Análise de sentimento: Melhorando o reconhecimento da marca e aumentando a receita

Na semana passada, discutimos a importância das avaliações online e seu impacto no sucesso do seu comércio eletrônico. Mencionamos que as revisões - especialmente na forma escrita - fornecem feedback valioso sobre as experiências e fornecem contexto para opiniões importantes. Mas o poder da palavra não termina aí! Agora, gostaríamos de entrar no lado mais complexo de entender as palavras de seus consumidores: a análise de sentimentos.

A análise de sentimento, ou 'mineração de opinião', como alguns chamam, usa processamento de linguagem natural, análise de texto e linguística computacional para obter um conhecimento aprofundado sobre o que seus consumidores estão realmente dizendo. A estrutura da linguagem já é altamente complicada, então não há dúvida de que a análise de sentimentos também é.

O objetivo deste artigo é apresentar os princípios básicos do mesmo para que você possa começar a preparar seu negócio para planos futuros. De acordo com uma estatística de 2018, 59% dos profissionais do setor em todo o mundo já usam ou querem começar a usar esse procedimento estruturado como parte de sua estratégia de marketing – então você pode querer investigar também.

Adoção da IA ​​na personalização de marketing

Como você pode ver, um número substancial de especialistas está convencido de que o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são fundamentais para o crescimento dos negócios hoje. É do seu interesse descobrir exatamente como você pode usar os recursos transformacionais de inteligência artificial e mineração de dados para expandir seus negócios.

Onde você reúne esse sentimento?

Praticamente em qualquer lugar em um espaço digital onde o texto gerado pelo usuário é entregue publicamente. Os canais de mídia social (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter e LinkedIn) são um excelente lugar para começar devido à magnitude das conversas contínuas entre os públicos.

Mas eles não são os únicos lugares onde você pode obter dados mensuráveis. Você também deve analisar fóruns online e sites de avaliação como Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor ou Trustpilot. Além disso, você também pode extrair informações das conversas do chatbot em seu site.

Por fim, você também pode ver o engajamento acontecendo em seu próprio blog, em blogs corporativos e específicos do setor ou em jornais online.

Enquanto você pensa em tudo isso, não se esqueça dos seus concorrentes. Compreender as conversas que ocorrem entre os consumidores em suas plataformas também renderá informações altamente valiosas sobre seu próprio público-alvo.

Para que serve a análise de sentimentos?

Seu principal objetivo é colocar seu foco de volta no seu público e ouvir como eles se sentem. Uma análise de sentimento permite fazer exatamente isso, pois com ela você pode reconhecer e capturar a voz real de seus consumidores. É uma ferramenta de negócios importante que permite transformar dados não estruturados em feedback valioso e tangível.

Você também descobrirá que isso pode ajudá-lo a assumir o controle dessas áreas cruciais:

• Monitore as mídias sociais para observar a reputação da marca e manter a saúde da marca. Pense na análise de sentimentos como seu próprio detetive pessoal, ouvindo e observando todos os canais online que sua marca nem sempre consegue acompanhar.
• Identifique e aproveite as tendências e padrões emergentes.
• Melhorar os produtos com base nas necessidades do consumidor.
• Analise a satisfação do produto entendendo a motivação por trás dos sentimentos positivos, negativos e neutros.
• Gerencie os riscos identificando uma potencial crise antes que ela se manifeste.
• Crie conteúdo viral que ressoe com seu público por meio da ideação de conteúdo guiada.
• Meça o ROI de sua campanha de marketing com mais precisão e, em seguida, use o insight para aumentar o desempenho em futuros lançamentos, eventos e campanhas.
• Encontre influenciadores valiosos da marca que podem aumentar a ressonância positiva.
• Melhore o atendimento ao cliente e as táticas de suporte.
• Entenda a voz do funcionário em tempo real descobrindo e respondendo às preocupações.
• Descubra e use pesquisas de mercado para ajudar a impulsionar decisões de negócios eficazes.

A análise de sentimentos é uma tecnologia complexa para dominar, portanto, inevitavelmente, há uma grande maioria de resultados que você pode esperar. Como você aplicará essa prática depende do tipo de setor em que você atua, do tamanho de sua empresa e de seu público e, mais importante, dos recursos de dados disponíveis. Quando você der os primeiros passos na análise de sentimentos, certifique-se de iniciar sua jornada com algumas perguntas bem definidas - mas permaneça aberto para encontrar muitas respostas diferentes, às vezes inesperadas.

Como funciona a análise de sentimentos?

De acordo com o MonkeyLearn, existem quatro níveis de análise de sentimentos nos quais as ferramentas e sistemas se concentram:

1. A análise de sentimento refinada identifica o nível de polaridade no texto. Ele rotula as palavras em uma escala de muito negativo a muito positivo, quase da mesma maneira que uma classificação por estrelas funciona em uma resenha.

2. Uma análise do léxico ajuda a detectar emoções, identificando palavras que expressam sentimentos específicos, como felicidade, excitação, raiva ou frustração.

3. A análise de sentimento baseada em aspectos divide o texto em atributos ou componentes para entender quais recursos específicos de um produto estão sendo discutidos.

4. O reconhecimento de intenção analisa o motivo por trás do texto em um determinado contexto.

Existem duas abordagens principais para esses quatro níveis de análise de sentimento.

A abordagem baseada em regras

A abordagem baseada em regras é um sistema que realiza análise de sentimentos com base em um conjunto de regras criadas manualmente. Algumas das técnicas de processamento de linguagem natural que uma abordagem baseada em regras segue incluem análise, partes de marcação de fala, tokenização e lematização.

