Como coletar dados para análise de opinião do cliente

Republicado por Platão

seguidores: 0

Como coletar dados para análise de sentimento do cliente
Imagem do editor

A análise de sentimento do cliente é o processo de usar o aprendizado de máquina (ML) para descobrir a intenção e a opinião do cliente sobre uma marca a partir do feedback do cliente fornecido em avaliações, fóruns, pesquisas e assim por diante. A análise de sentimento dos dados de experiência do cliente oferece às empresas uma visão profunda das motivações por trás das decisões de compra, os padrões de mudança do sentimento da marca com base em cronogramas ou eventos e análise de gap de mercado que podem ajudar na melhoria de produtos e serviços.

Índice:

O que é análise de sentimento do cliente?
Como você coleta dados para análise de sentimento do cliente?
Como as pontuações de sentimento são derivadas do feedback do cliente
Conclusão

A análise de sentimento analisa os dados de feedback do cliente para identificar emoções ou sentimentos. Em termos gerais, estes são positivos, negativos ou neutros. Mas, dentro desses parâmetros, um modelo de análise de sentimentos conduzido por tarefas de ML, como processamento de linguagem natural (NLP) e análise semântica, que pode encontrar os aspectos semânticos e sintáticos das palavras, também pode ajudar a encontrar diferentes tipos de sentimentos negativos.

Por exemplo, pode ajudar a atribuir diferentes pontuações de sentimento com base em palavras que denotam diferentes emoções negativas, como ansiedade, desapontamento, arrependimento, raiva e assim por diante. O mesmo é o caso dos microsentimentos positivos.

Essa mineração de emoção refinada combinada com a análise baseada em aspectos da experiência de um cliente com uma marca pode ser de primordial importância. Por exemplo, quando você conhece o sentimento com base em aspectos como preço, conveniência, facilidade de compra, atendimento ao cliente etc., obtém insights acionáveis nos quais pode confiar para tomar as decisões corretas quando se trata de controle de qualidade e melhoria do produto.

Uma parte muito importante da aquisição de inteligência de sentimento de marca direcionada e perspicaz é ter dados confiáveis de feedback do cliente. Aqui estão cinco maneiras essenciais pelas quais você pode coletar esses dados.

1. Comentários e vídeos nas redes sociais

A escuta de mídia social é uma das maneiras pelas quais você pode obter feedback atual do cliente sobre sua marca, que inclui tanto seu produto quanto seu serviço. Um modelo de análise de sentimento que pode processar e avaliar comentários de mídia social, bem como conteúdo de vídeo, é a aposta perfeita para aproveitar essa fonte de dados.

Com essa ferramenta, você aproveita os dados para análise de sentimento do cliente de sites de mídia social com muitos textos, como o Twitter, para sites baseados em vídeo, como TikTok ou Instagram. Isso lhe dá uma grande vantagem porque nem todas as plataformas de mídia social são de tamanho único quando se trata de escolhas do cliente.

Por exemplo, enquanto os clientes usam principalmente o Twitter para interagir diretamente com uma marca, os usuários do Facebook costumam deixar comentários detalhados sobre uma empresa à qual estão associados. Esse grande contraste se deve a fatores como a natureza do negócio, idade, localização geográfica, uso digital e assim por diante.

Os exemplos abaixo mostram como os clientes deixam comentários nos dois diferentes canais de mídia social.

Como coletar dados para análise de sentimento do cliente

Outra grande vantagem da análise de sentimento de mídia social é que você também pode encontrar influenciadores de mídia social que se encaixam em sua conta e podem ser uma adição incrível à sua estratégia de marketing digital. Os influenciadores custam metade do investimento necessário para contratar uma agência de relações públicas ou o endosso de uma celebridade.

Além disso, as pessoas confiam em análises de produtos e endossos de influenciadores aos quais podem referir. Isso é verdade, seja você um estagiário em busca de dicas de estilo profissional ou um pai de quatro filhos em busca das melhores opções em celulares para adolescentes. É assim a ciência de dados e o ML ajudam a encontrar o influenciador TikTok certo para uma empresa.

