A importância das Informações Obtidas com a Análise de Dados da Voz do Cliente para Seu Crescimento Empresarial
Por Aécio D’Silva, PhD(1), Maécia Moura, MSc(2), Fabiano Moura, MSc(3)
(1) Moura Enterprises, AquaUniversityTucson, AZ 85742, EUA; (2) Signature Dental Partners, Phoenix, AZ 85008; (3) Profound Commerce, Inc. Austin, TX 78746.
O feedback ou ouvir a voz do cliente é a base de qualquer negócio de sucesso. Se você não sabe a avaliação ou a interpretação do que estão dizendo seus clientes sobre os produtos ou serviços que sua empresa oferece, os seus negócios podem estar indo na direção errada ou mesmo para o fracasso. Isto tudo, porque a capacidade de entender o que a voz dos seus clientes ou o que eles estão falando dos seus produtos ou serviços é fundamental para o melhoramento contínuo, sucesso e crescimento empresarial dos seus empreedimentos. Ferramentas de análise de sentimento e pré-processamento de textos podem ajudar empresas a obter conhecimentos sobre as opiniões, preferências e preocupações de seus clientes. Neste post, discutiremos a importância dos instrumentos de análise de feedback da voz do cliente e como essas ferramentas podem ajudar as empresas a impulsionar o melhoramento contínuo, crescimento e o sucesso empresarial.
Análise de Sentimento e Pré-Processamento de Textos – Coletar o feedback ou voz do cliente é uma parte essencial de qualquer negócio e prática obrigatória em Gestão de Qualidade LAQL Way. Ele fornece conhecimentos valiosos sobre as opiniões, preferências e preocupações dos clientes, que as empresas podem usar para melhorar seus produtos, serviços e experiência geral do cliente. É também a base para implementar PDCA – melhoramento contínuo – de produtos e serviços em Gestão de Qualidade LAQL Way. No entanto, analisar o feedback do cliente pode ser uma tarefa assustadora, especialmente para empresas com uma grande base de clientes. É aqui que entram em cena as ferramentas de análise de sentimento e pré-processamento de texto. Essas ferramentas usam técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (ML) baseadas em Inteligência Artificial para analisar o feedback do cliente e extrair percepções valiosos. Nas próximas seções, discutiremos os benefícios das ferramentas de análise de sentimento e texto analíticos na análise do feedback ou voz do cliente.
O Que é Obtido com as Análises De Sentimento e Pré-processamento de Textos
As ferramentas de Análise de Sentimento e Pré-processamento de Textos são instrumenots poderosas que permitem que as empresas extraiam entendimentos do feedback dos clientes, postagens de mídia social e outros dados textuais. Essas ferramentas são projetadas para analisar o tom, o sentimento e as emoções expressas no texto e podem fornecer às companhias informações valiosas que podem ajudá-las a melhorar a satisfação e a lealdade do cliente.
A Análise de Sentimento é o processo de usar algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) e Aprendizado de Máquina (ML) para identificar e extrair automaticamente o sentimento e o tom de um pedaço de texto. Essa análise pode ajudar as empresas a entender como os clientes se sentem sobre seus produtos ou serviços, identificar áreas de melhoria e desenvolver estratégias para melhorar a satisfação do cliente.
As Ferramentas de Pré-processamento de Textos, por outro lado, são projetadas para extrair insights de grandes volumes de dados não estruturados, como feedback de clientes e postagens de mídia social. Essas ferramentas usam algoritmos avançados para identificar padrões, tendências e temas dentro dos dados, permitindo que as empresas obtenham uma melhor compreensão das necessidades e preferências dos clientes.
Juntas, as ferramentas de Análise de Sentimento e Pré-processamento de Textos podem fornecer às empresas uma compreensão abrangente do feedback do cliente, ajudando-as a identificar áreas de melhoria e desenvolver estratégias direcionadas para melhorar a satisfação do cliente. Ao alavancar o poder dessas ferramentas, as empresas podem obter uma vantagem competitiva, aumentar a fidelidade do cliente e, finalmente, impulsionar o crescimento e o sucesso.
