Análise de sentimento por Inteligência Artificial
As expectativas são altas quando se trata de atendimento e experiência ao cliente. É por isso que as marcas estão recorrendo à análise de sentimentos com inteligência artificial para auxiliá-las.
A análise de sentimentos com IA, pode fornecer insights acionáveis para as empresas, permitindo que entendam melhor como os clientes se sentem quando encontram pontos problemáticos ao longo da jornada do cliente ou quando têm experiências positivas e emocionalmente satisfatórias.
Ela também pode detectar automaticamente emoções e opiniões, classificando o texto do cliente como positivo, negativo ou neutro por meio do uso de inteligência artificial, processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (ML).
Pieter Buteneers, diretor de engenharia em ML e AI da Sinch, disse que a PNL é um ramo da IA que permite que aplicativos de computador entendam, escrevam e falem idiomas semelhantes aos dos humanos uma ferramenta usada não somente para a análise de sentimento, mas também para atendimento em chatbot.
Quando a PNL é incorporada a chatbots e voicebots, ela permite que eles tenham proficiência linguística aparentemente humana e ajustem seus tons durante as conversas. Chatbots que não estão equipados com análise de sentimentos da PNL podem perder as dicas sutis do sentimento humano na conversa e arriscar prejudicar o relacionamento com o cliente, explicou Buteneers.
Quando falamos de análise de sentimento, ainda existem algumas dificuldades, como a dificuldade de entender as nuances de palavras ditas ou escritas, como por exemplo, o uso de ironia. Esse tipo de afirmação é muito difícil para uma plataforma de análise de sentimentos determinar se o tom é positivo ou negativo.
A linguagem natural é complexa, variada e a linguagem usada para expressar sentimentos varia significativamente em ambientes formais e informais.
Na IndeCX, a inteligência artificial é uma grande aliada, dentro da nossa ferramenta, possuímos a análise de sentimento com IA, onde ela analisa os comentários dos clientes de forma livre e os transforma em uma escala de sentimento, proporcionando ao nosso cliente, uma análise de sentimento sem a necessidade de analisar somente a nota.