2. Vá além das pesquisas quantitativas como NPS, CES ou CSAT

Métricas de feedback do cliente, como pontuação líquida do promotor (NPS), pontuação de esforço do cliente (CES) ou classificações por estrelas, podem dizer rapidamente se as pessoas estão satisfeitas com sua empresa ou não. Mas isso realmente não lhe dá nenhuma visão real do negócio.

Como coletar dados para análise de sentimento do cliente

Para obter informações reais sobre o sentimento do cliente, você precisa ir além das métricas quantitativas. E para isso, você precisa analisar comentários e respostas de questionários abertos que não tenham nenhuma resposta fixa. Isso permite que os clientes escrevam comentários de fluxo livre, o que pode fornecer informações sobre aspectos do seu negócio que você nem conhecia.

Como coletar dados para análise de sentimento do cliente

No exemplo acima, podemos ver que os clientes deram uma classificação de 1 estrela para o negócio. Mas, ao ler os comentários, percebemos que as razões por trás dos sentimentos negativos são totalmente diferentes.

Enquanto um cliente está insatisfeito com o atendimento on-line da empresa, o outro menciona que, embora seja um cliente antigo, a queda na qualidade e o novo preço é o motivo pelo qual eles podem não comprar mais deles.

Esses são insights acionáveis, onde uma empresa sabe exatamente onde a melhoria deve ser feita para manter a satisfação e a fidelidade do cliente. Indo além de apenas métricas numéricas, você pode obter esses insights.

3. Analise avaliações de fóruns e sites de clientes

Outra excelente maneira de obter diversos dados de feedback do cliente é vasculhar sites de avaliação de produtos como o GoogleMyBusiness e fóruns como o Reddit. É importante ressaltar que obter informações de diferentes fontes de dados pode fornecer informações melhores devido ao tipo de público que diferentes plataformas convidam.

Por exemplo, o Reddit é usado principalmente por clientes que são mais apaixonados por um assunto ou produto porque o fórum permite que eles tenham discussões detalhadas. Embora as avaliações da Amazon ou do Google sejam usadas principalmente por clientes casuais que gostariam de deixar uma avaliação por causa do negócio ou por causa da experiência, boa ou ruim, que possam ter tido.

Este Informações técnicas baseadas em ML tiradas de avaliações na Disney World na Flórida derivadas de comentários de clientes no Reddit e no Google ilustram melhor esse ponto.

4. Dados de voz do cliente (VoC) de fontes não tradicionais

Fontes não tradicionais de dados de feedback do cliente, como histórias de chatbot, e-mails de clientes, transcrições de suporte ao cliente e assim por diante são fontes brilhantes para obter informações sobre a experiência do cliente. Uma vantagem dessas fontes é que todos esses dados já estão disponíveis em suas ferramentas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).

Quando você for capaz de coletar e analisar esses dados, poderá descobrir muitos problemas subjacentes que mesmo pesquisas de clientes bem planejadas ou monitoramento de mídia social podem não ser capazes de destacar.

5. Analise notícias e podcasts

Os dados de notícias que consistem em artigos, bem como vídeos de notícias e podcasts, podem fornecer informações granulares sobre o desempenho e a percepção da marca. O feedback do mercado de fontes de notícias pode ajudar uma empresa em atividades eficazes de relações públicas (RP) para o gerenciamento da reputação da marca.

Como coletar dados para análise de sentimento do cliente

Também pode ajudar na análise da concorrência com base nas tendências do setor que um modelo de análise de sentimento pode extrair dos dados de experiência da marca em artigos de notícias ou vídeos, além de ajudá-los a entender o comportamento do consumidor.

Para ilustrar como o sentimento é extraído e as pontuações são calculadas, vamos considerar as fontes de notícias como a fonte vital de feedback do cliente e ver como um modelo de ML analisará esses dados.

1. Coletando os dados

Para obter os resultados mais precisos, devemos usar todas as fontes de notícias disponíveis publicamente. Isso inclui notícias de canais de televisão, revistas online e outras publicações, transmissões de rádio, podcasts, vídeos, etc.

