Os clientes são pessoas, e as pessoas são apaixonadas. Portanto, quer estejam falando de uma experiência recente de atendimento ao cliente ou de um produto que amam ou odeiam, as perguntas abertas da pesquisa e as avaliações permitem que os clientes vão além de uma pontuação ou classificação e expressem sua paixão (ou falta dela) por uma marca e suas ofertas. E esse feedback do cliente, seja ele direto ou indireto, é exatamente o que você precisa para melhorar de fato a experiência do cliente (CX).
Felizmente para as empresas, pouco pode ser mantido em segredo na era digital. Quando seus clientes fazem compras ou perguntam sobre seus produtos e serviços, eles fornecem sinais de clientes de várias formas. E, desde que você colete feedback e aproveite esses dados de forma ética, os consumidores estão dispostos a isso.
Ao coletar dados de feedback, uma área à qual você deve dar atenção especial é a análise de texto. Se bem feita, ela aumenta significativamente a compreensão de uma organização sobre seu público-alvo, permitindo que ela atenda melhor aos clientes.
Os benefícios da análise de texto
Além de aprimorar a tomada de decisões, a análise de texto oferece benefícios como maior velocidade de processamento, integração de big data, melhor consistência e redução de custos. É por isso que o mercado global de análise de texto está crescendo rapidamente. Até 2026, espera-se que ele tenha um valor de mercado de US$ 14,84 bilhões, acima dos US$ 5,46 bilhões em 2020. Isso se traduz em um CAGR de 17,35% no período.
Continue lendo para saber como aproveitar os benefícios da análise de texto e levar sua organização ao próximo nível.
#1. Aumente os insights com menos perguntas
As pesquisas com clientes são um excelente método para receber feedback. No entanto, às vezes elas são monótonas e exaustivas, o que leva à fadiga da pesquisa. Como resultado, os clientes podem se sentir menos motivados a participar de pesquisas futuras. Os dados sugerem que apenas 9% dos entrevistados concluem pesquisas longas.
Pesquisas mais curtas, no entanto, geram melhores taxas de resposta. Para obter pelo menos o mesmo nível de insight com menos perguntas, as empresas precisam fazer mais perguntas abertas, como "O que mais devemos saber?" - que geram respostas baseadas em texto.
#2. Chegar à causa principal
Embora as pontuações e classificações de feedback forneçam um barômetro do seu feedback, as pontuações normalmente não informam o "porquê" por trás dele. Perguntas de avaliação de acompanhamento podem aprofundar sua compreensão do "porquê", mas geralmente não tão bem quanto o feedback baseado em texto. Os comentários abertos dos clientes fornecem os detalhes necessários para identificar a causa raiz de um problema para que as equipes saibam como e onde melhorar.
#3. Obtenha insights oportunos
Escolha uma plataforma de software de gerenciamento da experiência do cliente (CEM) que ofereça análise de texto nativa para que não haja atraso no recebimento de insights. Os sistemas com análise de texto não nativa obrigam você a esperar para entender a causa raiz de um problema: O sistema que captura o feedback precisa enviar os dados para um sistema de análise de texto que, por sua vez, leva tempo para analisar os dados antes de enviá-los de volta. O tempo adicional não apenas atrasa os insights e as ações de melhoria, mas também pode gerar mais clientes insatisfeitos.
#4. Identificar tendências emergentes
A maioria dos programas de feedback e até mesmo os sites de avaliação têm um conjunto específico de perguntas que fazem aos clientes. Para obter uma visão da satisfação do cliente (CSAT) ao longo do tempo, essas perguntas raramente mudam e são limitadas a pontuações e classificações. Embora as respostas possam mostrar tendências de opinião sobre os tópicos das perguntas, elas não podem mostrar tendências novas e emergentes que não estejam cobertas pelas perguntas.
