A análise semântica dos comentários dos clientes implica a utilização de técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) para compreender o significado e o sentimento subjacente ao texto. Os gestores de marcas podem utilizar várias ferramentas e métodos de PNL para obter informações sobre as avaliações dos clientes. Segue-se uma descrição geral dos passos típicos envolvidos na análise semântica das críticas dos clientes:
Data Collection: O Brand Manager recolhe as opiniões dos clientes a partir de várias fontes, tais como plataformas de opiniões online (por exemplo, TripAdvisor, Yelp, Google Reviews), plataformas de redes sociais e formulários de feedback dos clientes.
Text Preprocessing: Antes de efetuar a análise semântica, os dados de texto são pré-processados para os limpar e preparar para a análise. Isto inclui a remoção de pontuação, caracteres especiais e informações irrelevantes como URLs e números. O texto também pode ser convertido em minúsculas para fins de consistência.
Tokenization: O texto é dividido em palavras individuais ou tokens. Esta etapa é essencial para a análise posterior, uma vez que divide o texto em unidades manejáveis.
Stopword Removal: Palavras comuns como "o", "e", "é", que não têm um significado importante, são removidas do texto. Estas palavras são conhecidas como stopwords.
Stemming or Lemmatization: As palavras podem ser reduzidas à sua forma de raiz utilizando técnicas de stemização ou lematização. Por exemplo, "running", "runs" e "ran" seriam reduzidos a "run".
Sentiment Analysis: A análise de sentimentos é uma parte crucial da análise semântica. Envolve a determinação do sentimento expresso no texto, como positivo, negativo ou neutro. Existem vários algoritmos e ferramentas de análise de sentimentos que podem ajudar a automatizar este processo.
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA): Para além do sentimento geral, o ABSA é utilizado para analisar sentimentos relacionados com aspectos específicos do produto ou serviço mencionados na avaliação. Por exemplo, uma avaliação de um hotel pode mencionar sentimentos positivos sobre o pessoal, mas sentimentos negativos sobre a limpeza do quarto.
Topic Modeling: Os algoritmos de modelação de tópicos, como o Latent Dirichlet Allocation (LDA), podem ser utilizados para identificar os principais tópicos ou temas discutidos nas críticas. Isto ajuda a compreender as principais questões ou atributos em que os clientes se concentram quando falam sobre a marca ou o produto.
Named Entity Recognition (NER): O NER pode ser utilizado para identificar e categorizar entidades mencionadas nas críticas, tais como nomes de marcas, nomes de produtos e localizações.
Data Visualization: Os gestores de marcas podem utilizar técnicas de visualização de dados, como nuvens de palavras, gráficos de dispersão de sentimentos e gráficos de frequência de tópicos para apresentar os resultados de uma forma visualmente informativa.
Ao efetuar uma análise semântica das avaliações dos clientes, os gestores de marcas podem obter informações valiosas sobre as percepções dos clientes, identificar os pontos fortes e fracos da marca ou do produto, acompanhar as tendências de sentimento ao longo do tempo e tomar decisões baseadas em dados para melhorar a satisfação do cliente e a reputação da marca.