Como conduzir a análise de sentimentos para melhorar a experiência do cliente?

Você sabia que as organizações focadas no crescimento coletam mais dados de experiência do cliente do que as empresas que não estão em crescimento? Sim, você ouviu direito! Essas empresas contam com insights da experiência do cliente para tomar decisões informadas que podem levar seus negócios ao próximo nível. Embora as pesquisas sempre tenham sido uma ferramenta favorita das empresas para coletar informações valiosas, a análise de sentimentos é uma abordagem muito melhor e mais inteligente para se aprofundar na mente de seus clientes.

É uma técnica que usa inteligência artificial para detectar os sentimentos do cliente e decodificá-los, permitindo que você crie experiências agradáveis ​​para o cliente. Este blog revela tudo o que você precisa saber sobre análise de sentimentos .

O que é análise de sentimento e quais são seus benefícios?

Em termos simples, a análise de sentimentos utiliza a técnica de processamento de linguagem natural para determinar se os dados recebidos expressam um tom positivo, negativo ou neutro. Também é chamado de mineração de opinião ou IA emocional .

Como os dados do cliente são extremamente barulhentos, não estruturados e chegam de vários canais, é impossível digitalizar e processar manualmente todas as mensagens e analisá-las para oferecer melhores serviços. É aí que entra a análise de sentimentos.

A análise de sentimentos processa todos os tipos de comunicação com o cliente – feedback direto, respostas por e-mail, comentários, resenhas, postagens etc. e destila os dados em uma pontuação matemática que indica subjetividade e tom .

Essa técnica baseada em IA é mais profunda do que as métricas convencionais de NPS e CSAT. Ele explora as emoções do cliente , fornecendo insights mais específicos e qualitativos.

A análise de sentimentos ajuda você a entender duas das coisas mais importantes :

• Como seus clientes se sentem em relação à sua marca e às ofertas da marca em geral?
• Como seus clientes se sentem sobre as experiências e jornadas que você oferece?

Com insights tão poderosos baseados em dados sobre as atitudes do cliente, você pode:

• Tome decisões de CX centradas no cliente.
• Identifique os pontos de dor

As capturas de tela a seguir da Pesquisa de tendências e ferramentas de experiência do cliente 2020 mostram a importância da análise de sentimentos.

Esta pesquisa realizada por uma renomada empresa global mostra o impacto da análise do sentimento do cliente para uma empresa.

Aqui estão algumas das principais vantagens da análise de sentimento do cliente.

Benefícios da Análise de Sentimentos

1. Oportunidades de upselling

A análise de sentimentos permite que você segregue toda a sua base de clientes em diferentes segmentos, como os clientes mais felizes, clientes com maior potencial de compra, clientes frustrados e clientes que estão prontos para deixar sua marca.

Você pode criar oportunidades de upselling aproveitando seus clientes satisfeitos.

2. Forneça Suporte Excepcional

Você pode usar a análise de sentimentos para treinar seus chatbots para detectar o momento certo de encaminhar o chat para um agente ou encaminhá-lo para seus profissionais experientes. Essa é uma ótima maneira de melhorar o suporte ao cliente e oferecer experiências agradáveis.

3. Identifique os gatilhos emocionais

A maioria das ações dos clientes decorre de suas emoções e das experiências que eles recebem. O atendimento positivo ao cliente pode despertar emoções positivas , levando a ações positivas. Pelo contrário, o mau serviço pode desencadear emoções e ações negativas. Isso pode ter várias permutações e combinações.

Com a análise de sentimentos, você pode identificar quais mensagens e chats atuam como gatilhos emocionais para seus clientes.

Por exemplo, é possível que a frase – “Retornaremos em algum momento” incomode os clientes. Ou adicionar emojis a um bate-papo, mensagem ou e-mail aciona uma resposta amigável dos clientes.

A análise de sentimentos decodifica as emoções e ações dos clientes . Usando essa análise, você pode tomar decisões fundamentadas para melhorar a qualidade do seu atendimento ao cliente.

