Procurando uma solução de análise de texto? Veja o que precisa constar em sua solicitação de proposta (RFP) ao tomar a decisão para sua empresa.

A elaboração de uma solicitação de proposta, também conhecida como RFP, pode ser um ato delicado de equilíbrio entre as necessidades da empresa e o desejo de obter as inovações mais recentes e mais incríveis. Como as soluções de análise de texto estão constantemente adicionando e atualizando novos recursos, pode parecer quase impossível distinguir o "discurso de marketing" dos recursos e casos de uso que realmente impulsionarão seus negócios.

Recursos de análise de texto: Requisitos básicos

Ao considerar soluções de análise de texto, certifique-se de que a solução em questão seja compatível com esses requisitos básicos: Categorização de tópicos, análise de sentimentos, aprendizado de máquina (ML), suporte a modelos para vários idiomas e processamento de linguagem natural (NLP).

Se as soluções de análise de texto que você está avaliando não tiverem esses recursos, ou se esses forem os únicos recursos destacados, desconfie. Esses recursos não só precisam ser parte padrão de qualquer solução de análise de texto, como também recomendamos que cada um seja examinado de acordo com seus casos de uso.

Depois de estabelecer que a solução que está sendo considerada tem esses recursos, volte sua atenção para os recursos que levarão sua empresa ao próximo nível.

Recursos de análise de texto que você deve adicionar à sua próxima RFP

Não é de se surpreender que a chave para escrever uma RFP para uma solução de análise de texto diferenciada e a melhor da categoria seja conhecer e solicitar recursos diferenciados. Alguns desses recursos que devem ser adicionados à sua RFP para obter a melhor solução de análise de texto da categoria incluem:

• Integração de dados omnichannel 
• Compreensão de linguagem natural orientada por IA (NLU)
• Baixo custo de manutenção do modelo
• Relatórios personalizados que estimulam o engajamento
• Suporte para casos de uso em tempo real
• Escalabilidade em equipes de vários mercados e multilíngues

Vamos nos aprofundar em cada um deles para descobrir os motivos pelos quais você precisa desses recursos e como eles podem gerar valor para a sua empresa.

1. Integração de dados omnichannel

As RFPs focadas na análise de texto geralmente não mencionam a integração ou a análise de dados omnicanal. Quando o fazem, o foco geralmente está no número de integrações oferecidas. O feedback sobre sua empresa vem de todos os lugares - de chamadas a vídeos e redes sociais -, mas os conectores de dados e as integrações são apenas o começo de um modelo de dados omnicanal. 

As melhores soluções omnichannel da categoria devem ser capazes de ingerir e organizar nativamente fontes de dados diferentes de toda a empresa para que modelos analíticos unificados possam ser facilmente aplicados. Para adotar uma abordagem omnicanal para as experiências, as soluções devem agregar todas as experiências em um perfil abrangente que represente todos os feedbacks que um cliente ou uma conta forneceu à sua empresa. Essa agregação permite o surgimento de padrões significativos para que você possa calcular o impacto total dos problemas nos clientes e nos funcionários.

2. Compreensão de linguagem natural orientada por IA (NLU)

As RFPs podem descrever recursos de processamento de linguagem natural (NLP) e categorização em alguma capacidade, mas cada vez mais há solicitações de análise emocional e recursos de pontuação de esforço também. As emoções e o esforço geralmente são considerados parte da compreensão da linguagem natural (NLU) ou da interpretação da linguagem natural (NLI). Mas, como você pode imaginar, há uma diferença entre ter modelos de NLU e implantá-los com eficácia e eficiência. 

Os modelos comuns de NLU incluem pontuação de esforço, emoção, empatia e sentimento, mas você também deve considerar modelos mais avançados que geram fluxos de trabalho acionáveis, como risco de rotatividade de clientes ou desgaste de funcionários. É importante validar como esses modelos são criados e mantidos durante o processo de avaliação para garantir que o que você vê em uma demonstração seja transferido para seus programas ao vivo. 

Você deve procurar mecanismos de NLU com uma sólida base de IA em modelos de NLU que permitam um treinamento mais rápido do modelo, uma implantação mais rápida de novos modelos e a redução do número de modelos de tópicos baseados em regras que precisam ser mantidos manualmente. Em última análise, isso permite que sua empresa atue com mais eficiência nas experiências sem precisar usar horas de funcionários em tempo integral para manter a precisão ou os modelos.

