Como determinar a pontuação do sentimento

Agora, mais do que nunca, as empresas precisam estar mais próximas de seus clientes para entender como atendê-los melhor. Se não o fizer, o concorrente entra e tira os clientes insatisfeitos.

Existem tecnologias que permitem aos clientes dar a sua opinião sobre uma marca ou um produto. Por exemplo, os clientes podem se expressar por meio de avaliações de clientes, conteúdo gerado pelo usuário, registros de call center e pesquisas.

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O desafio com esse feedback é que, às vezes, é esmagador para os humanos revisar cada comentário e fazer algo a partir dele. É por isso que calcular as pontuações do sentimento do cliente é crucial para as empresas.

Determinar o sentimento do cliente em relação a uma marca ou produto é complicado. Envolve muita inteligência artificial e tecnologia de aprendizado de máquina. Portanto, você precisa entender como essas tecnologias funcionam como proprietário de uma empresa. Então, vamos nos aprofundar em como fazer a pontuação de sentimento e como calculá-la.

O que é pontuação de sentimento?

A pontuação de sentimento usa ferramentas de IA para determinar os sentimentos dos clientes sobre uma marca ou produto. NLP (Natural Language Processing) e NER (Named Entity Recognition) são duas das técnicas de IA e aprendizado de máquina mais usadas na pontuação de sentimentos.

Essas tecnologias analisam o cliente de forma mais abrangente, calculando a polaridade do texto, fazendo agrupamento semântico, quantificando as negações, lematização e marcando partes do discurso.

Isso é importante porque, enquanto a pontuação do sentimento do cliente é fornecida em um espectro representado por números, o feedback do cliente é fornecido como declarações. E a escala dessas declarações pode crescer exponencialmente. À medida que você populariza sua marca por meio de mídias sociais, SEO, provedor de serviços de citações e assim por diante, mais pessoas irão interagir com sua marca. Isso significa que ainda mais pessoas terão algo a dizer sobre você.

Portanto, essa tecnologia analisa essas declarações e quantifica as palavras e frases utilizadas. O modelo de análise de sentimento do cliente usa processamento de linguagem natural, considera o contexto do feedback e a emoção no feedback e analisa o conteúdo de diferentes idiomas. Somente após essa quantificação podemos obter uma pontuação de sentimento positiva, uma pontuação de sentimento negativo ou uma pontuação neutra.

Positivo, negativo ou neutro

Inicialmente, havia maneiras mais tradicionais de fazer pontuação de sentimento. Por exemplo, nas mídias sociais, as empresas dependem apenas de análises que mostram o número de curtidas, compartilhamentos e comentários. Embora essa forma de pontuação tenha dado alguns insights, ela também pode ser enganosa.

O algoritmo tinha que amar o conteúdo para que ele se saísse bem em uma determinada plataforma de mídia social. Portanto, um conteúdo pode se tornar viral nas mídias sociais não porque as pessoas amam seu negócio, mas porque o conteúdo atende às necessidades do algoritmo.

Com a tecnologia atual, a pontuação de sentimento mostra uma imagem melhor do que o mercado pensa do seu produto e marca. Você obtém uma imagem saudável do seu negócio analisando o que as pessoas dizem.

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A pontuação de sentimento pode ser tão simples quanto qualificar seus resultados de análise como positivos, negativos ou neutros. Uma pontuação positiva significaria que as pessoas dizem coisas boas sobre o seu negócio. Existem muitas análises de serviços e produtos on-line, mas aqui está um exemplo.

Uma pontuação negativa significaria que há muitas reclamações sobre sua empresa, como a abaixo.

Por outro lado, o sentimento neutro significaria que o cliente nunca elogiou seu negócio, nem reclamou. Em vez disso, eles apenas declararam um fato relacionado ao seu negócio. Esse tipo de revisão é raro, pois as pessoas que tendem a avaliar empresas estão nas extremidades do espectro. Ou realmente impressionado ou realmente decepcionado.

Decifrando emoções

A pontuação de sentimentos fica complicada se você quiser identificar as emoções em um pedaço de texto. Por exemplo, a palavra matar pode significar coisas diferentes dependendo do contexto.

Se um cliente diz: “A espera está me matando”. Isso seria uma crítica negativa. Mas se eles dizem: “O negócio está matando”. Isso seria um comentário positivo. Decifrar essas emoções a partir de um texto exige algoritmos complexos de aprendizado de máquina.

Com esses algoritmos complexos de análise de sentimentos, a pontuação de sentimentos ajuda você a saber exatamente o que em sua empresa está atraindo o sentimento positivo ou negativo. Por exemplo, você pode encontrar dois sentimentos em um contexto. O cliente pode elogiar uma coisa e reclamar de outra.