O feedback de texto preenche essa lacuna. Se um cliente não vir uma pergunta que permita que ele dê o feedback que tem - por exemplo, se as perguntas forem sobre os horários de check-out do hotel, mas o hóspede quiser reclamar sobre a precisão da conta - as perguntas abertas permitem que o cliente ainda dê seu feedback, mas em formato de texto.
Ao usar a análise de texto, você pode detectar problemas emergentes e agir sobre eles antes que aumentem.
#5. Entenda as necessidades do cliente
A análise de texto ajuda você a entender as demandas dos clientes, encontrando palavras-chave, temas e sentimentos nos comentários de feedback. Além disso, o feedback do cliente obtido revela tendências e insights. Com essa riqueza de insights orientados para a ação, você entenderá os pontos fortes e fracos da sua empresa.
Por exemplo, se você gerencia um hotel e vários hóspedes reclamam da falta de serviço de quarto, você pode utilizar esse conhecimento para melhorar a experiência deles. Mas, se os hóspedes elogiam rotineiramente a equipe ou as camas confortáveis, você pode continuar a se concentrar nessas áreas.
De modo geral, a análise do feedback baseado em texto ajuda a empresa a entender os desejos, as necessidades e as expectativas de seus consumidores para que possa ajustar com sucesso os produtos ou serviços, aumentando a fidelidade e a retenção do cliente à medida que as preferências são atendidas.
#6. Tome decisões baseadas em dados
Um dos principais benefícios da análise de texto é permitir que você tome decisões comerciais orientadas por dados, o que é essencial. Por exemplo, os dados não estruturados de perguntas abertas de pesquisas e avaliações podem revelar requisitos e preferências dos clientes que, de outra forma, não seriam vistos.
A análise de texto descobre os principais temas e sentimentos no feedback do consumidor e acompanha as mudanças ao longo do tempo. Você pode, por exemplo, medir o sentimento do cliente após lançar uma nova oferta ou fazer modificações em um produto ou serviço existente com base no feedback do cliente.
Esses dados orientam o desenvolvimento de produtos e as decisões estratégicas de atendimento ao cliente. Priorize as melhorias com base em sua influência sobre a felicidade e a fidelidade do consumidor e acompanhe seu progresso ao longo do tempo.
#7. Melhorar a experiência do cliente e do funcionário
Além da excelente qualidade do produto, você deve oferecer excelente experiência do cliente e do funcionário (EX) para que sua marca cresça. Você pode resolver os pontos problemáticos da jornada do cliente estudando o feedback do consumidor e melhorando os recursos do produto, o atendimento ao cliente, o design do site e a experiência do usuário (UX).
A análise de texto também revela melhorias na experiência dos funcionários. A análise dos dados dos funcionários, como a pontuação de esforço, o engajamento, a satisfação e o sentimento, ajuda você a descobrir e resolver problemas frequentes. Algumas áreas que podem ajudá-lo a melhorar incluem treinamento e desenvolvimento, cultura do local de trabalho e integração de funcionários.
Melhorar a CX e a EX cria um ciclo virtuoso que aumenta a felicidade do cliente, a fidelidade e o envolvimento e a retenção dos funcionários. Isso pode resultar em lucros e expansão.
Estudos demonstram que as empresas que se concentram na experiência do cliente e do funcionário têm desempenho superior ao de suas congêneres em termos de crescimento de vendas e lucratividade. Portanto, a análise de texto é capaz de aumentar a satisfação do cliente e do funcionário.
Desafios potenciais da análise de texto
Como acontece com todos os tipos de tecnologias, a análise de texto tem obstáculos que podem surgir. Portanto, para capitalizar totalmente os benefícios, você precisa entender e atenuar os possíveis desafios da análise de texto.
Aqui estão alguns dos desafios que você pode enfrentar com a análise de texto e como lidar com eles.
#1. Qualidade dos dados
Os dados da análise de texto devem ser precisos e de alta qualidade para serem bem-sucedidos. Dados ruins levam a insights equivocados e a decisões malfadadas. Alguns fatores que podem reduzir a qualidade dos dados incluem duplicação de dados, dados ausentes, formatação inconsistente e erros humanos.