4. Lide com vários clientes ao mesmo tempo

É normal que seus agentes lidem com vários clientes ao mesmo tempo. No entanto, é impossível processar manualmente todas as perguntas e respondê-las de uma só vez. A análise de sentimentos prova ser extremamente útil para identificar quais conversas com clientes estão indo bem e quais exigem ações rápidas .

5. Envolva-se positivamente com os clientes

A análise de sentimentos decodifica o tom, a atitude e o humor dos clientes, dando a você a oportunidade de se envolver com as pessoas certas no momento certo . Você saberá com quem deve entrar em contato, sobre o que deve falar e qual canal deve usar para o mesmo.

Conectar-se e interagir com os clientes da maneira certa traz muitos benefícios, como vendas aprimoradas e clientes satisfeitos .

Alguns outros benefícios da análise de sentimentos são:

• Lidar com a rotatividade de clientes
• Monitore a satisfação do cliente
• Escalonamento contínuo de problemas do cliente
• Estratégias e campanhas de marketing orientadas por insights
• Melhor experiência do cliente

Vamos descobrir como fazer a análise de sentimentos e as diferentes técnicas para o mesmo.

Como conduzir a análise de sentimentos para melhorar a experiência do cliente?

Há muitas maneiras de coletar o sentimento do cliente e processá-lo para fins comerciais. Esta seção aborda algumas das melhores técnicas para análise de sentimentos online.

Análise de sentimento no nível superior do documento

A análise de sentimento no nível do documento superior determina o tom de um documento. Possui fluxos de trabalho de processamento de dados que incluem percorrer um bloco de texto para avaliar seu tom – negativo, positivo ou neutro. Algumas ferramentas também oferecem uma terceira saída chamada NULL, o que significa que o texto não é negativo nem positivo.

Esse método de análise de sentimentos funciona melhor quando o texto que está sendo analisado é longo.

Embora a análise de sentimento em nível de documento superior possa oferecer a percepção geral da marca entre os grupos de clientes, ela não pode fornecer insights mais profundos e acionáveis.

Por exemplo, dê uma olhada nos comentários a seguir. Estes são exemplos louváveis ​​de análise de sentimentos:

Embora uma análise de sentimento em nível de documento superior mostre que ambas as declarações são negativas, ela não consegue identificar as razões por trás dessas respostas negativas.

Portanto, se você deseja avaliar a percepção geral da marca , pode optar pela análise no nível do documento superior.

Análise de sentimento no nível do parágrafo

A análise de sentimento no nível do parágrafo é mais refinada, pois é feita no nível do parágrafo. Assim, o processador percorre diferentes parágrafos de texto para descobrir se eles têm um tom negativo ou positivo, ambos os tons ou nenhum deles.

É perfeito para cavar em parágrafos longos e documentos de texto longos que vêm com várias seções. Blogs, críticas e análises detalhadas são exemplos perfeitos.

A capacidade de consumo de conteúdo dos clientes modernos é inspiradora. Assim, os blogs continuam a ser um grande sucesso entre as massas. Isso exige o processamento de blogs ou outras peças escritas que tenham parágrafos longos. Você pode analisar o tom dos parágrafos e entender melhor se o conteúdo será um sucesso ou um fracasso entre os clientes.

Análise de Sentimentos Sábios de Palavras ou Frases

Este é um processo de análise de sentimento refinado que funciona em entidades lexicais independentes, como palavras ou frases. Suponha que você seja o proprietário de uma cadeia de hospitais multiespecializados. Agora, você deseja saber se uma filial está fazendo o trabalho certo ou não. Uma análise de sentimento em nível de palavra ou frase pode fazer o trabalho perfeitamente.

Ele procurará palavras como " contas ", " ossos quebrados " , " descuidado " , " equipe médica " , " enfermeiros " e " médicos " etc. e “ médicos ”, etc., são detectados como entidades positivas, as palavras – “ contas ” e “ ossos quebrados ” são negativas.