No entanto, essa abordagem é boa apenas para tarefas em nível de sentença e análise de consulta. É uma abordagem exaustiva que precisa de manutenção meticulosa de especialistas e linguistas qualificados para mostrar resultados precisos. Mesmo assim, o sistema não leva em consideração variações complexas de linguagem e combinações de sequências.

A abordagem automática

Ensinar uma máquina a analisar qualquer linguagem é complicado. Pense apenas nas variações culturais do inglês, junto com todas as suas nuances gramaticais, dialetos e gírias. Técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, como Naive Bayes, Support Vector Machine e Maximum Entropy, são técnicas mais úteis para a classificação de sentimentos (categorização de texto em categorias positivas, negativas ou neutras, etc.).

Não vamos entrar em detalhes sobre esses algoritmos ou como eles funcionam, porque vamos acabar falando sobre algo que se parece mais ou menos com isso:

E você não precisa entender nada disso – pelo menos não agora. Ferramentas, sistemas e softwares de análise de sentimentos usam a Inteligência Artificial para cuidar dessas fórmulas, modelos e estruturas desconcertantes.

A coisa mais importante que queremos que você saiba é que, por meio do avanço tecnológico e da mineração de dados contínua, os algoritmos de aprendizado de máquina aprenderam a se adaptar à congruência e ao padrão e, assim, aprenderam a extrair significado do contexto. O aprendizado profundo resolve problemas de processamento de linguagem natural ainda mais desafiadores e pode estimular funções cognitivas superiores do cérebro humano. É por meio do aprendizado profundo que a análise de sentimentos se torna altamente precisa, pois pode entender padrões de linguagem e determinar tom, emoção, humor, sarcasmo e ironia.

Por que a análise de sentimentos impulsiona o sucesso do comércio eletrônico

Quando sua loja online cresce e suas campanhas de marketing estão prosperando, você espera que o engajamento de suas plataformas sociais também dispare! Ou talvez a reputação da sua marca tenha enfrentado um problema e você precise de respostas rapidamente.

Quando você atinge centenas de milhares de consumidores, quem vai vasculhar cada vertente desse conteúdo e aproveitar ao máximo sua percepção? Apenas uma máquina! É uma tarefa árdua e, francamente, muito tediosa, demorada e subjetiva para qualquer ser humano. Você precisa de análise de sentimentos para processar grandes quantidades de dados online de várias fontes de forma automática e precisa.

Mais importante, a análise de sentimentos pode ajudá-lo a filtrar grandes quantidades de dados antigos, inúteis ou irrelevantes para encontrar as novas informações que ajudarão a orientar as decisões de negócios e realmente provar um bom ROI. Por exemplo, em 2018 a Nike fez uma campanha envolvendo uma estrela americana pela qual o público não estava muito apaixonado. Como resultado, seu sentimento líquido despencou ao longo de um período de 12 meses.

Parece muito ruim, certo? Errado. Na verdade, a Nike estava sendo muito inteligente. Eles queriam alcançar um grupo demográfico novo e mais jovem e assumiram esse risco porque isso significava criar fidelidade à marca entre os consumidores mais jovens. Eles sabiam que haveria algum barulho em torno de sua decisão, mas foram muito cuidadosos ao considerar as 'vozes silenciosas' de consumidores novos e curiosos. Como resultado, esta campanha viu a Nike alcançar um salto geral de vendas de mais de 31%!

Há uma sobrecarga de evidências de que a análise de sentimentos ajudou grandes sites de comércio eletrônico em todo o mundo a aumentar as conversões, além de melhorar o reconhecimento e a reputação da marca. De acordo com a Aspectiva, as lojas de comércio eletrônico que aproveitam essa estratégia poderosa podem ver um aumento de até 30% nos cliques de 'adicionar à cesta' e um aumento significativo no tempo gasto na página.

Ao usar as intrincadas metodologias de análise de sentimentos, você pode obter as informações certas de que precisa para:

• Apoiar os compradores em sua fase de pesquisa de produtos.
• Priorize e simplifique o suporte ao cliente para melhorar a experiência do usuário e a satisfação do cliente.
• Aprimore a jornada do cliente desde a descoberta até a compra.
• Entenda e acompanhe as tendências comportamentais e monitore a intenção de compra do consumidor por meio de funis de vendas.
• Faça ajustes de campanha e venda de acordo com dados em tempo real.
• Obtenha uma vantagem competitiva com inteligência de negócios valiosa e conhecimento da concorrência.
• Identifique tendências emergentes e descubra novos mercados.
• Envolva-se com seu público por meio de tópicos relevantes que potencialmente direcionam os consumidores ao seu site.
• Transforme as opiniões do público em recomendações acionáveis ​​nas páginas de produtos.
• Adapte-se ao desenvolvimento do produto de acordo com as necessidades específicas do usuário.

O que você deve fazer agora

Como diz o autor best-seller do New York Times John Naisbitt – “Estamos nos afogando em informações, mas estamos famintos por conhecimento”. É hora de explorar seus dados inexplorados e transformar novas informações em conhecimento que levará sua empresa ao crescimento ideal.

Invista em TI de última geração e infraestrutura de análise adequada. Explore a variedade de ferramentas líderes de análise de sentimentos com inteligência artificial, como MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers e TalkWater. Experimente demonstrações gratuitas e entre em contato com suas equipes de suporte para saber mais sobre a extensão total de suas ofertas. E o mais importante, entre em contato conosco para que possamos ajudá-lo a iniciar sua jornada de sucesso explosivo de marketing e comércio eletrônico.