A principal vantagem em utilizar LLM’s é que são capazes de entender o contexto da frase ou do parágrafo, capturando ironia, sarcasmo e ambiguidades com mais precisão. Além disso, LLMs são mais fáceis de usar e são treinados em vários idiomas, o que os torna muito mais versáteis.

Optar entre o uso de LLM’s ou de frameworks como os mencionados acima irá depender da complexidade do problema e dos recursos disponíveis. LLM’s usam mais recursos computacionais para processar dados, enquanto o NLTK e o SpaCy podem ser executados em um computador comum. 

O processamento de pequenos textos são feitos com eficiência através de bibliotecas como NLTK. Já a identificação de emoções em textos mais longos ou onde o uso de ironia e sarcasmo é frequente só é possível através de LLM’s.

Aplicação de técnicas de PLN no contexto das pesquisas de satisfação

Entre as principais métricas de avaliação de feedbacks, podemos destacar o CSAT e o NPS.

O CSAT (Customer Satisfaction) mede a satisfação do cliente em relação a uma interação ou experiência específica.

Já o NPS avalia a lealdade do cliente e o quão disposto ele está para recomendar uma marca.

Tanto o CSAT quanto o NPS são avaliados em escalas numéricas, e ajudam a identificar oportunidades de melhoria em produtos e serviços. Fazer perguntas abertas em questionários de CSAT e NPS torna viável a aplicação do PLN para identificar detalhes acerca da experiência dos clientes. 

Imagine uma empresa fictícia que percebeu que o indicador do CSAT em relação ao atendimento estava baixa. Aplicando técnicas de PLN nos comentários dos usuários, a empresa percebeu que a palavra “demora” era muito frequente nos comentários feitos no período da tarde, enquanto a palavra “cordial” era mais frequente nos comentários feitos pela manhã.

A partir dessas descobertas, ações podem ser tomadas, como por exemplo, contratar mais pessoas para o período da tarde, bem como avaliar a cortesia nos atendimentos feitos pela manhã.

Percebeu como a combinação de indicadores já consagrados como o CSAT e o NPS, com técnicas de PLN permite identificar padrões nos feedbacks dos seus clientes? Isso ajuda a entender o que impulsiona os promotores e o que desmotiva os detratores, sobretudo quando a quantidade de comentários torna inviável analisá-los individualmente.

Principais benefícios

Entre os principais benefícios da utilização da análise de sentimentos, podemos citar a escalabilidade e a rapidez na obtenção de insights.

A escalabilidade é alcançada em função da facilidade para automatizar a análise de grandes volumes de dados qualitativos. 

Vamos supor que os habitantes de uma grande cidade tenham a possibilidade de informar problemas relacionados à segurança, infraestrutura ou saúde através de um aplicativo. Um modelo de inteligência artificial pode identificar a recorrência de relatos em relação à iluminação pública. O output desse modelo pode acionar o disparo de um alerta por e-mail, dando mais eficiência à administração pública dessa cidade. Esse processo pode ser replicado para todas as cidades de um estado, por exemplo.

Por fim, os insights são obtidos rapidamente, pois os dados podem ser analisados em tempo real, permitindo agir prontamente sempre que o aumento da insatisfação com determinado produto ou serviço for identificado. Um modelo de PLN pode ser executado em conjunto com a avaliação de satisfação. A saída desse modelo pode ser, por exemplo, a categoria à qual o comentário feito pelo cliente está relacionada, como produto, atendimento, ou preço. Assim, essa saída pode ser inserida na base de dados ao mesmo tempo que a avaliação. 

Alcançando novas perspectivas

Quando usadas em conjunto, essas ferramentas proporcionam uma visão mais completa da experiência do cliente.

Além disso, permitem identificar aspectos e necessidades que não poderiam ser captadas pelas métricas CSAT e NPS sozinhas, proporcionando assim melhorias com base em dados objetivos e subjetivos.

A Solvis possui soluções em diversos canais para implementar pesquisas de satisfação em diversos pontos de contato para descobrir as necessidades dos seus clientes e conta com um time de especialistas em análise e apresentação de dados para ajudar no sucesso do seu projeto, colocando a satisfação do cliente no centro da sua estratégia de negócios.