Assim, o processador oferece uma avaliação profunda dos blocos de dados relacionados a ele .

Da mesma forma, suponha que você seja uma empresa de software que oferece ferramentas de contabilidade. Nesse caso, existem várias frases, como “ suporte ao idioma ”, “ facilidade de uso ” e “ atualizações mais recentes ”, etc., que podem ser usadas para avaliar o desempenho do seu produto.

Portanto, a análise de sentimento em nível de palavra oferece uma visão altamente refinada de blocos de dados não estruturados. Depois de ter esse pool de dados, aproveite-o para melhorar suas ofertas e a experiência do cliente .

Uso de Machine Learning para Análise de Sentimentos

Embora o software tradicional não possa associar palavras e frases individuais a um contexto adequado, as ferramentas avançadas de análise de sentimentos com inteligência artificial são equipadas com inteligência contextual. A análise impulsionada pelo aprendizado de máquina compreende as emoções humanas em níveis mais conceituais e relacionáveis.

Isso se mostra altamente benéfico no processamento de dados de clientes coletados nas mídias sociais, onde várias emoções estão surgindo a cada segundo.

Vejamos alguns exemplos de análise de sentimento.

A palavra “ sangrento ” é geralmente associada a um sentimento negativo.

Agora, coloque assim – “ muito legal!! “; e todo o sentimento dá uma volta de 360 ​​graus.

A análise de sentimentos baseada em ML oferece uma visão detalhada dos dados , pois tem a capacidade de colocar frases e palavras individuais em diferentes zonas ricas em contexto. Ele não apenas aponta o preto e branco, mas também pode distinguir entre os vários tons de dados do cliente em cinza.

Use as mídias sociais para análise de sentimentos

A população de mídia social é de 4,14 bilhões. Isso o torna uma plataforma lucrativa onde você pode encontrar seus clientes, acompanhar suas atividades e interagir com clientes em potencial.

A mídia social é um vasto repositório de dados e um dos canais de comunicação proeminentes que seus clientes usam para fazer perguntas, compartilhar experiências e opiniões e buscar suporte.

Uma ferramenta de monitoramento de mídia social inteligente e intuitiva, como o Mediatoolkit , permite extrair esses dados de negócios e extrair as várias formas de sentimentos do cliente.

Você pode obter insights acionáveis ​​sobre a percepção geral da marca e as reações dos clientes às suas campanhas de marketing. Você pode até coletar feedback crucial do cliente na forma de menções diretas e passivas nas mídias sociais.

Dê uma olhada nos vários benefícios do monitoramento de mídia social na imagem abaixo.

Além disso, a mídia social é um lugar onde situações e tags podem escalar rapidamente. Por isso, é importante responder de forma rápida, pessoal e eficaz às preocupações dos clientes nas mídias sociais . Isso mantém as situações desagradáveis ​​afastadas ou até as transforma em experiências positivas.

Considerando o imenso número de menções nas mídias sociais e sua natureza diversificada, uma abordagem baseada em IA, como análise de sentimentos, é sua melhor aposta.

A análise em tempo real dos sentimentos do cliente coloca você um passo à frente de uma possível crise e permite que você aja antes mesmo que uma experiência ruim do cliente se torne viral.

Faça uso do software de feedback do cliente

O software de feedback do cliente permite coletar feedback do cliente para análise de sentimentos. Pesquisas NPS e pesquisas CSAT são algumas das opções mais populares para coletar insumos para um produto ou serviço.

Ao realizar a análise de sentimentos em pesquisas de NPS, você pode ir além dos números brutos, pontuações e grupos e obter mais resultados orientados por insights . Portanto, tudo o que você precisa fazer é integrar essas ferramentas ao seu ecossistema de negócios e obter insights acionáveis ​​dos dados do cliente.

