Sentiment analysis: dados de sentimentos geram insights poderosos

Sentiment-Analysis

A prática de Sentiment Analysis é fundamental porque as pessoas não tomam decisões, nem assumem posições, exclusivamente com base na racionalidade.

Um cliente pode adorar e concordar com cada argumento de venda de uma empresa, mas entender sua necessidade em relação ao produto é outra história.

Ou seja, uma marca pode desenvolver grandes esforços de marketing e, ao final, obter resultados de vendas desproporcionais a eles. Então, vamos entender como análise de sentimentos pode ser usada para potencializar resultados!

O que é Sentiment Analysis?

A análise de sentimentos é uma prática que busca compreender o que está por trás das manifestações e expressões do consumidor. Ao entender o tom emocional carregado nas palavras de uma citação online, por exemplo, é possível criar um panorama geral sobre as atitudes, as opiniões e as emoções do consumidor em relação a um produto ou uma marca.

Isso contribui diretamente para melhorar resultados e, ao mesmo tempo, para fortalecer relacionamentos e as ações de branding. Afinal, em toda espécie de interação há influência do sentimento dos envolvidos.

As aplicações são amplas e permitem extrair insights de dados sociais e variações de impressões sobre a marca. Por meio de ferramentas de análise, os dados são avaliados em tempo real e com a consideração do contexto, de variações gramaticais, das diferenças culturais, de gírias e de erros ortográficos.

Um exemplo. Imagine que um usuário postou a seguinte frase: “Um software me fez uma ligação e me colocou na fila para aguardar um vendedor. Genial! Foi uma honra falar com vossa excelência!”.

Uma interpretação literal da frase seria a de que o cliente adorou, mas claramente não é esse o sentido do que ele escreveu. Uma ferramenta de análise de sentimentos é capaz de considerar o contexto e fazer uma interpretação mais adequada.

Quais os seus impactos e benefícios na Transformação Digital?

Uma característica marcante do impacto que a Transformação Digital na nossa comunicação é que usamos mensagens mais curtas. Dificilmente um cliente vai detalhar um descontentamento ou um elogio. O mais comum é que ele se manifeste com frases como: “produto horrível”, “entrega tosca” e “serviço campeão”.

Elas permitem identificar um sentimento positivo ou negativo, mas não de maneira específica. É provável que “Produto horrível” não signifique ser ele, de fato, totalmente inútil. “Serviço campeão” não quer dizer que o cliente não prefira o de outra empresa, eventualmente mais cara.

Esse tipo de manifestação sempre ocorreu, mas ela é potencializada pela forma que nos comunicamos e, por isso, a Transformação Digital tem demanda por uma interpretação mais específica, atendida pelo Sentiment Analysis.

Além disso, essa análise permite trabalhar a experiência do cliente de forma muito mais efetiva. É elementar compreender que a Transformação Digital depende da análise de dados e que eles precisam ser compreendidos de acordo com o contexto.

O caso do monitoramento da marca

As pessoas gostam de compartilhar seus pontos de vista sobre as últimas notícias, eventos locais e globais e sua experiência. O Twitter e o Facebook são lugares favoritos para postagem de comentários. Notícias sobre celebridades, empreendedores e empresas atraem milhares de usuários. Gigantes da mídia, assim como milhões de blogs, fóruns e plataformas de análise, figuram com conteúdo em vários tópicos.

Por que não usar essas fontes de dados para entender o que as pessoas pensam (e dizem) sobre sua organização e, ainda, por que elas percebem isso dessa maneira? A análise de sentimentos nas menções de marca permite que você mantenha sua credibilidade, identifique crises de reputação e responda rapidamente a elas.

O caso da pesquisa de competitividade

Você pode pesquisar como a sociedade avalia os concorrentes, assim como analisa a atitude deles em relação ao seu negócio. O levantamento de competitividade que envolve a análise de sentimentos também pode ajudá-lo a entender suas fraquezas e pontos fortes e a encontrar maneiras de se destacar.

O caso de atendimento ao cliente

Com plataformas de análise de texto, como IBM Watson Natural Language Understanding, os usuários podem automatizar a classificação de mensagens de suporte ao cliente por polaridade, assunto, aspecto e prioridade.

O caso da análise de produto

Empresas bem-sucedidas obtêm feedback antecipado e aprimoram continuamente o produto. Os dados de feedback são provenientes de pesquisas, mídias sociais, fóruns e interação com o suporte ao cliente. A Análise de Sentimentos permite aprender sobre as vantagens e desvantagens do produto.

O caso da pesquisa de mercado

A análise de sentimentos resolve o problema de processar grandes volumes de dados não estruturados. Usando esse tipo de análise de texto, os profissionais de marketing acompanham e estudam os padrões de comportamento do consumidor em tempo real para prever tendências futuras.

Como utilizar o Sentiment Analysis?

A utilização da Sentiment Analysis começa com atividades prévias. Uma variedade de técnicas costuma ser aplicada desde o levantamento, para classificar os dados e reduzir problemas na estrutura do conteúdo, bem como eventuais generalizações. A base de preparação dos dados é justamente esse processo de classificação.

Aprendizado de Máquina

O uso do aprendizado de máquina permite classificar o texto que manifesta determinado sentimento. Atualmente, os métodos de aprendizagem profunda são mais utilizados em decorrência da capacidade de analisar variáveis diversas.

Base em léxico

Este método usa do recurso linguístico de avaliar o conjunto de palavras do idioma para interpretar um determinado conteúdo.

Híbrido

É a combinação dos dois métodos acima. Mesmo que não seja usada com frequência, essa metodologia produz ótimos resultados em comparação com a do uso isolado de cada abordagem.

Para concluir, é importante mencionar que, mesmo que alguns algoritmos sejam capazes de reconhecer posicionamentos, como o sarcasmo, ainda existem muitas variáveis ​​difíceis de decifrar, como o contexto, a complexidade da linguagem humana ou o tom geral da conversa.

Contudo, é fundamental aprimorar a Sentiment Analysis e desenvolver recursos mais eficientes em identificar o sentimento do consumidor, pois ele não pode ser completa e perfeitamente compreendido de outro modo, e o imenso volume de dados inviabiliza uma análise manual.

Preparado para este novo desafio?