Sentiment analysis: como essa tecnologia melhora a eficiência das marcas?

Sentiment Analysis opera com diagnósticos emotivos, a partir da linguagem e de acordo com a interação. Isso porque as palavras que usamos e o modo como elas são aplicadas em variados contextos de comunicação dizem muito sobre nossos sentidos e experiência de consumo.

Pense em um mundo no qual as máquinas se tornam capazes de nos ajudar a compreender como nos comportamos, sentimos e consumimos. Como resultado desse “espelho” revelador de nós mesmos, as tecnologias poderão nos ajudar a agir e a reagir melhor.

Nas relações de consumo, podemos prever um cenário no qual o cliente interaja com as marcas e se relacione com elas de um modo mais autêntico, profundo e saudável — até mesmo com um consumo mais responsável. Não é um tema fascinante? Siga neste post para entender mais sobre o assunto!

Os sentimentos e nossa decisão

Para começar, vamos fazer um caminho inverso no tempo e voltar à época em que as mulheres eram donas de casa em sua maioria. Foi nessa sociedade sexista que o café solúvel foi lançado com um fracasso que surpreendeu os responsáveis por inserir esse produto no mercado.

Eles foram habilidosos e rapidamente identificaram que aquelas mulheres, que se percebiam obrigadas a cuidar da casa, sentiam-se relapsas ao usar um produto tão prático e fácil de processar.

Na visão da época, passar o café no coador de pano era uma demonstração de cuidado que a mulher deveria oferecer à família. Felizmente, essa percepção mudou, mas, na época, foi preciso fazer uma grande campanha para alterar o sentimento de estranheza causado pelo produto.

Contudo, para que isso fosse descoberto, foi necessária uma pesquisa de metodologia específica, na qual as compradoras foram entrevistadas sobre como se sentiam após a compra e comparando as reações de grupos diferentes — um com e outro sem o café solúvel na lista do mercado.

Esse pareceu um exemplo ótimo sobre como os sentimentos podem influenciar nossas decisões de consumo, que, ao contrário do que muitas vezes imaginamos ou esperamos, não são racionais.

Atualmente, verificamos o modo como as pessoas se sentem de acordo com o comportamento delas nas redes sociais e até mesmo antes do lançamento de um produto. A quantidade de informação disponível é imensa e os recursos para avaliá-las inimagináveis para os publicitários das antigas empresas de café.

Os consumidores estão conectados uns aos outros, trocam experiências de compra e desabafam sobre atendimentos fúteis. Eles buscam marcas autênticas, capazes de dialogar com eles, entendê-los e ajudá-los na melhora da qualidade de vida e na construção de uma sociedade melhor.

Como eles identificam essas marcas? Por meio da experiência oferecida por elas e de acordo com o que sentem ao vivenciá-la. Ora, faz todo o sentido entender essas sensações, fato que, neste momento, deve estar lhe provocando com a pergunta: como fazer isso?

O funcionamento do Sentiment Analysis

Não vamos entrar em detalhes muito técnicos e aprofundados sobre esse diagnóstico, pois desejamos focar em como usar o Sentiment Analysis para melhorar a experiência do consumidor com ações adequadas.

Sendo assim, o importante é que você saiba que o sentimento dos clientes pode ser identificado com o uso da Inteligência Artificial. O aprendizado de máquina é utilizado em suas versões mais poderosas para fazer combinações entre inúmeras variáveis em um alto volume de dados.

Essas informações podem ser processadas de modo a encontrar padrões capazes de determinar comportamentos que, por sua vez, revelam sentimentos. Os conteúdos são usados para comparar variações no uso de termos, que podem, inclusive, dar pistas da localidade de nascimento de cada indivíduo.

No mais, vários procedimentos metodológicos são efetuados, desde a preparação dos dados para análise, de modo a evitar generalizações e outros vícios de interpretação. Assim, o processamento de dados combinados permite, por exemplo, identificar que uma determinada ação causa ansiedade no consumidor, enquanto outra o deixa mais tranquilo.

Como opera com base na linguagem, o Sentiment Analysis é especialmente útil para os atendimentos por voz, seja por meio de um sistema automatizado, seja com a interferência humana.

