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Dizem que um bom negócio sempre ouve seus clientes.
Mas o que realmente significa ouvir?
Onde as pessoas estão falando sobre sua empresa para ouvir em primeiro lugar?
E como você faz para não apenas ouvi-los, mas ouvi-los - realmente compreendê-los???
Essas são algumas das questões que incomodam donos de empresas, profissionais de marketing, especialistas em desenvolvimento de negócios, alas de publicidade e outras partes interessadas importantes todos os dias. Só recentemente começamos a obter respostas para todas essas perguntas que temos feito há anos. Hoje, não apenas podemos ouvir nossos clientes e prestar atenção ao que eles têm a dizer sobre nossos produtos ou serviços, mas também tomar medidas corretivas, reconhecer e até recompensar as pessoas que têm algo válido ou louvável a dizer
Podemos fazer isso com uma técnica chamada análise de sentimento. Um conceito de longa data, a análise de sentimentos tornou-se uma palavra da moda e, em seguida, um nome familiar no espectro de negócios após o advento e predominância das plataformas de mídia social e Big Data. Hoje, as pessoas falam mais sobre suas experiências, sentimentos e emoções em produtos e serviços mais do que nunca e é nesse elemento que a análise de sentimentos capitaliza.
Se você é novo neste tópico e deseja explorar em detalhes o que análise de sentimentos é, o que isso pode significar para o seu negócio, e mais, você veio ao lugar certo. Temos certeza de que, ao final do post, você terá insights acionáveis sobre o tema.
Vamos começar
O que é análise de sentimento?
A análise de sentimento é o processo de deduzir, avaliar ou entender a imagem que seu produto, serviço ou marca carrega no mercado. Ele analisa emoções e sentimentos humanos interpretando nuances em avaliações de clientes, notícias financeiras, mídias sociais, etc.. Se isso parece muito complicado, vamos refiná-lo ainda mais.
A análise de sentimentos também é considerada mineração de opinião. Com o surgimento das mídias sociais, as pessoas começaram a falar mais abertamente sobre suas experiências com produtos e serviços on-line por meio de blogs, vlogs, histórias de mídia social, análises, recomendações, resumos, hashtags, comentários, mensagens diretas, artigos de notícias e várias outras plataformas. Quando isso acontece online, deixa uma pegada digital da expressão de uma experiência individual. Agora, essa experiência pode ser positiva, negativa ou simplesmente neutra.
A análise de sentimentos é a mineração de todas essas expressões e experiências online na forma de textos. Com um grande conjunto amostral de opiniões e expressões, uma marca pode captar com precisão a voz de seu público-alvo, entender a dinâmica do mercado e até mesmo saber onde está no mercado entre os usuários finais.
Em suma, a análise de sentimentos traz à tona a opinião que as pessoas têm sobre uma marca, produto, serviço ou tudo isso.
Os canais de mídia social são baús de informações sobre o seu negócio e, com técnicas de análise simples e eficazes, você pode saber o que precisa sobre sua marca.
Ao mesmo tempo, temos que remover um equívoco sobre a análise de sentimentos. Ao contrário do que parece, a análise de sentimentos não é uma ferramenta ou técnica de uma etapa que pode buscar instantaneamente opiniões e sentimentos sobre sua marca. É uma mistura de algoritmos, técnicas de mineração de dados, automação e até processamento de linguagem natural (NLP) e requer implementações complexas.
Por que a Análise de Sentimentos é importante?
Do ponto de vista, é uma oferta bastante simples que as pessoas têm o poder de falar sobre sua marca ou empresa online. Quando eles têm um certo volume de público, é muito provável que eles possam influenciar mais 10 pessoas a confiar ou ignorar sua marca.
Com a internet oferecendo transparência tanto para o bem quanto para o mal, é vital para uma empresa garantir que as menções negativas sejam removidas ou alteradas e as boas sejam projetadas para a audiência. Estatísticas e relatórios também revelam que clientes jovens (Geração Z e além) são muito dependentes de canais de mídia social e influenciadores quando se trata de comprar qualquer coisa online. Nesse caso, a análise de sentimentos não apenas se torna vital, mas possivelmente também uma ferramenta vital.
