Como a análise de sentimento do cliente pode ajudar as marcas a entender seus compradores

A comunicação humana envolve uma infinidade de emoções, ideias, opiniões e sentimentos.

Esteja você escrevendo um comentário em uma postagem do LinkedIn ou uma mensagem de texto para seus amigos, suas palavras transmitem suas opiniões e atitudes sobre vários tópicos.

Imagine usar um programa de computador para percorrer os textos entre você e seus amigos. Em vez de ler cada um para descobrir o que eles querem lhe dizer, ele daria um resumo rápido:

Este é um exemplo simplificado de como as marcas podem aplicar a análise de sentimentos para ajudá-las a desbloquear o sentimento do cliente quantificável e mensurável em escala. Essencialmente , a análise de sentimentos pode ser aplicada a uma ampla gama de aplicações práticas , desde entender o bate-papo em grupo de seus amigos até avaliar o sentimento do público em relação a uma marca ou produto.

Muitas vezes, avaliar o sentimento do público é feito observando as menções nas mídias sociais. No entanto, estamos entrando em um mundo em que o sentimento pode ser expresso no site de uma marca – onde os consumidores estão cada vez mais gastando seu tempo comprando.

Da mesma forma, a análise do sentimento do cliente agora é uma prática padrão para as marcas. Com as soluções de marketing de comércio eletrônico certas, as marcas podem transformar avaliações escritas de clientes – às vezes parágrafos de comprimento – em sentimentos mensuráveis ​​do consumidor com análise de sentimentos.

O que é análise de sentimento?

A análise de sentimento se enquadra no processo mais amplo de mineração de opinião. A mineração de opinião usa uma combinação de técnicas de processamento e análise de dados para realizar o Processamento de Linguagem Natural (NLP). A PNL executa programas de computador que usam inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para ajudar a interpretar a linguagem escrita como linguagem falada .

Em última análise, a mineração de opinião identifica uma gama de opiniões sobre vários tópicos em determinados conjuntos de texto. Essas opiniões são pontuadas em uma escala de positivo a negativo usando análise de sentimento , resultando em relatórios de dados do consumidor que detalham o sentimento do cliente em um nível mais granular - rapidamente. A aplicação desse processo às avaliações dos clientes pode tornar mais fácil para as empresas determinar as tendências de atitude e humor em relação a qualquer número de tópicos relacionados a seus negócios .

Análise de sentimentos e comentários de clientes

Sua eficiência na extração de tendências de sentimento de grandes quantidades de texto, mineração de opinião e análise de sentimento cria a oportunidade única de analisar as avaliações dos clientes em escala .

Ao contrário das pesquisas, que tendem a influenciar as respostas com perguntas direcionadas e potencialmente tendenciosas, as avaliações fornecem às empresas uma fonte centralizada de reações orgânicas que refletem autenticamente as opiniões dos clientes. Respostas abertas e caixas de texto permitem que os compradores descrevam as coisas com suas próprias palavras , permitindo que eles levantem questões inesperadas que as marcas podem não ter considerado.

Por exemplo, um varejista de beleza que usa a mineração de opinião para analisar suas avaliações pode descobrir rapidamente que sua sombra de olho mais vendida tem uma tendência de sentimento negativo em relação ao tema do perfume. Eles também podem ir mais longe para descobrir o problema específico, como um cheiro que é “muito forte” ou “muito doce”.

Com a ajuda de dados derivados da mineração de opinião e da análise de sentimentos , os varejistas podem descobrir facilmente o que seus clientes gostam ou não gostam em seus produtos e na experiência geral de compra, mesmo que recebam milhares de avaliações por mês.

Como funcionam a mineração de opinião e a análise de sentimentos

A análise de sentimentos e as avaliações dos clientes são um par tão natural, o que significa que o sentimento do cliente pode ser facilmente derivado das avaliações dos clientes. E como o impacto do sentimento do cliente é um forte indicador de clientes satisfeitos e crescimento da marca , foi apenas uma questão de tempo até que a equipe de ciência de dados da Yotpo pesquisasse as tendências do consumidor nas avaliações online dos compradores.

A equipe usou a PNL para extrair tópicos das avaliações, que alavancou a tecnologia de aprendizado profundo – uma subcategoria de aprendizado de máquina e IA – para treinar seu próprio modelo de análise de sentimentos sobre as opiniões expressas. Você pode dar uma olhada em descobertas mais específicas que eles descobriram na indústria da moda aqui.

Além disso, nossa equipe de Data Science identificou 1 milhão de tópicos e 75 milhões de opiniões relacionadas apenas em nosso banco de dados de análises.

Apenas definir uma “opinião” exigia várias iterações.

A equipe de ciência de dados da Yotpo também treinou a tecnologia em mais de 30 milhões de avaliações para se concentrar em sua capacidade de identificar com precisão opiniões e tópicos e agrupá-los pela semelhança de significado. Por exemplo, as palavras “envio”, “envio” e “entrega” formariam um único tópico. Isso permite que mais opiniões sejam computadas e mais amostras estatisticamente significativas por tópico.

