O que o cliente sente e diz sobre a sua marca: use NPL para interpretar grandes volumes de dados em texto

Em um mundo em que a troca de informações é cada vez mais presente e dinâmica – estamos mergulhados em infinitos e-mails, relatórios, chamadas, feeds nas redes sociais, entre diversas outras maneiras de contato entre clientes e marcas -, nunca o mercado deu tanta atenção à voz dos consumidores quanto agora. É a chamada Era do Cliente.

Empresas que se mantêm competitivas têm como foco a preocupação com a experiência que os clientes tiveram com os seus serviços e produtos, além de entender suas expectativas e necessidades.

Mas a quantidade de dados em texto gerados pelo ser humano é cada dia mais exponencial. E extrair insights valiosos desse tipo de dado é uma grande vantagem, mas não é tarefa fácil.

É por isso que essa pode ser uma das razões pelas quais o Processamento de Linguagem Natural (PLN) ou Natural Language Processing (NLP), como o termo é conhecido em inglês, está entre as áreas que mais crescem atualmente dentro do mundo dos dados, sendo aplicado em Inteligência Artificial e Data Science.

Muita gente não sabe, mas a Inteligência Artificial também pode ser usada para análise textual de conteúdos coletados pela empresa que contenham, por exemplo, a opinião, desejos, reclamações e o comportamento de compra dos clientes, ou o VoC (Voice of Customer), como o termo também é conhecido no inglês.

Essas técnicas de Machine Learning vêm crescendo cada dia mais. Através do NPL, elas podem ser aplicadas em pesquisas com o consumidor, para ler os dados do SAC.2.0, além de CRM, chatbot, contatos com o 0800 das empresas, sites de reclamação, redes sociais, e-commerce, entre diversos outros. Ou seja, todos os pontos de contato com o cliente.

A tecnologia é capaz de entender e interpretar massas gigantescas de dados que seriam inviáveis de analisar manualmente.

Então, se você se interessou pelo assunto, continue a leitura para entender a importância do NPL para sua empresa.

O que é e como funciona o NPL

Diferente dos dados numéricos, os textos não são facilmente analisados pelos métodos tradicionais de modelagem. Daí a necessidade de uma técnica que limpe e converta esse grande volume de informações textuais em números.

O Natural Language Processing (NLP) ou Processamento de Linguagem Natural (PLN) é o responsável por isso. A técnica é uma área ou vertente dentro da Inteligência Artificial que ajuda computadores a entender, interpretar e manipular a linguagem humana.

Na prática, é um recurso utilizado por software, através de tecnologia de ponta, para identificar e entender como a gente fala e processar todos os dados de forma eficiente.

Nós, seres humanos, podemos falar em diversas línguas, como português, inglês, espanhol. Já os computadores falam apenas em uma “língua”. É o código de máquina ou linguagem de máquina. Nos níveis mais profundos dos seus dispositivos, a comunicação acontece não com palavras, mas através de milhões de 0s e 1s que produzem ações lógicas.

Mesmo com a linguagem humana complexa e diversa – nos expressamos de infinitas maneiras -, o NPL resolve a ambiguidade na linguagem e adiciona uma estrutura numérica útil aos dados para muitas aplicações downstream, como a análise de texto. 

A técnica é capaz de assimilar frases completas; entender sinônimos de palavras correspondentes; reconhecer a fala dos usuários; fazer a tradução de fala; transcrever áudio em texto; escrever frases e parágrafos completos e gramaticalmente corretos; etc.

Como o NPL pode ajudar a sua empresa

Você já parou para pensar como o Google funciona toda vez que alguém tenta pesquisar algo? Ele precisa interpretar o que o usuário está querendo dizer para encontrar as melhores respostas. Assim como faz a Alexa, da Amazon, para entender o que estamos pedindo para ela. Para que esses mecanismos funcionem é usado o Processamento de Linguagem Natural.

