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Os clientes s?o pessoas, e as pessoas s?o apaixonadas. Portanto, quer estejam falando de uma experiência recente de atendimento ao cliente ou de um produto que amam ou odeiam, as perguntas abertas da pesquisa e as avalia??es permitem que os clientes v?o além de uma pontua??o ou classifica??o e expressem sua paix?o (ou falta dela) por uma marca e suas ofertas. E esse feedback do cliente, seja ele direto ou indireto, é exatamente o que você precisa para melhorar de fato a experiência do cliente (CX).

Felizmente para as empresas, pouco pode ser mantido em segredo na era digital. Quando seus clientes fazem compras ou perguntam sobre seus produtos e servi?os, eles fornecem sinais de clientes de várias formas. E, desde que você colete feedback e aproveite esses dados de forma ética, os consumidores est?o dispostos a isso.

Ao coletar dados de feedback, uma área à qual você deve dar aten??o especial é a análise de texto. Se bem feita, ela aumenta significativamente a compreens?o de uma organiza??o sobre seu público-alvo, permitindo que ela atenda melhor aos clientes.

Os benefícios da análise de texto

Além de aprimorar a tomada de decis?es, a análise de texto oferece benefícios como maior velocidade de processamento, integra??o de big data, melhor consistência e redu??o de custos. ? por isso que o mercado global de análise de texto está crescendo rapidamente. Até 2026, espera-se que ele tenha um , acima dos US$ 5,46 bilh?es em 2020. Isso se traduz em um CAGR de 17,35% no período.

Continue lendo para saber como aproveitar os benefícios da análise de texto e levar sua organiza??o ao próximo nível.

#1. Aumente os insights com menos perguntas

As pesquisas com clientes s?o um excelente método para receber feedback. No entanto, às vezes elas s?o monótonas e exaustivas, o que leva à fadiga da pesquisa. Como resultado, os clientes podem se sentir menos motivados a participar de pesquisas futuras. Os dados sugerem que .

Pesquisas mais curtas, no entanto, geram melhores taxas de resposta. Para obter pelo menos o mesmo nível de insight com menos perguntas, as empresas precisam fazer mais perguntas abertas, como "O que mais devemos saber?" - que geram respostas baseadas em texto.

#2. Chegar à causa principal

Embora as pontua??es e classifica??es de feedback forne?am um bar?metro do seu feedback, as pontua??es normalmente n?o informam o "porquê" por trás dele. Perguntas de avalia??o de acompanhamento podem aprofundar sua compreens?o do "porquê", mas geralmente n?o t?o bem quanto o feedback baseado em texto. Os comentários abertos dos clientes fornecem os detalhes necessários para identificar a causa raiz de um problema para que as equipes saibam como e onde melhorar.

#3. Obtenha insights oportunos

Escolha uma plataforma de software de gerenciamento da experiência do cliente (CEM) que ofere?a análise de texto nativa para que n?o haja atraso no recebimento de insights. Os sistemas com análise de texto n?o nativa obrigam você a esperar para entender a causa raiz de um problema: O sistema que captura o feedback precisa enviar os dados para um sistema de análise de texto que, por sua vez, leva tempo para analisar os dados antes de enviá-los de volta. O tempo adicional n?o apenas atrasa os insights e as a??es de melhoria, mas também pode gerar mais clientes insatisfeitos.

#4. Identificar tendências emergentes

A maioria dos programas de feedback e até mesmo os sites de avalia??o têm um conjunto específico de perguntas que fazem aos clientes. Para obter uma vis?o da satisfa??o do cliente (CSAT) ao longo do tempo, essas perguntas raramente mudam e s?o limitadas a pontua??es e classifica??es. Embora as respostas possam mostrar tendências de opini?o sobre os tópicos das perguntas, elas n?o podem mostrar tendências novas e emergentes que n?o estejam cobertas pelas perguntas.

O feedback de texto preenche essa lacuna. Se um cliente n?o vir uma pergunta que permita que ele dê o feedback que tem - por exemplo, se as perguntas forem sobre os horários de check-out do hotel, mas o hóspede quiser reclamar sobre a precis?o da conta - as perguntas abertas permitem que o cliente ainda dê seu feedback, mas em formato de texto.

