Como usar a análise de sentimento para analisar a opinião do cliente

O que é análise de sentimento?

A análise de sentimento ou mineração de opinião é uma técnica de IA usada para entender se o sentimento expresso nos dados é positivo, negativo ou neutro. Esses algoritmos trabalham em conjunto com outras tarefas de IA, como reconhecimento de entidade nomeada (NER), processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML) para medir o sentimento nos dados de maneira rápida e eficiente.

As marcas usam ferramentas de análise de sentimento no marketing de IA para obter informações críticas nos dados de voz do cliente (VoC) de várias fontes, como escuta social, análises, pesquisas, interações de central de atendimento etc. e retenção.

Ferramentas como o Sprout Social têm a mineração de sentimento como um recurso integrado da automação de IA para que você possa aproveitar proativamente os insights sociais para monitorar a saúde da marca, melhorar a eficiência e gerar impacto nos negócios.

Quais são os tipos de análise de sentimento?

Existem três níveis de análise de sentimento — baseada em documento, baseada em tópico e baseada em aspecto. Vamos derrubá-los.

Análise de sentimento baseada em documento

Esta é a mineração de opinião básica usada para analisar uma frase simples e dizer se ela é negativa ou positiva.

Análise de sentimento baseada em tópicos

A análise de sentimento em nível de tópico é usada para dados mais complexos. Ele divide uma frase ou parágrafo complexo para identificar palavras e frases recorrentes e classificá-las em tópicos. Em seguida, ele mede os sentimentos para cada tópico separadamente.

Quando usada para analisar comentários de clientes em mídias sociais ou plataformas de avaliação, a análise de tópicos oferece uma melhor compreensão dos pontos-chave mencionados no texto, que você pode acompanhar.

Análise de sentimento baseada em aspecto

A mais avançada das três, a análise de sentimento baseada em aspectos usa a classificação semântica para entender os comentários que podem não ter palavras explicitamente positivas, como “amor” ou “ódio”, e dizer a você o sentimento deles.

Além de identificar e classificar tópicos como “comida” ou “bebida”, como no exemplo abaixo, ele divide aspectos dentro desses tópicos para medir o sentimento. Isso fornece insights granulares que você pode usar para informar as decisões de negócios.

Desafios na análise de sentimentos

A análise de sentimento depende de quão bem um modelo de aprendizado de máquina é treinado para analisar dados. Mas mesmo com versões avançadas, certos problemas podem levar a resultados imprecisos. Esses incluem:

• Polaridade de sentimento: a análise de sentimento pode identificar facilmente palavras-chave que denotam emoções como “amor”, “ódio” ou “melhor”, que têm altas pontuações de polaridade positiva (+1) e negativa (-1). O desafio surge quando o texto contém frases como “não tão ruim”, que o modelo não reconhece. Isso resulta em uma pontuação de sentimento imprecisa.
• Sarcasmo: as pessoas usam ironia e sarcasmo em conversas casuais e memes nas redes sociais. O aprendizado de máquina não reconhece elogios indiretos como negativos e pode interpretar erroneamente uma observação sarcástica como positiva.
• Emojis: a análise de sentimentos depende do processamento de linguagem natural e da análise de texto para mineração de sentimentos, mas os comentários nas mídias sociais podem ser inundados com emojis. Para superar esse problema, você precisa de ferramentas como o Sprout, que identificará emojis em dados de texto e os levará em consideração ao medir o sentimento da marca ou do produto.

• Figuras de linguagem: os programas de aprendizado de máquina não entendem figuras de linguagem, como expressões idiomáticas e metáforas. Por exemplo, uma expressão como “sob o clima” não fará sentido contextual para uma ferramenta de análise de sentimento. Irá desconsiderar o texto e isso diminui a precisão dos resultados.
• Negações: uma ferramenta de mineração de sentimento não pode reconhecer negativas duplas em frases como “Não posso deixar de ter meu Starbucks!”. Nesses casos, a ferramenta irá desconsiderar o comentário ou classificá-lo como negativo, distorcendo assim a pontuação do sentimento.
• Frases comparativas: As frases comparativas são complicadas porque não especificam realmente se o cliente está satisfeito ou insatisfeito, a menos que seja especificado. Por exemplo, o comentário “O Galaxy S20 é maior que o Apple iPhone 12”, pode ser interpretado como positivo ou negativo com base na preferência do cliente.
• Análise de sentimento multilíngue: quando os comentários estão em vários idiomas, isso aumenta os desafios de um algoritmo de análise de sentimento. Felizmente, esse problema é resolvido quando a ferramenta possui mineração de sentimento multilíngue nativa integrada, como o Sprout.

Como a pontuação de sentimento é calculada?

As pontuações de sentimento são medidas em polaridades, onde -1 é negativo, 0 é neutro e 1 é positivo. Estes podem ser calculados de três maneiras:

Método de contagem de palavras

Nesse método, as pontuações de sentimento são calculadas reduzindo o número de ocorrências negativas das positivas. Por exemplo, 1 - 2 = -1. Assim, o sentimento medido é negativo. Este método é usado para textos simples.