Mesma técnica que também pode ser utilizada para entender melhor o que o cliente sente, pensa e diz sobre a sua marca através de todos os pontos de contato dele com a empresa.

Com o PLN é possível, por exemplo, criar um modelo de Machine Learning para fazer um analisador de sentimentos, que vai classificar os sentimentos dos clientes usando uma base de dados já classificada.

Mas são infinitas as possibilidades aplicações do NPL, veja algumas:

  • Pesquisas ao consumidor

O Processamento de Linguagem Natural pode ser usado em pesquisas de Jornada e Experiência do Cliente, em diversas estratégias, como por exemplo:

– Customer Analytics: quando os dados do comportamento do cliente são usados ​​para ajudar a tomar decisões de negócios importantes por meio de segmentação de mercado e análise preditiva.

– Consumer Insights: para interpretar tendências do comportamento humano e, assim, aumentar a eficácia de um produto ou serviço.

– Customer Engagement Service: que reúne sistemas, ferramentas, recursos e processos para coletar informações e gerenciar o relacionamento com o seu público, além de cultivar novos clientes.

– Sac 2.0: que é a evolução do Serviço de Atendimento ao Consumidor tradicional e atua com os canais digitais para prestar atendimento aos clientes.

Além do 0800, perfis em redes sociais, sites de reclamação, Entendimento da Voz do Cliente (Voice of Customer), etc.

  • Background Check e Compliance Risk

NPL também vem sendo usado para identificação de pessoas físicas, clientes e fornecedores que não atendem as regras de riscos de compliance. Essa checagem de antecedentes é importante para validar informações de pessoas ou empresas que podem se tornar parceiros, clientes, sócios, etc, evitando, assim, potenciais riscos jurídicos, financeiros e institucionais.

  •  Inteligência Comercial

Outra função do NPL está na identificação de leads e oportunidades de negócio. A Inteligência Comercial ou Inteligência Competitiva conta com uma série de ações estratégicas para ajudar a melhorar os resultados de uma organização com base na coleta e na análise de informações.

  • Inteligência Regulatória e Legislativa

Outra prática importante e que o NPL pode ajudar é a identificação de riscos legais ou regulatórios, riscos políticos, mapeamento de oportunidades, etc. A Inteligência Regulatória é uma das ações mais importantes para negócios que precisam monitorar e captar informações para realizar análises profundas sobre as interações com o governo.

  • Marketing Digital e PR Intelligence

Análise de sentimento e atributos nas redes sociais e mídias, identificações de padrões de comportamento e linguagem, clusterização de entidades, termos e personas também estão entre as estratégias nas quais o Processamento de Linguagem Natural pode e deve ser usado.

  • Marketing Conversacional

Se no processo de vendas tradicional a conversa é parte fundamental para chegar na conversão, no cenário online não seria diferente. E o Marketing Conversacional é uma forma de criar diálogos reais com o cliente, usando mensagens direcionadas via chat em sites ou em redes sociais. Esse é também um dos objetivos do PLN: estudar e desenvolver um assistente virtual eficiente que possua Inteligência Artificial para fazer com que a máquina entenda a linguagem dos seres humanos.

Isso é chamado de Chatbot: software responsável por manter uma conversa com um usuário humano em linguagem natural, por meio de aplicativos de mensagem.

Separe um tempo para ler mais sobre o uso do PLN no Marketing Conversacional.

Por onde começar?

Processar uma Inteligência Artificial em milhares de textos livres pode ser complexo, mas traz resultados tangíveis para os negócios.

Diversas disciplinas estão incluídas no PLN, como ciência da computação e linguística computacional. Ambas buscam, entre outras coisas, o entendimento dos computadores em relação à comunicação humana.

A Info4 pode te ajudar a entender o sentimento do seu cliente, além de obter as informações rapidamente para reagir a qualquer informação negativa.Entre em contato e descubra mais sobre as nossas soluções de Inteligência de Mercado.

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