Existem duas maneiras pelas quais isso pode ser feito. Carregamos os dados diretamente por meio de APIs de notícias ao vivo, como a API do Google Notícias, API de manchetes da ESPN, API de notícias da BBC, e outros como eles. Ou nós os carregamos manualmente para o modelo de ML que estamos usando baixando os comentários e artigos em um arquivo .csv.

2. Processamento de dados com tarefas de ML

O modelo agora processa os dados e identifica os diferentes formatos – texto, vídeo ou áudio. No caso do texto, o processo é bastante simples. O modelo extrai todo o texto incluindo Emoticons e hashtags. No caso de podcasts, transmissões de rádio e vídeos, será necessária a transcrição de áudio por meio de um software de conversão de voz em texto. Esses dados também são enviados para o pipeline de análise de texto.

Uma vez no pipeline, processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de entidade nomeada (NER), classificação semântica, etc., certifique-se de que os principais aspectos, temas e tópicos dos dados sejam extraídos e agrupados para que possam ser analisados quanto ao sentimento.

3. Analisando o sentimento

Agora que o texto foi segregado, cada tema, aspecto e entidade é analisado quanto ao sentimento e a pontuação do sentimento é calculada. Isso pode ser feito em qualquer uma das três abordagens – método de contagem de palavras, método de comprimento de sentença e a proporção de palavras positivas e negativas.

Tomemos esta frase como exemplo. “Os frequentadores do estádio comentaram que os assentos eram bons. No entanto, os ingressos pareciam muito caros, visto que não havia passes de temporada disponíveis, e muitos até encontraram funcionários rudes no balcão, de acordo com o Daily Herald.

Suponhamos que depois tokenização, normalização de texto (eliminação de dados não textuais), radicalização de palavras (localização da palavra raiz) e remoção de palavra de parada (remoção de palavras redundantes), obtemos as seguintes pontuações para sentimento negativo e positivo.

Positivo – Bom – 1(+ 0.07)

Negativo – caro(- 0.5), grosseiro(- 0.7) – 2

Agora vamos calcular as pontuações de sentimento usando os três métodos mencionados acima.

Método de contagem de palavras

Essa é a maneira mais simples de calcular a pontuação do sentimento. Neste método, reduzimos as ocorrências negativas das positivas (1 – 2 = -1)

Assim, a pontuação de sentimento do exemplo acima é -1.

Método de duração da frase

O número de palavras positivas é subtraído das palavras negativas. O resultado é então dividido pelo número total de palavras no texto. Como a pontuação assim obtida pode ser muito pequena e seguir em muitas casas decimais, muitas vezes é multiplicada por um único dígito. Isso é feito para que as pontuações sejam maiores e, portanto, mais fáceis de compreender e comparar. No caso do nosso exemplo, a pontuação será.

1-2/42 = -0.0238095

Proporção de contagem de palavras negativas-positivas

O número total de palavras positivas é dividido pelo número total de palavras negativas. O resultado é então adicionado por 1. Isso é mais equilibrado do que outras abordagens, especialmente no caso de grandes quantidades de dados.

1/ 2+1 = 0.33333

4. Visualização de insights

Depois que os dados são analisados quanto ao sentimento, os insights são apresentados em um painel de visualização para que você possa entender a inteligência obtida de todos os dados. Você pode ver a análise de sentimento baseada na linha do tempo, bem como aquelas baseadas em eventos como lançamentos de produtos, flutuações do mercado de ações, comunicados à imprensa, declarações da empresa, novos preços, etc.

Esses insights baseados em aspectos são o que pode ser de valor incrível para você ao planejar suas estratégias de marketing e crescimento.

A IA e a ciência de dados são de imensa importância para as atividades de marketing, especialmente em uma era de constante inovação e mudança na dinâmica do mercado. A análise do sentimento do cliente impulsionada pelos dados de feedback do cliente que foram diretamente aproveitados por eles pode fornecer toda a alavancagem necessária para garantir que você tenha uma estratégia de marketing sustentável para crescimento contínuo.

Martin Ostrovsky é o fundador e CEO da Repustate. Ele é apaixonado por IA, ML e PNL. Ele define a estratégia, o roteiro e a definição de recursos para as soluções Global Text Analytics API, Sentiment Analysis, Deep Search e Named Entity Recognition da Repustate.