O Que É Análise de Sentimento do Cliente? Usos e Aplicações

As empresas usam o sentimento do cliente para medir a percepção do comprador sobre sua marca. Quando bem feito, pode fornecer respostas a perguntas como:

• Como os clientes se sentem em relação à sua marca, produtos ou serviços?
• O que eles dizem sobre sua empresa nas redes sociais?
• Eles estão satisfeitos com seus serviços de atendimento ao cliente?

A análise de sentimento pode ser aproveitada para compreender totalmente seu público-alvo e personalizar cada aspecto do seu negócio, de modo que gire em torno dos seus compradores.

A personalização é a chave para o sucesso, afinal.

De acordo com Mckinsey, as marcas que acertam podem potencialmente gerar 40% mais receita do que aquelas que não acertam. Isso mostra que construir um produto incrível não é mais suficiente.

Você também precisa levar em conta os sentimentos dos usuários.

A análise de sentimento do cliente pode ajudá-lo a alcançar um maior nível de compreensão e personalização do usuário, melhorando assim a experiência do cliente.

O que é análise de sentimento do cliente?

Análise de sentimento do cliente é o processo de detectar e compreender as opiniões, emoções e atitudes dos consumidores em relação a determinado produto, serviço ou empresa.

Permite que você analise a mente dos seus compradores e tenha uma ideia sobre o que os usuários pensam e sentem quando interagem com sua marca (antes e depois), o que é realmente importante já que:

• 39% dos compradores não comprarão de uma marca que não oferece experiências personalizadas
• Oitenta e seis em cada cem clientes pagarão mais para empresas que oferecem uma ótima experiência ao consumidor

Também conhecida como análise de sentimento do usuário, é geralmente realizada em pesquisas, posts em redes sociais, feedback e avaliações para descobrir insights valiosos dos clientes.

Você pode adicionalmente usar consultas web e comunicados à imprensa.

As informações adquiridas podem ajudar a rastrear as emoções gerais dos clientes e medir os níveis de satisfação do usuário, permitindo assim que você aprimore recursos e otimize mensagens de marketing.

Então, como funciona?

A análise de sentimento do cliente usa algoritmos de machine learning como NLP para classificar emoções em diferentes polaridades, como positivas, negativas ou neutras.

NLP é um ramo da inteligência artificial que combina ciência da computação e linguística para analisar e interpretar a linguagem humana. Pode processar uma grande quantidade de dados do cliente em um tempo relativamente curto.

Geralmente, um processo simples de análise de sentimento envolve estas etapas:

1. Coletar dados textuais de diferentes fontes
2. Remover informações irrelevantes (palavras, caracteres especiais)
3. Tokenizar o texto em palavras ou frases singulares
4. Extrair atributos relevantes (frases, léxicos)
5. Agrupar atributos em diferentes categorias de sentimento

O algoritmo então atribui uma pontuação de sentimento do cliente aos atributos com base na polaridade e magnitude (intensidade do sentimento), que determina o tom e a emoção expressos.

Quatro tipos principais de análise de sentimento

Algoritmos de análise de sentimento usam processamento de linguagem natural para determinar emoções e níveis de satisfação do cliente.

Como há uma abundância de dados disponíveis na forma de avaliações, feedback e comentários dos clientes, agora se tornou mais fácil avaliar o sentimento do texto (e seus compradores).

Dito isso, vamos delve into os quatro métodos mais populares de análise de sentimento.

I. Análise refinada

A análise de sentimento refinada vai além do positivo ou negativo. Você vai um passo adiante e divide as emoções em cinco polaridades: muito positivo, positivo, neutro, negativo e muito negativo.

Usando análise de texto, você pode atribuir uma pontuação de sentimento do cliente para cada avaliação, digamos de 1 (muito negativo) a 10 (muito positivo).

Esta abordagem revela detalhes sutis e oferece uma perspectiva mais abrangente, que pode ajudá-lo a identificar áreas para melhoria em seus produtos e serviços.

II. Detecção de emoção

Formar uma conexão emocional realmente funciona para algumas marcas. Na verdade, 71% dos compradores irão recomendar uma marca com base em seu apego emocional a ela.

Modelos de detecção de emoção ajudam você a decifrar sentimentos positivos e negativos, como felicidade, raiva e tristeza.

É feito principalmente usando machine learning e/ou léxicos. Léxicos são palavras ou frases associadas a um tópico específico, o que facilita a segregação dos termos de acordo com seu sentimento.

No entanto, léxicos se tornam difíceis de usar quando consideramos as formas como as pessoas se expressam.

