Solução completa e efetiva da Paralelo CS associa Análise de sentimento com ferramentas de Machine Learning e Business Intelligence

A difusão do uso das mídias sociais pelos clientes provocou mudanças nos modelos de negócios. Entender as opiniões expressas pelos consumidores se tornou crucial para as empresas. E para interpretar todas as menções feitas por clientes em relação a produtos ou serviços que surgiu a Análise de Sentimento. Confira neste post da Paralelo CS em que consiste esta prática e como ela pode ser efetiva para Call Centers. Conheça ainda algumas ferramentas de Machine Learning utilizadas pela nossa consultoria empresarial para fazer uma Análise de sentimento.

O que é a Análise de Sentimento?

A Análise de sentimento é uma abordagem que busca identificar se a opinião dada pelo cliente em determinado texto sobre o seu produto ou serviço é positiva ou negativa. A popularização das mídias sociais concedeu um amplo espaço para que os consumidores pudessem se expressar. Nesta ágora virtual os clientes podem dar suas opiniões, fazer avaliações e recomendações. E é neste contexto que se destaca a Análise de sentimento. Ela consiste no monitoramento das menções feitas à empresa e uma análise qualitativa destas informações.

A lista de benefícios advindos da Análise de sentimento pode ser determinante para o sucesso dos negócios. Entre as vantagens pode-se destacar:

-  Gerenciamento de reputações;

-  Identificação de novas oportunidades de negócios;

-  Localização de falhas operacionais;

-  Conhecimento do nível emocional dos clientes;

-  Entre outras.

E para que a Análise de sentimentos seja feita é fundamental a sua associação com o Machine Learning. Deste modo, o computador "aprende" a fazer análises profundas de textos e consegue interpretar uma frase inteira. Assim, a sua empresa poderá saber o que falam dela, dos seus produtos e também da concorrência. Além disso, a organização pode extrair insights destes dados para formular estratégias e criar produtos.

Os poderosos algoritmos de Machine Learning também podem "traduzir" as avaliações dos clientes em formato de áudio. Vamos usar como exemplo os Call Centers e mostrar como é possível gerar insights e melhorias no atendimento com a Análise de sentimento.

 

Como a Análise de Sentimento pode aprimorar o atendimento dos Call Centers

A combinação de Análise de sentimento, Machine Learning e Qlik Sense pode ser crucial para o desempenho de Call Centers. O principal objetivo desta associação de abordagens e ferramentas é gerar insights valiosos e melhorar o atendimento dos Call Centers. Para que esta meta seja alcançada é necessário seguir três passos:

1º passo: converta todo o conteúdo que está em formato de áudio para texto

O produto do Google utilizado pela Paralelo CS para executar esta tarefa é o Speech-to-text. Trata-se de um algoritmo de Machine Learning treinado e gerenciado pelo

próprio Google. Ele é disponível para áudio de curta e longa duração. Além disso, ele reconhece mais de 120 idiomas;

2º passo: entenda o teor das conversas convertidas e as classifique

Após converter os áudios em texto, a Paralelo CS recomenda a aplicação de outro algoritmo de Machine Learning: o Natural Language. Ele possui a capacidade de entender o conteúdo das conversas e classificá-las como positivas, neutras ou negativas. O produto do Google ainda categoriza a magnitude, que determina o quão enfático foi o cliente.

3º passo: extraia insights relevantes para o seu negócio

Transfira todos os dados obtidos para a ferramenta Qlik Sense e as organize em dashboards analíticos. Ela vai permitir a identificação dos clientes insatisfeitos com o atendimento e dos atendentes com alto nível de satisfação dos clientes, por exemplo. A ferramenta de Business Intelligence ainda pode oferecer uma série de outros insights que serão primordiais para o sucesso da organização.