Uso de Inteligência Artificial para Análise de Feedbacks na Pesquisa de Satisfação

A Importância da análise de feedbacks

O feedback dos clientes é uma fonte de informações para as empresas. Ele oferece insights sobre a experiência do consumidor, ajuda a identificar áreas de melhoria e revela oportunidades de inovação. Contudo, à medida que o volume de comentários cresce, torna-se cada vez mais desafiador para as organizações processar e interpretar essas informações de forma eficiente.

Como a IA funciona na análise de feedbacks

A IA utiliza técnicas como Processamento de Linguagem Natural (PLN, do inglês Natural Language Processing), aprendizado de máquina (Machine Learning)e análise preditiva para interpretar e categorizar os comentários. Vamos entender como essas tecnologias atuam:

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O PLN permite que a IA entenda a linguagem humana em seus diferentes contextos. Isso inclui:

• Classificação de sentimentos: Identifica se o feedback é positivo, negativo ou neutro.
• Extração de Temas: Destaca os principais tópicos mencionados pelos clientes, como qualidade do produto, atendimento ou preço.
• Detecção de Emoções: Avalia sentimentos mais profundos, como frustração ou satisfação extrema.

Aprendizado de máquina (Machine Learning)

A IA aprende com os dados históricos para melhorar continuamente suas análises. Com base nos feedbacks anteriores, ela pode:

Identificar tendências e padrões comportamentais

Exemplo:
Imagine que uma loja virtual de produtos esportivos utiliza IA para analisar avaliações de clientes sobre produtos. Ao processar milhares de avaliações, a IA identifica que nas últimas semanas houve um aumento nas queixas sobre o tamanho das blusas de montanhismo. A empresa percebe que houve um problema de padronização com o novo fornecedor e corrige a questão rapidamente.

Prever problemas futuros com base em reclamações recorrentes

Exemplo:
Uma companhia aérea fictícia usa IA para analisar feedbacks de passageiros e percebe que atrasos frequentes em uma rota específica estão sendo associados a problemas técnicos em uma aeronave específica. Com base nesses dados, a empresa agenda manutenções preventivas, evitando atrasos futuros e melhorando a experiência dos clientes.

Automatizar a classificação de feedbacks, economizando tempo das equipes humanas

Exemplo:
Um hospital recebe milhares de mensagens por mês sobre problemas com “ortopedia”. A IA analisa e classifica automaticamente os feedbacks em categorias como “ortopedia”, “barulhos” ou “exames de sangue”. Cada categoria é redirecionada para a equipe responsável, agilizando a resolução e reduzindo o tempo de espera dos clientes.

Benefícios do uso de IA na análise de feedbacks

A utilização da IA traz uma série de vantagens para a análise de comentários, entre as quais podemos citar:

1. Precisão e consistência

A IA elimina vieses humanos, permitindo que a análise seja imparcial, mesmo com o aumento do volume de dados.

2. Identificação de padrões ocultos

Ela é capaz de identificar correlações e padrões que podem ser difíceis de perceber em uma análise manual, como a relação entre feedbacks negativos e determinadas datas ou localizações. No entanto, sua eficácia depende das análises e dados fornecidos para a IA.

3. Economia de tempo e recursos

Com a automação, as empresas podem redirecionar suas equipes para tarefas mais estratégicas, aumentando a eficiência operacional.

Casos de uso de IA na análise de feedbacks

1. E-commerce

Plataformas de e-commerce utilizam IA para analisar avaliações de produtos e identificar produtos mais populares ou problemáticos.

2. Atendimento ao cliente

Centrais de atendimento podem utilizar IA para categorizar reclamações e priorizar casos mais urgentes, melhorando o tempo de resposta.

Conclusão

O uso de Inteligência Artificial na análise de feedbacks não é apenas uma tendência, mas essencial para empresas que buscam se destacar em mercados competitivos. Na Solvis, compreendemos a importância de integrar a IA de forma estratégica e contínua em nossas soluções. Com a nossa expertise em pesquisas de satisfação multicanal, permitindo que suas equipes economizem tempo e se concentrem em estratégias de melhorias proativas. Conte com a Solvis para transformar desafios em oportunidades de crescimento,