Análise de sentimento e IA: potencialize o atendimento ao cliente

A análise de sentimento e a IA representam a união perfeita para negócios que desejam conhecer a fundo seus clientes e criar estratégias para garantir uma ótima experiência e satisfação do público.

Diante de um contexto de alta concorrência, especialmente no universo on-line, as interações com as marcas não param de crescer pelos canais digitais. 

Porém, ao contrário do atendimento presencial, em que o agente confere a emoção do consumidor olho no olho, pode ser difícil identificar os sentimentos de tantas pessoas pela internet.

E é exatamente nesse ponto que a inteligência artificial chega para transformar a análise de dados e sentimentos de todos que interagem com a empresa, seja qual for o canal escolhido para o contato.

A capacidade de interpretar voz e texto revoluciona os negócios a cada dia.

De acordo com o último relatório CX Trends, da Zendesk, 70% dos líderes entrevistados que usaram a IA em seu atendimento, reestruturaram completamente a jornada do cliente.

E mais: 83% dos líderes que usam a IA generativa (conversacional) na experiência do cliente, disseram ter um ROI positivo. Logo, é notável o sucesso de implementar tecnologias avançadas para entregar um melhor trabalho, conquistar o público e obter maior faturamento.

Quer saber como usar a IA para analisar a percepção dos seus clientes e entender o que precisa de otimização interna para elevar a fidelização? Continue a leitura e aprenda!

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• Como a inteligência artificial pode transformar a experiência do cliente?
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Neste artigo, você aprenderá:

• O que é análise de sentimento com IA?
• Análise de sentimento no atendimento ao cliente: como funciona?
• Como a IA potencializa a análise de sentimento?
• Como usar a análise de sentimento na melhoria da experiência do cliente?
• Exemplos de análise de sentimentos no atendimento ao cliente

O que é análise de sentimento com IA?

A análise de sentimentos é o processo de avaliar texto e voz pelo meio digital e definir se a mensagem revela um tom emocional positivo, neutro ou negativo. Para realizar a avaliação de forma ágil e precisa, a IA entra em cena, e permite que a segmentação seja automática e em escala.

A IA analisa não apenas os dados estruturados — aqueles coletados por formulários, cadastros e contatos com a marca —, mas também os não-estruturados, que incluem fotos, textos, áudios e vídeos enviados por e-mails, chat, comentários e marcações nas redes sociais, avaliações em sites ou via WhatsApp.

E o melhor: com o sistema certo, como o Zendesk AI, os resultados das análises se concentram em uma só plataforma. Basta alguns cliques para entender, em tempo real, o sentimento do cliente e prosseguir com a conversa em um tom mais alinhado.

Ou seja, a definição de sentimentos leva o conhecimento sobre o cliente a outro patamar. A IA considera, ainda, o contexto da mensagem, em tempo real, e insere mais complexidade na análise de dados.

Se a pessoa começar a conversa com uma emoção neutra, mas mudar para outra negativa, como irritação, a tecnologia é capaz de detectar essa alteração de humor.

Análise de sentimento no atendimento ao cliente: como funciona?

Em resumo, a análise de sentimento combina duas tecnologias para identificar e interpretar emoções e percepções do cliente: a inteligência artificial (IA) e o machine learning (aprendizado de máquina). 

Juntas, captam nuances e mudanças de humor em tempo real, e aprimoram o conhecimento da máquina sobre o consumidor.

Isto é, quanto mais dados entram no sistema, mais os algoritmos aprendem como interpretar a comunicação de maneira mais humana.

Existem vários estágios para a IA fazer a análise de sentimento no atendimento ao cliente a partir das tecnologias de PLN (Processamento de Linguagem Natural):

• pré-processamento: identifica palavras-chave para destacar o conteúdo central da mensagem e remove palavras irrelevantes que não agregam valor à frase, como artigos e preposições;
• análise das palavras-chave: definem uma pontuação de 1 a 10 para os sentimentos de cada palavra-chave e frase;
• análise de voz: a IA analisa as ligações do consumidor para avaliar o tom de voz e a articulação na conversa, o que inclui tempo de silêncio e outras características que indicam um sentimento positivo, neutro ou negativo.

Como a IA potencializa a análise de sentimento?