Não é necessária uma análise muito aprofundada para saber, por exemplo, que o uso do termo “vou estar lhe explicando”, bastante usado por operadores de telemarketing tradicional, não é adequado. Esse modelo tende a causar arrepios no consumidor e, em alguns casos, até a sensação de que o agente é o tipo de pessoa que não entende o que a pessoa quer.

Contudo, o uso de termos específicos em resposta a essa abordagem e a mudança do tom de voz podem ajudar a medir o grau de reação negativa. Em outros casos, menos evidentes, também é possível identificar reações sutis que se somam para causar um sentimento específico ao final da experiência.

Exemplos de aplicação do Sentiment Analysis

Para que o conceito fique mais claro, vamos conhecer alguns exemplos do uso desse recurso. Casos de fácil compreensão ocorrem quando uma marca lança uma campanha e as pessoas reagem mal a ela, seja por identificarem um preconceito, seja por observarem um detalhe de mau gosto.

O monitoramento de sentimentos relativos a campanhas nas redes sociais pode revelar instantaneamente qualquer problema e uma visão mais global da reação. O anúncio da participação do jogador de futebol americano Colin Kaepernick em uma campanha da Nike causou grande repercussão negativa — ele havia se manifestado contra o racismo, uma questão complexa em todo o mundo, em especial no contexto norte-americano, onde foi lançado o conteúdo.

No entanto, a reação negativa fez bastante “barulho”, mas estava restrita a um grupo específico. O uso do Sentiment Analysis permitiu intervir e identificar um aumento do sentimento positivo. Como resultado, as vendas totais da Nike aumentaram mais de 31%.

Levantar esse tipo de informação por meio de pesquisas tradicionais levaria mais tempo do que as empresas podem esperar para reagir.

Outro caso interessante ocorreu com as empresas aéreas americanas após uma tempestade. Um estudo de Sentiment Analysis revelou a reação dos consumidores em relação ao modo como cada companhia tratou o caso, que gerou atrasos incômodos.

Apenas uma das empresas focou suas postagens do Twitter no problema. Por isso, o resto delas experimentou críticas ferozes ao atendimento, estimuladas por um sentimento de abandono nos consumidores.

Essas informações ajudam a definir estratégias melhores para lidar com eventos climáticos catastróficos. Em uma abordagem mais aprofundada, poderia fornecer mais dados sobre os motivos de insatisfação dos clientes.

Já a Suunto usou o Sentiment Analysis para identificar a reação ao lançamento do relógio Spartan Ultra, que tinha alguns problemas tecnológicos. Os feedbacks negativos foram usados para corrigir as falhas e permitiram uma ação instantânea da marca, com ótimos resultados.

O efeito e os benefícios do Sentiment Analysis

Além do exemplo sobre como o sentimento influencia na decisão de compra do consumidor, é importante ter em mente o efeito dessa análise em Customer Experience. Afinal, você pode usar indicadores diversos para medir o nível de satisfação com a experiência oferecida, mas identificar os sentimentos que ela causa é um recurso inestimável.

Assim, as informações levantadas por meio do Sentiment Analysis ajudam sistematicamente no planejamento, na correção de estratégias e na tomada de decisões em uma empresa.

Além disso, análises manuais são incapazes de processar a quantidade de informação disponível hoje com a agilidade necessária e pesquisas convencionais são caras e imprecisas em comparação com esse método.

Por fim, a análise sentimental ainda é capaz de gerar insights importantes sobre o relacionamento com o cliente. Essas informações ajudam a identificar oportunidades e a corrigir problemas que podem dificultar um crescimento mais significativo na receita.

Por isso, o Sentiment Analysis é uma tendência marcante e determinante no futuro das empresas, que precisam entregar uma experiência personalizada e agradável, capaz de encantar. Nesse contexto, o sentimento do consumidor é ainda mais influente do que sempre foi em relação à eficiência, que, cada vez mais, é um requisito, e não um diferencial competitivo.

Mas e a contribuição do atendimento nessa experiência? Leia também o post “Como monitorar a qualidade no atendimento ao cliente?” para complementar o conteúdo deste artigo!