Para melhorar a qualidade dos dados, realize a limpeza dos dados. Esse processo envolve a eliminação de dados desnecessários ou duplicados, a correção de erros de formatação e a inclusão de dados ausentes. A limpeza de dados pode aumentar a qualidade dos dados e garantir resultados analíticos confiáveis.
A combinação do processamento de dados automatizado e humano melhora a qualidade dos dados. O processamento manual de dados permite que os analistas analisem e verifiquem a correção dos dados, enquanto o processamento automatizado de dados lida rapidamente com grandes quantidades de dados. Ao corrigir as preocupações com a qualidade dos dados, você melhorará os insights da análise de texto e a tomada de decisões.
#2. Integração com sistemas existentes
A análise de texto precisa funcionar bem com seus sistemas existentes para obter os melhores resultados. No entanto, a integração da análise de texto pode ser um desafio. Você precisa de feedback do cliente, mídia social, dados de tíquetes de suporte e muito mais. No entanto, esses dados geralmente estão espalhados por várias plataformas, formatos e locais, o que dificulta o exame sem a melhor plataforma de software de CEM.
Dessa forma, as equipes de TI, ciência de dados e atendimento ao cliente devem colaborar durante a integração. Isso envolve a identificação de fontes de dados, extração, padronização e alimentação de dados na plataforma de software usada para CX.
Ao realizar a integração, certifique-se de que os dados também estejam protegidos. Isso pode ser feito por meio de criptografia e restrições de acesso para proteger dados confidenciais.
Apesar dos obstáculos, a análise de texto deve ser integrada adequadamente para adquirir uma perspectiva completa dos comportamentos e preferências dos clientes e fazer escolhas orientadas por dados.
#3. Falta de padronização
Outra área em que a análise de texto pode enfrentar um desafio é a uniformidade. Isso ocorre porque os dados de texto não estruturados são difíceis de analisar e compreender. Além disso, a linguagem, a gramática e a ortografia não são padronizadas, o que pode afetar a precisão.
Portanto, a análise de texto pode ser difícil de aplicar em empresas e domínios devido ao jargão e à terminologia.
#4. Complexidade da análise
Como você pode imaginar, a análise de texto é uma ciência complicada que exige competência tecnológica para analisar dados não estruturados. Além disso, a limpeza, a organização e a conversão de dados para análise exigem tempo e recursos. Portanto, a análise de dados de texto não estruturados precisa de softwares e algoritmos sofisticados.
A análise de texto geralmente usa métodos de processamento de linguagem natural (NLP), que podem ser complicados e intensivos em termos de computação. Além disso, esses sistemas têm dificuldade para compreender expressões idiomáticas, sarcasmo e ironia.
A complexidade da análise exige habilidades técnicas, ferramentas de software e recursos. Muitas empresas talvez precisem contratar ou formar analistas de dados com conhecimentos de PNL e de dados não estruturados. Uma plataforma de análise de texto com PNL integrada e algoritmos avançados também pode facilitar a análise para usuários não técnicos.
Aprimore seu programa de feedback com a análise de texto
Não há dúvida de que a análise de texto oferece insights para aprimorar um programa de feedback. Entretanto, aproveitá-la não é uma tarefa fácil. Portanto, em vez de começar do zero ou fazer o trabalho manualmente, faça uma parceria com um fornecedor de software preparado para liberar o valor da análise de texto.
Procure um fornecedor de software com experiência em capacitar as principais marcas de todos os setores para coletar feedback, analisar dados e fornecer insights acionáveis, usando a análise de texto para examinar grandes quantidades de dados baseados em texto. Sua plataforma deve permitir que você avalie de forma rápida e contínua grandes volumes de dados de feedback, descubra padrões e tendências e crie melhorias para a experiência do cliente.
Com a análise de texto do Medallia, veja o que esperar:
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