Quais são os diferentes tipos de análise de sentimentos?
Como sentimentos – a análise de sentimentos pode ser complexa; também é extremamente específico e orientado a objetivos. Para obter os melhores resultados e inferências de suas campanhas de análise de sentimentos, você precisa definir seus objetivos e metas com a maior precisão possível. Existem vários parâmetros quando se trata de feedback do consumidor em que você pode se concentrar e o que você escolhe pode influenciar diretamente no tipo de campanha de análise de sentimento que você acaba implementando.
Para lhe dar uma ideia rápida, aqui estão os diferentes tipos de parâmetros de análise de sentimentos –
- Polaridade – concentre-se nas avaliações que sua marca recebe online (positivas, neutras e negativas)
- Emoções – concentre-se na emoção que seu produto ou serviço desperta na mente de seus clientes (feliz, triste, desapontado, animado e muito mais)
- Urgência – concentre-se no imediatismo de usar sua marca ou encontrar uma solução eficaz para os problemas de seus clientes (urgente e passível de espera)
- Intenção – concentre-se em descobrir se seus usuários estão interessados em usar seu produto ou marca ou não
Você pode optar por usar esses parâmetros para definir sua campanha de análise ou criar outras superespecíficas com base em seu nicho de negócios, concorrência, objetivos e muito mais. Depois de decidir isso, você pode acabar assinando um dos seguintes tipos de análise de sentimentos.
Detecção de Emoções
Esse método determina a emoção por trás do uso de sua marca para um propósito. Por exemplo, se eles compraram roupas em sua loja de comércio eletrônico, eles podem ficar felizes com seus procedimentos de envio, qualidade do vestuário ou variedade de seleções ou ficar desapontados com eles. Além dessas duas emoções, um usuário pode enfrentar qualquer emoção específica ou uma mistura de emoções no espectro também. A detecção de emoções funciona para descobrir o que é esse particular ou uma gama de emoções. Isso é feito com a ajuda de algoritmos e léxicos de aprendizado de máquina.
Uma das deficiências desse tipo é que os usuários têm várias maneiras de expressar suas emoções – por meio de texto, emojis, sarcasmo e muito mais. Seu modelo deve ser altamente evoluído para detectar a emoção por trás de suas expressões únicas.
Análise refinada
Uma forma mais direta de análise envolve descobrir a polaridade associada à sua marca. De muito positivo a neutro a muito negativo, os usuários podem experimentar qualquer atributo em relação à sua marca e esses atributos podem assumir uma forma tangível na forma de classificações (por exemplo, com base em estrelas) e tudo o que seu modelo precisa fazer é explorar essas várias formas de classificações de diversas fontes.
Análise baseada em aspectos
As avaliações geralmente contêm comentários e sugestões sólidos que podem impulsionar o crescimento de sua empresa no mercado, permitindo que você descubra brechas que você nem sabia que existiam. A análise de sentimentos baseada em aspectos leva você um passo adiante para ajudar a identificá-los.
Em palavras simples, os usuários geralmente apontam algumas coisas boas ou ruins em suas avaliações, além de classificações e expressar emoções. Por exemplo, uma avaliação sobre sua empresa de viagens pode mencionar, “O guia foi muito prestativo e nos mostrou todos os lugares da região e ainda nos ajudou a embarcar em nossos voos.” Mas também pode ser,” O funcionário do balcão de viagens foi extremamente rude e letárgico. Tivemos que esperar uma hora antes de pegarmos nosso itinerário para o dia.”
O que está por trás das emoções são duas grandes lições de suas operações de negócios. Eles podem ser corrigidos, aprimorados ou reconhecidos por meio de análises baseadas em aspectos.
