Análise de sentimento

De forma simples, a análise de sentimento classifica um texto como positivo, negativo ou neutro.

Métricas tradicionais, como número de visualizações, cliques, gostos, partilhas, comentários, entre outras, focam-se na quantidade. O sistema de análise de sentimento vai além dos números e foca-se na qualidade das interações entre o público e a organização.

Este tipo de análise utiliza textos como comentários e avaliações escritas para determinar o tom das mensagens, classificando-as como negativas, neutras ou positivas.

A análise de sentimento, frequentemente chamada de extração de opinião, ajuda as empresas a compreender aquilo que os clientes sentem, quais as suas preferências e o seu grau de satisfação. É útil para analisar feedback e monitorizar tendências nas redes sociais.

Uma análise de sentimentos precisa é fundamental pois oferece às empresas uma perspetiva clara do pensamento dos seus clientes. Isso pode ajudá-las a:

• Perceber o que os clientes sentem em relação aos seus produtos, marca ou serviços.

• Compreender melhor as preferências dos clientes.

• Acompanhar a satisfação do cliente.

• Melhorar o atendimento ao cliente com base no feedback recebido.

Utilizando estes insights, as empresas reforçam a sua imagem de marca e aumentam a felicidade dos clientes.

Tipos de Análise de Sentimento

A análise de sentimento utiliza diferentes métodos para examinar textos e identificar emoções. Estas técnicas podem ser simples, como decidir se um sentimento é positivo ou negativo, ou mais detalhadas, oferecendo uma compreensão mais profunda das emoções presentes no texto.

Estas técnicas originam várias formas de classificar os diferentes tipos de análise de sentimento.

01. Análise de Sentimento Granular

A análise de sentimento granular oferece uma avaliação minuciosa do sentimento. Normalmente inclui as classificações de muito positivo, positivo, neutro, negativo e muito negativo.

Esta abordagem é particularmente útil para avaliações de clientes, onde a graduação de satisfação ou insatisfação é relevante.

02. Análise de Sentimento Baseada em Aspetos

A análise de sentimento baseada em aspetos foca-se em identificar sentimentos sobre características ou atributos específicos de um produto ou serviço, como por exemplo, a autonomia da bateria ou a qualidade da câmara numa avaliação de telemóvel.

Isto permite à sua empresa perceber quais as funcionalidades preferidas ou menos apreciadas pelos clientes.

03. Deteção de Emoções

A deteção de emoções vai além dos sentimentos positivos, negativos e neutros, identificando emoções específicas expressas no texto. Geralmente inclui emoções como felicidade, tristeza, raiva, medo, surpresa e repulsa.

É especialmente valiosa para monitorizar as redes sociais e aferir respostas emocionais a eventos, campanhas ou marcas.

04. Análise de Intenção

A análise de intenção determina o propósito ou motivo por detrás de uma afirmação. Inclui intenções como pedido de informação, reclamação, sugestão ou elogio.

05. Deteção de Sarcasmo

A deteção de sarcasmo identifica e interpreta corretamente comentários sarcásticos, que muitas vezes são erradamente classificados como sentimentos positivos ou neutros. Utiliza técnicas avançadas de processamento de linguagem natural para detetar sarcasmo.

Importância da Análise de Sentimento

A análise de sentimento assume um papel fundamental no mundo atual, orientado por dados. Proporciona insights cruciais sobre a opinião pública, feedback dos clientes e tendências de mercado. Ao analisar de forma sistemática o tom emocional dos textos, oferece benefícios relevantes em diferentes contextos.

• Ajuda as empresas a descobrir o que os clientes sentem acerca dos seus produtos, serviços ou marcas.

• Permite melhorar as estratégias de atendimento ao cliente.

• Fornece insights valiosos sobre tendências de mercado e desempenho da concorrência.

• Permite às empresas aprimorar produtos e serviços continuamente.

• É fundamental para monitorização e resposta em tempo real, dada a enorme quantidade de dados gerados nas redes sociais.

• Pode contribuir para melhorar o acompanhamento clínico e apoiar decisões em saúde.

Como Funciona a Análise de Sentimento?