Ao usar a análise de texto, você pode detectar problemas emergentes e agir sobre eles antes que aumentem.

#5. Entenda as necessidades do cliente

A análise de texto ajuda você a entender as demandas dos clientes, encontrando palavras-chave, temas e sentimentos nos comentários de feedback. Além disso, o feedback do cliente obtido revela tendências e insights. Com essa riqueza de insights orientados para a a??o, você entenderá os pontos fortes e fracos da sua empresa.

Por exemplo, se você gerencia um hotel e vários hóspedes reclamam da falta de servi?o de quarto, você pode utilizar esse conhecimento para melhorar a experiência deles. Mas, se os hóspedes elogiam rotineiramente a equipe ou as camas confortáveis, você pode continuar a se concentrar nessas áreas.

De modo geral, a análise do feedback baseado em texto ajuda a empresa a entender os desejos, as necessidades e as expectativas de seus consumidores para que possa ajustar com sucesso os produtos ou servi?os, aumentando a fidelidade e a reten??o do cliente à medida que as preferências s?o atendidas.

#6. Tome decis?es baseadas em dados

Um dos principais benefícios da análise de texto é permitir que você tome decis?es comerciais orientadas por dados, o que é essencial. Por exemplo, os dados n?o estruturados de perguntas abertas de pesquisas e avalia??es podem revelar requisitos e preferências dos clientes que, de outra forma, n?o seriam vistos.

A análise de texto descobre os principais temas e sentimentos no feedback do consumidor e acompanha as mudan?as ao longo do tempo. Você pode, por exemplo, medir o sentimento do cliente após lan?ar uma nova oferta ou fazer modifica??es em um produto ou servi?o existente com base no feedback do cliente.

Esses dados orientam o desenvolvimento de produtos e as decis?es estratégicas de atendimento ao cliente. Priorize as melhorias com base em sua influência sobre a felicidade e a fidelidade do consumidor e acompanhe seu progresso ao longo do tempo.

#7. Melhorar a experiência do cliente e do funcionário

Além da excelente qualidade do produto, você deve oferecer excelente experiência do cliente e do funcionário (EX) para que sua marca cres?a. Você pode resolver os pontos problemáticos da jornada do cliente estudando o feedback do consumidor e melhorando os recursos do produto, o atendimento ao cliente, o design do site e a experiência do usuário (UX).

A análise de texto também revela melhorias na experiência dos funcionários. A análise dos dados dos funcionários, como a pontua??o de esfor?o, o engajamento, a satisfa??o e o sentimento, ajuda você a descobrir e resolver problemas frequentes. Algumas áreas que podem ajudá-lo a melhorar incluem treinamento e desenvolvimento, cultura do local de trabalho e integra??o de funcionários.

Melhorar a CX e a EX cria um ciclo virtuoso que aumenta a felicidade do cliente, a fidelidade e o envolvimento e a reten??o dos funcionários. Isso pode resultar em lucros e expans?o.

Estudos demonstram que as empresas que se concentram na experiência do cliente e do funcionário têm desempenho superior ao de suas congêneres em termos de crescimento de vendas e lucratividade. Portanto, a análise de texto é capaz de aumentar a satisfa??o do cliente e do funcionário.

Desafios potenciais da análise de texto

Como acontece com todos os tipos de tecnologias, a análise de texto tem obstáculos que podem surgir. Portanto, para capitalizar totalmente os benefícios, você precisa entender e atenuar os possíveis desafios da análise de texto.

Aqui est?o alguns dos desafios que você pode enfrentar com a análise de texto e como lidar com eles.

#1. Qualidade dos dados

Os dados da análise de texto devem ser precisos e de alta qualidade para serem bem-sucedidos. Dados ruins levam a insights equivocados e a decis?es malfadadas. Alguns fatores que podem reduzir a qualidade dos dados incluem duplica??o de dados, dados ausentes, formata??o inconsistente e erros humanos.

Para melhorar a qualidade dos dados, realize a limpeza dos dados. Esse processo envolve a elimina??o de dados desnecessários ou duplicados, a corre??o de erros de formata??o e a inclus?o de dados ausentes. A limpeza de dados pode aumentar a qualidade dos dados e garantir resultados analíticos confiáveis.