Como um usuário pode dizer "seu produto rocks" e você não saberá onde colocá-lo. Mas a inteligência artificial combinada com tecnologias de machine learning pode resolver esse problema.

III. Análise baseada em aspectos

A análise baseada em aspectos é uma espécie de análise de sentimento refinada. A única diferença é que ela se concentra em tópicos e assuntos específicos sobre os quais as pessoas estão falando.

Empresas frequentemente a usam para analisar dados de avaliações de consumidores, mapeando sentimentos para diferentes características de um produto ou serviço.

Aqui está um exemplo.

Em uma avaliação de smartphone, uma marca pode analisar o sentimento sobre qualidade da câmera, interface e design. Suponha que um usuário diga: "o design é mais ou menos, a qualidade da câmera é super ruim."

Quando esse feedback é processado por um software de análise de sentimento, ele agrupará "mais ou menos" e "super ruim" como sentimentos negativos do cliente.

IV. Análise de intenção

A intenção do cliente é o pensamento que leva seus compradores a tomar uma decisão de compra.

A análise de intenção informa se seus prospects pretendem endossar sua marca e seus produtos. Ela fornece uma ideia melhor do que seus compradores querem, bem como o propósito por trás de suas ações.

Como, o que eles desejam fazer quando visitam seu site pela primeira vez? Ou por que eles constantemente entram em contato com suas equipes de atendimento ao cliente?

Assim, quando eles mostram a intenção de fazer uma compra, você pode contatá-los imediatamente. Isso economiza uma quantidade significativa de tempo e recursos, permitindo que você busque clientes legítimos.

Por que a análise de sentimento é importante para seu negócio?

Empresas que desejam aumentar sua base de clientes e ver um crescimento positivo na receita devem fazer questão de usar análise de sentimento.

E por que não?

Conhecer os sentimentos do seu comprador em relação à sua marca e seus produtos não só ajuda a suavizar as interações com os clientes, mas também aumenta a satisfação e lealdade do cliente.

Com isso em mente, vamos dar uma olhada mais profunda nos muitos benefícios da análise de sentimento do cliente.

#1 Personalizar experiências do cliente

Quando você se concentra nas preferências e desejos dos seus compradores, você começa a atender às expectativas do cliente e, consequentemente, melhora a experiência do cliente.

É óbvio, na verdade.

Você pode medir emoções efetivamente através da análise de sentimento. Ao atribuir pontuações quantitativas a dados qualitativos, torna-se fácil obter insights que funcionam.

Sabemos que a personalização é um trabalho difícil.

Você tem que considerar vários fatores além da miríade de emoções que os compradores passam antes de fazer uma compra.

Sempre identificando e resolvendo problemas para tornar as coisas simples.

Os insights coletados da análise de sentimento podem facilitar seu trabalho e te dizer muito sobre as necessidades e pontos de dor dos clientes, tornando a personalização apenas um processo ligeiramente difícil.

#2 Reduzir taxas de abandono de clientes

Taxa de abandono refere-se à porcentagem de clientes que você perde em um determinado período de tempo, como em um mês ou um ano. Embora pareça ruim em seus relatórios anuais, é uma parte normal de qualquer negócio.

Isso não significa que você deva ignorá-la e deixar os números ficarem fora de controle.

A análise de sentimento do cliente ajuda a manter essa porcentagem baixa e melhora seu valor de vida útil do cliente. As pontuações de sentimento permitem identificar os tipos de emoções junto com a magnitude do que seus compradores estão sentindo.

Eles estão felizes, frustrados, empolgados ou insatisfeitos? E se estiverem, em que medida?

Você pode priorizar reclamações, oferecer assistência e resolver problemas. Abordar sentimentos no momento certo pode aumentar a retenção de clientes e a defesa da marca.

#3 Gerenciar reputação da marca

Os clientes adoram quando seu negócio tem uma ótima personalidade de marca. Não precisa ser algo absurdo, como Old Spice, para capturar atenção ou construir um grande número de seguidores.

Se sua marca é consistente e confiável, então é suficiente.

Sentimentos positivos aumentam o valor da marca e incentivam o engajamento do usuário (feedback do cliente, avaliações, transações). Sentimentos negativos, por outro lado, podem levar ao pior pesadelo de uma empresa.

Lembre-se, basta um comentário de um cliente insatisfeito para danificar severamente sua reputação.

O monitoramento da marca com análise de sentimento permite que você gerencie sua reputação tanto online quanto offline. Você pode usar rastreadores de mídia social para capturar menções e comentários relacionados à sua marca.

Algumas ferramentas de análise de sentimento permitem analisar sites de avaliação, fóruns e comunidades online.