Análise multilíngue
Esta é a avaliação do sentimento em diversos idiomas. O idioma pode depender das regiões em que você opera, dos países para os quais envia e muito mais. Essa análise envolve o uso de mineração e algoritmos específicos do idioma, tradutores na ausência dele, léxicos de sentimento e muito mais.
[Leia também: Análise de Sentimentos Multilíngue – Importância, Metodologia e Desafios]
Como funciona a Análise de Sentimentos?
A análise de sentimentos é uma mistura de diversos módulos, técnicas e conceitos tecnológicos. Duas grandes implementações no espectro da análise de sentimentos incluem NLP e aprendizado de máquina. Enquanto um ajuda na mineração e curadoria de opiniões, o outro treina ou executa ações específicas para descobrir insights dessas opiniões. Com base no volume de dados que você possui, você pode implantar um dos três módulos de análise de sentimentos. A precisão do modelo escolhido depende muito do volume de dados, portanto, é sempre uma boa prática prestar atenção nele.
Baseado em regras
É aqui que você define manualmente uma regra para seu modelo realizar a análise de sentimento nos dados que você possui. A regra pode ser um parâmetro que discutimos acima – polaridade, urgência, aspectos e muito mais. Esse modelo envolve a integração de conceitos de PNL, como léxicos, tokenização, análise, lematização, marcação de partes do discurso e muito mais.
Em um modelo básico, palavras polarizadas são definidas ou atribuídas a um valor – bom para palavras positivas e ruim para palavras negativas. O modelo conta o número de palavras positivas e negativas em um texto e classifica de acordo o sentimento por trás da opinião.
Uma das principais deficiências dessa técnica é que instâncias de sarcasmo podem ser passadas como boas opiniões, distorcendo a funcionalidade geral da análise de sentimentos. Embora isso possa ser corrigido com a construção de modelos avançados, as deficiências existem.
Automático
Esse aspecto da análise de sentimentos funciona completamente em algoritmos de aprendizado de máquina. Neste, não há necessidade de intervenção humana e de definir regras manuais para que um modelo funcione. Em vez disso, é implementado um classificador que avalia o texto e retorna os resultados. Isso envolve muita marcação de dados e anotação de dados para ajudar os modelos a entender os dados que estão sendo alimentados.
HÍBRIDO
O mais preciso dos modelos, as abordagens híbridas combinam o melhor dos dois mundos – baseado em regras e automático. Eles são mais precisos, funcionais e preferidos pelas empresas para suas campanhas de análise de sentimentos.
O que a análise de sentimentos significa para o seu negócio?
A análise de sentimentos pode trazer uma onda de descobertas no que diz respeito ao seu negócio e sua posição no mercado. Quando o propósito final da existência de uma empresa é facilitar a vida dos clientes, ouvi-los apenas nos ajudará a lançar melhores produtos e serviços e, por sua vez, levar nossos negócios adiante. Aqui estão as principais conclusões sobre o que a análise de sentimentos pode fazer pelo seu negócio:
- ajuda imensamente no monitoramento da saúde da sua marca no mercado. A partir de um único painel, você pode entender rapidamente se a saúde da sua marca é boa, neutra ou esgotada.
- Ele ajuda você a gerenciar melhor a reputação da sua marca e resolver rapidamente as preocupações e crises de ORM
- Apoia o desenvolvimento de melhores campanhas de marketing, permitindo que você entenda o pulso de seu público e aproveite-o
- A análise da concorrência pode ser otimizada por meio da análise de sentimentos em proporções significativas
- Mais importante de tudo, o atendimento ao cliente pode ser melhorado para mais satisfação e retornos rápidos
Casos de uso de análise de sentimento
Com um conceito tão poderoso em mãos, você está a apenas uma decisão criativa de implementar o melhor caso de uso de análise de sentimentos. No entanto, existem vários casos de uso testados e aprovados no mercado já em execução hoje. Vejamos alguns deles brevemente.
