A realização de análises de sentimentos para campanhas de marketing pode dar uma maior profundidade a qualquer campanha, analisando as emoções, opiniões e atitudes exactas dos clientes. No entanto, muitas das informações que fornece podem ser subjectivas e fáceis de interpretar erradamente. Por isso, eis como fazê-lo corretamente, quais as ferramentas a utilizar e como recolher sentimentos.

O que é a análise do sentimento do cliente?

O sentimento do cliente refere-se à soma total das opiniões dos clientes sobre uma marca, serviço ou produto. O sentimento engloba opiniões, atitudes, emoções e boca a boca sobre uma empresa, que podem ser utilizadas para informar futuras operações e estratégias comerciais. A recolha do sentimento do cliente, ou seja, a recolha de informações cruciais sobre o que os clientes têm a dizer sobre uma marca ou produto, exige a compreensão do tom emocional dos textos. Essencialmente, o conteúdo e o contexto das opiniões são importantes.

As vantagens da análise do sentimento do cliente incluem:

• Ajuda a recolher informações que podem conduzir a melhorias e a uma maior satisfação do cliente.
• Monitoriza as fontes de opinião dos clientes para gerir melhor a reputação da marca.
• Compila o que as pessoas gostam na sua empresa e marca e baseia-se nisso para melhorar as relações com os clientes.
• Cria um quadro para compreender os pontos fortes e fracos da sua empresa em relação aos concorrentes (que pode ser apoiado por um análise da concorrência).
• Medir a eficácia das actividades de marketing.
• A criação de uma estrutura útil para compreender o sentimento e o comportamento dos clientes pode permitir às empresas compreender melhor o seu público e a forma de servir potencialmente aqueles que não fazem parte do seu público atual.

Tipos de análise de sentimentos

Existem 5 tipos de análise de sentimentos.

• Análise fina de sentimentos
• Deteção de emoções
• Análise de sentimentos baseada em aspectos
• Análise multilingue de sentimentos
• Análise de sentimentos baseada na intenção

Análise fina de sentimentos

A análise fina do sentimento utiliza uma gama mais vasta de opções para o sentimento do cliente, em vez da habitual escala de 3 pontos (positivo, neutro e negativo). Pode ser uma escala de 5 pontos (muito positivo, positivo, neutro, negativo ou muito negativo), ou uma escala de 1-5 estrelas. Isto pode ser visto em sites de avaliações e classificações de produtos, que podem ser uma óptima fonte para muitas empresas.

Este tipo de sentimento pode oferecer uma maior profundidade e, com a combinação de outros pontos de dados, pode permitir uma análise mais profunda. Por exemplo, com a idade, o género e outros dados demográficos, é possível dividir os níveis de entusiasmo por vários segmentos.

Deteção de emoções

Em vez de medir uma indicação numérica da qualidade, pode perguntar quais as emoções que uma marca ou produto evoca. Este método é também designado por método de análise de sentimentos baseado no léxico. A sua principal função é ajudar a construir uma melhor compreensão emocional da empresa e dos seus produtos. Isto pode ser especialmente útil para compreender o impacto de histórias de marcas e mensagens de marketing.

Análise de sentimentos baseada em aspectos

A análise de sentimentos baseada em aspectos baseia-se em aspectos específicos de um produto ou serviço e na forma como os clientes os classificam. É mais específica do que uma avaliação global, permitindo às empresas comparar aspectos como as especificações e o desempenho com mais pormenor. Um fabricante de computadores pode testar aspectos separadamente, comparando a duração da bateria, o tamanho dos ecrãs ou mesmo o apoio ao cliente, para compreender o sentimento dos clientes em relação a cada aspeto.

Análise multilingue de sentimentos

A análise multilingue de sentimentos compara textos ou conteúdos em diferentes línguas. Pode ser crucial para aplicações globais e para a construção de uma marca mais global. A análise de diferentes línguas também pode esclarecer os profissionais de marketing sobre a forma como diferentes culturas recebem as suas mensagens de marketing.

