E se pudesse explorar o que o seu mercado sente sobre o seu produto, em tempo real, desde o momento do lançamento? Pense nas percepções que poderia colher deste conhecimento - e no impacto potencial que poderia ter no sucesso do seu produto, na reputação da sua marca, e no crescimento global da sua empresa.
Soa quase mágico. Mas no mundo actual da IA e da aprendizagem mecânica, esta magia tornou-se uma realidade, colocando o poder de reunir as percepções e atitudes do seu público na ponta dos seus dedos. E vem sob a forma de uma técnica de processamento de linguagem natural (PNL) chamada análise dos sentimentos.
Como já explorámos anteriormente, As técnicas de PNL fornecem os comerciantes do poder de aprendizagem da máquina precisam de extrair as riquezas dos seus dados. E, como se verá abaixo, há boas razões para que a análise dos sentimentos se tenha tornado uma das técnicas mais populares actualmente disponíveis para os marqueteiros.
O que é a análise dos sentimentos?
A análise de sentimentos, também conhecida como mineração de opinião, toma os seus dados não estruturados - publicações e conversas nos meios de comunicação social, inquéritos de feedback de clientes, revisões online, etc. - e analisa-a para determinar as atitudes e sentimentos dos seus clientes em relação aos seus produtos, serviços, ou marca. Na sua análise mais básica, a análise dos sentimentos determina se o sentimento dos seus clientes expresso nos dados é positivo, negativo, ou neutro.
Dependendo da complexidade do sistema, os modelos de análise dos sentimentos empregarão um dos seguintes algoritmos:
- Manual, ou baseado em regras. Este tipo de abordagem utiliza um conjunto de regras definidas manualmente - por exemplo, listas de palavras ou léxicos - para determinar o sentimento dentro dos dados.
- Automático, ou baseado na aprendizagem por máquina. Com este tipo de algoritmo, o modelo utiliza algoritmos de aprendizagem por máquina para extrair automaticamente os dados de sentimento do texto.
- Híbrido, ou combinado. Um algoritmo híbrido combina abordagens manuais e automáticas para obter os melhores elementos de ambos.
Tipos comuns de análise dos sentimentos
O acesso ao modo como o seu público geralmente pensa e sente sobre a sua marca já é uma mudança de jogo, mas diferentes tipos de análise dos sentimentos podem extrair o sentimento do cliente a um nível mais granular, para conduzir a percepções ainda mais poderosas.
- Graduada. Com a análise dos sentimentos graduados ou de grão fino, pode refinar a sua compreensão da polaridade das opiniões do seu público. Os sistemas de avaliação de revisão - como os que se encontram em muitos sites de comércio electrónico - são um caso de utilização em que a análise dos sentimentos graduados pode ser utilizada para, por exemplo, diferenciar entre revisões de cinco estrelas (reflectindo uma experiência muito positiva) e revisões de uma estrela, ou muito negativas, na secção de revisão do seu site.
- Detecção de emoções. A análise do sentimento de detecção de emoções vai além das percepções gerais para destilar as emoções do seu público a partir dos dados (por exemplo, estão eles felizes, tristes, zangados, ou frustrados?). Estas percepções podem ter impacto em tudo, desde o apoio ao cliente até à melhoria do produto.
- Análise da intenção. Como o seu nome implica, a análise de intenção leva a análise de sentimento um passo à frente ao identificar palavras que sinalizam a intenção do cliente dentro dos dados com os quais se está a trabalhar: Os seus clientes estão lá para comprar, ou estão apenas a navegar ou a pesquisar? Com este tipo de percepção em mãos, pode fazer corresponder as suas mensagens às intenções específicas dos clientes.
- Baseado no aspecto. A análise baseada em pontos de vista verifica as características ou elementos específicos que estão a ser discutidos, assim como o sentimento relativo a essas características ou elementos. Por exemplo, as análises de um veículo podem ser globalmente positivas, mas uma análise baseada em pontos pode mostrar uma percepção negativa dos suportes de copo do veículo, revelando uma falha no design do produto que pode ser abordada no modelo seguinte.
Mais do que apenas sentimento: outros benefícios da análise dos sentimentos
Para além da sua capacidade de extrair opiniões sobre a opinião do público, a análise de sentimentos oferece aos marqueteiros uma série de outros benefícios, incluindo
- Escalabilidade. Com a análise dos sentimentos, pode facilmente analisar as montanhas de dados de primeira pessoa que acumulou ou tem acesso a algo que tem um custo proibitivo de fazer manualmente.
- Prioridades centradas no cliente. A análise dos sentimentos permite-lhe dar prioridade aos seus clientes, mantendo as suas percepções e opiniões na linha da frente de tudo o que faz.
- Resposta em tempo real. Quer se concentre na monitorização da marca ou no serviço ao cliente, a análise dos sentimentos permite-lhe saltar rapidamente para o modo de gestão de crises ou tomar as medidas necessárias para a retenção de clientes.