3. Baixo custo de manutenção do modelo

Se uma ferramenta exigir manutenção constante durante a vigência de um contrato, espere incorrer em um custo de propriedade significativamente maior do que o preço de etiqueta. Em sua RFP de análise de texto, você deve fazer perguntas específicas sobre quanto tempo e esforço manual precisará ser despendido por sua equipe ou por uma equipe de atendimento do fornecedor para manter altos níveis de precisão para todos esses modelos.

Um fator importante a ser considerado é quantos modelos - categorização, sentimento, NLU avançada - serão baseados em regras manuais em comparação com a IA. Um equilíbrio saudável garantirá que você tenha flexibilidade para criar modelos precisos e, ao mesmo tempo, contar com treinamento sem código ou com pouco código para manter a precisão e a qualidade da sua análise de texto. Esse equilíbrio saudável garantirá que você não esteja realocando um tempo significativo dos funcionários da melhoria das experiências para a manutenção da solução. 

4. Recursos de personalização que geram engajamento

O envolvimento e a adoção são essenciais para o sucesso de uma solução de análise - um grande volume de usuários regulares resulta em mais ações sendo tomadas e mais oportunidades sendo abordadas em toda a empresa. Relatórios personalizados por usuário e função garantem que as pessoas certas tenham acesso às informações exatas de que precisam, sem detalhes redundantes que possam causar paralisia de análise.

A geração de relatórios personalizados é mais do que a capacidade de criar diferentes exibições de painel que podem ser compartilhadas com indivíduos em toda a organização. A análise de texto e os relatórios personalizados e sem complicações levam a um maior envolvimento, incentivando outros usuários da organização a adotar a solução. Para serem eficazes, os relatórios personalizados devem levar em conta a estrutura mutável de sua organização e se ajustar automaticamente à medida que as pessoas mudam de função na organização.

Você deve validar como os fornecedores gerenciam hierarquias organizacionais complexas como parte do processo de avaliação. Além disso, pense nos diferentes sistemas de trabalho - como desktops, dispositivos móveis e CRMs como o Salesforce - com os quais seus funcionários já se envolvem. A personalização é um recurso enorme que você não pode se dar ao luxo de ignorar.

5. Suporte a casos de uso em tempo real

Economizar alguns segundos faz toda a diferença para as equipes de experiência do cliente e de contact center. Sua solução de análise de texto deve permitir que você alerte automaticamente as pessoas certas no momento certo com base em tendências emergentes e novas oportunidades, priorize tíquetes de suporte, automatize a pontuação do agente e dê suporte a fluxos de trabalho em tempo real. 

Agora, os recursos em tempo real são necessários para revelar insights e solicitar ações a partir de milhares - se não milhões - de registros de feedback. Como resultado, sua solução de análise de texto deve apresentar insights orientados para a ação que são priorizados automaticamente com base na possibilidade de agir sobre eles.

Os recursos em tempo real chamam a atenção de forma proativa para o que é mais importante, economizando o tempo de sua empresa e permitindo o fornecimento rápido de insights acionáveis importantes. O resultado não é apenas ter um programa de gerenciamento de experiências mais eficiente e eficaz, mas também economizar dinheiro.

6. Escalabilidade em equipes de vários mercados e multilíngues

O mundo está mais interconectado agora do que nunca. Muitas empresas são multilíngues e precisam de recursos e funcionalidades em suas soluções para atender adequadamente a seus clientes e funcionários. Os serviços e as soluções multilíngues podem ser exigidos por lei - como no Canadá - ou fazer ou desfazer negócios em países multilíngues, como o Japão ou a Suíça.

Os verdadeiros recursos globais vão muito além da PNL em vários idiomas - os fornecedores devem ser capazes de atender à suposição de que nem todas as pessoas falam todos os idiomas. É importante avaliar a capacidade do fornecedor de hospedar dados em várias regiões geográficas, lidar com traduções de comentários recebidos, vários conjuntos de caracteres, modelagem de IA em vários idiomas e tradução de rótulos e textos que aparecem nos relatórios do usuário final.

Para atender melhor a todos em sua organização e a todos que interagem com ela, você deve, sem dúvida, priorizar uma solução com recursos globais que permitam que todos atinjam as metas de negócios de forma equitativa e eficiente.

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