Método de comprimento da frase

A pontuação é calculada com base no comprimento da frase, onde o número total de ocorrências positivas é subtraído das negativas e depois dividido pelo número total de palavras. Por exemplo, 1-2/42 = -0,0238095. Esse método geralmente é usado para frases complexas e comentários mais longos.

Método de proporção de contagem de palavras

Essa é a maneira mais popular de calcular pontuações de sentimento. O número total de ocorrências positivas no texto é dividido pelo número total de ocorrências negativas e adicionado por um. Por exemplo, 1/2+1 = 0,33333.

Por fim, todas essas instâncias separadas de pontuações são calculadas em forma de percentil para fornecer a pontuação geral do sentimento de sua marca, produto ou experiência do cliente.

Quais são as fontes de dados de análise de sentimento?

Aqui está uma lista de fontes de dados essenciais de voz do cliente (VoC) a serem usadas para coletar informações sobre o sentimento do cliente.

• Audição de mídia social: a escuta social permite que você explore os pensamentos e opiniões não filtrados de seus clientes. Essa é uma ótima maneira de obter informações mais profundas sobre como seus clientes se sentem em relação à sua marca, conteúdo ou atendimento ao cliente. Com o Sprout, meça facilmente esse sentimento em várias redes como Twitter, Facebook e Instagram, tudo em uma plataforma centralizada.
• Plataformas de avaliação: as plataformas de análise de negócios são uma fonte importante para medir a saúde da marca. O Sprout permite que você analise várias plataformas de avaliação como Google My Business, Yelp, TripAdvisor e até mesmo Glassdoor para coletar insights acionáveis.

• Notícias : toque em artigos de notícias para rastrear o sentimento de sua marca e concorrentes.
• Podcasts: os podcasts são uma fonte popular para coletar percepções de sentimentos sobre tópicos de tendência que podem indicar tendências emergentes do setor.
• Pesquisas: ao analisar as respostas da pesquisa quanto ao sentimento, você obtém informações holísticas sobre a marca que vão além do Net Promoter Score (NPS) ou dos sistemas de classificação por estrelas.
• Interações de atendimento ao cliente : e-mails de atendimento ao cliente, registros de chamadas e tíquetes são uma fonte importante de rastreamento e abordagem de temas comuns em reclamações de clientes.
• Outras fontes de texto: A análise de sentimento é possível em qualquer dado disponível em texto. Entre eles, em vários setores, destacam-se relatórios eletrônicos de saúde, como dados de saúde e trabalhos de pesquisa, informações públicas como sites e plataformas governamentais e até sites de jogos como o Twitch.

Por que a análise de sentimento é importante?

Aqui estão algumas das principais razões pelas quais a análise de sentimento é importante para as empresas.

Velocidade e escala

As ferramentas de análise de sentimento processam centenas de comentários em minutos e lidam com milhões de chamadas de API diariamente. Isso permite que as marcas obtenham informações oportunas dos clientes para monitorar o desempenho da marca para crescer e envolver o público.

Precisão

Os algoritmos de aprendizado de máquina calculam o sentimento de grandes quantidades de dados dispersos de feedback do cliente e medem pontuações com muito mais precisão do que se fossem feitas manualmente. Também reduz o escopo de preconceitos por meio da emoção humana que podem surgir. Por exemplo, um gerente de loja que pode ignorar um comentário negativo porque é de um ex-funcionário.

Análise de tópicos e aspectos

Você é capaz de descobrir tópicos e aspectos de tendências do seu negócio a partir de conversas nas redes de mídia social e revisar plataformas por meio de hashtags e palavras-chave e entender o sentimento da marca. Esses insights precisos e acionáveis ​​permitem que você aprimore produtos e ofertas, atendimento ao cliente e outros aspectos do seu negócio para melhorar o desempenho da marca.

Você também obtém insights por meio de nuvens de palavras, que fornecem uma visão rápida dos temas e tópicos importantes nas discussões com clientes sobre sua marca. E por serem visualmente impressionantes, as nuvens de palavras são fáceis de entender e aptas para serem compartilhadas entre as partes interessadas na organização como um todo.

Analise dados VoC multilíngues

Dados multilíngues são comuns na escuta social. As ferramentas de análise de sentimento permitem que as marcas entendam clientes cultural e etnicamente diversos para uma compreensão holística do sentimento da marca.

Medir KPIs

Você é capaz de medir os principais indicadores de desempenho com precisão para saber quais aspectos de sua estratégia estão funcionando e quais precisam ser melhorados. Isso é essencial para medir a eficácia de suas campanhas de marketing e fazer alterações adequadas em tempo real para garantir o sucesso. Da mesma forma, você pode gerenciar a percepção da marca e extrair insights da marca acompanhando o sentimento nas menções sociais e nas avaliações dos clientes.

Como funciona a análise de sentimento?

