Monitorando a satisfação do cliente: análise de sentimentos em redes sociais

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As redes sociais se estabeleceram como importantes canais de relacionamento entre consumidores e marcas e tornaram se fundamentais para os negócios monitorarem o nível de satisfação do cliente. Para discutir esse assunto, a MOL realizou um webinar sobre análise de sentimentos em redes sociais e monitoramento de satisfação dos consumidores. Participaram da conversa Natália Bertão e Robson Fernandes.

Natália é PMO da MOL e é especialista em direito empresarial pela Fundação Getúlio Vargas (FGV). Teve atuações prévias como analista de dados e de processos na área jurídica. Robson é chefe de pesquisa e fundador da SciCognos e doutorando em Ciência da Computação e Matemática Computacional com ênfase em Inteligência Artificial (USP). 

A satisfação do cliente na era digital

Se antigamente os clientes tinham apenas a opção de reclamar no SAC da empresa ou no Procon, hoje o cenário é completamente diferente. As redes sociais se tornaram novos canais de comunicação e é importante que os negócios voltem sua atenção a elas. “A empresa tem que se preocupar com todos os canais que o cliente está falando”, diz Natália. “A marca que monitora seus clientes tem uma primeira oportunidade de evitar a judicialização”.

Para Robson, a forma como os usuários utilizam essas plataformas para desabafar faz com que seja possível entender melhor o sentimento delas: “A maioria das pessoas usa as redes sociais para opiniões, reclamações e desabafos sobre situações que elas passaram com marcas e isso é um bom repositório para as empresas observarem. O que inicialmente era para relacionamento se tornou uma fonte pouco explorada de dados sobre o mercado”.

Se para os usuários uma nova perspectiva de atendimento se abriu, para as marcas,  também surgiram oportunidades estratégicas para mensurar o nível de satisfação do cliente e identificar o comportamento de seus consumidores.

Essa análise de dados se torna cada vez mais crucial para diminuir as falhas que podem ocorrer durante a venda de um produto ou prestação de serviço: “Mesmo que em um segundo momento a questão seja judicializada com uma conciliação infrutífera, a empresa fica com isso ‘no radar’, e com isso ela ganha tempo, e, mais importante, boa fé. Ela tem mais chances de prosperar na esfera jurídica se já tem essa preparação”, observa Natália.

Para monitorar a satisfação do cliente nas redes sociais, é possível pegar dados e estruturá-los, classificando respostas, cruzando resultados e obtendo novas ideias de como lidar com cada assunto: “Se acompanhar a reclamação até a judicialização, é possível chegar a um modelo de quais demandas recebidas têm mais chances de serem judicializadas no futuro.” 

Natália ainda vai além: “A empresa que conhece seu consumidor consegue se comunicar melhor e traça uma política de acordos mais pertinente”.

Inteligência artificial para identificar sentimentos

Com as ferramentas adequadas, as empresas podem saber o que o público está falando sobre sua marca e sobre assuntos em alta que podem ser grandes oportunidades de fidelização. Os dados colhidos ajudam os negócios na tomada de decisões mais inteligentes.

Robson lembra que outra informação importante é a geolocalização. “A partir do momento que utilizamos as análises, conseguimos chegar onde estão as pessoas que estão espalhando a mensagem, se estão vindo, por exemplo, de influencers. É possível sair da visão macro e chegar no detalhe de como se resolver uma questão geolocalizada, o que auxilia na estratégia de campanha por áreas e região.”

Ferramentas de monitoramento

Durante o webinar, Robson demonstrou como funciona uma das ferramentas de análise de sentimentos da SciCognos e explicou como ocorre o processo de análise da IA.

“A ciência de dados tem um processo de estudo de comportamento e a ferramenta entende os sentimentos atrelados à postagens dos usuários das redes sociais”, explica. “Na primeira etapa, a ferramenta faz uma coleta das informações publicadas. Eventualmente as postagens podem ter diferentes informações, relevantes ou não. Após a coleta, a IA entende se as informações trazem, de fato, conhecimento para explicar o comportamento mediante o texto, imagens e interações com outros usuários e potenciais informações”.

Na segunda etapa, acontece o processo de análise de gênero, palavras em potencial e mais utilizadas, qual o score com relação aos sentimentos dessas mensagens e se existem subgrupos dentro desta pesquisa geral. A ferramenta faz a análise em tempo real, e após esse processo, forma uma rede de informações com mapeamento de palavras de cunho mais significativo e correlação entre elas. 

Dentro deste mapa, através das palavras, é possível fazer análise de nichos, detectar a ação de influencers, percorrer uma rota e descobrir quem está propagando determinada informação.

Desafios

Robson explica que um dos maiores desafios deste método é a análise de contexto das mensagens que são captadas: “Algumas palavras parecem ser positivas, mas são falsos positivos. Depende do sentido que a pessoa escreve”, diz.

Variações com relação à sinônimos, vírgulas, interrogações, pontuação em geral, além do linguajar coloquial, gírias, abreviações, ícones e emojis precisam de atenção no processo de monitoria. 

Mas os desafios não são apenas da máquina. Às empresas, cabe utilizar essas informações de forma inteligente para resolver situações futuras, traçar estratégias mais elaboradas que serão desenvolvidas a partir dos insights vindos dos dados, e se manter atualizado sobre o comportamento dos consumidores.

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