#4 Acompanhar o sentimento do usuário ao longo do tempo

Emoções humanas são voláteis. Uma pessoa pode gostar de algo em um momento e odiar no momento seguinte.

É o mesmo com opiniões e sentimentos dos clientes.

Eles estão constantemente mudando e não serão os mesmos para sempre. Então, fazer planos que garantam que seus valores e mensagens da marca não ofendam ninguém apenas uma vez não vai funcionar.

Você precisa ajustá-los ao longo do tempo.

A análise de sentimento do cliente pode ser imensamente valiosa quando se trata de rastrear mudanças no comportamento do consumidor. Você pode manter um olho atento às reações dos clientes e ajustar suas estratégias de negócio.

Rastreadores assistidos por IA podem monitorar sentimentos em tempo real, permitindo que você personalize suas campanhas de marketing e produtos de acordo.

Como coletar dados para medir o sentimento do cliente?

Você pode coletar dados através de pesquisas, classificações NPS, ferramentas de monitoramento de mídias sociais, avaliações, chats de suporte e programas de Voz do Cliente .

Esta abordagem qualitativa irá auxiliá-lo a tomar decisões baseadas em dados para melhorar seus produtos, marketing e serviços ao cliente.

1. Pesquisas

Pesquisas com consumidores são a melhor maneira de coletar dados precisos dos clientes para análise de sentimento.

Crie pesquisas com perguntas desenvolvidas para explicar as emoções do usuário em cada etapa da jornada do cliente. Elas podem ser distribuídas aos prospectos via e-mail, mídia social ou hospedadas diretamente em seu site.

Você pode usar ferramentas de pesquisa online como SurveyMonkey, Zoho ou Google Forms para maior eficiência.

2. Classificações NPS

NPS significa Net Promoter Score. É uma métrica de marketing que mede a probabilidade de seus clientes sugerirem seu produto ou serviços para outros.

As marcas geralmente fazem esta pergunta: "Em uma escala de 0 a 10, qual a probabilidade de você recomendar [produto, serviço ou empresa] para um amigo ou familiar?"

As classificações NPS ajudam você a distinguir entre clientes insatisfeitos, clientes indiferentes e compradores altamente entusiasmados que prontamente o indicariam para outros.

3. Monitoramento de mídias sociais

Atualmente, tornou-se uma necessidade acompanhar os sentimentos nas mídias sociais em relação à sua marca.

Você precisa processar as reações das pessoas (curtidas e não curtidas), comentários, compartilhamentos, recompartilhamentos e menções à marca para analisar os sentimentos dos clientes e o tom de voz.

Ferramentas de monitoramento de mídias sociais como Audiense e Meltwater permitem que você monitore reações em diferentes plataformas de mídia social em tempo real.

4. Avaliações no aplicativo e no site

Avaliações de produtos e sites como a mostrada abaixo oferecem uma maneira rápida de coletar dados e insights dos clientes, tanto para perguntas gerais quanto específicas relacionadas aos seus produtos ou serviços.

Você pode coletar avaliações de produtos em sites como G2, Capterra, Amazon ou Tripadvisor.

Além disso, tente incentivar os usuários a deixarem feedback dentro de seus aplicativos ou sites. Isso permitirá que você colete automaticamente os dados necessários com ferramentas de web scraping.

5. Suporte ao cliente

Interações de suporte ao cliente, como registros de chat, tickets de suporte, e-mails e transcrições, são fontes valiosas de informação.

Tanto os dados estruturados quanto os não estruturados podem ser processados com a ajuda de software de suporte ao cliente para agrupar pessoas com base nos sentimentos que expressam.

6. Dados de Voz do Cliente

Programas coletam informações de pesquisas, avaliações e formulários de feedback para medir a fidelidade do cliente e obter direções para melhorias.

Ferramentas de análise de sentimento do cliente como Monkeylearn e Userpilot usam NLP junto com um conjunto de outros algoritmos de machine learning para entender os dados baseados em texto.

A análise do feedback dos clientes ajuda a identificar e agrupar os sentimentos relacionados ao seu produto ou marca em um formato utilizável.

Casos de uso de análise de sentimento do cliente

Você leu sobre os diferentes tipos de modelos de análise de sentimento, seus benefícios e as fontes das quais você pode coletar dados dos clientes.

Agora é hora de aprender sobre suas aplicações no mundo real. De modo geral, a análise de sentimento do cliente ajuda as empresas a:

• criar melhores produtos e serviços
• aprimorar marketing e comunicação
• melhorar o atendimento ao cliente

Aqui está uma explicação detalhada de como os insights gerados pelas tecnologias de análise de sentimento podem beneficiar você em cada uma dessas áreas.

