O que é análise de sentimento?
A análise de sentimento, ou mineração de opinião, identifica e detecta sentimentos positivos, negativos e neutros em textos. As empresas utilizam processamento de linguagem natural (NLP), análise de texto e linguística computacional para categorizar opiniões sobre seus produtos e serviços. A análise de sentimento é particularmente valiosa para entender o feedback dos clientes.
Algumas equipes usam compreensão de linguagem natural (NLU) para entender textos com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina. Os casos de uso incluem chatbots e software de monitoramento de mídias sociais.
Tipos de análise de sentimento
Diferentes tipos de análise de sentimento facilitam para as empresas atingirem seus objetivos ao analisar textos. Alguns tipos comuns incluem:
- Análise de sentimento graduada, também conhecida como análise detalhada, atribui uma nota ao conteúdo ou texto em uma escala determinada. Isso oferece a oportunidade de usar escalas variadas para oferecer insights em diferentes níveis. Por exemplo, as equipes podem usar uma escala de 1-5 ou 1-10, oferecendo definições mais detalhadas para insights mais profundos.
- Detecção de emoções detecta diferentes emoções em textos, como felicidade ou frustração. As empresas usam a detecção de emoções para considerar respostas de clientes mais complexas fora das classificações típicas de negativo a positivo.
- Análise de sentimento baseada em aspectos determina como os clientes se sentem sobre um componente específico de um serviço ou produto. Isso ajuda a entender a perspectiva do cliente em um nível granular, em vez de olhar para as classificações gerais dos clientes.
- Análise de intenção foca na intenção do prospecto ou cliente. As empresas usam essas informações para entender se um indivíduo está interessado em comprar um produto.
Benefícios da análise de sentimento
A análise de sentimento oferece muitos benefícios para as empresas, incluindo:
- Melhoria no atendimento ao cliente. Quando as equipes analisam reclamações, comentários, feedbacks e avaliações de clientes, elas encontram maneiras de melhorar o atendimento ao cliente e aprimorar a experiência do cliente.
- Relações mais profundas com os clientes. A mineração de opinião fornece às empresas insights sobre o comportamento dos clientes e fortalece as relações com eles. Além disso, a análise de sentimento ajuda as empresas a entender o que ressoa com os clientes para fins de planejamento.
- Gestão estratégica de crises. As empresas confiam na análise de sentimento para navegar em potenciais desastres de relações públicas que poderiam prejudicar sua imagem e reputação. Ela equipa as empresas para se manterem atentas a avaliações e comentários negativos nas mídias sociais ou nas notícias.
Desafios da análise de sentimento
Embora a análise de sentimento possa ser valiosa, também surgem desafios.
- A polaridade dos termos. As empresas geralmente procuram por declarações positivas e negativas ao conduzir a análise de sentimento. Às vezes, isso é fácil de identificar, mas outras vezes sentimentos medianos ou médios são mais difíceis de incluir na pontuação.
- Interpretação de tom, como ironia e sarcasmo. Determinar o tom de um texto escrito não é um processo simples. As ferramentas de análise de sentimento não conseguem necessariamente distinguir entre um sentimento negativo sarcástico e um positivo. Isso pode complicar a pontuação e levar a rotulações incorretas de textos.
- Incapacidade de distinguir avaliações falsas. Conteúdos de avaliações gerados por bots ou falsos preocupam muitas empresas. As ferramentas de análise de sentimento podem não conseguir diferenciar entre conteúdo fabricado e legítimo, o que pode influenciar excessivamente as pontuações de sentimento.
Etapas para implementar um processo de análise de sentimento
Para obter os resultados mais eficazes, as empresas devem desenvolver um processo de análise de sentimento que atenda às suas necessidades únicas, mas algumas etapas podem ajudar todas as equipes a começarem.
- Recolha os dados. As empresas devem determinar quais conjuntos de dados de clientes são relevantes para sua análise. Recolher insights por meio de pesquisas e feedbacks para obter insights e sentimentos adicionais para análise é uma boa ideia nesta etapa.
- Limpe os dados. As empresas devem limpar os dados e torná-los mais facilmente legíveis para as ferramentas de análise de sentimento. Isso inclui lidar com emojis e remover pontuações.
- Analise os dados. Os tipos de análises variam dependendo das necessidades da empresa, mas diferentes ferramentas como processamento de linguagem natural, software de análise de texto e aprendizado de máquina podem extrair insights.
- Relate os resultados. Criar visuais para apresentar conclusões da análise de sentimento tranquiliza as principais partes interessadas. As equipes devem revisar os insights e determinar os próximos passos de acordo.
- Tome medidas com base nos resultados e repita o processo. Identificar mudanças para melhorar o produto e a experiência do cliente é essencial para a análise de sentimento. Usando as conclusões da análise, as equipes devem criar um plano, implementar mudanças e continuar o processo para melhorar a satisfação do cliente ao longo do tempo.
Monitoramento de mídias sociais é uma ótima maneira de coletar feedback e obter uma noção dos sentimentos dos clientes.
Alyssa Towns
Alyssa Towns works in communications and change management and is a freelance writer for G2. She mainly writes SaaS, productivity, and career-adjacent content. In her spare time, Alyssa is either enjoying a new restaurant with her husband, playing with her Bengal cats Yeti and Yowie, adventuring outdoors, or reading a book from her TBR list.