A equipe então usou processos de análise de sentimentos para pontuar cada tópico e opinião em uma escala de -100 (o mais negativo) a +100 (o mais positivo).

A análise de sentimento é projetada para distinguir entre sentimentos conflitantes sobre diferentes tópicos dentro da mesma revisão. Por exemplo: “Ótimo produto, mas entrega lenta”.

Graças a regras meticulosamente elaboradas embutidas na programação, ele também pode classificar estilos humanos complexos e contraditórios de escrita – principalmente o sarcasmo.

Por exemplo, pode-se dizer que esta frase expressa sentimento negativo:

E que este é de tom positivo:

Extraindo tópicos e sentimentos de comentários

Dados e aprendizado profundo à parte, as descobertas impressionantes da equipe foram a pura velocidade e precisão (92%) com que seus algoritmos podiam identificar tendências de sentimento extraídas de avaliações de clientes.

Como qualquer empresário ocupado sabe, há cerca de um milhão de coisas a fazer antes que você possa sonhar em vasculhar as avaliações dos clientes. Preocupações com atendimento, pessoal, desenvolvimento de produtos, fornecedores, orçamento e muito mais, tornam quase impossível encontrar tempo.

Depois de ir à nossa equipe de Data Science para avaliar o modelo que eles construíram, a equipe percebeu que precisava avaliar a precisão do nosso modelo. Para fazer isso, a equipe pediu à nossa equipe de serviços profissionais (moderação manual) que fizesse um grupo de avaliações e começasse a extrair manualmente opiniões e tópicos.

No entanto, quando a equipe de Data Science deu à nossa equipe de serviços profissionais seu script de programação, levou apenas algumas horas para executar uma análise de sentimento em todas as avaliações.

Por fim, a equipe do Yotpo Data Science identificou o impacto positivo que a PNL e a mineração de opinião têm na quantificação do sentimento do cliente por meio da análise de texto escrito em avaliações. Agora vamos dar uma olhada em como o sentimento do cliente sobre os produtos de uma marca e as avaliações como um todo influenciam o sentimento de uma marca.

Como o sentimento do cliente afeta o sentimento da marca

Não é nenhum segredo que os clientes recorrem às avaliações para ajudar a tomar decisões sobre a compra de produtos. Independentemente de estarem filtrando as avaliações para encontrar mais informações sobre ajuste, qualidade, tamanho, envio etc., os compradores com a capacidade de explorar e saber mais sobre os produtos por meio das avaliações têm uma taxa de conversão mais alta — quase 53% mais alta .

Levando isso um passo adiante, o mesmo conceito pode ser aplicado para aproveitar as avaliações para entender o sentimento da marca. Com a ajuda da análise do sentimento do cliente, as empresas podem melhorar o sentimento da marca por meio das seguintes estratégias:

• Mostrar sentimentos positivos de avaliações existentes em sua página inicial por meio de um widget de avaliações no site e usar conteúdo visual gerado pelo usuário (VUGC) para fortalecer a confiança entre novos clientes e sua marca.
• Responder a avaliações de sentimento negativo , independentemente da classificação por estrelas, mostra que você se preocupa com as experiências de seus clientes, melhorando a conexão emocional entre sua marca e clientes anteriores.
• Extrair insights acionáveis ​​de avaliações e implementar mudanças encontradas em insights de clientes demonstra o crescimento operacional e de negócios da sua marca, ajudando a aumentar o sentimento da marca. Por exemplo, as marcas podem analisar insights de revisão sobre ajuste e dimensionamento e aprimorar as descrições de seus produtos ou fornecer gráficos de dimensionamento mais detalhados.

O sentimento ajuda as marcas a entender melhor seus clientes

As avaliações dos clientes estão diretamente vinculadas ao seu catálogo de produtos. Eles geralmente incluem feedback valioso sobre o atendimento ao cliente e vêm de clientes verificados que têm experiência em primeira mão com sua marca. Em outras palavras, eles são o lugar perfeito para procurar uma enorme variedade de reações e sentimentos iniciados pelo cliente sobre seus produtos e negócios como um todo.

Mas sem as ferramentas para vasculhá-los em busca de tendências em escala, é fácil perder comentários importantes de seus clientes. Embora confiar nas classificações por estrelas possa parecer uma solução rápida para analisar montes de avaliações, isso não lhe dará a imagem completa.

Comentários não são preto e branco. Uma avaliação de cinco estrelas pode conter solicitações importantes para um prazo de entrega aprimorado, enquanto uma avaliação de uma estrela pode ser erroneamente descartada como “negativa”, mas pode conter muitos detalhes úteis que podem atrair os clientes a comprar.

A experiência de um cliente raramente é totalmente positiva ou totalmente negativa, portanto, embora as classificações por estrelas forneçam uma ideia da satisfação do cliente em um piscar de olhos, as marcas seriam negligentes se não se aprofundassem com a ajuda da análise do sentimento do cliente.