Quando os clientes est?o extasiados ou decepcionados com as intera??es e com a experiência do cliente (CX) de uma marca, é provável que eles tenham fornecido um feedback do cliente repleto de insights ricos em dados. Os dados de feedback - sejam eles diretos, indiretos, estruturados ou n?o estruturados - est?o em toda parte.
De pesquisas a avalia??es em mídias sociais, uma organiza??o tem a oportunidade de aproveitar os sinais dos clientes que impulsionam a tomada de decis?es e o sucesso geral dos negócios.
No entanto, as marcas costumam ter dificuldades com essa riqueza de dados. ? esmagador (e praticamente impossível) para os analistas humanos examinarem manualmente milhares de feedbacks em uma ampla variedade de canais regularmente.
Mas há uma solu??o para esse desafio: a análise de texto, que extrai insights dos dados ao pegar comentários ricos em sentimentos e classificá-los em categorias relevantes para os negócios.
O que é a análise de texto em Big Data?
No ecossistema omnichannel, há inúmeros pontos de contato entre uma marca e seus clientes. Grandes quantidades de dados s?o geradas todos os dias, muitas vezes chamadas de .
A análise de texto é um dos métodos usados para obter insights de big data por meio da convers?o de texto n?o estruturado em dados estruturados.
S?o necessários vários procedimentos para analisar e entender dados de texto n?o estruturados. Dessa forma, a análise de texto inclui processos como limpeza de dados, pré-processamento, extra??o de recursos e .
Diferen?a entre análise de texto e minera??o de texto
A análise de texto e s?o comumente confundidas, e n?o há dúvida de que os dois tópicos s?o diferentes. A análise de texto usa métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para avaliar dados de texto e obter insights, enquanto a minera??o de texto extrai informa??es de dados n?o estruturados.
Benefícios da análise de texto
A análise de texto está crescendo em popularidade. Marcas líderes em muitos setores est?o investindo em plataformas de software de gerenciamento da experiência do cliente (CEM) que oferecem a análise de texto como um dos vários recursos principais.
Aqui está uma vis?o geral dos benefícios da análise de texto que aprimoram um programa de feedback:
- Aumente os insights com menos perguntas: Pesquisas longas e demoradas podem fazer com que os clientes evitem fornecer feedback, mas a análise de texto se aprofunda nas palavras até mesmo de respostas curtas para revelar o significado por trás das palavras.
- Chegar à causa principal: As pontua??es numéricas nem sempre informam o "porquê" por trás do feedback. A análise de texto, no entanto, faz isso fornecendo detalhes - isso identifica o que está funcionando e qual é a causa principal de um problema que os clientes enfrentam com frequência.
- Obtenha percep??es oportunas: Os funcionários já têm uma lista de tarefas que consomem muito tempo, e pedir a eles que examinem cada palavra do feedback do cliente n?o é realista. A análise de texto dá conta de todo o processo, e o faz com muito mais confiabilidade.
- Identificar tendências emergentes: Os seres humanos precisam de dados para tomar decis?es informadas e inteligentes. Ao explorar as palavras e frases que os clientes est?o usando, a análise de texto destaca as tendências que uma empresa n?o pode ignorar e das quais precisa tirar proveito.
- Entenda as necessidades dos clientes: Os clientes lhe dir?o o que querem, precisam e esperam. Você só precisa ouvi-los, e a análise de texto traz palavras-chave, temas e sentimentos para o primeiro plano.
- Tome decis?es orientadas por dados: Para atender melhor aos clientes, deixe que os insights derivados da análise de texto ofere?am um caminho para a estratégia de experiência do cliente.
- Melhorar a experiência do cliente e do funcionário: Assim como acontece com a experiência do cliente, a análise de texto também melhora a experiência do funcionário (EX). A análise de texto analisa os dados dos funcionários, como a pontua??o de esfor?o do funcionário, o envolvimento, a satisfa??o e o sentimento.
? medida que o volume de feedback coletado pelas organiza??es aumenta, a análise de texto é a única op??o para acompanhar o ritmo.
Análise básica de texto
A análise de texto varia de básica a avan?ada. O tipo de percep??o que você obtém depende do tipo que você usa.
No nível básico, a análise de texto envolve o seguinte.
Análise de frequência de palavras
A análise de frequência de palavras conta as palavras no texto. Essa abordagem o ajuda a encontrar os termos e tópicos mais populares do texto.