A análise de sentimento é um processo detalhado, que inclui várias etapas para identificar, extrair e avaliar emoções em textos escritos. Utiliza métodos avançados em processamento de linguagem natural (NLP), análise de texto e machine learning.

Aqui fica uma explicação simples de como funciona a análise de sentimento:

01. Pré-processamento do Texto

O pré-processamento é o primeiro passo em que os dados de texto bruto são limpos e preparados para análise.

• Tokenização: Separa o texto em palavras individuais ou tokens.

• Remoção de Stop Words: Elimina palavras comuns que não acrescentam significado relevante (ex: "e", "o", "a").

• Lematização/Radicalização: Reduz as palavras à sua forma base ou raiz (ex: "correndo" passa a "correr").

• Remoção de Pontuação: Remove sinais de pontuação para simplificar o texto.

02. Extração de Características

Nesta fase, os textos são identificados e transformados num formato estruturado, adequado para análise.

• Bag of Words (BoW) representa o texto como um conjunto de palavras e respetivas frequências.

• TF-IDF (Frequência do Termo – Frequência Inversa de Documento) pondera a importância de uma palavra em função da sua frequência num documento face ao total do conjunto de dados.

• Word Embeddings converte palavras em vetores numéricos, capturando o seu significado semântico através de modelos de IA.

03. Classificação de Sentimento

Esta etapa envolve a classificação do sentimento do texto usando machine learning, deep learning e modelos de análise de sentimento. O modelo aprende padrões com base nos dados de treino para classificar novos textos em categorias predefinidas.

04. Pontuação de Sentimento

A pontuação de sentimento quantifica o sentimento expresso no texto, atribuindo um valor numérico que representa a sua intensidade.

• Pontuações de polaridade: Atribuem valores que distinguem sentimentos positivos, negativos ou neutros.

• Pontuações de emoção: Avaliam emoções específicas como alegria, raiva, tristeza, etc.

05. Pós-processamento e Visualização

A etapa final envolve ajustar os resultados e apresentá-los de forma clara.

• Agregação: Resume as pontuações individuais, gerando um sentimento global para grandes conjuntos de texto.

• Visualização: Utiliza gráficos, dashboards e tabelas para apresentar os resultados da análise de sentimento de forma fácil de interpretar.

Vantagens da análise de sentimento

A análise de sentimento oferece múltiplas vantagens em diferentes setores, ao identificar informação valiosa em textos. Eis alguns dos principais benefícios:

• Análise quantitativa de dados qualitativos: É complicado captar emoções, sentimentos ou intenções em questões avançadas como a escala diferencial semântica, matriz lado a lado, flex matrix, entre outros. O Net Promoter Score, por exemplo, identifica se um cliente é promotor, passivo ou detrator, mas não revela as razões por trás dessa experiência. A análise de sentimento aos comentários dos clientes permite entender o motivo por trás das respostas.

• Medição da experiência do cliente: Compreender a experiência do cliente torna-se mais fácil analisando os sentimentos nas respostas. Por exemplo, companhias aéreas podem usar uma ferramenta de análise de sentimento para recolher feedback dos passageiros e identificar áreas a melhorar. Imaginemos um comentário: “A viagem foi ótima, mas a comida podia ser melhor”. Isto indica uma experiência global positiva, mas uma expectativa de melhoria. Para reter clientes, será necessário melhorar o serviço de refeições.

• Análise da concorrência: Pode ainda usar a análise de sentimento para perceber o que as pessoas pensam sobre os seus concorrentes. Este conhecimento concorrencial permite redefinir prioridades e manter-se à frente do mercado.

• Identificação de tendências: A análise de sentimento permite detetar sinais precoces de acontecimentos positivos ou negativos. Estes indicadores ajudam a gestão a preparar planos de ação futuros. Por exemplo, se o número de avaliações negativas está a aumentar, a empresa pode agir antes que a situação se agrave.

• Poupança de tempo: Em vez de analisar relatórios numéricos complexos, a análise de sentimento apresenta os dados em gráficos bolha. A visualização poupa tempo face a relatórios estatísticos extensos. Permite também ver o score de sentimento dos principais termos e aprofundar cada tag, assim como verificar a percentagem de cada termo no total dos dados.