A análise de sentimentos é um processo complexo, por isso o dividimos em três etapas essenciais.

Etapa 1: coleta de dados

Escolher de onde vêm seus dados VoC é uma decisão importante que afetará a precisão de seus insights. Como regra geral, as plataformas sociais e online usadas com frequência por seus clientes mais valiosos são a melhor fonte. Depois de escolher as plataformas que deseja aproveitar, a ferramenta de análise de sentimento acessa nativamente a fonte de dados por meio de integração de API ao vivo ou coleta de dados.

Etapa 2: processamento e análise de dados

Depois que os dados são coletados, eles passam por processamento de dados por meio do aprendizado de máquina para transformar as informações não estruturadas em um formato apropriado para análise de texto e mineração de dados.

Tarefas de IA, como reconhecimento de entidades nomeadas (NER), identificam menções de marcas, locais, moedas e outras informações relevantes para os insights que você deseja coletar. Os algoritmos de pesquisa semântica permitem que a ferramenta entenda os comentários contextualmente e evite entradas duplicadas ao calcular o sentimento. O NLP permite que a ferramenta reconheça termos que denotam emoções no pipeline de texto. E os taggers de parte da fala (PoS) garantem que os dados não em inglês sejam analisados ​​nativamente para análise de sentimento multilíngue.

Por fim, as tarefas de análise de sentimento calculam a polaridade do sentimento de cada tópico e aspecto agrupado e, eventualmente, fornecem a pontuação geral do sentimento dos dados.

Etapa 3: visualização de dados

Os resultados agora são exibidos na forma de tabelas e gráficos para facilitar a compreensão. Essas visualizações podem ser compartilhadas com outros departamentos, como marketing e atendimento ao cliente, para melhorar o envolvimento com a marca e abordar conscientemente as sugestões e pontos problemáticos dos clientes.

Aplicações de negócios de análise de sentimento

Aqui estão algumas maneiras importantes pelas quais a análise de sentimentos ajuda as marcas a monitorar tendências emergentes e a se manter à frente dos concorrentes para construir a reputação da marca, aumentar a fidelidade do cliente e ficar à frente dos concorrentes.

Monitore as tendências do setor

As marcas precisam acompanhar constantemente as mudanças nas tendências do setor e nas preferências dos clientes. A análise de sentimento ajuda a monitorar conversas sociais e online simultaneamente de várias plataformas para rastrear tendências emergentes em linhas do tempo. Isso permite que você esteja à frente e melhore proativamente seus produtos e serviços para obter o máximo retorno sobre o investimento (ROI).

Faça análises competitivas

A análise de sentimento ajuda a examinar conversas sobre marcas concorrentes para rastrear seus pontos fortes e fracos e informar sua estratégia de negócios. Você também obtém informações sobre lacunas de mercado para explorar maneiras de capturar novos negócios. Com o Sprout, veja uma comparação lado a lado da concorrência das principais métricas de desempenho nas redes sociais, como compartilhamento de voz, engajamento, impressões e sentimento do usuário, tudo em um só lugar.

Crie conteúdo envolvente

Crie conteúdo atraente que ressoe com seus clientes e supere seus concorrentes. Analisar o sentimento na escuta social e revisar dados para tópicos importantes permite que você construa relacionamentos mais próximos com seu público com conteúdo personalizado com base no que eles realmente estão falando.

Cultive a defesa dos funcionários

Maximize a amplificação da marca e aumente o nível de defesa dos funcionários automatizando a entrega de conteúdo impactante aos funcionários, como a Medallia fez usando o Sprout. Use a análise de sentimento para saber o que mais inspira o público, o que ajuda a criar uma estratégia holística para alcançar um público maior com distribuição automatizada de conteúdo.

Melhorar a reputação da marca

Receba alertas oportunos sobre picos de menções à marca para que você saiba quando há um aumento nas conversas on-line sobre você e rastreie a causa. Menções positivas de marca, como recomendações ou elogios de clientes, são igualmente importantes de rastrear, pois permitem que você compartilhe novamente menções positivas para ampliar sua marca e criar provas sociais.

Da mesma forma, defina alertas com base em palavras-chave ou para uma campanha de marca específica para medir o sentimento do mercado e tomar as medidas necessárias com base em seus insights.

Reúna insights de marca com mais eficiência

Monitorar e medir continuamente o sentimento do cliente é importante para melhorar a percepção de sua marca e aprofundar a fidelidade do cliente. É a maneira mais sustentável de garantir relacionamentos duradouros com os clientes para geração de receita.

Os dados sociais ajudam você a fazer isso, identificando tendências e tópicos crescentes entre seu público-alvo, para que você possa filtrar rapidamente os dados relevantes e adaptar suas campanhas para o sucesso. Analise o sentimento em palavras-chave e hashtags em plataformas como Instagram, Twitter, Reddit e YouTube para avaliar a satisfação do cliente e melhorar o desempenho da marca.

Aprofunde-se na escuta social e veja como a análise de sentimento ajuda você a conseguir isso.