Análise de sentimentos baseada na intenção

A análise de sentimentos baseada na intenção analisa a intenção subjacente a um texto ou conteúdo. Isto pode ser útil para ver em que fase do funil de vendas se encontra um cliente pela forma como fala de um produto ou pelas perguntas que faz em fóruns, por exemplo.

Como medir o sentimento do cliente?

As empresas utilizam frequentemente uma pontuação líquida do sentimento do cliente para calcular a opinião geral que os consumidores têm delas ou dos seus produtos. Eis o método mais fácil de o calcular:

• Sentimento líquido = ((# de menções positivas - # de menções negativas) / Total de menções) × 100

A fórmula subtrai as menções positivas das menções negativas e divide esse valor pelo total de menções, sendo depois expressa em percentagem. As métricas de sentimento do cliente, como o sentimento líquido, podem medir questões gerais, como opiniões positivas sobre a marca, ou questões muito restritas, como a opinião dos clientes sobre uma determinada caraterística de um produto.

Eis algumas outras métricas relevantes:

Outras métricas de sentimento do cliente

• Precisão do sentimento: É a percentagem de sentimentos corretamente identificados na análise em tempo real. Pode ser importante porque permite obter informações mais fiáveis sobre a opinião pública.
• Tempo de resposta: O tempo necessário para analisar e comunicar dados, com tempos de resposta mais rápidos que permitem ajustes atempados. Isto pode levar a melhores mensagens e ajustes de estratégia. É medido em segundos ou minutos por ponto de dados.
• Volume de dados processados: Este é o número de mensagens ou comentários de redes sociais processados por hora. Volumes maiores fornecem uma visão mais matizada das tendências de sentimento do cliente. Este valor é medido em mensagens por hora.
• Mudança na opinião pública: Esta é uma medida da quantidade de mudança no sentimento positivo ou negativo após quaisquer acções que o possam afetar em tempo real. Pode ser uma forma útil de medir os efeitos de campanhas orientadas para o sentimento em tempo real. É expressa como uma alteração percentual do sentimento.
• Alteração da taxa de compromisso: A alteração no envolvimento do utilizador em termos de gostos, partilhas e comentários após a aplicação de conhecimentos de análise de sentimentos. Níveis mais elevados de envolvimento indicam uma maior relevância e um melhor alinhamento com a disposição do público.
• Índice de Confiança Pública: Mede a confiança do público nas empresas ou marcas, utilizando a análise de sentimentos em tempo real. É crucial para examinar a capacidade de resposta e a transparência. É melhor medido com inquéritos, idealmente em escalas de confiança na marca de 5 pontos.

Ferramentas de análise do sentimento do cliente

Existem várias ferramentas que ajudam a analisar o sentimento do cliente:

• Qualtrics: O Text iQ da Qualtrics é uma ferramenta de análise de sentimentos com capacidades de PNL que pode analisar dados não estruturados. Estes podem recolher dados de várias fontes, incluindo redes sociais, inquéritos e interações de apoio ao cliente. Uma excelente caraterística é a categorização automática, que pode dividir a informação em temas para facilitar a classificação. Também atribui pontuações de sentimento por si só, tornando o trabalho quantitativo muito mais fácil.
• Sprout Social: Além de ser uma plataforma padrão de análise de redes sociais, o Sprout também tem programas de IA de análise de sentimento do cliente que podem transformar dados brutos em informações utilizáveis. O Sprout Social é fantástico para reunir análises de redes sociais em todas as plataformas e canais. Ele pode reunir posts em redes sociais, avaliações online e fóruns. Possui algumas ferramentas de sentimento alimentadas por IA, recursos inteligentes e ferramentas de automação.
• Tagarelice: Uma plataforma unificada de inteligência do cliente que emprega IA para análise de feedback. Transforma inquéritos, avaliações, conversas de apoio e outros tipos de inputs de comunicação em informações poderosas. A recolha de dados entre canais fornece uma visão unificada do sentimento da marca num painel de controlo fácil de ler.
• Tampão: A ferramenta multicanal clássica, tradicionalmente utilizada para publicação e agendamento, oferece funcionalidades que podem ajudar na análise de sentimentos. A capacidade de etiquetar o sentimento nas mensagens como ‘negativo‘, ’pergunta‘ ou ’ordem" ajuda as marcas a classificar as conversas. Isto permite um melhor planeamento e definição de prioridades de respostas e categorização de informações.