• Consistência de padrões: As emoções são subjetivas e variam entre pessoas. Transformar emoções recolhidas em inquéritos de feedback em números e gráficos traz maior consistência a toda a operação de estudos de mercado.

• Análise em tempo real: A análise de sentimento de dados em tempo real permite decisões rápidas e melhorar a relação com o cliente. Fecha rapidamente o ciclo de feedback, tornando o processo de recolha e ação mais dinâmico.

Exemplo de análise de sentimento

Os investigadores de mercado e agências de comunicação usam análise e classificação de sentimento durante períodos eleitorais. Os dados de várias fontes são recolhidos e analisados para determinar a opinião pública dominante. Analisam-se as opiniões das pessoas para perceber o que é pensado sobre os líderes.

Antes das eleições, partidos, meios de comunicação, consultores e estudantes realizam vários inquéritos e sondagens. As pessoas expressam preocupações, necessidades e expectativas respondendo a inquéritos pré-eleitorais. Os partidos políticos podem prever as suas hipóteses de vitória graças à análise de sentimento e estudos de opinião.

Exemplos de publicações como as que se seguem expressam o sentimento do público e os temas que lhes são mais importantes:

“Adoro o que o Bernie está a fazer! Votem Democrata!”

“Tema-chave nas #EleiçõesEUA será #Saúde #AcabarComAViolênciaArmada”

Com base nas análises de monitorização de redes sociais e respostas a inquéritos, os partidos definem estratégias futuras. Os líderes políticos podem ouvir a voz das pessoas, sem filtros, e agir em conformidade.

Muitas agências de marketing digital e relações públicas recorrem à análise de sentimento dos dados do Twitter para medir o reconhecimento de marca. Pode analisar todos os dados com #SuaMarca e examinar as palavras usadas para descrever emoções e experiências.

Exemplo de filtros para análise de sentimento:

• Exemplos de sentimento positivo: Bom, gosto, excelente, recomendo.

• Exemplos de sentimento neutro: Não sei dizer, talvez, indefinido.

• Exemplos de sentimento negativo: Desiludido, precisa de melhoria, não gostei, não recomendo.

Utilizações da análise de sentimento

A análise de sentimento é útil em vários setores, pois ajuda a compreender e extrair insights de textos. Eis alguns dos usos mais comuns:

• Inquéritos: Análise do sentimento em inquéritos de voz do cliente para compreender avaliações, sugestões, preocupações e reclamações. Com base na análise de texto, as ferramentas de análise de sentimento classificam as respostas como positivas, neutras ou negativas.

• Análise de dados de redes sociais: As pessoas reagem a eventos ou notícias nas redes sociais. As suas publicações ajudam a compreender as suas reações e o buzz gerado por campanhas de marketing. Com base nestes dados, pode criar estratégias para envolver melhor o público e melhorar a sua experiência.

• Gestão de reputação: Agências de relações públicas utilizam ferramentas de análise de sentimento para gerir a reputação dos seus clientes nas plataformas públicas. Ao identificar rapidamente comentários negativos, pode responder e gerir a situação com eficácia. Não agir rapidamente pode prejudicar a imagem da empresa.

• Marketing personalizado: Campanhas personalizadas com base na análise de sentimento online permitem oferecer produtos, serviços e descontos focados em diferentes segmentos, aumentando as taxas de conversão.

• Previsão de vendas: A análise de sentimento a respostas a perguntas abertas pode ajudar a prever vendas e definir estratégias futuras. O feedback permite prever, por exemplo, a probabilidade de clientes renovarem contratos.

Transformar Insights em Ação na Análise de Sentimento com IA

A análise de sentimento com IA está a revolucionar a forma como as empresas lidam com dados. Com tecnologias como NLP e machine learning, as organizações analisam grandes volumes de texto e transformam insights em ações concretas. Veja como:

1. Melhorar Suporte ao Cliente e Personalização

A IA deteta emoções no feedback dos clientes a partir de avaliações, contactos de apoio ou redes sociais. Com isto, as empresas conseguem:

• Destacar pontos críticos do cliente para resolução rápida.

• Chatbots de IA respondem adequadamente às emoções do cliente.

