A análise de texto permite que as empresas extraiam e classifiquem informações automaticamente, como menções em mídias sociais, e-mails, tickets de suporte, análises de produtos e respostas de pesquisas.
Neste artigo, você descobrirá em que consiste a análise de texto, as diferentes técnicas existentes, suas vantagens e como implementá-las com sucesso.
O que é análise de texto?
É um processo que consiste em analisar textos para extrair dados legíveis por sistemas computacionais. O objetivo é criar dados estruturados a partir de conteúdo textual livre.
Esse processo pode ser pensado como uma forma de quebrar pilhas de documentos heterogêneos e não estruturados em pedaços de dados fáceis de gerenciar e interpretar.
Técnicas populares de análise de texto incluem análise de sentimento, detecção de tópicos e extração de palavras-chave. Ao realizar a análise de texto, você pode medir as opiniões dos clientes, fazer análises de produtos e coletar comentários que facilitam a análise de sentimentos e a tomada de decisões baseadas em dados.
Vantagens da análise de texto
O processamento da informação obtida diariamente é humanamente impossível, por isso as empresas precisam recorrer à ajuda de ferramentas específicas que as ajudem a classificá-la por meio de modelos de análise. A seguir, apresentamos os principais benefícios da análise de texto:
Escalabilidade
Ao analisar textos, as empresas podem estruturar grandes quantidades de informações, como e-mails, chats, redes sociais, tickets de suporte, documentos, etc., em segundos, redirecionando recursos adicionais para tarefas de negócios mais importantes.
Análise em tempo real
A análise de texto é uma virada de jogo quando se trata de detectar problemas urgentes, e a grande vantagem é que pode funcionar em tempo real.
Ao treinar esses modelos para detectar expressões e sentimentos que impliquem negatividade ou urgência, eles podem sinalizar automaticamente tweets, avaliações, vídeos, tickets e similares, agindo a tempo.
Critérios consistentes
Os humanos cometem erros, e quanto mais tediosa e demorada for uma tarefa, mais problemas surgirão. Com a análise de texto, os algoritmos podem analisar, compreender e classificar os dados com mais precisão.
Além disso, os humanos são influenciados por experiências pessoais, pensamentos e crenças, enquanto os algoritmos são influenciados pelas informações que recebem. Ao aplicar esses critérios, os algoritmos podem oferecer informações consistentes e confiáveis.
Técnicas para análise de texto
Existem dois modelos principais de análise: classificação de texto e extração de texto. Abaixo, descrevemos cada um deles:
Classificação do Texto
Consiste em atribuir tags ou categorias predefinidas a um texto, com base em seu conteúdo. Os principais usos da classificação de texto são:
- Análise de Tema: Este modelo de classificação identifica temas frequentes em um texto. É usado para classificar tickets de suporte recebidos, análises de produtos e respostas do Net Promoter Score, entre outros tipos de texto.
- Análise de Sentimento: Identifica informações subjetivas em um texto e classifica as opiniões em positivas, negativas ou neutras. Com a ferramenta de análise de sentimento, você pode analisar menções nas redes sociais, interações de atendimento ao cliente, respostas de pesquisas e obter insights sobre como as pessoas se sentem em relação à sua marca.
- Detecção de Idioma: Um detector de idioma classifica automaticamente um texto com base em seu idioma. Isso pode ser muito útil para a distribuição de tickets, por exemplo, encaminhando-os para equipes que os entendem.
- Detecção de Intenção: Este classificador detecta a intenção por trás de um texto, permitindo que ações imediatas sejam tomadas. Por exemplo, você pode receber e-mails solicitando o cancelamento do seu produto ou mensagens demonstrando interesse nele e, assim, tomar medidas imediatas.
Extração de Texto
É o processo de extrair informações relevantes, como palavras-chave, nomes de empresas, preços e especificações de produtos, de texto não estruturado.
- Extração de Palavras-chave: Consiste em identificar e extrair as palavras e expressões mais relevantes de um texto, oferecendo um resumo e uma visão do conteúdo.
- Extração de Entidades: Este aplicativo pode ajudar as empresas a coletar informações importantes, como nomes, e-mails, números de telefone e nomes de empresas, ou detectar facilmente quais filiais são mencionadas com mais frequência.
Importância da análise de texto para pesquisa
As organizações enfrentam diariamente um processo de coleta massiva de dados, que vai desde e-mails, chats e menções nas redes sociais até bilhetes de atendimento ao cliente e respostas a inquéritos. No entanto, essas informações não estão estruturadas, o que dificulta o seu processamento.
A análise de texto permite detectar conexões que podem passar despercebidas e identificar semelhanças em grandes conjuntos de dados, oferecendo informações relevantes para melhorar o processo de tomada de decisão.
Por exemplo, a análise possibilita que as organizações analisem o feedback dos clientes, como respostas de pesquisas, e façam melhorias com base nas informações de primeira mão dos clientes.
As empresas também podem usar essa análise para automatizar tarefas internas que as equipes realizam manualmente. No atendimento ao cliente, a análise pode ajudar a automatizar o processo de tickets, resolvendo problemas ao atribuí-los ao agente mais adequado.
A análise de texto torna o trabalho das empresas mais eficiente e economiza tempo e recursos, proporcionando uma melhor experiência ao cliente.
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