Lidar com os caprichos da linguagem humana
Do outro lado, a análise dos sentimentos também se depara com os desafios que resultam das muitas peculiaridades e ambiguidades da linguagem humana - coisas que não existem dentro do ambiente binário da linguagem de máquina. Estes desafios incluem:
Sarcasmo. O sarcasmo é a utilização da ironia, e de acordo com Merriam-Websterironia é "o uso de palavras para expressar algo diferente e especialmente o oposto do significado literal". É fácil ver como isto pode confundir as águas de aprendizagem da máquina.
Exemplo: Quando um cliente diz: "Adoro ter de lutar com o porta-chávenas do meu carro para recuperar o controlo sobre a minha caneca de café térmica", a palavra amor, lida literalmente, poderia colocar este sentimento de esquartejamento - e de forma imprecisa - na categoria "muito positivo".
Subjectividade. A análise dos sentimentos baseia-se na identificação precisa do tom do texto, mas pode ser difícil diferenciar entre uma afirmação subjectiva e uma objectiva - e esta diferenciação é crucial para determinar o tom.
Exemplo: A frase "As vistas são espectaculares, mas o espaço é demasiado pequeno para acomodar todos os meus convidados do casamento" contém elementos objectivos e subjectivos, mas apesar da opinião subjectiva positiva, o tom geral é negativo.
Expressões idiomáticas. A linguagem humana tem o seu recheio de expressões idiomáticas (ver o que fizemos lá?), e as expressões idiomáticas funcionam porque não são para ser levadas à letra. Os algoritmos de máquina, por outro lado, costumam vir de uma perspectiva muito literal, o que pode levar a interpretações inexactas dos sentimentos.
Exemplo: Na afirmação: "Este lenço é lindo, mas vai quebrar o banco", o modelo de análise dos sentimentos pode ignorar a opinião negativa expressa por "vai quebrar o banco", se avaliar a frase no seu sentido literal, em vez de compreender o impacto que o idioma tem no sentimento geral.
Contexto. Nós, humanos, trabalhamos confortavelmente com o contexto, uma vez que estamos habituados a ter de confiar nele para interpretar a linguagem diariamente. Mas a linguagem de máquina não funciona bem com o contexto, e quando se introduz uma pitada de ambiguidade de palavras, o desafio torna-se claro.
Exemplo: A interpretação correcta do contexto é necessária para atribuir um sentimento preciso à afirmação: "Não posso recomendar mais este forno de microondas".
Felizmente, estas questões linguísticas humanas não são intransponíveis, e a solução reside tipicamente na formação do seu modelo de análise de sentimentos para abordar os desafios linguísticos específicos que enfrenta.
Casos populares de utilização de análise de sentimentos
A análise dos sentimentos pode ser utilizada em qualquer caso de uso que possa beneficiar de percepções ou atitudes do seu público. O que em última análise significa que pode utilizar a análise dos sentimentos para uma série de casos de utilização, incluindo:
Monitorização das redes sociais. No mundo actual influenciado pelos media sociais, o adágio de que "qualquer publicidade é boa publicidade" já não se aplica. Um tweet ou um vídeo TikTok sobre a sua marca pode tornar-se viral, mas viral nem sempre significa uma boa publicidade. A análise dos sentimentos permite-lhe determinar o sentimento subjectivo por detrás da tagarelice dos meios de comunicação social sobre a sua marca. Isto permite-lhe avaliar a percepção pública da sua marca, responder rapidamente a comentários negativos, e evitar potenciais desastres de relações públicas.
Investigação competitiva. Não tem de se envolver em espionagem empresarial para descobrir o que o seu mercado-alvo pensa da sua concorrência. Com a análise dos sentimentos, pode fazer uso de outras fontes de dados, tais como dados de alta qualidade de fornecedores de dados seleccionados e dados publicamente disponíveis, para ver a qual dos seus concorrentes o seu público está a responder favoravelmente, e porquê.
Melhoria do serviço ao cliente. Os sistemas de apoio ao cliente lidam diariamente com uma volumosa quantidade de informação. A análise dos sentimentos pode ajudar a racionalizar os fluxos de trabalho da sua equipa de apoio, dando prioridade aos e-mails, mensagens e bilhetes que necessitam de atenção urgente.
Mensagens de marketing. As informações sobre a intenção dos clientes permitem que a personalização das mensagens de marketing seja direccionada de forma mais precisa para onde se encontram dentro do seu funil de vendas. Com a análise dos sentimentos, pode elaborar mensagens para satisfazer as necessidades dos clientes, desde códigos de desconto para os que estão perto do fundo do funil até recursos educativos para os que ainda estão a investigar.
Conclusão
As técnicas de PNL colocam o poder da IA e da aprendizagem mecânica directamente nas mãos dos marketeiros. Desapareceram os dias proibitivos de processamento manual dos dados recolhidos. E quando complementa estes dados com outras ricas fontes de dados, tais como as soluções de dados oferecidas pela ShareThis, pode usar a análise de sentimentos para guarnecer as percepções sobre uma lente ainda mais ampla. Com a sua capacidade de extrair informações chave de sentimentos de montes de dados, é fácil perceber porque é que a análise de sentimentos é uma das técnicas de PNL mais amplamente utilizadas.