A IA potencializa a análise sentimento pelo fato de lidar com uma imensa quantidade de dados e transformá-los em insights aplicáveis na prática no atendimento ao cliente. Trata-se de uma ferramenta de Business Intelligence (BI) vital para os negócios melhorarem serviços, produtos e a experiência do cliente.

Entenda abaixo como a IA potencializa a análise de sentimento.

Fornece insights práticos e certeiros

Por analisar um grande volume de dados, a IA investiga não apenas o sentimento de acordo com as palavras-chave e o tom de voz usado, mas também pelo contexto de cada situação. Logo, é uma fonte confiável para basear tomadas de decisão.

E, em função da tecnologia avançada, transforma os dados brutos em acionáveis, que podem ser aplicados na prática.

Ferramentas precisas classificam os sentimentos e ordenam textos e vozes para identificar percepções e emoções de maneira objetiva.

Ajuda a melhorar serviços e produtos

Com a análise da opinião do público sobre serviços e produtos da marca, inclusive do atendimento prestado, a IA capta dados que ajudam a aprimorar as soluções oferecidas.

Por exemplo: em qual momento da conversa com o atendente o sentimento do cliente mudou de neutro para negativo? O que foi feito e falado? Houve demora na resposta? Faltou empatia? A partir da identificação dessas mudanças, o gestor realiza melhorias na área.

Em relação aos produtos, a IA detecta quais palavras os clientes associam a sentimentos negativos, logo, se há algo errado com a solução para aplicar ajustes.

Análise em escala

A IA potencializa a análise de sentimento justamente por operar de maneira escalável, ao realizar a tarefa em tempo real e de vários clientes ao mesmo tempo — tarefa humanamente impossível.

Nenhum agente consegue, manualmente, avaliar todos os sentimentos de cada interação de um consumidor em diversos canais de comunicação, concorda? Porém, a IA sim!

Leia também: 5 oportunidades da IA no atendimento ao cliente

Como usar a análise de sentimento para melhorar a experiência do cliente?

Existem várias formas de usar a análise de sentimento na melhoria da experiência do cliente e do atendimento. Veja aplicações práticas!

Chatbots

Os dados gerados a partir das percepções dos clientes servem para criar mensagens mais humanizadas, personalizadas e estratégicas para o consumidor. 

Se a IA identificar, por exemplo, que ele teve sentimentos negativos nas últimas interações, o tom de voz pode ser adaptado e a conversa, guiada de modo diferente.

A informação também ajuda o atendente humano, que geralmente resolve questões mais complexas e sensíveis. A IA da Zendesk envia, em tempo real, a análise de sentimento para o agente, por exemplo.

Monitorar as redes sociais

A análise de sentimento se aplica a relatórios de redes sociais, para saber o que dizem sobre a marca, seus produtos e serviços prestados — inclusive, sobre o atendimento da empresa.

Com a IA e o machine learning, os sentimentos são capturados com uma nuance mais sutil.

Qualidade do atendimento ao cliente

O atendimento é um dos pilares da boa experiência do consumidor. Sendo assim, a IA pode analisar o sentimento de clientes em tempo real, durante a interação da pessoa com um agente digital (chatbot) ou humano.

A IA leva em conta o contexto, o conteúdo das conversas e entende pontos de mudança de humor. Sendo assim, permite uma avaliação profunda de erros e acertos.

Personalização da experiência

Destacamos que a análise de sentimento melhora diretamente a jornada do cliente na empresa, e impacta positivamente a experiência com a marca. 

Isso porque, com o entendimento da opinião do cliente em determinado contexto, é possível personalizar a conversa.

Dessa forma, o consumidor se sente reconhecido e valorizado pela marca, vendo-o como uma parceira.

Exemplos de análise de sentimentos no atendimento ao cliente

Para entender melhor como colocar em prática tudo o que falamos, veja alguns exemplos de análise de sentimentos no atendimento ao cliente:

• personalizar respostas com base no sentimento do consumidor;
• identificar assuntos urgentes pelos chatbots, encaminhando a conversa para um atendente de suporte;
• analisar comentários nas redes sociais e em sites de avaliação e reclamação, como o Reclame Aqui.

Percebeu o poder da IA para fazer análise de sentimento dos seus clientes? Quer começar agora mesmo com a tecnologia para melhorar a qualidade do atendimento ao cliente?

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