Aqui estão algumas das melhores ferramentas de feedback do cliente que podem ajudá-lo:

Criador de pesquisas ProProfs

O ProProfs Survey Maker vem com muitos recursos poderosos, como pesquisas NPS, enquetes, pesquisas no aplicativo, relatórios, lógica de salto e muito mais. Ele permite que você crie pesquisas deliciosas em apenas alguns minutos.

Essa ferramenta baseada em nuvem vem com mais de 100 modelos prontos e um grande número de perguntas prontas para uso que facilitam muito a criação de pesquisas.

Outras funcionalidades incluem relatórios prontos para apresentação, análises inteligentes e opções de segurança de dados.

Use o poder do bate-papo ao vivo

A análise de sentimentos do Live Chat avalia cada sessão de chat para indicadores de humor negativos e positivos . A análise tem uma pontuação de 1 a 100. Esse sistema de pontuação permite que os clientes avaliem seu serviço de chat com base na experiência recebida.

A análise de sentimentos do chat ao vivo oferece uma visão em tempo real das percepções de seus clientes sobre seu serviço de suporte . Após o término da sessão de chat, é realizada uma análise aprofundada para entender os dados do cliente e gerar uma pontuação de sentimento reflexiva e detalhada.

Com essa visão profunda do comportamento do cliente, você pode melhorar seu suporte por chat e orientar a experiência geral do cliente em uma direção mais positiva. A análise de sentimentos do chat ao vivo monitora automaticamente as palavras-chave, o efeito sintático e o tom nas conversas do chat .

Isso é feito linha a linha para cada mensagem recebida do cliente. Assim, garante que nenhum indicador-chave de humor seja perdido enquanto você interage com seus clientes.

Monitore os sentimentos dos clientes por meio de análises e classificações de produtos

Fóruns públicos, sites de revisão e sites de notícias também são locais populares para conversas online e discussões da comunidade. As avaliações e avaliações de produtos deixadas por seus clientes nessas plataformas oferecem um grande conjunto de dados não processados .

Se analisados ​​adequadamente, esses dados podem oferecer insights ricos sobre a percepção de mercado da sua marca.

Uma pesquisa recente revela que um cliente médio lê pelo menos dez avaliações antes de fazer a compra final . A análise de sentimentos de suas avaliações pode ajudá-lo a modificar e atualizar suas ofertas de negócios de acordo com as expectativas de seus clientes.

A análise baseada em aspectos, uma forma de análise de sentimentos, fornece informações detalhadas sobre diferentes recursos do seu produto. Isso significa que você pode visualizar diretamente os recursos amados por seus clientes e os recursos de produtos que seus clientes odeiam ou não gostam.

Conecte-se com seus clientes por meio de uma chamada para entender os sentimentos

A análise de sentimentos baseada em IA e PNL permite que você identifique sinais honestos e sentimentos genuínos de seus clientes enquanto fala com eles. Isso significa que, mesmo que seus agentes não tenham a inteligência emocional para captar os tons subjacentes na voz e na fala de seus clientes, a análise de sentimentos os cobre.

Esta é uma forma única de análise de sentimentos. Com a ajuda de uma ferramenta poderosa, você pode identificar e distinguir entre 200 sinais de voz para conhecer o humor do cliente de cada vez. Além disso, à medida que os dados se acumulam ao longo do tempo, eles podem ser processados ​​para descobrir padrões ocultos, problemas no suporte de plantão e padrões de comportamento do cliente.

Esse tipo de análise de sentimento do cliente é perfeito para call centers e configurações de negócios em que a maior parte do suporte ao cliente é fornecida por meio de chamadas.

Enquanto seu agente de suporte interage com um cliente, ele pode simultaneamente receber dicas dos alertas emitidos por sua ferramenta de análise de sentimentos para oferecer a melhor resolução. Essa abordagem também ajuda os agentes a manter a comunicação em uma direção positiva.

Casos de uso de análise sentimental

Foco nos Indivíduos para Melhorar o Serviço

Concentrando-se nos clientes individuais , os líderes CX podem atingir as raízes dos problemas.

