A binds.co, plataforma de monitoramento da experiência de clientes internos e externos, trouxe no mês de Outubro uma nova funcionalidade! O recurso nomeado como Sentiment Analysis chegou para agregar a análise textual já oferecida aos usuários.

Traduzindo para o português, o termo “sentiment analysis” significa “análise de sentimento”, e é justamente isso que a funcionalidade faz: determina o sentimento por trás de avaliações de pesquisa em texto.

Quer conhecer o lançamento e descobrir como a sua empresa poderia utilizar e se beneficiar? Continue lendo!

O que é o Sentiment Analysis?

O Sentiment Analysis foi desenvolvido para complementar a Word Cloud, pois também trabalha em cima de feedbacks de texto. Enquanto a Word Cloud agrupa os termos mais citados em bolhas, apresentando os assuntos mais discutidos e relevantes para as estratégias das empresas, o Sentiment Analysis apresenta o sentimento, positivo, neutro ou negativo, agregado a cada comentário. Sendo assim, podemos colocar a análise de sentimento como um processo automatizado de classificação de feedbacks.

A Word Cloud também aplica os termos como positivos, neutros e negativos, mas para isso, usa como base as notas da métrica NPS dadas pelos respondentes (de 0 a 6 negativos, 7 ou 8 neutros e 9 ou 10 positivos).

Já a nova funcionalidade, atua nessa segmentação de dados por meio de inteligência artificial e tecnologia de machine-learning, por isso, agora os usuários da plataforma podem se beneficiar utilizando a funcionalidade dentro do diagnóstico de qualquer pesquisa ou métrica, desde que existam questões abertas e avaliações de texto.

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Como Funciona o Novo Recurso na Prática?

Agora, acessando a opção “análise textual” no menu da plataforma binds.co, as empresas conseguem o formato de relatório de análise de sentimento, fora as opções de bolhas e lista, existentes anteriormente na plataforma e conforme dito, relacionadas ao recurso Word Cloud.

Dentro da análise de sentimento, o usuário encontra um gráfico de pizza, onde as porcentagens de positivos, neutros e negativos são exibidas. Esses sentimentos segmentados também são contabilizados de forma numérica.

A plataforma, além de apresentar o gráfico e toda a segmentação de sentimentos, contabiliza sob quantas respostas o relatório foi formado, ou seja, a amostragem.

Ainda é viável a aplicação de alguns filtros, para uma análise de sentimento mais precisa. São eles:

  • Filtro de pesquisas: Para trabalhar apenas em cima de uma ou algumas pesquisas específicas;
  • Filtro de perguntas: Para entender o sentimento associado a uma questão da pesquisa;
  • Filtro de datas: Para uma explorar em cima de um período determinado.

Tela apresentando Sentiment AnalysisAo mesmo tempo, os feedbacks são expostos na barra lateral da tela, com os textos destacados conforme a inspeção do sistema:

  • Trechos positivos são apresentados em verde, neutros em amarelo e negativos em vermelho.
  • O tamanho da fonte altera em cada trecho, a partir da intensidade do sentimento que o sistema capta.

Dessa forma, quando a inteligência identifica um trecho com tendência negativa, apresenta-o na cor vermelha, e se percebe que a intensidade do sentimento dessa avaliação é alta, mostra-o com fonte em tamanho maior, como por exemplo:

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Viu como o processo de identificação de prioridades, problemas e até elogios torna-se claro e simplificado? Em meio a diversas avaliações de textos, gestores conseguem ter uma percepção fácil e intuitiva.

E quem acompanha nosso blog, sabe sobre a importância do reconhecimento dessas avaliações negativas e da tratativa delas, certo? Então vamos entrar nas vantagens e benefícios da análise de sentimento!

Por Que Experimentar o Sentiment Analysis?

O Sentiment Analysis chegou à plataforma para aperfeiçoar o levantamento de insights relacionados a como o público se sente com relação a marca.

Além disso, a funcionalidade auxilia, em parte, as empresas com o processamento de dados manuais e automação das atividades corporativas, tornando as equipes mais eficientes. Afinal, nós imaginamos que a tarefa de analisar, assimilar e classificar milhares de avaliações escritas, consuma consideravelmente o tempo dos responsáveis, apesar de ser extremamente importante.

Office brainstorming

A ideia incubada na funcionalidade é o aprofundamento na investigação das avaliações de pesquisa, indo até o porquê e como – absorvendo as preocupações, dores e até contentamentos do público. Assim, os profissionais agem com foco nas maiores necessidades e pontos fortes, de maneira muito mais dinâmica, lidando exatamente com os fatores chaves que conduzem o sucesso da empresa.

Com a facilidade de uso do recurso, gestores conseguem desvendar quais pontos possuem maior impacto e definir estratégias que afetam diretamente a satisfação e lealdade do público.

Outra grande vantagem, está no acompanhamento da experiência do cliente, visto que atualmente é essencial entender como o consumidor se sente para monitorar os KPIs do customer experience.

Afinal, o cliente gosta de sentir que as marcas o compreendem e efetuam ações voltadas para suas demandas particulares. E é aí que o sentiment analysis agrega bastante valor: Se é possível dominar a raiz de cada avaliação de pesquisa fornecida, e o lado emocional do cliente, é possível proporcionar experiências memoráveis.

Pensando em uma outra situação, adotar a análise de sentimento permite a percepção de situações de crise em tempo real. Um cliente bravo que está manchando a reputação da marca pode ser imediatamente detectado, para que tanto seu churn, como a propagação de mensagens negativas sobre a sua empresa, sejam evitados.

A Importância da Inteligência Artificial na Análise de Sentimento

Citamos algumas vezes em nosso blog a importância da humanização. Entretanto, a tecnologia proporciona muita precisão. Pense só: Com a análise de sentimento sendo feita por humanos, existiriam muitas barreiras – não teria clareza no critério para classificação das opiniões. A classificação variaria de pessoa para pessoa, porque alguns fatores como vivências, pensamentos e crenças, influenciariam nos resultados. Já com um sistema, as empresas conseguem aplicar um critério padronizado para todos os dados, reduzindo erros e inconsistências.

E então? O que você achou desse lançamento da binds.co? Faça login na plataforma e teste agora mesmo!

Fonte das imagens: Depositphotos e plataforma binds.co

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