A análise de texto permite que as empresas extraiam e classifiquem automaticamente informações como menções em redes sociais, e-mails, tickets de suporte, análises de produtos e respostas a inquéritos.
Neste artigo vais ficar a saber o que é, as diferentes técnicas existentes, as suas vantagens e como implementá-las com sucesso.
O que é a análise de texto?
A análise de texto é um processo de análise de textos para extrair deles dados legíveis por computador.
O objetivo desta análise é criar dados estruturados a partir de conteúdos textuais livres. O processo pode ser visto como uma forma de dividir pilhas de documentos heterogéneos e não estruturados em pedaços de dados fáceis de gerir e interpretar.
As técnicas populares de análise de texto incluem a análise de sentimentos, a deteção de tópicos e a extração de palavras-chave.
Através da análise de texto, podes medir as opiniões dos clientes, fazer análises de produtos e recolher feedback para facilitar a análise de sentimentos e a tomada de decisões com base em dados.
Vantagens da análise de texto
O tratamento da informação recolhida diariamente é humanamente impossível, pelo que as empresas têm de recorrer à ajuda de determinadas ferramentas que as ajudem a classificá-la através de modelos de análise.
Eis as principais vantagens da análise de texto para ti:
Escalabilidade
Através da análise de texto, as empresas podem estruturar grandes quantidades de informação, como e-mails, chats, redes sociais, pedidos de apoio, documentos, etc., em segundos e redirecionar recursos adicionais para tarefas comerciais mais importantes.
Análise em tempo real
As empresas são inundadas com informação, o que torna mais difícil resolver questões urgentes e lidar com críticas negativas à medida que estas surgem.
A análise de texto é um fator de mudança quando se trata de detetar problemas urgentes, e a grande vantagem é que pode funcionar em tempo real. Ao treinar estes modelos para detetar expressões e sentimentos que implicam negatividade ou urgência, podem sinalizar automaticamente tweets, críticas, vídeos, bilhetes e afins, e tomar medidas a tempo.
Critérios coerentes
Os seres humanos cometem erros e, quanto mais fastidiosa e demorada for uma tarefa, mais problemas surgem. Com a análise de texto, os algoritmos podem analisar, compreender e classificar os dados com maior precisão.
Os seres humanos são influenciados por experiências pessoais, pensamentos e crenças, enquanto os algoritmos são influenciados pela informação que receberam. Ao aplicar estes critérios, os algoritmos podem fornecer informações consistentes e fiáveis.
Técnicas de análise de texto
Existem dois modelos principais de análise: classificação de texto e extração de texto. Descreve a seguir cada uma delas:
Classificação do texto:
Consiste em atribuir etiquetas ou categorias predefinidas a um texto, em função do seu conteúdo. As principais utilizações da classificação de textos são:
- Análise do tema: Este modelo de classificação de texto identifica tópicos frequentes num texto. É utilizado para classificar os bilhetes de suporte recebidos, as análises de produtos e as respostas. Net Promoter Score entre outros tipos de texto.
- Análise de sentimentos: Identifica informações subjectivas no texto e classifica as opiniões como positivas, negativas ou neutras. Com a ferramenta de análise de sentimentos, pode analisar as menções nas redes sociais, as interações com o serviço de apoio ao cliente, as respostas a inquéritos e obter informações sobre o que as pessoas pensam da sua marca.
- Deteção de línguas: Um detetor de idiomas classifica automaticamente um texto de acordo com o seu idioma. Isto pode ser muito útil para a distribuição de bilhetes, por exemplo, encaminhando os bilhetes para equipas que os compreendam.
- Deteção de intenções: Este classificador detecta a intenção por detrás de um texto, permitindo-te tomar medidas imediatas. Por exemplo, podes receber um e-mail a pedir para cancelar a subscrição do teu produto ou uma mensagem a mostrar interesse no teu produto e tomar medidas imediatas.
Extração de texto:
O processo de extração de informações relevantes, tais como palavras-chave, nomes de empresas, preços e especificações de produtos a partir de texto não estruturado.
- Extração de palavras-chave: Consiste em identificar e extrair as palavras e expressões mais relevantes de um texto, fornecendo um resumo e uma perspetiva do conteúdo.
- Extração de entidades: Esta aplicação pode ajudar as empresas a recolher informações importantes, como nomes, e-mails, números de telefone e nomes de empresas, ou detetar facilmente quais os ramos mencionados com mais frequência.
Importância da análise de texto para a investigação
As organizações enfrentam um processo de recolha de dados Todos os dias, desde e-mails, chats e menções nas redes sociais, até tickets de serviço ao cliente e respostas a inquéritos. No entanto, esta informação não está estruturada, o que torna difícil o seu processamento.
A análise pode detetar ligações e semelhanças negligenciadas em grandes colecções de dados, fornecendo informações relevantes para melhorar o processo de tomada de decisões.
Por exemplo, a análise permite às organizações analisar o feedback dos clientes, como as respostas a inquéritos, e fazer melhorias com base em informações em primeira mão dos clientes.
As empresas também podem utilizar esta análise para automatizar tarefas internas que as equipas executam manualmente. No serviço ao cliente com a ajuda da análise, pode ajudar a automatizar o processo de emissão de bilhetes para ajudar a resolver problemas, atribuindo-os ao agente mais adequado.
A análise de texto permite às empresas tornar o seu trabalho mais eficiente e poupar muito tempo e recursos para proporcionar uma melhor experiência ao cliente.
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