Como a análise de sentimentos e a análise de dados podem melhorar suas vendas

Para entender corretamente o que os clientes querem, quando, por que e como querem, os varejistas precisam se concentrar na análise de sentimentos, uma tecnologia que explora a demanda do consumidor com base no processamento de linguagem natural.

Ironicamente, Assim, emulando um dos principais pilares da mídia social: descobrir se as pessoas gostam de você ou não. Essa é a promessa da análise de sentimentos - diz às empresas o que as pessoas pensam - e, em última análise, como elas agem - em suas marcas.

Na forma bruta, a análise de sentimentos existe há alguns anos. Mas com os avanços na tecnologia de coleta de dados, a análise de "mídia social" está chegando como gangbusters. Usando tecnologias de coleta de dados de primeira linha, como processamento de linguagem natural, mineração de texto e mineração de dados, a análise de sentimento reúne, categoriza e analisa os comentários que os consumidores fazem sobre determinada marca - tudo em uma questão de setores. Não diferencia entre notícias ruins e mercadorias (um fato que a United Airlines certamente aprendeu recentemente quando o Twitter, Facebook, LinkedIn e outros sites de mídia social explodiram depois que um passageiro foi arrastado de um avião, ensanguentado e desafiador em 10 de abril - com esses comentários (

) A Era da "Mineração de Opinião"

Eliminar dados úteis dos caprichos e humores de consumidores muitas vezes mal-humorados não é fácil, mas não compensar quando feito corretamente.

"Análise de sentimento também é definida como mineração de opinião: a ciência de aproveitar e analisar a conversa do consumidor para entender se os consumidores se sentem" positivos "," negativos "ou" neutros "sobre uma determinada marca, produto ou "Maxime-Samuel Nie-Rouquette, um gerente de sucesso de clientes na Semeon Analytics, uma empresa de análise de dados baseada em Montreal, Canadá, especializada em análise de sentimentos.

Se a meta for atingida sem sucesso, a análise de sentimento" pode maravilhas para os varejistas n fornecer melhores insights e experiência do cliente ", diz Nie-Rouquette. "Ao ouvir conversas sendo mantidas on-line (como mídias sociais, blogs, fóruns etc.), uma empresa pode entender as emoções do consumidor e dar a elas uma conexão que vai muito além do fato de um produto simplesmente vender bem ou não".

Nie-Rouquette observa que os pedidos de análise de sentimento no mundo dos varejistas são numerosos. "Os varejistas podem monitorar as reações e feedback de seus clientes para empurrar conteúdo para" viralidade "ou exercer uma estratégia de controle de danos durante o gerenciamento de crises. questão da água espargos que atormentou Whole Food) ", diz ela. "Varejistas como Walmart, Target e Costco usam a análise de sentimentos para entender o que seus clientes se interessam e aproveitam essas informações para reposicionar seus produtos, criar novos conteúdos ou até mesmo fornecer novos produtos e / ou serviços."

Em um sentido tecnológico, A análise de sentimentos é uma mistura única de aprendizado de máquina e inteligência artificial, permitindo que as empresas usem ferramentas de dados baseadas em dados digitais para abranger ações úteis e acionáveis ​​que direcionam os consumidores de mídias sociais para seus produtos e serviços. Os meios de comunicação sociais, a análise de sentimentos realmente oferece opções viáveis.

"Sem a tecnologia biométrica ou colocando os headsets Neurosky em todos, existem três áreas gerais de medição que os varejistas podem usar para detectar emoção ou sentimento em seus clientes: voz, texto e análise facial ", diz Sean MacPhedran, especialista em comércio eletrônico da Smith.co, que trabalhou com pesos-pesados ​​como a AT & T ea Microsoft para Merece transações usando ferramentas de alta tecnologia como inteligência artificial e conjuntos de dados cognitivos

O uso mais direto para ferramentas de análise de sentimento para profissionais de marketing é a medição de tendências no sentimento geral em mídias sociais, afirma MacPhedran. Por exemplo, rastrear "Macy's" menciona e observa as palavras em torno dele para emoção e modificadores. Palavras emocionais são razoavelmente intuitivas para nós entendermos. "Crappy" ou "hate" são ruins. "Awesome" e "great" são bons. "

Mas, obviamente, há mais nuances do que isso, ele disse: Os insights mais complexos vêm dos modificadores.

"Por exemplo, existe um local específico associado a clusters de sentimento negativo? Existe um problema específico associado?" "Por exemplo, pode-se indicar que as pessoas geralmente não estão satisfeitas com uma política de devoluções", disse MacPhedran.

Dentro dos maiores conjuntos de dados, haverá muitas tendências (pense nelas como vetores móveis) operando independentemente, e somente usando um forte análise multivariada (como inteligência artificial ou aprendizado de máquina) fará com que as tendências se tornem claras e acionáveis, observa MacPhedran. "Não é suficiente conhecer o" sentimento médio "em relação a uma marca - isso seria como saber o" tempo médio "para todo o planeta amanhã", observa ele.

Uma Nova Era na Análise de Sentimentos
MacPhedran diz que a A "próxima geração" da análise de sentimento, que ocorrerá nos próximos cinco anos, é muito interessante. "As APIs de microsserviço são capazes de medir a emoção no conteúdo escrito, mas também expressões vocais e faciais", afirma. "Para o exemplo, suponha que temos um sistema de CRM que conhece as identidades sociais dos usuários e tem uma imagem do cliente utilizável, com permissão do cliente, para personalização baseada no reconhecimento facial."

Mas nem tudo céus ensolarados para análise de sentimentos - especialmente se as empresas não se armarem apropriadamente, tecnologicamente.

"Há um problema", observa Nie-Rouquette. "Como a espinha dorsal da análise de sentimento utiliza Big Data, usando conjuntos de dados compostos de milhares e milhares de pontos de dados, os varejistas precisam ter dados suficientes disponíveis (incluindo conversas e resenhas de clientes) para obter percepções acionáveis."

Em alguns casos, onde os dados são escassos, a análise de sentimentos pode não fornecer bons insights devido à falta de validade estatística. Os varejistas também devem garantir que eles engajem suas comunidades para promover algumas conversas. ”

Essa é uma questão que pode ser resolvida e uma empresa deve abordar se eles querem receber o máximo de benefícios da análise de sentimentos.

"É uma boa idéia", acrescenta Nie-Rouquette. "Com a disponibilidade de dados em várias fontes on-line, as empresas (e especialmente varejistas) podem alavancar a análise de sentimentos para coletar insights que não seriam possíveis usando as metodologias tradicionais de marketing."

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