A análise de texto permite que as empresas extraiam e classifiquem automaticamente informações tais como menções em mídias sociais, e-mails, tickets de suporte, revisões de produtos e respostas a pesquisas.
As técnicas populares de análise de textos incluem análise de sentimentos, detecção de temas e extração de palavras-chave.
Ao realizar análises de texto você pode medir as opiniões dos clientes, fazer revisões de produtos e coletar feedback para facilitar a análise dos sentimentos e a tomada de decisões baseadas em dados.
Vantagens da análise de texto
O processamento das informações obtidas diariamente é humanamente impossível, portanto as empresas precisam recorrer à ajuda de certas ferramentas que as ajudam a classificá-las utilizando modelos de análise de texto.
Abaixo, temos os 3 principais benefícios da análise de texto:
1. Escalabilidade: A análise de texto permite às empresas estruturar grandes quantidades de informações, tais como e-mails, chats, redes sociais, tickets de suporte, documentos, etc., em segundos e redirecionar recursos adicionais para tarefas comerciais mais importantes.
2. Análise em tempo real: As empresas estão inundadas de informações, tornando mais difícil resolver consultas urgentes e lidar com críticas negativas à medida que elas surgem.
A análise do texto muda as regras do jogo quando se trata de detectar problemas urgentes, e a grande vantagem é que pode funcionar em tempo real. Ao permitir que estes modelos detectem expressões e sentimentos que implicam negatividade ou urgência, eles podem automaticamente assinalar tweets, críticas, vídeos, ingressos e similares, e tomar medidas oportunas.
3. Critérios consistentes: Os humanos cometem erros, e quanto mais tediosa e demorada é uma tarefa, mais problemas surgem. Com a análise de texto, os algoritmos podem analisar, compreender e classificar os dados com mais precisão.
Os seres humanos são influenciados por experiências pessoais, pensamentos e crenças, enquanto os algoritmos são influenciados pelas informações que receberam. Ao aplicar estes critérios, os algoritmos podem fornecer informações consistentes e confiáveis.
Te recomendo a leitura do artigo: Análise de sentimentos do cliente – como usar como ferramenta.
Técnicas
Há dois modelos principais de análise de texto: classificação de texto e extração de texto. Descrevemos cada um deles abaixo:
Classificação do texto
Consiste na atribuição de etiquetas ou categorias predefinidas a um texto, dependendo de seu conteúdo. Os principais usos da classificação de texto são:
- Análise temática – Este modelo de classificação de texto identifica temas frequentes em um texto. É usado para classificar os tickets de suporte recebidos, revisões de produtos e respostas ao Net Promoter Score, entre outros tipos de texto.
- Análise sentimental – Identifica informações subjetivas em um texto e classifica opiniões como positivas, negativas ou neutras. Com a ferramenta de análise de sentimentos você pode analisar menções em redes sociais, interações de atendimento ao cliente, respostas a pesquisas e obter informações sobre como as pessoas se sentem em relação à sua marca.
- Detecção de idiomas – Um detector de idiomas classifica automaticamente um texto de acordo com seu idioma. Isto pode ser muito útil para a distribuição de ingressos, por exemplo, direcionando ingressos para equipes que os entendam.
- Detecção de intenção – Este classificador detecta a intenção por trás de um texto, permitindo que uma ação imediata seja tomada. Por exemplo, você pode receber e-mails solicitando para cancelar a inscrição de seu produto ou uma mensagem mostrando interesse no mesmo, e assim tomar medidas imediatas.
Extração de texto
O processo de extração de informações relevantes tais como palavras-chave, nomes de empresas, preços e especificações de produtos de texto não estruturados
- Extração de palavras-chave – Consiste em identificar e extrair as palavras e expressões mais relevantes em um texto, oferecendo um resumo e uma visão do conteúdo.
- Extração de entidades – Esta aplicação pode ajudar as empresas a coletar informações importantes, tais como nomes, e-mails, números de telefone e nomes de empresas, ou detectar facilmente quais das filiais são mencionadas com mais frequência.
Importância da análise do texto para a pesquisa
As organizações enfrentam um processo massivo de coleta de dados todos os dias, desde e-mails, chats e menções em mídias sociais, até tíquetes de atendimento ao cliente e respostas a pesquisas. Entretanto, estas informações não estão estruturadas, o que dificulta o seu processamento.
Leia também: análise de dados.
A análise de texto nos permite detectar conexões que podem passar despercebidas e semelhanças em grandes coleções de dados, fornecendo informações relevantes para melhorar o processo de tomada de decisão.
Por exemplo, a análise de texto permite que as organizações analisem o feedback dos clientes, tais como respostas a pesquisas, e façam melhorias com base em informações de primeira mão do cliente.
As empresas também podem usar a análise de texto para automatizar tarefas internas que as equipes executam manualmente. No atendimento ao cliente, a análise de texto pode ajudar a automatizar o processo de emissão de bilhetes para ajudar a resolver problemas, atribuindo-o ao agente mais apropriado.
A análise pode tornar o trabalho das empresas mais eficiente e economizar muito tempo e recursos para proporcionar uma melhor experiência ao cliente.
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