Por exemplo, suponha que Jack deixe uma avaliação negativa em seu identificador de mídia social e 400 pessoas reagem a isso. Se sua equipe de CX puder lidar com a situação imediatamente e resolver o problema em questão, não apenas Jack se sentirá valorizado e satisfeito, mas as outras 400 pessoas se sentirão comovidas. É assim que funciona o sentimento público .

Outro exemplo é de uma marca de condimentos. A empresa descobriu que 60% de seus clientes nas mídias sociais estavam emocionalmente conectados.

Foi quando começou a se concentrar em melhorar seu engajamento nas mídias sociais para desenvolver uma comunidade online ativa . Também tomou medidas para incentivar seus clientes a visitar as contas de mídia social da marca para obter informações sobre receitas e promoções.

Isso impulsionou o crescimento da empresa em questão de meses.

Rastrear sentimentos ao longo do tempo

Se a avaliação de sentimentos em relação a diferentes aspectos de negócios não fosse importante, o NPS sozinho poderia ter levado a tocha para todos os métodos de análise de sentimentos.

No entanto, a realidade do terreno é diferente. Acompanhar o sentimento do cliente ao longo do tempo, anexando o mesmo a diferentes aspectos de negócios, é crucial para entender seus clientes ao máximo.

Por exemplo, suponha que uma empresa fabricante de equipamentos esportivos tenha recebido cinco avaliações relacionadas ao atendimento ao cliente, das quais duas estão relacionadas a entregas de produtos, uma está relacionada a políticas de devolução e duas estão relacionadas a novos designs.

Um rastreamento completo de análise de sentimentos feito ao longo do tempo indicará todos esses motivos, ajudando você a oferecer uma melhor experiência ao cliente .

Identificando os Detratores e Promotores

Um detrator é um cliente insatisfeito que provavelmente postará uma avaliação negativa . Por outro lado, os promotores são os clientes que estão satisfeitos com sua marca e compartilham de boa vontade boas experiências em seu círculo social.

Usando a análise de sentimentos, você pode identificar facilmente seus promotores e detratores e elaborar estratégias que podem fazer maravilhas para ambos os tipos de clientes.

Identifique os clusters de clientes com apego emocional mais profundo

A segmentação de clientes pode revelar os grupos de clientes que se sentem mais fortes em relação à sua empresa e suas ofertas . Ao se concentrar nos sentimentos desses clientes, você pode oferecer experiências altamente personalizadas e conquistar alguns defensores leais da marca.

Além disso, ao fazer uma avaliação completa do sentimento do cliente em clusters fracos, você pode revisar os portfólios de marcas para despertar interesse e desencadear novas tendências.

Acompanhe o sentimento do cliente após a implantação das alterações

Uma marca altamente famosa e reputada sem inteligência do cliente teme as atualizações e mudanças.

Suponha que você tenha uma padaria que venda bolos de amêndoa e nozes. Agora, um dia, você pensa em fazer uma mudança adicionando cerejas ao bolo.

Você prepara um grande lote desses bolos, mas mais de 50% deles ficam obsoletos, pois a maioria de seus clientes odeia cerejas. Além de atingir suas vendas, também reduz a confiança dos clientes em sua marca.

No entanto, se você fizer uma análise de sentimentos coletando dados sobre as preferências alimentares de seus clientes, poderá ter mais confiança em relação a qualquer alteração .

Agora, vamos dar uma olhada nos vários desafios da análise de sentimentos.

Desafios Envolvidos na Análise de Sentimentos

Vamos dar um exemplo de análise de sentimento:

Arabella : Eu adoro o suporte ao cliente deles… É incrível como eles emitiram uma compensação instantânea pela minha viagem de acampamento arruinada.

Dean : O kit de acampamento foi uma grande bagunça, e minha viagem de acampamento foi um fracasso!

É comum que os clientes usem palavras extremas, gírias e sarcasmo ao deixar comentários sobre as ofertas da sua marca. No exemplo compartilhado acima, o único adjetivo “sangrento” foi usado para transmitir duas emoções humanas totalmente diferentes.

