que deseja coletar feedback sobre sua nova coleção de mídias sociais, fóruns e pesquisas. Fazer isso manualmente levaria semanas. Com IA e análise de sentimentos, leva 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 seguinte esboço mostra o processo de análise de sentimentos usando IA:

1. Coleta de dados. No primeiro passo, as avaliações dos clientes são coletadas de várias fontes.
2. Pré-processamento. Envolve a remoção de caracteres especiais, emoticons, tags HTML, etc.
3. Tokenização. É a divisão do texto em palavras ou frases individuais para que a inteligência artificial possa processar informações textuais de forma mais eficiente.
4. Análise linguística. Identificação das partes do discurso, reconhecimento de negação, comparativos e superlativos, etc.
5. Classificação de sentimentos. Um momento chave que envolve atribuir um rótulo positivo, neutro ou negativo.
6. 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 adicionais e para tirar conclusões comerciais. Graças à automação do processo, as empresas podem monitorar continuamente os sentimentos dos clientes e responder rapidamente a sinais emergentes.

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

Por que a análise de sentimentos é importante para os negócios?

Rastrear o que os clientes dizem sobre uma marca online é crucial para os negócios hoje. Analisar centenas de comentários e postagens manualmente é simplesmente trabalho demais.

A análise de sentimentos automatizada ajuda a monitorar 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 reputacionais,
• pesquisa de mercado – rastreando tendências, comparando com concorrentes e descobrindo nichos. Segundo pesquisas, 90% das decisões de compra são precedidas por pesquisas online.
• desenvolvimento de produtos – coletando feedback dos usuários e analisando-o para melhorias e inovações.

Exemplos? Uma rede de restaurantes pode analisar as avaliações dos clientes 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 recursos às necessidades dos usuários. 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 a análise de sentimentos para rastrear conversas sobre a marca nas redes sociais durante a Copa do Mundo da FIFA de 2018. Isso permitiu que ajustassem sua mensagem publicitária em tempo real.

A T-Mobile, por sua vez, graças à análise de sentimentos, identificou os principais problemas dos clientes e implementou melhorias, resultando em uma redução de 73% nas reclamações.

Como você pode ver, há aplicações praticamente ilimitadas para a análise de sentimentos. O importante é traduzir efetivamente os insights obtidos em estratégias de otimização acionáveis.

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

A análise de sentimentos fornece insights valiosos, mas o verdadeiro valor surge quando os traduzimos em ações específicas.

• personalizando a comunicação com o cliente, como ajustar automaticamente o tom do chatbot com base no humor do usuário,
• segmentação de clientes e melhor correspondência de ofertas, além de identificar os principais pontos de dor dos usuários de um determinado produto,
• otimizando campanhas de marketing com base nas reações emocionais à mensagem,
• resposta rápida a crises emergentes e prevenção de escalonamento por meio de intervenção imediata,
• melhorando produtos e serviços de acordo com as expectativas dos clientes expressas em avaliações online.

Imagine que a análise de sentimentos mostra que os clientes reclamam sobre longos tempos de espera na central de atendimento. Ao implementar um voicebot para lidar com algumas consultas, você pode reduzir significativamente as filas e aumentar a satisfação dos chamadores. Se o software do voicebot detectar que os usuários estão elogiando um novo recurso no aplicativo, vale a pena aproveitar esse insight em uma campanha de promoção de produtos.

A análise de sentimentos em tempo real é uma poderosa ferramenta de gerenciamento de crises. Ao captar os primeiros sinais negativos, você pode responder rapidamente antes que uma crise se agrave. A comunicação eficaz e a honestidade são fundamentais – os clientes apreciam quando uma empresa admite um erro e mostra como planeja 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, 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 sentimentos com IA

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

Brand24

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

O 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 e-commerce e serviços. Destaca-se pela facilidade de uso e relatórios claros.

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

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) é uma ferramenta poderosa para escuta social. Ela 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 ótima para empresas de médio a grande porte e se integra perfeitamente com as principais plataformas de mídias sociais.

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

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) é uma API baseada em aprendizado profundo para análise de sentimentos. Ela reconhece três estados de sentimento: positivo, neutro e negativo, suportando 14 idiomas, incluindo o polonês. Com integrações prontas e implantação flexível, é uma escolha confiável. O plano gratuito oferece 5000 consultas por mês, com consultas adicionais a $0.0001 cada para empresas maiores. O Komprehend é ideal para uso em backend em aplicativos e chatbots, conhecido por sua análise de alta qualidade comprovada em competições como SemEval.

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

Escolher a ferramenta certa depende das necessidades e do orçamento individuais de uma empresa. Vale a pena testar diferentes opções e escolher a que melhor se adapta às especificidades do seu negócio.

Resumo

Na era digital, a análise de sentimentos tornou-se uma ferramenta indispensável no arsenal das empresas modernas. A quantidade de dados gerados pelos usuários é avassaladora, 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 o atendimento ao cliente, marketing ou departamentos de P&D.

Os principais benefícios de usar a análise de sentimentos nos negócios são:

• economia de tempo e recursos ao automatizar o processamento de dados,
• monitoramento constante do feedback dos clientes e resposta imediata a sinais,
• melhor segmentação de clientes e ofertas personalizadas,
• otimização de campanhas de marketing com base no feedback,
• identificação rápida de tendências de mercado e antecipação de mudanças,
• melhor gerenciamento de crises e proteção da reputação da marca,
• melhoria contínua de produtos e serviços para atender às expectativas dos clientes.

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

O futuro da análise de sentimentos parece muito promissor. Modelos de IA aumentarão a precisão, incorporando análise contextual e entradas multimodais, como imagens, som e vídeo. A conscientização sobre a importância das opiniões dos clientes e o papel da experiência do cliente também aumentará. Empresas que investirem em ferramentas de IA para análise de sentimentos agora colherão benefícios amanhã com clientes fiéis, uma posição sólida no mercado e produtos excepcionais. Não vamos perder essa oportunidade.

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