Como usar o Text Mining para gerar valor na empresa?

Já ouviu falar em Text Mining? Esse é um termo cada vez mais presente no mercado e que pode ser o diferencial da sua empresa.

Text Mining significa “mineração de texto”. E para entender o significado disso, você pode pensar no ato de extrair minérios da natureza. Enquanto o metal está em seu estado bruto, não há muita utilidade para a indústria. Mas quando processada, essa matéria-prima é transformada em itens e atividades produtivas pelas mãos do homem.

Da mesma forma, nos conteúdos textuais há diversos dados que, se processados, podem render informações importantes para que a empresa consiga desenvolver produtos e serviços melhores. Além disso, favorece a oferta de procedimentos adequados para cada consumidor.

Quer entender como isso funciona? Veja os detalhes do assunto lendo este post!

O que é Text Mining?

Text Mining ou mineração de texto é um processo em que textos não estruturados são transformados em informações acionáveis e cheias de significado. Com a identificação de tópicos, palavras-chave e padrões, é possível obter informações sem necessidade de uma análise manual. Interessante, não?

Com a mineração dos textos, é possível analisar grandes e complexos volumes de dados sobre clientes de modo eficaz, rápido e simples. Sabendo disso, muitas empresas estão aproveitando a oportunidade pra reduzir as tarefas repetitivas e manuais, fazendo com que as equipes tenham mais tempo para aquilo que realmente importa.

Pense, por exemplo, que você examinará as críticas para entender quais são os principais alvos do seu sistema. Com um algoritmo de mineração, é possível identificar quais são os tópicos mais populares e a maneira com que as pessoas se sentem ao se referir à sua marca ou às suas ofertas.

A tendência é que os comentários sejam mais positivos, negativos ou neutros? Também é possível descobrir qual é a palavra-chave e entender a fundo o ponto de vista dos usuários. Questões como essas mostram que a mineração é útil para ajudar as empresas a compreenderem e utilizarem seus dados com aproveitamento integral, o que favorece melhores decisões de negócio.

Para que isso aconteça, é necessário trabalhar com uma máquina que consiga aprender. O termo Machine Learning é derivado da Inteligência Artificial e indica a possibilidade de que os algoritmos adquiram conhecimentos a partir de exemplos vindos de bancos de dados. A máquina guarda novos aprendizados tal como um humano — depois de entender alguns exemplos, ela é capaz de trabalhar com maior velocidade e mantendo o nível de precisão desejado.

Quais são as diferenças entre text mining e texto analytics?

Tanto a mineração de texto quanto a análise de texto trabalham com problemas parecidos. Por isso, as confusões são comuns. Mas como as técnicas utilizadas são distintas, você entenderá agora as diferenças.

A análise de texto é desenvolvida a partir da linguística computacional. Com uma série de regras, é possível codificar a compreensão humana com alta precisão. O problema acontece quando novas situações são testadas, já que elas se mostram frágeis e não se adaptam facilmente.

Por outro lado, a mineração de texto é utilizada há menos tempo. Surgiu da utilização de estatística, mineração de dados e machine learning. Ela tem poder para criar modelos a partir do uso de dados prévios. Para isso, é necessário treinamento. Com ele, a máquina consegue se adaptar a cenários, recordando como resolveu problemas parecidos no passado.

Então, podemos dizer que o desempenho é equivalente. Enquanto a análise de texto precisa que um linguista produza regras complexas a serem utilizadas, a mineração exige que os analistas façam rótulos manuais para o treinamento.

Por isso, as estratégias mostram resultados ainda mais eficientes combinadas do que quando atuam isoladas.

Como saber se uma empresa precisa de Text Mining?

A mineração de texto é capaz de simplificar a análise de dados brutos em grande escala, transformando-os em informações úteis de negócio. Com isso, você passa a ter várias oportunidades para deixar as equipes mais produtivas, automatizando tarefas e tomando decisões rápidas e técnicas.

Por isso, as aplicações possíveis na mineração de texto são praticamente infinitas e podem ser usadas em variados setores, como marketing, suporte ao cliente, vendas e produto.

Como exercício, você pode pensar em todas as tarefas repetitivas e manuais com que a equipe precisa lidar cotidianamente. Imagine agora se isso não fosse mais necessário. Como o tempo seria investido para melhorar os resultados?

Provavelmente, você pensaria em um time de profissionais mais eficiente, que poderia se concentrar nas tarefas que faz melhor. Pode ser oferecer soluções personalizadas e rápidas, deixando para a máquina as demandas repetitivas.

