Inteligência Artificial já é uma realidade no dia a dia das pessoas, e todo mundo, provavelmente, já deve ter se deparado com seus benefícios pelo menos uma vez na vida. O que dizer dos aplicativos de trânsito, como o Waze e Google Maps, que indicam a rota mais rápida? E o recebimento de conteúdo patrocinado sobre um assunto que acabou de ser pesquisado no Google? Quem nunca se deparou com itens relacionados que foram sugeridos no momento de finalização do processo de alguma compra em um e-commerce? Sim, tudo isso acontece através de softwares inteligentes capazes de reconhecer padrões comportamentais, identificados a partir da análise de dados, que programam respostas direcionadas para cada perfil de usuário.
Sistemas que utilizam “Machine Learning” (Aprendizado de Máquina) estão sendo desenvolvidos de maneira cada vez mais aprimorada e se caracterizam por possuir sequências pré-definidas formadas por informações e instruções que direcionam a execução dos computadores, os famosos algoritmos. São essas sequências previamente programadas que permitem o aprendizado autônomo dos computadores, com base nas informações já inseridas, e possibilitam que eles tomem decisões de forma autônoma.
Esse tipo de recurso vem ganhando cada vez mais espaço nos setores de inteligência de mercado de empresas que buscam otimizar processos, desenvolver soluções mais assertivas e extrair insights poderosos direcionados à experiência do cliente, com base em análise de dados minerados por computadores cada vez mais inteligentes. A análise de sentimentos entra como técnica que associa estratégia e tecnologia para refletir transformações exponenciais em negócios. A prática foca na compreensão do tom emocional intrínseco às expressões do consumidor e possibilita a criação de um panorama interpretativo sobre atitudes, opiniões e satisfação dos clientes em relação ao produto/serviço de uma marca. Afinal, toda interação gerada possui algum sentimento envolvido.
A relação entre Análise de Sentimentos e Machine Learning
Softwares especializados atuam no tratamento de contextos e análise de palavras oriundas das interações. Os blocos de texto são identificados, separados e classificados através de características em comum, e a eles são atribuídos valores que indicam o potencial interpretativo das emoções definidas por saídas binárias pré-estabelecidas. As ferramentas de inteligência artificial e machine learning realizam a análise de sentimento (positivo, neutro ou negativo), facilitando a identificação de clientes que elogiam e os que não estão contentes com a marca ou o atendimento. De posse dessas informações, é possível criar estratégias automatizadas para neutralizar a insatisfação dos consumidores, evitando desgastes ou impactos na imagem da empresa. É importante salientar que a técnica também pode ser aplicada internamente em call-centers, proporcionando a análise de sentimento dos atendentes nas conversas com os clientes e, assim, avaliar como este comportamento pode refletir negativamente no processo de atendimento, satisfação e relacionamento dos clientes com a sua marca, produto ou serviço.
Os resultados provenientes dessas análises automatizadas possibilitam a definição de padrões em relações comportamentais presentes nas interações e podem proporcionar insights para tomadas de decisões mais assertivas quando direcionadas às ações identificadas nos processos de contato. São novos recursos tecnológicos direcionando o futuro da transformação de negócios com implementações das análises tecnológicas estratégicas em diferentes setores de uma organização. O futuro já é hoje.
Fonte: Exame/Citrus