Monitoramento de marca
A análise de sentimentos é uma ótima maneira de monitorar sua marca online. Atualmente, existem mais canais através dos quais os clientes podem expressar suas opiniões e, para manter uma imagem de marca holística, precisamos implementar abordagens Omni-channel para monitoramento. A análise de sentimentos pode ajudar nosso negócio a se espalhar por fóruns, blogs, sites de streaming de vídeo, plataformas de podcast e canais de mídia social e ficar de olho – ou melhor, de ouvido – para menções de marca, análises, discussões, comentários e muito mais.
Monitoramento de Mídia Sociais
São necessárias apenas mil pessoas para criar uma hashtag de tendência. Com tanto poder investido nas mídias sociais, só faz sentido ouvirmos o que as pessoas têm a dizer sobre nossos negócios nas plataformas sociais. Do Twitter e Facebook ao Instagram, Snapchat, LinkedIn e muito mais, a análise de sentimentos pode ser feita em todas as plataformas para ouvir críticas e apreciações (menções sociais) e responder de acordo. Isso ajuda nosso negócio a se envolver melhor com nossos usuários, trazer uma abordagem humana às operações e conectar-se diretamente com as partes interessadas mais importantes em nosso negócio – nossos clientes.
Pesquisa de mercado
A análise de sentimento é uma ótima maneira de entender o mercado, suas brechas, o potencial e muito mais para nossas necessidades específicas. Com pesquisas de mercado precisas, torna mais eficazes e impactantes propósitos como expansão, diversificação e introdução de novos produtos ou serviços. Podemos prever e avaliar tendências, entender a dinâmica do mercado, perceber a necessidade de um novo produto, entender o poder de compra e outros atributos do nosso público-alvo e muito mais por meio da análise de sentimentos.
Como o aprendizado de máquina é usado na análise de sentimentos?
Como mencionamos, a análise de sentimentos é um conceito complexo e, quando você tem grandes conjuntos de dados, não pode deixar de pensar que automatizar todo o processo pode ser a melhor maneira de abordá-lo. Obviamente, se você estiver implantando uma abordagem automática para analisar sentimentos, é importante treinar com precisão seu modelo de aprendizado de máquina para obter resultados precisos.
É aqui que surgem as complexidades. Os dados que você alimenta precisam não apenas ser estruturados, mas também marcados. Somente quando você marca dados que seu modelo pode entender a estrutura da frase, partes do discurso, palavras polarizadas, contexto e outros parâmetros envolvidos em uma frase. Para isso, você precisa trabalhar principalmente na marcação de volumes após volumes de dados.
Quando você marca seus dados, sua inteligência artificial ou modelo entende os diferentes aspectos dos textos e trabalha de forma autônoma para entender o sentimento por trás dos dados que você alimenta. Você pode treinar seus dados anotando partes específicas de seus textos para ajudar a máquina a identificar o que concentre-se e aprenda com esse parâmetro específico. Você também precisa adicionar metadados para definir melhor o identificador.
Se você planeja anotar seus dados internamente, primeiro você precisa ter grandes volumes de dados em mãos. Depois de tê-lo, você pode usar o Plataforma Shaip para anotar seus dados. No entanto, esse processo pode ser complicado, pois você precisa dedicar seus recursos a esse trabalho ou pedir que eles se esforcem e concluam o trabalho.
Se seu tempo de lançamento no mercado está chegando muito em breve e você precisa buscar fontes externas para suas necessidades de anotação de dados, recursos como nós da Shaip podem salvar o dia. Com nossos processos de anotação de dados especializados, garantimos que seus modelos de aprendizado de máquina sejam alimentados com o conjunto de dados mais preciso para obter resultados precisos. Nossa equipe anota dados com base em suas necessidades e requisitos para fornecer um resultado orientado a metas. Como esse é um processo demorado e tedioso, sugerimos entrar em contato com seus requisitos de anotação de dados para treinamento de análise de sentimentos.
Estenda a mão hoje mesmo.