No entanto, se os aplicativos de análise de sentimentos que você possui não conseguirem distinguir entre os dois, você não poderá encontrar o feedback certo do cliente.

Além da ambiguidade do desafio discutida aqui, existem muitas outras armadilhas, como sarcasmo, multipolaridade, tipo de negação e ironia , que são difíceis de decodificar. Isso porque a fala e o texto humanos são uma entrada altamente desafiadora e barulhenta para qualquer tipo de ferramenta de análise de sentimentos.

Tomemos alguns exemplos de análise de sentimentos para elaborar todos esses desafios.

Sarcasmo

“Este telefone tem um incrível backup de bateria de 20 horas.” (Não sarcástico)

“Este telefone incrível tem um backup de bateria incrível de 3 horas.” (Sarcástico)

Negação

A negação vem em várias formas:

• Palavras com prefixos, como “dis-”, “non-” e sufixos, como “-less”.
• Negação explícita, como “isso não é nada bom”.
• Negação implícita, como “com este produto, este é o último prego no caixão para esta marca”.

Declarações Multipolares

“Embora o backup da bateria seja incrível e a qualidade do áudio seja boa, a tela tira algumas notas da pontuação final.”

Tais declarações são altamente confusas e requerem uma análise profunda do texto e da fala, etc.

Finalmente, a quantidade de dados de clientes e comunicação recebida de todos os canais é enorme. Ele exige processadores altamente eficientes e avançados que apenas grandes empresas podem pagar.

Modelo de Análise Sentimental

Confira o processo passo a passo para criar modelos de análise de sentimentos.

1. Preparar dados de treinamento . Os dados de treinamento referem-se à amostra de texto que você usa para treinar seu modelo, como um conjunto de tweets. Você precisa exportar esse conjunto de tweets para um arquivo do Excel.
2. Agora, você precisa dividir esse conjunto em blocos de dados menores , ou “unidades de opinião”.
3. Escolha um tipo de modelo , como "Extrator" ou "Classificador".
4. Selecione um tipo de classificador , como "Classificação de tópico", "Classificação de intenção" e "Análise de sentimento" etc.
5. Carregue seus dados (arquivo Excel com unidades de opinião extraídas).
6. Treine seu classificador de análise de sentimentos marcando manualmente cada opinião . O modelo aprenderá com suas entradas e as técnicas de PNL e decifrará os padrões no próximo lote.
7. Coloque o modelo para testar . Insira texto no classificador e avalie o desempenho. Você pode voltar e marcar mais exemplos para treinar seu classificador se os resultados não forem promissores.
8. Por fim, você pode colocar o modelo para funcionar com seus próprios conjuntos de dados e deixá-lo funcionar por conta própria.

Análise de sentimento: um processo orientado a dados de decodificação do sucesso do cliente

Até agora você pode ter uma boa ideia de como conduzir a análise de sentimentos.

O cenário empresarial moderno está se tornando mais competitivo a cada hora que passa, e os mercados online estão ficando superlotados com marcas dispostas a ir além dos “novos padrões” de atendimento ao cliente.

Nesse cenário, a importância da experiência do cliente simplesmente não pode ser compreendida !

Fornecer produtos e serviços de qualidade não é mais suficiente. Agora é fundamental entender as preferências, emoções, avaliações e sentimentos do cliente para uma verificação de pulso abrangente.

Entre a infinidade de ferramentas e técnicas disponíveis para insights de clientes e inteligência de negócios, a análise de sentimentos é um centavo robusto para apostar ! É uma ferramenta poderosa para desbloquear as atitudes do cliente e decodificar o sucesso do cliente com segurança!

Escolha qualquer uma dessas técnicas de análise de sentimentos e avalie-as em relação às suas necessidades de negócios. Obtenha a ferramenta certa com recursos de análise de sentimentos relevantes e dê a sua empresa uma vantagem inicial.