Ao analisar esses comentários, você pode identificar quais partes do negócio são impressionantes e quais são decepcionantes. Por exemplo, um cliente pode dizer: “A comida é ótima, mas o serviço é patético”. Você precisa de uma ferramenta de análise de sentimentos complexa e precisa para decifrar os sentimentos encontrados nessa revisão simples.

A pontuação de sentimento é um pouco complicada, mas com as ferramentas certas de análise de sentimento, você obterá informações valiosas necessárias para o crescimento do seu negócio.

Como calculamos a pontuação de sentimento

Discutimos a pontuação de sentimento e quanta tecnologia e variação entram na pontuação. Mas como exatamente isso é feito? Como os textos qualitativos são convertidos em dados quantitativos? Existem três métodos para fazer isso.

Mas antes mesmo de os cálculos começarem, os dados precisam ser processados. Há muitos dados nos comentários brutos que não servem para nenhum uso para o algoritmo. Precisamos servir ao algoritmo apenas as palavras que fazem a diferença. Se o sentimento é positivo, negativo ou neutro e se as palavras mostram emoção.

Existem alguns processos pelos quais os dados brutos devem passar antes da análise. Usaremos o exemplo abaixo de uma revisão do Yelp para entender o processamento de dados.

Quando esse comentário é inserido no sistema, a primeira coisa que o sistema faz é chamada de tokenização. Tokenização é como o sistema separa cada palavra em seus tokens para análise.

Normalização de texto

Depois que as palavras são tokenizadas, o sistema executa a normalização de texto. A normalização de texto é o sistema removendo itens não textuais no comentário. Por exemplo, o sistema remove vírgulas, pontos finais, pontos de exclamação e outras pontuações durante esta fase.

Depois que todos os elementos não textuais dos comentários forem removidos, o sistema divide todas as palavras em suas palavras-tronco. Por exemplo, no exemplo acima, a palavra 'breaks' é lida como 'break'. Da mesma forma, a palavra 'correções' é lida como 'correção'.

A última etapa do pré-processamento de dados na análise de pontuação de sentimento do cliente é a remoção de palavras supérfluas. O exemplo acima inclui palavras como 'muito', 'todos' e 'não posso dizer o suficiente'.

Por fim, o texto que acabaria sendo pontuado na análise de sentimento ficaria assim. “Incrível rápido confiável honesto justo amor conserte 'imediatamente' 'ótimo serviço' 'adoro este negócio'” Eu sei que não é congruente para a fala humana. Ainda assim, ele tem todas as informações vitais necessárias para pontuar um sentimento.

Usando a declaração final, como então calculamos a pontuação do sentimento do cliente usando os três métodos?

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Método de contagem de palavras

O método de contagem de palavras é o método mais simples de calcular o sentimento. Ao usar este método, você usa o léxico das palavras. Em seguida, você adiciona o número de palavras positivas e subtrai o número de palavras negativas.

O número obtido, se positivo, o sentimento do comentário é positivo, mas se o número for negativo, o sentimento do comentário é negativo. No entanto, se o número for zero, o comentário será neutro.

O exemplo acima tem apenas palavras positivas, tornando o exemplo uma pontuação de sentimento positiva de dez.

Comprimento do método da frase

Este método é ideal para longos pedaços de texto. Este método incorpora o método de contagem de palavras, mas o resultado é dividido pelo número total de palavras na frase.

Usando o exemplo acima, isso seria dez dividido por dez, tornando-o um. Uma pontuação de um é o melhor que você pode obter. É a pontuação perfeita.

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Relação de contagem de palavras +Ve e -Ve

Neste método, o número de palavras positivas é dividido pelo número de palavras negativas mais um. Então, do exemplo acima, seria 10/0+1. O “+1” torna-se útil aqui para eliminar o erro de divisão zero.

Usando esta fórmula, qualquer resultado que retorne um é o resultado neutro, e qualquer coisa acima de um é positivo e vice-versa.

Em Fechamento

Determinar a pontuação de sentimento de sua empresa é fundamental para entender o que seus clientes sentem sobre sua empresa. Você pode coletar feedback dos clientes de várias plataformas, como mídia social, seu site e até mesmo sites de avaliação.

Há imensa tecnologia que entra na pontuação de sentimento. Usando a tecnologia, você não pode apenas dizer se o sentimento é positivo ou não, mas pode dizer a emoção dependendo do contexto do feedback.

Você pode usar as informações obtidas para ajustar as estratégias de negócios, aprendendo quais partes de sua empresa precisam ser aprimoradas e quais estão prosperando.

Você deve garantir que você mantenha um sentimento comercial favorável em todos os momentos.

Daryl Bush é o Gerente de Desenvolvimento de Negócios da Authority.Builders. A empresa ajuda as empresas a adquirir mais clientes por meio de classificações de pesquisa on-line aprimoradas. Ele tem amplo conhecimento de SEO e desenvolvimento de negócios.