Tudo isto resulta num melhor apoio e numa relação mais próxima com o cliente.

2. Aperfeiçoar Produtos e Serviços

A análise de sentimento evidencia o que os clientes mais gostam ou menos apreciam num produto. Por exemplo:

• Os utilizadores adoram o design da app mas detestam a velocidade.

• Os programadores podem atuar sobre os problemas mais relevantes para aumentar a satisfação.

Isto traduz-se em melhores produtos e maior lealdade.

3. Antecipar-se ao Mercado

A IA permite monitorizar sentimento em redes sociais, fóruns e notícias. Com modelos RNN e LSTM, as empresas conseguem:

• Detetar mudanças nas tendências de opinião dos clientes.

• Ajustar a oferta à procura de mercado e manter-se competitivas.

Assim, aumentam a relevância e adaptabilidade da empresa.

4. Construir uma Marca Forte

A perceção dos clientes é crucial para o sucesso de qualquer marca. A análise de sentimento com IA apoia esta dimensão ao:

• Analisar avaliações, questionários e conversas para obter uma visão global.

• Assegurar que as mensagens da marca são eficazes para o seu público.

Isto ajuda a alinhar perceção com a realidade e a criar relações fortes com os clientes.

5. Aumentar a Satisfação dos Colaboradores

A IA não serve apenas para analisar feedback de clientes, sendo igualmente útil para recursos humanos. Ao analisar respostas a questionários e avaliações de desempenho, as empresas podem:

• Detetar insatisfação de colaboradores.

• Implementar medidas para melhorar a moral e produtividade.

Assim, clientes e colaboradores ficam mais satisfeitos.

A análise de sentimento com IA consiste em transformar insights em ações concretas. Ajuda as empresas a proporcionar melhor experiência ao cliente, fomentar inovação e crescer de forma sustentável.

Análise de sentimento de dados de inquéritos

Com a análise de sentimento, as empresas podem descobrir o sentimento subjacente nas opiniões dos clientes sobre si. Devido à sua capacidade de interpretar texto usando técnicas de IA e machine learning, a análise de sentimento é amplamente utilizada em estudos de mercado. Muitas soluções recolhem “dados base” de redes sociais, documentos, inquéritos, etc., e analisam as emoções envolvidas. As ferramentas de análise de sentimento oferecem uma visualização simples dos sentimentos, convertendo dados qualitativos em dados quantitativos.

A análise das respostas aos inquéritos baseia-se em dois fatores:

• Subjetividade: Sentimentos, opiniões ou experiências pessoais, que podem variar de pessoa para pessoa.

• Grau: A extensão ou intensidade das emoções, do positivo ao negativo.

O NLP, as análises de texto por regras e os algoritmos de sentimento processam todos os dados, gerando gráficos visuais, como o gráfico bolha, que classifica sentimentos diferentes. Os sentimentos positivos aparecem a verde, os neutros a amarelo e os negativos a vermelho.

Os filtros de dados estão ao centro das bolhas, o que permite ao criador do inquérito analisar facilmente os resultados. Ao primeiro olhar, é possível identificar se os participantes tiveram uma boa ou má experiência com a sua organização. O gráfico de análise de sentimento mostra também a percentagem de participantes e o tipo de experiência registado.

Se os clientes estão insatisfeitos, manifestam o seu desagrado em formulários de feedback ou inquéritos de satisfação. Um inquérito de satisfação contém perguntas fechadas (tipo escolha múltipla) e questões abertas. Nem sempre as alternativas de resposta são suficientes para partilhar experiências, opiniões ou sugestões. Nesses casos, os criadores de inquéritos usam perguntas abertas para reunir feedback detalhado.

As respostas a questões abertas são qualitativas e textuais. Analisar manualmente muitos textos torna-se impraticável. Com técnicas de análise de texto e deep learning, é fácil identificar o sentimento das respostas.

Se houver muitas palavras negativas nas respostas, a empresa pode agir para resolver as preocupações dos clientes. A análise de sentimento às respostas permite responder a perguntas como:

• O que gostam os nossos clientes nos nossos produtos e serviços?

• O que não apreciam os nossos clientes nos nossos produtos e serviços?