Detec??o de frases
Além de usar palavras específicas, há frases que seu público pode usar e que têm uma influência significativa sobre o sentimento e outros elementos-chave. A detec??o de frases permite que você encontre frases frequentes no texto, possibilitando a identifica??o de temas.
Análise de sentimento
Em um nível superficial, as palavras podem ser enganosas se você n?o tiver um contexto. Uma maneira de obter a perspectiva correta é determinar as emo??es associadas. ? nesse ponto que a análise de sentimentos entra em a??o. Ela ajuda a determinar a emo??o de um texto, permitindo que você identifique áreas de desenvolvimento.
Modelagem de tópicos
Quando palavras, frases e sentimentos s?o repetitivos, há um tema subjacente contribuindo. A modelagem de tópicos identifica os temas do texto, o que ajuda a identificar as ideias principais de um texto.
Análise avan?ada de texto
Dependendo do tamanho e da natureza de sua empresa, a análise básica de texto pode n?o oferecer insights suficientes. Pode ser necessária uma análise avan?ada de texto.
Reconhecimento de entidades nomeadas
O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) identifica e categoriza pessoas, organiza??es e lugares no texto. Além disso, esse método ajuda a identificar conex?es de entidades de texto.
Classifica??o de texto
A categoriza??o de texto inclui a classifica??o do texto em diferentes categorias. Além de ajudá-lo a organizar dados de texto em massa, esse método encontra padr?es.
Agrupamento
Outra maneira de identificar padr?es em dados n?o estruturados é por meio de clustering. Esse método agrupa o texto de acordo com o conteúdo, facilitando a identifica??o de padr?es.
Extra??o de relacionamento
Embora n?o seja frequente, alguns de seus consumidores podem ter relacionamentos próximos. Você pode determinar como as pessoas, as organiza??es e os locais est?o relacionados textualmente por meio da extra??o de relacionamentos. Esse insight acrescenta contexto às conversas deles, permitindo que você aja de acordo.
Análise de rede
Indo além dos relacionamentos, você perceberá que há grupos específicos com um vínculo comum. A análise de rede examina os links textuais para encontrar padr?es e tendências que ajudam a explicar como as coisas interagem.
Técnicas e aplicativos de análise de texto
A análise de texto envolve várias técnicas para analisar dados n?o estruturados e baseados em texto. Além da análise de tópicos e da análise de sentimentos, há várias outras técnicas que as empresas podem usar para obter insights de seus dados de texto.
Vamos revisar as técnicas e os aplicativos da análise de texto.
Análise de tópicos
A análise de tópicos categoriza as frases do feedback do cliente em tópicos relevantes para os negócios. Por exemplo, "o vendedor foi simpático" seria categorizado em "Simpatia da equipe". Geralmente, há duas maneiras de fazer isso: uma configura??o manual, uma abordagem baseada em regras e técnicas de aprendizado de máquina.
Os analistas e linguistas criam manualmente regras para o método baseado em regras. Por exemplo, uma cláusula que contenha duas palavras como "friendly" (amigável) e "employee" (funcionário) pode ser colocada em um assunto do tipo "Staff Friendliness" (simpatia da equipe).
Essas regras também podem avaliar a ordem das palavras e as rela??es gramaticais de palavras importantes. O procedimento de configura??o é demorado, mas os comentários classificados s?o exatos, pois cada regra é construída individualmente.
O aprendizado de máquina, que usa classifica??o e agrupamento supervisionados, também é um componente essencial da análise de tópicos. Portanto, um analista atribui manualmente assuntos a uma amostra de comentários para categoriza??o supervisionada. A partir daí, o conjunto de dados anotados treina o classificador para marcar automaticamente novos comentários.
Embora anotar dados seja mais fácil do que desenvolver regras, os classificadores só funcionam com menos de dez assuntos.
Análise de sentimento
A análise de sentimento marca as frases como tendo sentimentos positivos ou negativos. "O vendedor foi muito simpático" seria classificado como positivo.
A análise de sentimento baseada em dicionário é simples de configurar. ? semelhante a extrair todas as palavras de um dicionário e atribuir um sentimento positivo ou negativo a cada palavra. O sentimento das palavras muda, entretanto, dependendo do contexto.