#1 Criar melhores produtos e serviços

Todos os produtos e serviços começam com uma ideia simples.

Por exemplo, Steve Jobs fundou a Apple para mudar a forma como as pessoas viam computadores.

Em uma época em que os computadores eram muito grandes e pesados para uso pessoal, ele queria torná-los pequenos o suficiente para serem usados em casa. Jobs sabia que sua ideia levaria ao sucesso comercial.

O mesmo pode ser dito sobre o Airbnb.

Ambas as marcas deram aos compradores o que eles procuravam. Ao aproveitarem as necessidades e emoções dos usuários, eles garantiram o sucesso de seu empreendimento.

A análise de sentimento pode ser empregada em todas as etapas do desenvolvimento do produto, da ideação à comercialização. Você pode realizá-la em feedback de produtos, avaliações, análises e comentários para:

• Antecipar tendências do setor e identificar mercados de nicho
• Priorizar atualizações de produtos analisando problemas comuns
• Facilitar mudanças de preços e lançamentos de produtos
• Alertar equipes de desenvolvimento para corrigir bugs recorrentes
• Descobrir áreas para melhoria, avaliar desempenho do produto e aumentar taxas de adoção

#2 Aprimorar marketing e comunicação

Você não pode projetar o produto perfeito e esperar que os compradores venham até você. Você precisa abordá-los com campanhas e mensagens de marketing hiperpersonalizadas.

Ainda assim, como você sabe quem são eles? Como eles se sentem? Ou se eles responderão a você?

Uma pesquisa de mercado completa permite responder à primeira pergunta. Além disso, pesquisas de satisfação do cliente dão uma visão geral do seu público-alvo.

Mas a análise de sentimento do cliente em combinação com o marketing permitirá que você examine os sentimentos em resposta às suas campanhas de marketing.

Além disso, você pode:

• Segmentar clientes com base em diferentes sentimentos
• Usar análise de emoção para orientar campanhas diretas
• Criar conteúdo que atenda a sentimentos específicos dos usuários
• Focar em áreas ou tópicos que provocam reações positivas
• Personalizar tom, estilo e linguagem para diferentes canais de marketing (como email, redes sociais, orgânico, pago, etc)

Isso permitirá que você crie uma experiência positiva do cliente em todas as plataformas e impulsione prospects pelo funil de marketing. Você não precisa se limitar apenas aos seus compradores, observe também os de seus concorrentes.

As fraquezas e forças deles ajudarão você a criar campanhas de marketing informadas.

#3 Melhorar o atendimento ao cliente

Você sabia que uma boa experiência de atendimento ao cliente aumenta as chances de recompra em 82%?

Faz sentido, já que um comprador sempre gravitará em direção a uma marca que oferece uma experiência positiva ao cliente. Mesmo se um produto tiver alguns defeitos, um serviço oportuno pode resolver as coisas.

É essencial se você quiser prevenir taxas de abandono e aumentar a lucratividade.

Dito isso, a análise de sentimento pode ajudar suas equipes de suporte ao cliente das seguintes maneiras:

• Identificar o tom e a linguagem que as pessoas consideram desagradáveis ao se comunicar com a equipe de suporte
• Otimizar treinamentos de equipe com insights de análise
• Automatizar tarefas repetitivas e reduzir longos tempos de resposta
• Resolver tickets de suporte ao cliente mais rapidamente, diminuir acúmulo
• Alertar membros da equipe quando os clientes estão angustiados
• Melhorar desempenho, reduzir estresse e aumentar retenção de funcionários

Suporte ao cliente é um dos trabalhos mais difíceis que existem. Você tem que ouvir milhões de clientes diariamente sem perder a paciência.

Não há muito que você possa fazer.

No entanto, analisar sentimentos pode ajudá-lo a responder às consultas dos clientes com mais eficiência. Identifique os problemas e humores mais comuns e treine-se para lidar melhor com eles.

Além disso, você pode monitorar conversas online usando equipes de atendimento ao cliente especialmente treinadas para lidar com redes sociais.

Concluindo

A análise de sentimento do cliente tem seus próprios prós e contras. Embora possa ajudar a processar uma quantidade substancial de dados, pode ter dificuldades para lidar com linguagem complexa como sarcasmo.

Uma simples declaração como "Isso não é tão ruim" pode ser difícil de interpretar, já que pode ser positiva ou negativa dependendo do contexto.

Mesmo assim, as ferramentas de análise de sentimento podem ser agentes poderosos quando se trata de capturar as sutilezas da expressão do consumidor. Você pode usar ativamente os insights gerados para promover suas aspirações comerciais.