Quais são as aplicações do Text Mining?

Qualquer empresa que deseja otimizar processos e ter mais insights encontra nesse recurso uma ótima opção, que favorece a conquista de espaço no mercado. Nos tópicos abaixo, você vai conhecer alguns dos principais usos da mineração de textos.

Atendimento ao cliente

Embora muitas empresas não deem a atenção devida ao atendimento, ele deve estar no centro das atividades. Tenha em mente que 96% dos consumidores consideram esse contato como um fator importante para escolher a empresa e continuar fiel a ela.

Os clientes dão grande valor para respostas rápidas e personalizadas e que sejam realizadas por profissionais experientes. Tudo isso só é possível quando os usuários são valorizados. O problema, muitas vezes, é que a equipe está tão sobrecarregada que se torna complicado fornecer o serviço desejado.

Mas se a mineração de texto fosse empregada? Quais problemas seriam resolvidos? É o que veremos a seguir.

Marcação de tickets

Depois que o cliente faz uma reclamação ou solicitação, é gerado um novo ticket, que deve ser classificado de acordo com o assunto. Embora fazer a marcação seja uma tarefa simples, alguém terá de realizar a leitura e, então, indicar uma tag correspondente. Além de tudo, podem acontecer erros no momento da atribuição correta ou mesmo da condução de uma análise.

Com a etiquetagem automática, a mineração de texto vai identificar os tópicos e fazer a marcação de modo instantâneo. Para o funcionamento ideal, será necessário dedicar algum período para treinamento, mas, depois, muito tempo será ganho entre toda a equipe.

Triagem

As equipes também precisam encaminhar a solicitação para as pessoas adequadas. Quando há centenas de pedidos, o tempo pode se tornar maior. Caso a mineração de texto esteja ativada, é possível fazer a triagem automática, utilizando como base o ticket e a complexidade do problema. Caso a empresa seja internacional, também se considera o idioma.

Urgência

Outro ponto essencial é que a urgência seja classificada, para que a equipe responsável resolva as questões por ordem de necessidade. Algumas palavras na solicitação podem indicar que o problema deve ser resolvido o mais rápido possível.

Análise do sentimento dos clientes

Com a mineração, podemos analisar o que os consumidores sentem. O uso desse recurso permite que várias estratégias sejam criadas, de modo que os usuários fiquem mais satisfeitos.

Feedback

A voz do consumidor é uma maneira importante para obter informações e entender quais são as experiências, expectativas e opiniões dos clientes. Esse monitoramento permite descobrir quais são as áreas que devem ser consideradas como prioritárias na sua empresa, fornecendo bons insights sobre o que fazer.

Análise de respostas do NPS

O NPS normalmente trabalha com a possibilidade de o usuário recomendar a empresa para um amigo em uma avaliação de 0 a 10. Depois dessa fase, normalmente há uma pergunta que ajuda a empresa a entender o que pode ser feito para melhorar.

Esse tipo de informação normalmente é bastante valiosa. Entretanto, ao pensar em milhares de respostas, o tempo perdido se torna grande. A mineração de texto é uma ferramenta para que a análise seja feita de maneira rápida, econômica e, é claro, precisa.

Pesquisas abertas e avaliações

Você fez uma pesquisa aberta? A mineração de dados pode ser útil para entender os principais pontos abordados nos questionários. O mesmo se pode dizer de avaliações e reviews sobre os produtos e serviços da empresa.

Como começar?

Para implementar a estratégia em sua empresa, é necessário coletar e padronizar os documentos, tanto com a estrutura do texto quanto com os metadados existentes. Além disso, é necessário fazer a classificação e a análise das documentações selecionadas.

Considerando os algoritmos e a mineração dos dados, deve-se trabalhar com a normalização e o pré-processamento das informações utilizando um conjunto de regras e métodos estatísticos que trabalhem com machine learning.

Como você viu, a mineração de texto é uma ferramenta que tende a trazer muitos benefícios para a sua empresa. Com ela, equipes de marketing e vendas, por exemplo, podem ser otimizadas, sobrando mais tempo para a geração de insights importantes dentro das unidades de negócio.

Além disso, conhecer os consumidores em profundidade é essencial para que os serviços e produtos sejam melhorados e orientados pelos interesses de quem faz sua empresa girar.

Agora que você já tem conhecimento para se aprofundar no assunto e encontrar boas estratégias de Text Mining, que tal receber conteúdos para complementar suas ações? Curta agora mesmo nossa página no Facebook e receba as atualizações no seu feed!