Normalmente, pensa-se que os palavr?es transmitem sentimentos negativos, mas na comunidade de jogos, por exemplo, as coisas podem ser mais confusas. As palavras positivas costumam ser usadas de forma ir?nica, e as palavras negativas têm, na verdade, sentimentos positivos quando colocadas em contexto.
Para permitir o contexto, as técnicas de aprendizado de máquina supervisionado oferecem uma maneira muito melhor de atribuir sentimentos. Semelhante à classifica??o supervisionada descrita para a análise de tópicos, o aprendizado de máquina supervisionado para a análise de sentimentos envolve a obten??o de um conjunto de amostras de cláusulas para o contexto em que você está interessado e a atribui??o manual de um sentimento positivo ou negativo a cada cláusula. A partir desse conjunto de dados anotados, o algoritmo pode ent?o atribuir novas cláusulas com sentimento com base no que aprendeu com a amostra de comentários.
Reconhecimento de entidades nomeadas
O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) extrai pessoas, organiza??es e locais de dados de texto n?o estruturados. O NER pode detectar pessoas e organiza??es influentes no feedback do consumidor e nos dados de mídia social. Além disso, o NER também pode reconhecer temas e tópicos de texto.
Marca??o de parte da fala
A análise de texto usa a marca??o de parte da fala (POS) para classificar cada palavra em uma frase. Esse método ajuda a analisar a gramática das frases e a compreender a literatura.
Análise de dependência
A análise de dependência na análise de texto ajuda as empresas a descobrir conex?es gramaticais e de frases. Além disso, esse método ajuda a analisar a estrutura das frases e a compreender o conteúdo.
Classifica??o de texto
A classifica??o de texto usa o conteúdo para classificar o texto em categorias predeterminadas. Esse método ajuda a identificar assuntos populares no feedback do consumidor e nas mídias sociais. Além disso, a classifica??o de texto também pode revelar ideias-chave.
Como conduzir uma análise de texto
A análise de texto é composta de coleta de dados, processamento de dados, análise de texto e visualiza??o.
Veja a seguir um pouco mais de informa??es sobre como cada etapa funciona.
#1. Coleta de dados
A análise de texto come?a com dados de mídia social, formulários de feedback do consumidor e avalia??es on-line. Certifique-se de que seus dados sejam relevantes para seu desafio comercial.
#2. Processamento de dados
Após a coleta de dados, vem o processamento, a limpeza e a prepara??o dos dados para análise. O processamento de dados envolve a exclus?o de materiais estranhos, a formata??o e a estrutura??o de dados n?o estruturados para análise.
#3. Análise de texto
Depois de processar os dados, você precisará analisá-los para obter insights. Isso envolve análise de sentimentos, modelagem de tópicos e identifica??o de entidades nomeadas.
#4. Visualiza??o
Por fim, você precisará mostrar às partes interessadas os resultados da análise de texto. Você pode fazer isso por meio de nuvens de palavras, gráficos de barras e mapas de calor.
Como preparar dados de texto para análise
A prepara??o de dados para análise de texto garante resultados confiáveis e compreensíveis.
Veja a seguir como preparar dados de texto para análise.
#1. Dados limpos
Os dados de texto s?o limpos com a elimina??o de elementos HTML, URLs e caracteres especiais. Isso limpa e organiza os dados para análise.
#2. Pré-processamento de texto
O pré-processamento de texto converte os dados de texto em um formato pronto para análise. Ele envolve a remo??o de numerais, pontua??o e texto em letras minúsculas.
#3. Tokenizar texto
A tokeniza??o divide o texto em palavras e frases. Com isso, a análise de dados de texto fica mais fácil.
#4. Remover palavras de parada
A remo??o de palavras de parada remove palavras frequentes como "e", "o" e "é" do texto. Esses termos podem distorcer as análises.
#5. Simplifique os dados com stemming e lematiza??o
O stemming e a lematiza??o envolvem o enraizamento de palavras. Isso pode simplificar e analisar dados de texto. O stemming envolve a remo??o de sufixos das palavras, enquanto a lematiza??o os reduz.
Uma abordagem mais inteligente para a análise de texto
Em geral, a análise de texto parece um conceito estranho e complexo quando se come?a a explorar seus recursos e benefícios. Mas agora você já deve conhecer os conceitos básicos da análise de texto e sua próxima etapa é fazer uma parceria com um fornecedor de software que ofere?a conhecimento especializado.
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