Benefícios das Ferramentas de Análise de Sentimento e Pré-processamento de Textos
As ferramentas de análise de sentimento e Pré-processamento de Textos oferecem vários benefícios para as empresas que procuram analisar o feedback do cliente. Aqui estão alguns dos benefícios:
- Análise automatizada: As ferramentas de análise de sentimento e pré-processamento de textos automatizam o processo de análise do feedback do cliente, tornando-o mais rápido e eficiente. Com essas ferramentas, as empresas podem analisar grandes volumes de feedback do cliente em pouco tempo, o que seria impossível manualmente.
- Análise precisa: As ferramentas de análise de sentimento e text analytics usam algoritmos de PLN e ML para analisar o feedback do cliente, o que reduz o risco de erro humano e garante uma análise precisa. Essas ferramentas podem detectar não apenas o sentimento do feedback, mas também os tópicos e entidades mencionados, fornecendo uma análise abrangente do feedback do cliente.
- Insights acionáveis: As ferramentas de análise de sentimento e text analytics fornecem insights acionáveis que as empresas podem usar para melhorar seus produtos, serviços e experiência do cliente. Essas ferramentas identificam tendências, padrões e problemas comuns no feedback do cliente, permitindo que as empresas os abordem e melhorem a satisfação do cliente.
Como Funcionam Estas Ferramentas
As ferramentas de análise de sentimento e pré-processamento de textos funcionam analisando dados de texto, como feedback do cliente, usando técnicas de PNL e ML. Veja como essas ferramentas funcionam:
- Coleta de dados: as ferramentas de análise de sentimento e pré-processamento de textos coletam dados de várias fontes, como mídias sociais, avaliações de clientes e pesquisas.
- Pré-processamento de texto: Os dados de texto coletados são pré-processados, o que envolve a remoção de ruído, palavras de parada e pontuação e a conversão do texto em um formato padrão.
- Análise de sentimento: a análise de sentimento é realizada nos dados de texto pré-processados para determinar o sentimento do feedback, como positivo, negativo ou neutro.
- Extração de entidade e tópico: as ferramentas de análise de sentimentos e pré-processamento de textos extraem entidades e tópicos mencionados no feedback, como nomes de produtos, recursos e problemas.
- Visualização: Os resultados da análise são visualizados usando tabelas, gráficos e outros recursos visuais, tornando mais fácil para as empresas entenderem e interpretarem os insights.
Algumas das Ferramentas de Análise de Sentimento e de Pré-processamento de Textos Disponíveis
Existem várias ferramentas de análise de sentimento e pré-processamento de textos disponíveis no mercado hoje. Aqui estão alguns exemplos:
- IBM Watson: O IBM Watson é uma plataforma abrangente de PNL que inclui ferramentas de análise de sentimento e Pré-processamento de texto . Ele pode analisar o feedback do cliente de várias fontes, como mídias sociais, avaliações de clientes e pesquisas, e fornecer insights acionáveis.
- API de linguagem natural do Google Cloud: a API de linguagem natural do Google Cloud usa técnicas de PNL e ML para analisar dados de texto, incluindo comentários de clientes. Ele pode identificar sentimentos, entidades e tópicos mencionados em um texto.
Em conclusão, as ferramentas de Análise de Sentimento e Pré-processamento de Textos são essenciais para qualquer empresa que queira obter uma compreensão mais profunda de seus clientes e melhorar sua experiência geral do cliente. Essas ferramentas permitem que as empresas extraiam insights valiosos do feedback do cliente e de outros dados textuais, permitindo que eles tomem decisões baseadas em dados que impulsionam o crescimento e o sucesso. São também excelentes instrumentos para se implementar melhoria contínua usando PDCA. Como tal, as empresas que investem nessas ferramentas provavelmente verão um retorno significativo sobre o investimento, tanto em termos de satisfação do cliente quanto de crescimento a longo prazo.
Referências:
(1)Deming, W. Edwards (1986). Out of the crisis. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology, Center for Advanced Engineering Study. p. 88. ISBN 978-0911379013. OCLC 13126265.