Existem também numerosas ferramentas de análise de sentimento do cliente com IA nos LLM, uma vez que podem analisar instantaneamente uma grande quantidade de texto. Embora existam muitas ferramentas de IA no mercado, o freeware e os LLM normais podem ser óptimos para analisar texto. Outras ferramentas de IA podem ser uma opção válida para caraterísticas mais avançadas, se isso for algo de que a sua empresa necessita.

Recolha de informações e feedback dos clientes para análise

Se pretende consultar os dados, eis alguns métodos fáceis:

• Análise de texto: É aqui que os programas de IA podem ser úteis. A recolha e compilação de comentários de clientes, publicações nas redes sociais e respostas a inquéritos é normalmente o caminho a seguir. Analise os padrões de palavras-chave e utilize a análise contextual para determinar como os clientes vêem a empresa e/ou a marca. Também pode criar um formulário de testemunho de clientes para recolher informações aprofundadas, se tiver capacidade para o fazer.
• Análise do discurso: As ferramentas de IA ajudam a analisar as gravações de voz, oferecendo uma série de possibilidades que talvez não fossem possíveis em gerações anteriores de tecnologia. Podem ser utilizadas em chamadas de serviço ao cliente, conversas de vendas e interações com assistentes virtuais. Também podem ser bons a captar o tom, os níveis de stress e as pistas vocais, embora os modelos actuais possam variar em termos de qualidade. É importante examinar os estados emocionais e anotá-los. Estas percepções podem fornecer material amplo para formação futura em mensagens de marketing e divulgação emocionalmente inteligentes. Também pode ser fantástico para reiterar os processos de serviço ao cliente e tomar decisões mais informadas na comunicação com o cliente.
• Reconhecimento facial: A monitorização das expressões faciais em interações vídeo pode também ajudar a avaliar as respostas emocionais. Esta tecnologia é cada vez mais utilizada na investigação da experiência do cliente e no teste de produtos. As empresas podem avaliar as reacções em tempo real a anúncios, demonstrações de produtos e discursos de vendas.
• Escuta social: A monitorização das conversas em linha através de plataformas de redes sociais, fóruns e sítios de notícias fornece um vasto material. Pode ser um excelente termómetro para a perceção pública, garantindo que a marca ou o produto podem ser identificados e abordados de forma proactiva. As ferramentas de monitorização das redes sociais, como o Sprout Social e o Chattermill, podem criar uma estrutura para analisar continuamente as mudanças de sentimento e acompanhá-las.

Preconceitos a evitar na análise de sentimentos

Os dados sobre o sentimento dos clientes podem ser enganadores se não forem analisados corretamente. Muitas empresas não vêem a floresta por causa das árvores e lançam-se num terreno desconhecido, sem a devida preparação do terreno.

• Avaliação da fonte de dados: Tenha sempre em mente a origem dos dados e o contexto em que são originados. Por exemplo, ir a um subreddit com sarcástico ou conteúdo cómico pode conduzir a maus dados ou, pelo menos, inverter a direção do sentimento.
• Transparência do algoritmo: Os algoritmos podem esbater o contexto de um conteúdo específico. Por exemplo, a opinião mais prevalecente em linha pode ser a mais hostil ou chamativa, mas pode não refletir a opinião da maioria. Isto está relacionado com o enviesamento de exposição, em que a exposição a determinadas coisas pode fazer-nos acreditar que são mais prevalecentes do que são.
• Ambiguidade linguística: Um dos principais desafios é a ambiguidade da linguagem, uma vez que as palavras podem ter significados diferentes consoante o contexto. Isto pode levar a interpretações incorrectas do sentimento e dificultar a análise.
• Preconceitos culturais: As diferenças culturais podem ser um impedimento à análise de sentimentos quando as expressões de sentimentos variam consoante a demografia. Este preconceito pode manifestar-se através do tratamento de diferentes países ou línguas com padrões inconsistentes ou inaplicáveis, ou mesmo entre grupos etários e subculturas.