• Há um aumento recente do número de respostas negativas?

• O número de respostas negativas tem aumentado gradualmente?

• Que produto tem mais respostas positivas?

• O número de respostas positivas, neutras e negativas mantém-se constante em relação ao trimestre anterior?

• Houve alguma alteração significativa no grau dos sentimentos positivos ou negativos?

Ao analisar os sentimentos nestas respostas, as empresas conseguem avaliar se estão no caminho certo. Permite ainda medir os níveis de satisfação do cliente e reduzir as taxas de churn.

Na plataforma QuestionPro, pode utilizar a funcionalidade de análise de sentimento para marcar comentários e organizá-los por valor de sentimento. Pode recorrer a filtros de dados para escolher os termos a extrair das respostas.

Como utilizar a Ferramenta de Análise de Sentimento da QuestionPro?

A Análise de Sentimento da QuestionPro baseia-se em processamento de linguagem natural, análise de texto e linguística computacional para identificar, extrair e analisar, de forma sistematizada, sentimentos e tons emocionais nas respostas a inquéritos. Esta ferramenta é amplamente utilizada para interpretar feedback de clientes, melhorar estratégias de marketing e otimizar o atendimento ao cliente.

1. Aceder à Análise de Sentimento

Para começar a usar a Análise de Sentimento, aceda à secção correspondente na sua conta QuestionPro.

• Inicie sessão na sua conta QuestionPro.

• Aceda ao inquérito desejado.

• Entre na área de Analytics.

• Clique no ícone de Análise de Texto.

• Selecione "Análise de Sentimento" no menu suspenso.

2. Criar um Novo Relatório de Sentimento

Criar um novo relatório de sentimento permite-lhe analisar o conteúdo emocional das respostas ao seu inquérito.

• Clique no botão "+ Novo Relatório de Sentimento".

• Indique um nome para o relatório.

• Escolha a pergunta relevante do inquérito no menu suspenso.

• Se desejar, aplique um filtro de dados para filtrar as respostas.

• Clique em "Usar Créditos e Gerar Relatório" para criar o relatório.

Nota: Os créditos necessários serão descontados dos Créditos Globais da sua organização.

3. Visualizar e Interpretar o Relatório

Quando o relatório estiver disponível, pode visualizá-lo e interpretá-lo para obter insights relevantes.

• Encontre o relatório criado na lista de relatórios.

• Clique no nome do relatório para o abrir.

• Veja o gráfico bolha com as 10 principais tags/temas para a questão selecionada.

• Clique numa tag no gráfico para explorar a raiz do problema.

Nota: Para garantir precisão, a análise de sentimento só é realizada em frases com 10 ou mais palavras.

4. Partilhar o Relatório

Partilhar o seu relatório de análise de sentimento permite que colegas e stakeholders acedam facilmente aos insights.

• Existe um link partilhável no canto superior direito do relatório.

• Use este link para partilhar o relatório com colegas ou parceiros.

5. Fundir Relatórios

Pode combinar vários relatórios de análise de sentimento para obter uma visão mais abrangente dos seus dados.

• Selecione os relatórios que deseja fundir.

• Clique em "Fundir Relatórios".

• Atribua um nome ao relatório combinado.

• Clique novamente em "Fundir Relatórios" para concluir o processo.

Nota: Pode fundir até cinco relatórios, sendo que relatórios já fundidos não podem ser combinados novamente.

6. Exportar Dados Etiquetados

Exportar os dados marcados permite-lhe descarregar e analisar a informação offline.

• Clique no ícone da folha Excel no topo para descarregar os dados etiquetados.

Os dados exportados incluem:

• Tema: Tags/temas com respetivo número de respostas, sentimento e pontuação de sentimento.

• Dados brutos: ID da resposta, resposta à pergunta selecionada, tema, sentimento e respetiva pontuação para cada resposta marcada.

Ao seguir estes passos, irá tirar o máximo partido da Análise de Sentimento da QuestionPro, obtendo insights relevantes para decisões baseadas em dados.

Como usar a análise de sentimento nos seus inquéritos?

Saiba como configurar e utilizar esta funcionalidade com o nosso guia de ajuda sobre Análise de Sentimento.