A combina??o do processamento de dados automatizado e humano melhora a qualidade dos dados. O processamento manual de dados permite que os analistas analisem e verifiquem a corre??o dos dados, enquanto o processamento automatizado de dados lida rapidamente com grandes quantidades de dados. Ao corrigir as preocupa??es com a qualidade dos dados, você melhorará os insights da análise de texto e a tomada de decis?es.

#2. Integra??o com sistemas existentes

A análise de texto precisa funcionar bem com seus sistemas existentes para obter os melhores resultados. No entanto, a integra??o da análise de texto pode ser um desafio. Você precisa de feedback do cliente, mídia social, dados de tíquetes de suporte e muito mais. No entanto, esses dados geralmente est?o espalhados por várias plataformas, formatos e locais, o que dificulta o exame sem a melhor plataforma de software de CEM.

Dessa forma, as equipes de TI, ciência de dados e atendimento ao cliente devem colaborar durante a integra??o. Isso envolve a identifica??o de fontes de dados, extra??o, padroniza??o e alimenta??o de dados na plataforma de software usada para CX.

Ao realizar a integra??o, certifique-se de que os dados também estejam protegidos. Isso pode ser feito por meio de criptografia e restri??es de acesso para proteger dados confidenciais.

Apesar dos obstáculos, a análise de texto deve ser integrada adequadamente para adquirir uma perspectiva completa dos comportamentos e preferências dos clientes e fazer escolhas orientadas por dados.

#3. Falta de padroniza??o

Outra área em que a análise de texto pode enfrentar um desafio é a uniformidade. Isso ocorre porque os dados de texto n?o estruturados s?o difíceis de analisar e compreender. Além disso, a linguagem, a gramática e a ortografia n?o s?o padronizadas, o que pode afetar a precis?o.

Portanto, a análise de texto pode ser difícil de aplicar em empresas e domínios devido ao jarg?o e à terminologia.

#4. Complexidade da análise

Como você pode imaginar, a análise de texto é uma ciência complicada que exige competência tecnológica para analisar dados n?o estruturados. Além disso, a limpeza, a organiza??o e a convers?o de dados para análise exigem tempo e recursos. Portanto, a análise de dados de texto n?o estruturados precisa de softwares e algoritmos sofisticados.

A análise de texto geralmente usa métodos , que podem ser complicados e intensivos em termos de computa??o. Além disso, esses sistemas têm dificuldade para compreender express?es idiomáticas, sarcasmo e ironia.

A complexidade da análise exige habilidades técnicas, ferramentas de software e recursos. Muitas empresas talvez precisem contratar ou formar analistas de dados com conhecimentos de PNL e de dados n?o estruturados. Uma plataforma de análise de texto com PNL integrada e algoritmos avan?ados também pode facilitar a análise para usuários n?o técnicos.

Aprimore seu programa de feedback com a análise de texto

N?o há dúvida de que a análise de texto oferece insights para aprimorar um programa de feedback. Entretanto, aproveitá-la n?o é uma tarefa fácil. Portanto, em vez de come?ar do zero ou fazer o trabalho manualmente, fa?a uma parceria com um fornecedor de software preparado para liberar o valor da análise de texto.

Procure um fornecedor de software com experiência em capacitar as principais marcas de todos os setores para coletar feedback, analisar dados e fornecer insights acionáveis, usando a análise de texto para examinar grandes quantidades de dados baseados em texto. Sua plataforma deve permitir que você avalie de forma rápida e contínua grandes volumes de dados de feedback, descubra padr?es e tendências e crie melhorias para a experiência do cliente.

Com a análise de texto do 糖心原创, veja o que esperar:

• Técnicas sofisticadas de inteligência artificial (IA) e para avaliar dados n?o estruturados?
• Análise de dados de feedback em tempo real para ajudar as organiza??es a enfrentar novos desafios
• Painéis e relatórios personalizados para facilitar a visualiza??o e o compartilhamento com as partes interessadas em toda a organiza??o
• A integra??o com o gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e outros sistemas permite aprimorar os procedimentos sem afetar o fluxo de trabalho.

Deseja liberar o valor dos insights sobre os clientes? Fa?a o download de nosso folheto oficial de análise de texto para saber mais sobre nossas solu??es.